Vernetzte Maschinen und Gebäude Fünf Trends für das Internet der Dinge 2021

Autor / Redakteur: Julia Kristlbauer und Heiko Löffler* / Hendrik Härter

Fünf Trends aus der Welt des Industrial IoT (IIoT) bieten die Möglichkeit, große Potenziale für eine smarte, vernetzte, sichere und effiziente Industrie auszuschöpfen. Die Beispiele zeigen, wie das in der Praxis geht.

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Fünf Trends: Das industrielle Internet der Dinge vernetzt Maschinen, Produktionsanlagen und Gebäude. Was wird 2021 für die Industrie relevant?
Fünf Trends: Das industrielle Internet der Dinge vernetzt Maschinen, Produktionsanlagen und Gebäude. Was wird 2021 für die Industrie relevant?
(Bild: Gerd Altmann / Pixabay )

Mit dem industriellen Internet der Dinge, kurz IIoT, lassen sich Maschinen, Produktionsanlagen und Gebäude vernetzen. Für das Jahr 2021 hat die Unternehmensberatung mm1 fünf hochrelevante Themen identifiziert, die sich im industriellen Umfeld ergeben.

  • 1. Die Produktion der fertigenden Industrie wird zunehmend vernetzt.
  • 2. Maschinelles Lernen extrahiert wertvolle Erkenntnisse aus Daten.
  • 3. IoT Security stellt die vernetzte Industrie vor Herausforderungen.
  • 4. Digitale Plattformen beschleunigen neue Geschäftsmodelle.
  • 5. Mehr Nachhaltigkeit dank kohlenstoff-neutraler Produktion.

Die intelligent vernetzte Smart Factory

Vernetzte Dinge: Kundenindividuelle Produkte steuern sich selbst durch die Fertigung.
Vernetzte Dinge: Kundenindividuelle Produkte steuern sich selbst durch die Fertigung.
(Bild: Heiko Löffler/mm1)

Kundenindividuelle Produkte steuern sich selbst durch die Fertigung. Fahrerlose Transportsysteme übernehmen die Intralogistik an die jeweils optimale Produktionseinheit, in welcher die Prozesse autonom oder in Kollaboration zwischen Mensch und Roboter zuverlässig ausgeführt werden. Zukunftsvision? Nein! Das ist Industrie 4.0.

Als Industrie 4.0 oder auch IoT wird die vierte industrielle Revolution im Sinne einer Vernetzung und Steuerung von Prozessen sowie Maschinen durch Informations- und Kommunikationstechnik (IKT) beschrieben. Bereits seit zehn Jahren ist Industrie 4.0 der zentrale Trend in der Produktion, welcher beispielsweise durch die zunehmende Hyperautomatisierung oder das Edge Computing gestützt wird.

Vorausschauende Wartung (Predictive Maintenance), kontinuierliche Zustandsüberwachung und datenbasierte Optimierung und Steuerung (Condition-based Monitoring), flexible und modulare Prozesse – Industrie 4.0 im Sinne einer intelligenten sowie vernetzten Smart Factory befähigt zu einer Vielzahl an Möglichkeiten, um die Wettbewerbsfähigkeit zu steigern. Als Grundlage werden AI (Artificial Intelligence) und IoT (kurz AIoT) verknüpft. Daraus können neue Geschäftsmodelle sowie Prozessoptimierungen durch Smart Connected Products oder Solutions entstehen.

Ergebnisse einer erfolgreichen digitalen Transformation äußern sich beispielsweise:

  • in einer gesteigerten Liefertreue,
  • kürzeren Durchlaufzeiten,
  • einer effizienteren Ressourcennutzung,
  • geringeren Beständen sowie einer
  • erhöhten Prozesstransparenz.

Smart Factory bei Sick „4.0 NOW Factory“

In der Smart Factory bei Sick steuert sich die Sensoren-Fertigung wie von Geisterhand: Fahrerlose Transportsysteme transportieren die benötigten Materialien zu den zellular aufgebauten Produktionsmodulen, in welchen die jeweiligen, dezentral gesteuerten Prozesse nach produktspezifischer Anforderung ablaufen und hierbei im ständigen Informationsaustausch mit der übergeordneten Cloud, dem digitalen Abbild stehen. Das Ergebnis: hohe Flexibilität, Effizienz und Transparenz.

Künstliche Intelligenz: Maschinelles Lernen im Kontext von IoT

Künstilche Intelligenz: Selbstlernende Algorithmen lernen aus Daten und unterstützen bei Entscheidungen in der Industrie.
Künstilche Intelligenz: Selbstlernende Algorithmen lernen aus Daten und unterstützen bei Entscheidungen in der Industrie.
(Bild: Heiko Löffler/mm1)

Selbstlernende Algorithmen werden der vorliegenden Daten immer intelligenter und unterstützen Tätigkeiten in der Industrie. Künstliche Intelligenz (KI) ist keine gefährliche Supermacht, dafür ein echter Booster für das industrielle Umfeld.

Mit menschenähnlichen Robotern hat Künstliche Intelligenz im industriellen Umfeld wenig zu tun. Maschinelles Lernen als konkrete Ausprägung der sogenannten schwachen KI ermöglicht selbstlernenden Algorithmen, große Datenmengen, den sogenannten Big Data, zu analysieren, Muster zu erkennen, Prozesse zu optimieren und neue Anwendungen zu finden.

Maschinelles Lernen wird durch den Trend des Edge Computings verstärkt: Anfallende Daten werden örtlich nah an der Quelle durchgeführt und sind so effizienter, robuster und reaktionsfähiger (Echtzeitfähigkeit).

Maschinelles Lernen kann in Supervised Learning, Unsupervised Learning und Reinforcement Learning unterteilt werden, wobei jede Art für unterschiedliche Fragestellungen passend ist. Relevant im industriellen Kontext ist beispielsweise die Bilderkennung von Dingen in der Produktion, welche durch Klassifizierungsalgorithmen realisiert werden kann.

Industrieunternehmen, die maschinelles Lernen wert-generierend einsetzen wollen, brauchen nicht nur leistungsstarke Rechner, die Daten in Insights verwandeln. Sie benötigen die entsprechende Infrastruktur, eine passende Governance und eine zielgerichtete Datenstrategie: Data to Value.

KI-unterstütztes Sortiersystem für Bauteile

Der Sorting Guide bei Trumpf ist ein KI-basierter Assistent, der durch eine zunehmend verbesserte Bereitstellung von Informationen die Entnahme und Sortierung von lasergeschnittenen Blechbauteilen unterstützt. Ergebnisse sind die Optimierung von operativen Tätigkeiten sowie eine effizientere Wertschöpfung – insgesamt ein Beispiel für Systeme, die den Menschen unterstützen, statt ihn zu ersetzen.

IoT-Security: Proaktive Absicherung vernetzter IoT-Geräte

IoT-Security: In einer zunehmend vernetzten Welt spielt die Sicherheit eine entscheidende Rolle.
IoT-Security: In einer zunehmend vernetzten Welt spielt die Sicherheit eine entscheidende Rolle.
(Bild: Heiko Löffler/mm1)

Täglich werden weltweit ungefähr. 6,4 Billionen Fake Mails versendet – genügend, um sich ernsthaft mit dem Thema der IT-Security zu befassen. IoT-Security adressiert das in einer Welt der zunehmenden Vernetzung von Dingen.

IT-Security-Risiken sind seit vielen Jahren bekannt und als größtes Geschäftsrisiko für Unternehmen weltweit nach wie vor wichtig. Spymails, DDos-Angriffe, Phishing – das sind bekannte Angriffsszenarien, deren Risikomechanismen auf IoT-Netze übertragbar sind und hier ebenfalls berücksichtigt werden müssen. Im Umfeld von Industrie und Consumer, speziell bei vernetzten Geräten, Anlagen und Infrastrukturen (IoT), ist die Berücksichtigung einer ausreichenden I(o)T-Security ein unausweichliches Thema.

Know-how-Diebstahl, Produktionsausfälle sowie der damit verbundene finanzielle Schaden erfordern ausreichende Schutzmechanismen. So betrugen die Folgeschäden von Cyberangriffen auf Industrieunternehmen in Deutschland im Jahr 2019 ungefähr 102,9 Mrd. Euro. In IoT-Netzwerken ist jedes zusätzliche Element einen weiterer potenzieller Angriffspunkt und muss durch aktive Maßnahmen abgesichert werden. Im Zuge der zunehmenden Anwendung von AI im IoT-Kontext (AIoT) müssen drei Perspektiven evaluiert werden, um potenzielle Folgerisiken abzuwehren.

  • 1. Wie schütze ich AI-basierte Systeme?
  • 2. Wie nutze ich AI zur verbesserten Absicherung?
  • 3. Wie kann ich mit AI potenzielle Angreifer proaktiv abwehren?

Sicherheits-Innenkamera wird fremdgesteuert

Im Jahr 2019 gelang es Hackern in die Konten von Kunden bei Amazon Ring einzudringen, um somit Zugriff auf deren Ring-Innenkameras zu erlangen. In Mississippi wurde von einem Fall berichtet, in welchem die Angreifer mit drei jungen Mädchen über die Sprachfunktion kommunizieren konnten. Das zeigt den akuten Bedarf der Entwicklung vertrauenswürdiger IoT-Geräte, um die Kunden und die Unternehmensreputation ausreichend zu schützen.

Digitale Plattformen: Enabler für neue Geschäftsmodelle und Effizienzgewinne

Digitale Plattformen: Sie ermöglichen ein neues Zusammenspiel aller Marktteilnehmer auf einer digitalen Infrastruktur.
Digitale Plattformen: Sie ermöglichen ein neues Zusammenspiel aller Marktteilnehmer auf einer digitalen Infrastruktur.
(Bild: Heiko Löffler/mm1)

Digitale Plattformen sind einer der Gamechanger, wenn es um Digitalisierung der Industrie geht. Sie ermöglichen ein neues Zusammenspiel aller Marktteilnehmer auf einer digitalen Infrastruktur und bieten das Potential, Märkte nachhaltig zu verändern.

Digitale Plattformen sind virtuelle Orte, an denen Marktteilnehmer zusammenkommen, um dort Produkte, Services oder Daten auszutauschen. Im B2C-Umfeld vereinfachen Plattformen wie Google, eBay oder Uber unser Leben. Im industriellen Umfeld handelt es sich dabei um B2B-Plattformen, die Hersteller, Kunden, Lieferanten, Dienstleister und sogar Wettbewerber vernetzen.

Auf dem Markt kann ein Switch von klassischen Pipelinemärkten zu Plattformmärkten beobachtet werden. Die sogenannte Plattformökonomie ermöglicht neue, zukunftsfähige Geschäftsmodelle wie Platform-as-a-Service (PaaS). Der Betreiber monetarisiert die Nutzung seiner Plattform.

Betreibern und Nutzern von Plattformen eröffnen sich eine Vielzahl an Vorteilen. Mit digitalen Plattformen können durch die Beteiligung verschiedener Akteure Netzwerkeffekte realisiert werden: Der Nutzen der Plattform steigt mit der Anzahl der Nutzer. Des Weiteren profitieren Nutzer von Plattformen durch geringere Transaktionskosten und können so an interner Effizienz gewinnen. Nutzer einer Plattform können für geschäftliche Transaktionen auf bestehender Infrastruktur aufsetzen und sparen so Kosten für den Setup einer eigenen Infrastruktur.

Digitale Plattformen entfalten in verschiedenen Anwendungen ihr Potential. Neben der produzierenden Industrie für beispielsweise Predictive-Maintenance, sind digitale Plattformen in der Logistik mit plattformbasierten Warehouse-Anwendungen vertreten. In diesem Zusammenhang sind ebenfalls Modelle wie Pay per Use zu erwähnen. Bepreist werden nicht mehr Güter, wie der Verkauf einer Maschine oder eines Lagerfahrzeugs, sondern der Hersteller stellt das Gut als Service zur Verfügung und rechnet beispielsweise pro Maschinentätigkeit, Stunde oder gefertigten Bauteil mit seinem Kunden ab.

Die Monetarisierung pro gefertigtem Bauteil ist die Endausbaustufe von XaaS- (Anything-as-a-Service-)Modellen wie SaaS: Software-as-a-Service, IaaS: Infrastructure-as-a-Service, PaaS: Platform-as-a-Service, Eaas: Equipment-as-a-Service. Hier wird nicht nur die Verfügbarkeit, sondern die integrierte Qualität mit verkauft. Der Austausch an Leistung kann ebenfalls über eine B2B-Plattform vollzogen werden.

MindSphere von Siemens

IoT-Plattform für den Maschinenpark sammelt und analysiert Maschinendaten, um daraus durch Predictive Maintenance (vorausschauende Wartung von Maschinen) sowie Prozessverbesserungen einen Mehrwert für die Plattform-Nutzer zu schaffen – das Ganze mit hoher Skalierbarkeit und hohen Sicherheitsstandards.

Transparente Prozesse und smarte Gebäudesteuerung

Eigenerzeugte Energie aus erneuerbaren Energiequellen sowie deren Bezug sind Basis für eine nachhaltige Produktion. Prozesse sind so gestaltet, dass möglichst wenig materielle sowie energetische Verschwendung stattfindet. Die kohlenstoffneutrale Produktion ist keine fiktive Vision – sie ist schon jetzt kundenseitig gefordert und mit Hilfe von IoT umsetzbar.

Insbesondere Industrieunternehmen sehen sich zunehmend zur klimaneutralen Produktion verpflichtet. Gründe hierfür sind:

  • Auflagen zur Reduktion des CO2-Ausstoßes
  • Fossile Brennstoffe bepreisen und
  • Ansteigende Bedeutung von Nachhaltigkeit an den Kapitalmärkten und aus Kundensicht (Megatrend Klimawandel).

IoT kann Transparenz erzeugen: Monitoring von Energieflüssen (Digitaler Zwilling) sowie Stellhebel identifizieren: automatisierte Gebäudesteuerung. Neben der energetischen Optimierung der Geschäftsprozesse und allen damit verbundenen Aktivitäten müssen Unternehmen zudem auf ein nachhaltiges Product Lifecycle Management achten. Hierbei ist Circular Economy (Kreislaufwirtschaft) das Stichwort, IoT ermöglicht es.

Einen erheblichen positiven Einfluss auf die CO2-Neutralität von Unternehmen haben Smart Buildings. Wie smart die Gebäude in Deutschland bereits sind und und wie sich Megatrends auf die Entwicklung dieser auswirken, zeigen wir in unserer Smart Building Studie.

Ein Produktionsstandort wird CO2-neutral

Die Produktion des Bosch-Werks in Eisenach wird bis 2023 durch den Einsatz von IoT sowie AI kohlenstoffneutral. Bei der Nutzung von regenerativen Energien ist die Verfügbarkeit und daraus resultierende Volatilität der Bezugsquellen. Dazu gehören Windkraft oder Sonnenenergie. Das setzt allerdings eine exakte Bedarfsplanung voraus. IoT und AI befähigen diese vorausschauende Planung durch umfangreiche Datenerfassung sowie die darauf aufbauende Anwendung von AI-basierten Prognosemodellen.

* Julia Kristlbauer ist Consultant und Heiko Löffler ist Business Analyst. Beide arbeiten bei der Unternehmensberatung MM 1.

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