Unser Portfolio als IoT-Dienstleister

Unser Leistungsportfolio für IoT, Industrie 4.0 und IIoT umfasst:

  • Grundlegende Analyse und kritische Hinterfragung Ihrer Geschäftsfelder und Geschäftsmodelle
  • Ausschöpfen Ihrer Möglichkeiten mit neuen Technologien
  • Umsetzung von Beratung in IoT Projekten und Organisation
  • Plattformauswahl in verschiedenen Bereichen (IoT, Geschäftsprozessmanagement, Cloud, weitere) für Ihre zukünftigen Anwendungen

Wir nehmen Sie mit zu einem Streifzug durch die IoT-Landschaft von den IoT-Grundlagen, über Use Cases und Design Thinking Ansätze bis hin zu Internet of Things Anwendungsbeispielen und einem finalen Fazit.

Lernen Sie die Unterschiede zwischen IoT, IIoT und Industrie 4.0 mit uns kennen. Profitieren Sie von unterschiedlichen Sichtweisen, die wir als IoT-Dienstleister mitbringen. 

Und kommen Sie jederzeit auf uns zu. Denn wir sind so individuell wie Ihre Anforderungen!

Internet of Things (IoT) Grundlagen

Es gibt viele Gründe für die Digitalisierung Ihrer Produkte, Ihrer Dienstleistung, Ihrer Maschinen, Ihres Geschäftsmodells. Was sind Ihre? Lassen Sie es uns so formulieren: Ihre Gründe sind unsere Gründe, denn wir sind Ihr Kunde, wir kaufen Ihre Produkte, Ihre Maschinen, Ihre Dienstleistung. Als Ihr Kunde wollen wir:

  • Produkte kaufen, die sich weiterentwickeln
  • Produkte kaufen, die sich nahtlos in unser Haus, unsere Fabrik, unsere Umgebung einfügen
  • Maschinen ausleihen, denn unser Ziel ist, den Baum zu fällen, und nicht Besitzer einer Axt zu sein
  • Maschinen einsetzen, vernetzen und steuern – ohne ständig vor Ort zu sein
  • Über den Fortschritt der eingekauften Dienstleistung informiert werden
  • Das Gefühl haben, dass die digitale Welt unserer realen Welt entspricht

Geht es Ihnen genauso, als Kunde? Falls ja, liegen die Gründe für die Digitalisierung Ihres Unternehmens auf der Hand. Falls nein, helfen wir Ihnen, die Sicht Ihrer Kunden einzunehmen. Dabei geht es uns genauso wie Ihnen: Nur wenn wir anbieten, was unsere Kunden brauchen und wollen, sind wir erfolgreich.

Digitalisierung bedeutet, Kunden ins Zentrum des Geschäftsmodells zu setzen. Wertschöpfung entsteht, wenn seine Bedürfnisse ernst genommen werden. Und das nicht nur bei seiner Bestellung – online über Ihre Webseite. Sondern auch bei der Nutzung Ihrer Dienstleistung, Produkt oder Maschine – nachdem die Ware gekauft wurde. IoT ist der nächste Schritt zur Digitalisierung ist, der genau das erlaubt.

Begleiten Sie uns bei der Erforschung mit Erkenntnisgewinn: Was ist IoT, wo ist IoT, wie kann ich mit IoT mein Unternehmen digitalisieren.

Internet of Things Erklärung und Abgrenzung

Internet of Things (IoT), oder eigentlich besser Internet for Things? Letztendlich geht es darum, die reale Welt in die digitale Welt abzubilden.

Dabei umfasst der Begriff IoT alles, was mit der Kommunikation mit “Dingen” zu tun hat. Denn in der digitalen Welt bekommen wir Möglichkeiten, von denen wir in der physischen Welt nicht zu träumen wagen:

  • Wir bekommen Zugriff auf Information, ohne vor Ort zu sein.
  • Wir können individuelle Geschäfte machen, ohne vor Ort zu sein.
  • Maschinen können durch das Monitoring der Prozesse optimiert werden.
  • Die Qualität der Produktion erhöht sich durch verbesserten Informationsaustausch.
  • Fehlerhafte Bauteile machen auf sich aufmerksam, bevor sie Schaden anrichten. Predictive Maintenance ist das Schlagwort, auf das Sie sicher seit Jahren hingewiesen werden.
  • Software-Updates erlaubt Ihren Kunden auch für ausgelieferte Produkte, an den letzten Entwicklungen teilzuhaben.

Woran das liegt? In der digitalen Welt fällt vieles leichter, was in der physischen Welt sehr schwierig (ineffizient) ist oder schlicht nicht möglich ist:

  • schnelle und effiziente Kommunikation zwischen Kleinteilen (Sensoren & Aktoren)
  • günstiger und energieeffizienter werdendes Computing, Netzwerk, Datenspeicher
  • steigender Vernetzungsgrad der Gesellschaft und Industrie

Wenn wir mit diesem Wissen nach einer Definition von IoT gefragt werden, werden wir mit einer ähnlichen Antwort wie das Bundesministerium für Wirtschaft und Energie aufwarten: “Mit dem Internet der Dinge werden Objekte […] durch Programmierbarkeit, Speichervermögen, Sensoren und Kommunikationsfähigkeiten intelligent. So werden beispielsweise […] Werkzeugmaschinen per Software gesteuert und […] vernetzt […].”.

Zu schwammig? Keineswegs. Denn jedes Unternehmen muss für sich entdecken (und das ist Arbeit!), was IoT bedeutet. IoT ist ein Enabler – wofür Sie es nutzen, unterscheidet Sie von ihren Wettbewerben. Dabei ist im Wesentlichen die Frage: Welchen Mehrwert können meine Kunden durch IoT bekommen? Bei der Beantwortung ist wichtig zu beachten:

  • Der Kunde ist digital und vernetzt.
  • Der Kontext sind die heutigen Möglichkeiten auf allen Ebenen (Sensoren, Netzwerk, Computing, Künstliche Intelligenz, …)

Bevor wir konkret werden, werfen wir noch einen Blick auf den Fakt, warum für IoT genau jetzt der richtige Zeitpunkt ist.

Warum IoT im Wachstum ist

Egal welche Kurve Sie zu Rate ziehen: Die Kosten für die Infrastruktur der Digitalisierung – Prozessoren, Speicher, Bandbreite – halbieren sich regelmäßig. Beziehungsweise: Sie bekommen immer mehr für Ihre Investition, wenn Sie die reinen technischen Daten betrachten würden. Ähnlich gilt das auch für:

  • Preise für Sensoren und Aktoren
  • Maße (Größe) von Sensoren
  • Energieverbrauch der Sensoren und weiterer digitalen Komponenten
  • Kosten für Energiespeicher

Quelle: The Atlas, charts, average cost of IoT sensors

Die Folgen dieser Entwicklungen sind vielfältig:

  • Anwendungen, die bisher zu klobig waren, lassen sich nun elegant umsetzen. Bekanntestes Beispiel ist der mobile Computer (Smartphone).
  • Immer effizientere Sensoren (und Batterien mit höherer Kapazität) erlauben deren wirtschaftlichen Einsatz, wo es zuvor nicht möglich war.

Was heute noch unmöglich erscheint, ist morgen Realität. Kleine Annehmlichkeiten machen uns nach und nach das Leben, das Produzieren, das Arbeiten, das Bestellen leichter:

Die exponentielle Entwicklung zwingt uns zum ständigen Umdenken. Aber warum genau jetzt? Weil wir einiges aufzuholen haben – und gemeinsam unsere Kunden noch besser in die Produktion, in die Lieferkette und in die Wertschöpfung mit einbinden können.

Die Bedeutung von Industrie 4.0

Die Definition von Industrie 4.0 ist durch staatlich geförderte Projekte und Arbeitsgruppen vorangetrieben worden. Entsprechend finden sich Beschreibungen und Beispiele auf Webseiten des Bundesministerium für Wirtschaft und Energie.

Quelle: © Plattform Industrie 4.0, Grafik des Leitbildes

Insbesondere in Deutschland hat der Begriff Industrie 4.0 (siehe Plattform Industrie 4.0) eine große Bedeutung erlangt. Es geht um die Vernetzung der Industrie, Vernetzung in der Fabrik – im Wesentlichen um Automatisierung(en) in der Produktion.

Wir sind ein Land, in dem der Mittelstand eine besondere Bedeutung hat: maßgeschneiderte und bis aufs kleinste Detail optimierte Produktion, perfekte Logistik und nahtlose Kommunikation. Wir sind perfekt abgestimmt – und perfekt sind unsere Produkte. Dabei sind wir ebenso innovativ wie kosteneffizient.

Wir könnten uns nun noch sehr viel länger damit beschäftigen, warum Deutschland durch den Mittelstand so erfolgreich ist. Vergessen, warum, dürfen wir auf keinen Fall. Aber – wie steht es mit der Verbindung in die neue Welt? Schauen wir auf Amazon, Facebook, Google, Microsoft, Uber, Lyft, Spotify und weitere, werden wir feststellen: Dort sind Geschäftsmodelle im Einsatz, von denen wir bisher nicht profitieren. Warum eigentlich nicht? Wie wäre es mit einer Art Amazon für unsere Produkte und Dienstleistungen? Was, wenn Endbenutzer unsere Maschinen über Facebook inspizieren und konfigurieren könnten? Kann ich in einer Produktionshalle ortsspezifische Informationen auf meinem Tablet anzeigen, oder bei der Suche nach Ersatzteilen in Betracht ziehen?

Es gibt viele Beispiele für Industrie 4.0. Wichtig ist, dass wir von der digitalen Welle nicht überschwemmt werden, sondern möglichst bald selbst anfangen zu schwimmen:

  • Lernen, was Industrie 4.0 für uns bedeutet – heute und morgen.
  • Lernen, was unser Geschäftspartner von uns erwartet – heute und morgen.
  • Umsetzen, anpassen und voranschreiten.

Unterschied zwischen IoT und Industrie 4.0

Lassen Sie es sich auf der Zunge zergehen: Laut der Studie Internet of Things 2019 ist Qualitätssicherung eines der bisherigen Hauptanwendungsbereiche. German Engineering – bekannte höchste Qualität. Den Vorsprung noch weiter ausbauen – genau das ist möglich mit modernster Technologie. Und wenn dabei Produktionskosten gespart werden können – bspw. aufgrund von genauen Vorhersagen, wann welche Maschine gewartet werden muss – dann haben wir alles richtig gemacht.

Wenige Worte zur Differenzierung IoT und Industrie 4.0: Zusammengefasst bezieht sich IoT meist auf die nicht näher spezifizierte Vernetzung von Dingen, wobei die Masse davon jeden einzelnen von uns betrifft: Smartphones, Smart Home, Tracking von Paketen und so weiter. Industrie 4.0 nutzt die gleichen Technologien – jedoch im industriellen Umfeld, meist innerhalb der Produktionshallen. Nachvollziehbar ist, dass industrielle Anforderungen i.d.R. strenger sind als beispielsweise die für Endbenutzer im Smart Home Bereich. 

Der Kunde profitiert nun doppelt:

  • Die Digitalisierung und der Einsatz von IoT bringt ihn näher an die Produktion oder schafft neue Dienstleistungen (bspw. das Einkaufen von Dienstleistung anstelle von Maschinen).
  • Effizientere Produktionsprozesse erhöhen die Qualität und reduzieren die Kosten.

Industrial IoT (IIoT)

Die verschiedenen Begriffe für ähnliche Dinge lassen schon erahnen, dass Sie sich gerade mit einem komplexen Thema befassen. Neben IoT und Industrie 4.0 gibt es zusätzlich den Begriff des Industrial IoT – oder kurz IIoT:

Fest steht, dass die Begriffe IoT, IIoT und Industrie 4.0 auf einer breiten gemeinsamen Basis aufbauen. Wir sprechen grundsätzlich von Vernetzung, Sensoren und Aktoren, Daten und den zentralen Security Konzepten. Allerdings geben uns die verschiedenen Ausprägungen unterschiedliche Blickwinkel auf IoT Technologien:

Hierunter werden meist Szenarien verstanden, bei denen der Endkunde aus dem Consumer-Bereich kommt, bspw. bei Smart Home Anwendungen.

Da ist die Fabrik das, was für den Endkunden das Smart Home (IoT) ist. Es werden Produktionsmaschinen vernetzt, um noch höheren Qualitätsansprüchen zu genügen, automatische Bestellungen getätigt, neue Dienstleistungen erfunden. Industrie 4.0 geht weiter als IoT, indem es die gesamte Wertschöpfungskette digitalisieren und ganze Produktionsprozesse optimieren

Willkommen in der Industrie, die die Vernetzung von Produktionsprozessen für sich entdeckt hat. Protokolle müssen nun industriellen Standards entsprechen, genauso Sensoren/Aktoren, (IIoT) Gateways und Netzwerkverbindungen.

Sobald Sie und Ihr Unternehmen sich mit IoT auseinandersetzen, werden Sie feststellen: Ganz klar trennen lassen sich die unterschiedlichen Sichten nicht. Denn Sie werden mit fortschreitender Digitalisierung immer alle Sichten einnehmen müssen:

  • Die Endkundensicht, die von Ihnen eine Einbettung in IoT oder Industrial IoT verlangt.
  • Die interne Sicht, die – sofern Sie ein produzierendes Unternehmen sind – immer die Industrie 4.0 Perspektive einfordert.

Überzeugt? Dann begleiten Sie uns weiter und lassen sich von realen Lösungsszenarien inspirieren.

Use Cases oder Design Thinking?

Designen Sie noch Use Cases oder denken Sie bereits über neue Möglichkeiten nach? Was in Übersee schon lange zum Alltag gehört, kommt in Deutschland oft etwas später. Dann, wenn es reif ist, mögen Sie denken. Aber wussten Sie, dass Hasso Plattner (Gründer von SAP) ein großer Fan und Verbreiter von Design Thinking ist – und dies bereits seit fast 15 Jahren in den USA mittels eines eigens dafür geschaffenen Instituts lehrt? Wir lernen nie aus! Aber von vorne…

Der Mehrwert von Use Cases

Kennen Sie die IoT Use Cases, die in Ihrer Branche umgesetzt werden? Diese lassen sich einfach herausfinden. Lesematerial gibt es hierzu genug. “Einfach herausfinden” – das ist aber sicher nicht, womit Sie sich von ihrer Konkurrenz abgrenzen. Vielmehr besitzen Sie Information und verstehen Zusammenhänge, die Sie einzigartig machen. Deshalb sind Sie erfolgreich. Aber wie nutzen Sie ihr Wissen für Industrie 4.0 Technologien und IoT? Genau das ist Erfolgsfaktor Nr. 1: Der Nutzen von Ihrem Wissen und Ihrer Erfahrung in Verbindung mit neuen Technologien und Konzepten.

Die Methode Design Thinking

Wir nutzen dafür bewährte und neue Methoden. Design Thinking ist eine Methode, die uns besonders ans Herz gewachsen ist. Es kommt aber immer auf den Hintergrund der Herausforderung an, auf Sie und auf die Problemstellung. In gemeinsamen Workshops finden wir heraus, welchen Kundennutzen Sie aus IoT ziehen können. Wir finden heraus, wie Sie den modernen und digitalisierten Kunden abholen – in seiner realen (physischen) Welt, als auch in seiner digitalen Welt. Sie werden erstaunt sein, welche Möglichkeiten es gibt.

Auch wenn Sie sich mit Use Cases nicht von Ihrer Konkurrenz abheben können, so heißt dies aber natürlich nicht, dass Sie diese nicht kennen dürfen und sollten. Im Gegenteil – es ist Ihre Pflicht, übliche Use Cases (Anwendungsszenarien) zu kennen und zu wissen, wie sie eingesetzt werden und was dies erfordert. Im folgenden listen wir einige der derzeit bekanntesten und meist umgesetzten Use Cases im deutschen Mittelstand auf:

IoT Use Case

So kann der Kunde bspw. sein Paket tracken, den Zustand seiner Maschine abgreifen oder bei niedrigen Füllständen die Bestellung der ausgehenden Resource ordern.

Maschinen werden mittels Sensoren überwacht, Prozesse können nachempfunden und optimiert werden. An Kunden ausgeliehene Geräte können auf ihre sachgemäße Verwendung hin überprüft werden.

Sensordaten lassen Verhalten erkennen. Bspw. um mittels Machine Learning auf den baldigen Ausfall einer Maschine zu schließen. Ersatzteile können rechtzeitig bestellt werden, ohne dass es zu einem Ausfall kommt.

Aber was erwartet Sie bei der Umsetzung eines Projektes, welches durch IoT und oder Industrie 4.0 getrieben ist? Der nächste Absatz gibt darauf eine Antwort.

Anwendungsbeispiel von Internet of Things in der Praxis

Versetzen Sie sich in die Lage eines Unternehmers, der bisher sehr erfolgreich Maschinen hergestellt hat. Es gibt Konkurrenz, jedoch hat niemand in der Branche für diese Nische die Kompetenz, wie Sie sie aufbauen konnten. Trotzdem bahnt sich Ungemach an, denn der “Nachbar” scheint mit dem Geschäftsmodell “Vermieten statt verkaufen” ein gutes Geschäft zu machen – und Sie nicht. Zwar vermieten Sie ebenfalls Ihre Maschinen, jedoch macht dieses Geschäft nur einen geringen Teil Ihres Umsatzes, und einen noch geringeren Teil Ihres Gewinns aus. Woran liegt das?

Selbstverständlich haben Sie schon lange ein Auge auf IoT und Industrie 4.0, denn es heißt ja immer, dass diese neue Geschäftsmodelle mit sich bringen. Und vermieten statt verkaufen ist ja vielleicht genau ein solches. Um dahinter zu kommen, beauftragen Sie einen Dienstleister (bspw. Novatec), um in einem Design Thinking Workshop genau dies herauszufinden. Und tatsächlich, in einem 4-Tages-Workshop wurden alle Themen und bisher Erreichtes auf den Kopf gestellt. Losgelöst von der Vergangenheit wurde diskutiert und erfunden. Was dabei herausgekommen ist: Ihr Zukunftsmarkt liegt in der Vermietung von wartungsarmen Maschinen. Die Hypothese: Ihr Zielkunde möchte Ihre Maschinen nicht besitzen, sondern zu einer 100%-igen Verfügbarkeit nutzen. Denn wenn Ihre Maschine stillsteht, steht auch die Produktion des Kunden still.

Das Konzept sieht nun vor, dass die hohe Verfügbarkeit der Maschine dadurch erreicht wird, dass verschiedenste Sensoren (Vibrationssensoren, Temperatursensoren, Drucksensoren, Abstandssensoren, Feuchtigkeitssensoren) Daten erfassen, aus denen im späteren Verlauf die Gesundheit der Maschine berechnet werden kann. Ihre Berater sind davon überzeugt, dass diese Daten – verarbeitet durch neuronale Netze (Machine Learning) – diese Information enthalten. Wartung und der Tausch von Ersatzteilen kann dann vorausschauend und rechtzeitig eingeplant werden, bevor die Maschine einen Ausfall erleidet.

Im nächsten Schritt wird ein Prototyp (MVP – Minimum Viable Product) erstellt. In Ihrem Fall wird eine ausgemusterte Maschine verwendet, mit Sensoren bestückt, die über einen Kunbus RevPi Daten an einen leistungsfähigen Rechner weitergeben. Sie haben Glück, denn auf Ihrem gesamten Gelände steht WLAN zur Verfügung – damit ist dies kein Problem. Experten im Bereich Data Science (genauer: Machine Learning) haben bereits Modelle erstellt, mit denen die Gesundheit der Maschine berechnet werden kann. Allerdings funktionieren diese nur dann, wenn sie vorher mit echten Daten trainiert worden sind. Dazu müssen Sie nun sehr viele Szenarien durchspielen und aufnehmen: Szenarien, in denen die Maschine gesund ist und keine Probleme zutage treten. Und Szenarien, in denen die Maschine Ausfallerscheinungen zeigt bzw. kurz davor ist. Die Hypothese ist, dass die Sensoren dann deutlich andere Signale senden – bspw. fängt ein Bauteil an zu vibrieren, die Temperatur eines Gelenks erhöht sich oder Abstände zwischen Maschinenteilen verändern sich.

Nach dieser zeitintensiven Phase können die Machine Learning Modelle erkennen, ob sich die Maschine normal verhält, oder ob sich ein Ausfall ankündigt. Mit der Zeit kann sogar vorhergesagt werden, welche Art der Wartung durchgeführt werden muss. Bald werden Sie genügend Daten haben, sodass sogar die Maschine selbst verbessert werden kann (das spart dann Service-Einsätze). Genug geträumt – jetzt geht es darum, Ihre Maschine zu testen, um Vertrauen zu gewinnen und um Ihre Hypothese zu bestätigen.

Nachdem Sie nun nachgewiesen haben, dass Sie Maschinen – ausgestattet mit Sensoren – vor Ausfällen warten können, konzipieren Sie:

  • Die für Ihre Kunden passende Geschäftsmodelle. Bspw. zugesicherte 100%-ige Verfügbarkeit, bei deren nicht-Einhaltung Sie in die Verantwortung gehen. Das tun Sie gerne, denn Sie wissen nun, dass Sie das Risiko minimiert haben. Kundenbefragungen geben Ihnen außerdem Sicherheit, dass Sie in die richtige Richtung denken.
  • Den industrietauglichen Einsatz der Sensoren mit neuronalen Netzen: Die Interpretation der Daten kann nun auf der Maschine selbst geschehen, oder in einer von Ihnen kontrollierten Umgebung. Je nach Sensitivität der Daten ist das eine oder das andere einfacher umzusetzen. Einen Weg für die Maschine mit Ihnen zu kommunizieren benötigen Sie aber auf jeden Fall.
  • Ihre Referenzarchitektur. Diese kann im ersten Schritt ganz einfach sein, sollte aber bereits die wichtigsten Komponenten enthalten. Je nachdem, welche Plattformen, Anbieter und Produkte Sie einsetzen, können Sie auch schon auf bestehende Referenzarchitekturen aufsetzen.

Hinweis: Nutzen Sie die Daten, die die Maschinen produzieren, nicht nur für das Senden eines Service-Technikers. Nutzen Sie diese Daten auch, um die Maschinen selbst zu verbessern. Sie bekommen nun täglich Feedback, aus welchem Sie Rückschlüsse ziehen können. Auch können Sie bzgl. Geschäftsmodelle weiter kreativ werden – je nach Gebrauchsmuster. IoT und Industrie 4.0 wird Sie in Ihren Möglichkeiten, Ihr Produkt zu vermarkten und zu verbessern, massiv nach vorne bringen!

IoT Referenzarchitekturen

Nachdem wir uns den Gründen gewidmet haben, warum IoT und Industrie 4.0 eine gute Sache ist, um uns in die Zukunft zu tragen, wollen wir einen Blick auf Referenzarchitekturen wagen. Referenzarchitekturen geben Leitlinien vor, in welchen sich eine Umsetzung bewegen kann – manche sprechen auch von Leitplanken. Besonders nützlich sind sie für Sie, wenn es in ihrem Unternehmen für diese Art Projekt noch keine Vorgaben gibt. Denn oft ist es nicht einfach zu bestimmen, wo eine Funktionalität untergebracht werden soll. Beispiel: Mit Hilfe von Machine Learning wollen Sie mit einer Kamera erkennen, ob ein Bauteil korrekt produziert worden ist oder nicht. Die Frage ist, wo das neuronale Netz (Technologie, mit der Machine Learning umgesetzt ist) diese Überprüfung vornehmen soll: Direkt in oder an der Kamera? Auf einem ihrer lokalen Rechner? Oder in der Cloud? Alle Möglichkeiten sind valide – jedoch sollten Sie sich für eine entscheiden. Je klarer Ihre Vorgaben sind, an die sich alle Umsetzungen halten müssen, desto einfacher ist es später, Ihre IT-Landschaft zu überblicken, Fehler zu beheben und Erweiterungen einzuführen.

Vorteile von Referenzarchitekturen

Referenzarchitekturen sind also sinnvoll aus folgenden Gründen:

  • Sie schaffen Standards für Ihre IT Anwendungen. Dies erleichtert die Fehlerbehebung, die Pflege allgemein, die Einführung von Erweiterungen. Insgesamt sparen Sie dadurch Kosten und bleiben flexibel.
  • Sie werden vergleichbar – und können leicht überprüfen, ob eine Änderung (bspw. ein Cloud Anbieterwechsel) sinnvoll wäre. Denn Ihre IT ist strukturiert und daher leicht überblickbar.
  • Die Schnelligkeit, mit der Ihre IT Anwendungen und Zusammenhänge überschaut werden können, steigt mit der Ordnung. Neue Mitarbeiter sind schnell eingearbeitet – Spezialwissen, welches oft nur Mitarbeitern “mit Historie” vorbehalten bleibt, wird auf ein Minimum reduziert.

Ob Ihr Unternehmen einer bekannten Referenzarchitektur folgt, oder eine eigene für Sie spezifische Referenzarchitektur eingeführt hat, ist nicht entscheidend. Bevor Sie aber drauf loslegen, Ihre Referenzarchitektur zu definieren, ist es sinnvoll, sich bestehende Vorschläge anzuschauen und für sich zu bewerten. Dabei sollten Sie beachten, dass Referenzarchitekturen meist bestimmte Funktionalitäten, Aufgaben und Dimensionen abdecken. Selten sind sie vollständig und oft benötigen Sie nur einen Teil davon. Das zu beachten, kann Sie vor unnötiger Komplexität schützen, gerade wenn ein Thema neu eingeführt wird. Zudem müssen Sie eine vorgegebene Referenzarchitektur ggf. für Ihre Belange erweitern.

Referenzarchitekturmodell Industrie 4.0 (RAMI 4.0)

Das Referenzarchitekturmodell Industrie 4.0 (RAMI 4.0) wurde vom Zentralverband Elektrotechnik- und Elektronikindustrie e.V. (ZVEI) und der Plattform Industrie 4.0 erstellt. Es ermöglicht, eine Lösung oder Szenario anhand der wichtigsten Koordinaten einzuordnen. Dazu verwendet es eine 3-dimensionale Darstellung mit den folgenden Achsen:

  • Die Achse “Hierarchy Level” stellt die verschiedenen Funktionalitäten innerhalb einer Fabrik dar.
  • Die Achse “Life Cycle Value Stream” beschreibt den Lebenszyklus von Anlagen und Produkten.
  • Die Achse “Layers” ist die Abbildung der Software bspw. einer Maschine mithilfe einer Schichtenarchitektur.

Quelle: © Plattform Industrie 4.0

Zu beachten sind mehrere Dinge:

  • Der Gedanke, diese 3 Achsen miteinander zu verbinden und Industrie 4.0 Anwendungen entsprechend einzuordnen ist sehr attraktiv und birgt das Potential, bisher ungesehenes sichtbar zu machen.
  • Die Komplexität des Modells und das Verständnis dessen erfordert eine gewisse Einarbeitung, bevor ein Nutzen entsteht. Unserer Erfahrung nach lohnt es, sich in das Modell und das Vorgehen einzuarbeiten. Allein die Auseinandersetzung mit den Gedanken der Ersteller des Modells ist sehr hilfreich.

Gestatten Sie uns eine letzte Anmerkung an dieser Stelle: Grundsätzlich ist RAMI 4.0 ein Referenzarchitekturmodell mit dem Anspruch, Industrie 4.0 Lösungen in ihrer Allgemeinheit beschreiben zu können. Die Flexibilität, die das Modell erfordert, schlägt sich natürlich in einer gewissen Komplexität nieder. Suchen Sie sich beim Durcharbeiten die Themen heraus, die für Sie besonders relevant sind und setzen Sie Schwerpunkte. Alternativ ist auch die Industrial Internet Reference Architecture (IIRA) eine gute Lektüre – jedoch mit einem abweichendem Fokus (Industrial IoT).

Sehr viel konkreter ist die Azure IoT Referenzarchitektur, die wir als nächstes beschreiben.

Microsoft Azure IoT-Referenzarchitektur

Die Microsoft Azure IoT-Referenzarchitektur ist zunächst auf die Offerings von Microsoft zugeschnitten, kann aber selbstverständlich auch auf andere Anbieter von IoT-Plattformen übertragen werden (wobei diese ebenfalls Referenzarchitekturen beschreiben). Wir empfehlen, sich mit mindestens einer Referenzarchitektur im Detail auseinanderzusetzen.

Quelle: Microsoft Azure IoT-Referenzarchitektur

In der ersten Abstraktion ist die Referenzarchitektur unterteilt in:

  • Things – das sind die Sensoren (IoT devices), Edge devices und zum Teil auch Cloud Gateways. Nicht zu unterschätzen ist der Fakt, dass auf Sensoren und auf weiteren Komponenten Software installiert ist, die von Zeit zu Zeit geupdatet werden muss (Bulk device provisioning).
  • Insights – Komponenten, die Daten entgegennehmen, transformieren, speichern und auf klassischem Wege analysieren.
  • Action – letztendlich wollen wir mit IoT Aktionen ausführen (reale Aktionen oder bspw. Entscheidungen treffen).

Die wichtigsten Funktionen der Azure IoT Referenzarchitektur

Die Funktionen der einzelnen Komponenten auf der Azure IoT Referenzarchitektur sind auf Microsoft Azure IoT-Referenzarchitektur gut dargestellt. Als Übersicht seien die wichtigsten hier kurz beschrieben:

  • IoT (Edge) devices sind die Sensoren, die wahlweise (Edge) bereits Datenanalysen vornehmen können. Die Sensoren werden einzeln oder per DPS (Device Provisioning Service) einem (Azure) IoT Hub zugewiesen.
  • Das Cloud gateway übernimmt die Verwaltung der Sensoren und stellt eine sichere Kommunikation zwischen Sensoren und der Cloud her.
  • Die Datenverarbeitung wird in mehrere Stufen unterteilt. Dabei gibt es unterschiedliche Pfade: Der “warme Pfad” ist für die unmittelbare Interpretation der Daten vorgesehen – bspw. wenn ad-hoc auf ein Ereignis reagiert werden soll. Der “kalte Pfad” wird für die nachgelagerte Interpretation der Daten verwendet, bspw. um per Machine Learning Mehrwerte aus den Daten zu generieren. Der “Stream” Pfad stellt weitere klassische Methoden zur Datenverarbeitung großer Datenmengen bereit.
  • Zu Guter Letzt werden Services zur Darstellung und zur Umsetzung von Geschäftslogik angeboten (UI Reporting, Business Integration).

Im Vergleich zu RAMI 4.0 fällt auf, dass die Microsoft Azure IoT Referenzarchitektur deutlich konkreter ist. Dabei konzentriert sie sich nicht auf Industrie 4.0 Anwendungen, sondern stellt die Verarbeitung der Daten und den Einsatz von Azure IoT im Szenario in den Vordergrund. Das Herunterbrechen auf die verschiedenen Schichten einer automatisierten Fabrik und/oder deren Produktlebenszyklen bleibt unbeschrieben und muss individuell gelöst werden.

Vereinfachte Definition und Aufbau einer IoT Referenzarchitektur

Der einfache Aufbau einer IoT Referenzarchitektur kann folgendermaßen aussehen:

Sensoren & Aktoren – darunter verstehen wir die Sensoren, die Daten aufnehmen und an die nächste Ebene weitergeben: Temperaturdaten, Telemetriedaten, Feuchtigkeit, Druck, etc. Außerdem können Aktoren angesprochen werden.

Datentransport – beschreibt die Verbindung der Sensoren und Aktoren mit der nächsthöheren Schicht. Dabei spielen verschiedene Protokolle eine Rolle, bspw. MQTT (Message Queuing Telemetry Transport).

Datenauswertung – hier wird das Gold geschürft, welches in den Daten versteckt ist. Die Möglichkeiten sind mannigfaltig, Sie finden hier Stichworte wie Data Science, Data Analytics, Big Data, Stream Processing, Complex Event Processing, Machine Learning, Artificial Intelligence und so weiter.

Anwendung, Applikation, Visualisierung, Dashboards – auf dieser Ebene werden die Ergebnisse der Datenauswertung genutzt um Mehrwert zu schaffen. Bspw. wird der Servicetechniker informiert, wenn eine Maschine einen Wartungszyklus benötigt – damit sie in den nächsten Wochen nicht Opfer eines Ausfalls wird.

Securityist auf allen Ebenen, in jeder Funktionalität wichtig. Die Auswirkungen sind teilweise intensiver (bspw. bei Einsatz von TPM 2.0 Chips), teilweise weniger.

Sie sehen, dass eine Referenzarchitektur sehr einfach gestaltet sein kann. Jedoch haben wir Ihnen verschwiegen (und Ihnen ist das sicher aufgefallen!), dass diese einfache Referenzarchitektur Interpretation benötigt:

  • Die einzelnen Blöcke können als Schichten/Ebenen aufgefasst werden, stellen aber vielmehr einzelne Funktionalitäten dar, auf die wir an anderer Stelle detaillierter eingehen.
  • (Cloud oder IoT) Gateways, die Daten sicher weiterleiten, aber auch Daten auswerten können, sind der Datenauswertung und dem Datentransport zuzuordnen.
  • Die Datenspeicherung kann auf allen Ebenen stattfinden.

Obige Aufzählung könnte weitergeführt werden. Es ist wie sonst auch: Abstraktion erfordert Vereinfachung – für ein schnelleres Verständnis. Für Ihr IoT-Vorhaben kann das bedeuten, dass Sie einfach beginnen und mit steigendem Verständnis vollständiger werden.

Fazit: Die Bedeutung des Internet of Things für den Kunden

Sie können sich dem Thema IoT oder Industrie 4.0 aus verschiedenen Perspektiven nähern:

  • Betrachten Sie Use Cases und überlegen Sie, wie diese für Ihr Unternehmen umzusetzen sind.
  • Nutzen Sie Ihr spezifisches Wissen und transformieren es mit Design Thinking in wertvolle (neue) Produkte, Dienstleistungen und Geschäftsmodelle.
  • Referenzarchitekturen bieten einen natürlichen Einstieg in das Thema. Starten Sie mit dem Einlesen und Ausprobieren einer Referenzarchitektur, die zu Ihrem Wissensstand und zu Ihrem Unternehmen passt.
  • Stellen Sie sich vor, dass es immer schnellere Netzwerke gibt, immer kleinere Sensoren, immer mehr Rechenpower, Batterien mit immer mehr Kapazität, immer leistungsfähigere Aktoren. Außerdem werden diese Dinge Jahr für Jahr günstiger (von lokalen Schwankungen abgesehen). Bekommen Sie bei diesem Gedanken Ideen, welche Auswirkung das auf Ihre Geschäftsmodelle haben kann?

Trauen Sie sich. Die Reise ins Zeitalter der verteilten Intelligenz und der vernetzten Geräte hat gerade erst begonnen. Sie kommen ohnehin nicht drum rum, mitzugehen – gestalten Sie aktiv mit! Dabei bildet das Internet of Things erst die Grundlage, auf der weitere Errungenschaften aufbauen. Werden Sie Visionär:

  • Lassen Sie Ihre Geräte selbstständig Waren bestellen. Distributed Ledger Technologie (DLT, bspw. Blockchain) sichert die Transaktionen ab.
  • Machine Learning, Data Science – es gibt viele Namen. Dahinter stecken die Werkzeuge, die Sie zum Goldgräber werden lassen. Es gibt unzählige Möglichkeiten, von Daten, die Maschinen erzeugen, zu profitieren – für den Kunden! Für Sie!
  • Cloud-Technologie lässt Sie flexibel werden, ohne hohe Investitionen zu tätigen. In kleinen Schritten vorangehen, täglich testen und ausprobieren, täglich die Richtung anpassen. Täglich die Richtung anpassen, ist das nicht unprofessionell? Nein, denn Sie lernen täglich dazu, und können täglich die getroffenen Entscheidungen weiter präzisieren.

Ein ständiger Wechsel zwischen Bodenständigkeit und Zukunftsmusik ist das, was Sie benötigen. Somit bleiben Sie am Ball und schlagen zu, wenn es so weit ist.

Selbstverständlich unterstützen wir Sie dabei gerne als IoT Dienstleister und Berater:

  • Unabhängig in Methoden und Software
  • Agil und zielorientiert in unserer Arbeitsweise
  • Professionell und täglich investierend in neue Technologien

Ihr Ansprechpartner

Novatec_Jonas-Grundler

Jonas Grundler

Head of Digital Innovation
Kontakt
Jonas Grundler Head of Digital Innovation jonas.grundler@novatec-gmbh.de +49 71122040-7546
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