Die Entwicklung von IIoT-Systemen zu intelligenten Datenplattformen

IIoT-Systeme ermöglichen die Optimierung von Prozessen, eröffnet Unternehmen aber auch neue Geschäftsmodelle. Eine gut integrierte IIoT-Plattform und hohe Datenqualität sind entscheidend für den Erfolg.

Die Technologie des industriellen Internets der Dinge (Industrial Internet of Things, IIoT) hat in den letzten Jahren eine bemerkenswerte Entwicklung durchgemacht. Sie geht weit über die einfache Machine-to-Machine-Kommunikation (M2M) hinaus. Heutige IIoT-Systeme bieten Unternehmen übergreifende Integrations- und Datenanalysemöglichkeiten, die nicht nur Effizienzsteigerungen und Automatisierung ermöglichen, sondern auch tiefe Einblicke in Daten und deren Potenziale eröffnen.

Von M2M zu umfassender IIoT-Integration

In der Vergangenheit spielten M2M-Systeme eine wichtige Rolle bei der Automatisierung industrieller Prozesse. Sie ermöglichten eine direkte Verbindung zwischen Maschinen, was zu Effizienzsteigerungen führte. Doch diese Systeme waren häufig isoliert und auf klar definierte Aufgaben beschränkt. Inzwischen verschieben sich diese Grenzen, sodass IIoT-Systeme heute durch die Integration verschiedener OT- und IT-Technologien flexible und skalierbare Lösungen für Unternehmen bieten.

Moderne IIoT-Plattformen sind dazu geeignet, ganze Maschinenparks in Echtzeit zu überwachen und den Unternehmen nicht nur wertvolle Einblicke in Nutzungs- und Zustandsdaten zu geben, sondern auch zu Optimierungen der übergreifenden Geschäftsprozesse beizutragen. Die Fernüberwachung ist zumeist der erste Schritt, der es ermöglicht, Probleme frühzeitig zu erkennen und entsprechende Maßnahmen zu ergreifen. Der Schritt von M2M zu einem vollständig integrierten IIoT-System ist jedoch nicht trivial. Die erfolgreiche Einführung von IIoT-Technologien erfordert eine sorgfältige Planung und ein schrittweises Vorgehen. Viele Unternehmen beginnen ihre IIoT-Reise mit kleinen Pilotprojekten, um schnell einen Mehrwert zu erzeugen und das System anschließend schrittweise auszubauen.

Gleichzeitig hat sich das Gerätemanagement grundlegend verändert. Früher lag der Schwerpunkt auf der Überwachung einzelner Maschinen. Heute müssen Unternehmen die Leistung aller Geräte ihrer Flotte überwachen und sicherstellen, dass sie stets sicher und auf dem neuesten Stand sind. Ein modernes Gerätemanagement bietet Unternehmen die Möglichkeit, eine große Anzahl von Geräten zentral zu verwalten und deren Software und Firmware kontinuierlich und automatisiert zu aktualisieren. Dies verbessert die Sicherheit der Systeme und passt sie an neue Standards und Technologien an.

Von der Analyse zur Vorhersage mit Daten

Eine der Stärken moderner IIoT-Systeme ist ihre Fähigkeit, große Datenmengen zu sammeln. Sie sind von unschätzbarem Wert, wenn es darum geht, Geschäftsprozesse zu optimieren und fundierte Entscheidungen zu treffen. Ihre strategische Analyse ermöglicht es Unternehmen, von reaktiven zu prädiktiven Modellen überzugehen, wie etwa bei der Instandhaltung.

Die vorausschauende Wartung ist eines der bekanntesten Beispiele für die prädiktive Anwendung der Datenanalyse. Durch die kontinuierliche Erfassung von Sensordaten wird vorhergesagt, wann eine Maschine ausfallen könnte. Dabei spielt Machine Learning eine zentrale Rolle. Es bietet die Möglichkeit, in großen Datenmengen Muster und Anomalien zu erkennen, die auf potenzielle Maschinenausfälle hinweisen. Die Anomalieerkennung beginnt mit der Erstellung eines Basisprofils aus historischen Daten. Neue Datenpunkte werden dann mit diesem Profil verglichen, um Abweichungen zu identifizieren.
Durch kontinuierliches Trainieren und Anpassen der Algorithmen verbessert sich die Prognosefähigkeit mit der Zeit. Die Implementierung von maschinellem Lernen ermöglicht die Automatisierung der Wartungsplanung, sodass Wartungsarbeiten genau dann durchgeführt werden, wenn sie tatsächlich erforderlich sind. Das Unternehmen senkt damit die Wartungskosten und die Anzahl ungeplanter Ausfälle. Darüber hinaus können Unternehmen durch die Datenanalyse Schwachstellen in ihren Prozessen identifizieren und diese anschließend optimieren.

Der Weg zu besseren Datenanalysen

Eine Studie zeigt, dass 60 Prozent der Unternehmen ihre Daten nur unzureichend nutzen. Sie betrachten lediglich isolierte Zahlen aus verschiedenen Bereichen, wissen aber zu wenig über die Zusammenhänge zwischen diesen Zahlen. Die erhobenen Daten liefern daher nur einen geringen Mehrwert und werden häufig nicht als Grundlage für Entscheidungen und Handlungsempfehlungen genutzt. Gründe hierfür sind in erster Linie fehlende personelle Ressourcen sowie eine unzureichende technische Ausstattung.

Ein wesentliches Defizit ist das Fehlen einer ganzheitlichen, datengetriebenen Strategie. Der erste Schritt dorthin: Unternehmen müssen Ressourcen für Datenanalyse-Experten sowie für die Weiterbildung der Mitarbeiter:innen bereitstellen. Zudem ist es sinnvoll, die Zusammenarbeit zwischen Datenexpert:innen, Entscheidungsträger:innen und Fachabteilungen zu optimieren. Entscheidend für den Erfolg ist auch die Wahl der richtigen IIoT-Plattform. Sie sollte neben reichhaltigen Funktionen des Datenmanagements auch erweiterte Analysefunktionen bieten, mit denen Unternehmen ihre Daten sinnvoll auswerten können.

Eine gut gewählte Plattform erleichtert die Integration neuer Geräte, ermöglicht eine einfache Skalierung und unterstützt bei der flexiblen Anpassung der IIoT-Strategie. Wichtig ist auch, dass sie die Integration mit anderen Systemen und Technologien wie ERP- oder CRM-Systemen ermöglicht. Auf diese Weise werden IIoT-Technologien in bestehende Unternehmensprozesse integriert. Darüber hinaus bieten viele Plattformen spezielle Sicherheitsfunktionen, da vernetzte Geräte potenzielle Angriffspunkte für Cyberkriminelle darstellen.

Datenqualität als Voraussetzung

Doch mit einer Plattform und den dazugehörigen Sensoren ist es noch lange nicht getan. Entscheidend für den erfolgreichen Einsatz von IIoT-Technologien ist die Datenqualität. Rohdaten enthalten oft Fehler oder sind unvollständig. Ihre Bereinigung ist für die Qualität der Analyse von entscheidender Bedeutung. Dazu gehören die Entfernung von Dubletten, die Korrektur offensichtlicher Fehler und die Ergänzung fehlender Werte, soweit dies möglich ist.

Hinzu kommt: IIoT-Daten stammen häufig aus vielfältigen Quellen und liegen in unterschiedlichen Formaten vor. Die Zusammenführung und Vereinheitlichung dieser Daten und ihrer Metadaten sind ein erster notwendiger Schritt, um eine umfassende Analyse zu ermöglichen. Dies wird unter anderem durch die Harmonisierung von Datenformaten und die Kombination von Datensätzen erreicht. Beispiele wären die Konvertierung von physikalischen Einheiten, das Angleichen von Datentypen sowie einheitliche Benennung von Datenfeldern. Eine solche Vorverarbeitung der Daten macht diese erst für Analysewerkzeuge wirklich nutzbar, um aussagekräftige Ergebnisse zu erzielen.

Um den Wert von IIoT-Daten zu erhöhen, können sie mit zusätzlichen Informationen angereichert werden. Bei Maschinendaten sind dies unter anderem geografische oder meteorologische Daten, um Korrelationen anzuzeigen. Darüber hinaus können weitere externe Daten verwendet werden, etwa von ähnlichen Maschinen oder aus anderen Anwendungskontexten.

Neue Geschäftsmodelle als Zukunftsperspektive

Das IIoT bietet neben Effizienzsteigerungen auch Möglichkeiten zur Entwicklung neuer, datenbasierter Geschäftsmodelle. Unternehmen, die IIoT-Daten intelligent nutzen, können beispielsweise neue Dienstleistungen anbieten oder bestehende Produkte weiterentwickeln, um den Kundennutzen zu maximieren. Ein Beispiel hierfür ist die Entwicklung von As-a-Service-Modellen. Dabei bieten Unternehmen ihre hergestellten Maschinen zur Nutzung als Service an. Die Abrechnung geschieht entweder nach Zeit (Abonnement) oder nach Nutzung (Pay per Use).

Ein klassisches Modell ist der Druckluftservice, bei dem das abgerufene Volumen als Abrechnungsgrundlage dient. Bei größeren Maschinenkomplexen lassen sich Verbrauchsdaten für Rohstoffe, Bauteile oder Verbrauchsmaterial ermitteln und damit beispielsweise eine automatisierte Bestandsführung im Lager anbieten. Darüber hinaus ermöglichen Maschinendaten den Aufbau eines Energiemanagements zur Reduzierung des Stromverbrauchs. Schließlich können IIoT-Daten genutzt werden, um die tatsächliche Nutzung von Produkten zu ermitteln und die Ergebnisse zur Verbesserung des Designs zu nutzen.

Diese Beispiele zeigen: Die intelligente Nutzung von Daten ist der Schlüssel zum Erfolg im globalen Wettbewerb. Neue Technologien wie künstliche Intelligenz werden in den kommenden Jahren dazu beitragen, das Potenzial des Internets der Dinge noch weiter auszuschöpfen. Unternehmen, die es verstehen, diese Technologien erfolgreich einzuführen, werden einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil erlangen und die Zukunft der Industrie mitgestalten.