Suchen

Expertenbeitrag

Dipl. Betriebswirt Otto Geißler

Dipl. Betriebswirt Otto Geißler

Freier Journalist

Datenintelligenz und Prozessoptimierung Geschäftsmodelle mit IIoT „as-a-Service“

Autor / Redakteur: Otto Geißler / Sebastian Human

IIoT-Lösungen, die auf einer Cloud-basierten Infrastruktur aufbauen, eröffnen die Möglichkeit, bestehende Geschäftsmodelle weiterzuentwickeln oder neue erfolgreich zu etablieren und die Wertschöpfung zu steigern. Die Anwender können zudem ihre Ressourcen auf die Verwendung der Lösung konzentrieren.

Firma zum Thema

Vieles deutet darauf hin, dass IIoT-as-a-Service-Geschäftsmodelle einen Teil der industriellen Wertschöpfung der Zukunft prägen werden.
Vieles deutet darauf hin, dass IIoT-as-a-Service-Geschäftsmodelle einen Teil der industriellen Wertschöpfung der Zukunft prägen werden.
(Bild: gemeinfrei / Pixabay )

Das IIoT fokussiert derzeit vor allem Geschäftsmodelle rund um Pay-per-Use-Modelle. Dies ist eine große Herausforderung, da die Unternehmen dazu über Funktionsbereichs- und Unternehmensgrenzen hinweg viele Veränderungen herbeiführen müssen.

Technologien des Industrial Internet of Things, die auf einer Cloud-basierten Infrastruktur aufsetzen, bieten Möglichkeiten für neue Geschäftsmodelle und Methoden der Wertschöpfung. Während viele IIoT-Lösungen normalerweise als „Produkt“ konzipiert werden, richtet sich der Fokus zusehends auf IIoT-as-a-Service (IIoTaaS). Vergleichsweise könnte ein sensorgestütztes System, das beispielsweise Maschinenverschleiß erkennt und den Bediener proaktiv auf Wartungsbedarf hinweist, bevor kritische Teile abgenutzt sind, als Hardware- und Softwareprodukt oder als Dienstleistung verkauft werden.

Was spricht für IIoT-as-a-Service?

Eine IIoT-Lösung as-a-Service bietet für den Anbieter mehrere Vorteile: absehbare und kontinuierliche Einnahmequellen sowie Kundenbindung für einen bestimmten Zeitraum. Käufer wiederum können ihre Ressourcen auf die Verwendung der Lösung konzentrieren, nicht auf deren Installation, Wartung und Betrieb.

Auf diese Weise nutzen Käufer ihre Budgets effizienter, indem sie ihr Opex-Budget (Betriebskosten) anstelle der eingeschränkteren Capex-Budgets (Investitionsausgaben) optimieren. Damit ist ihr Return on Investment (ROI) besser auf den erzielten Wert abgestimmt.

Obwohl bis dato eine komplett automatisierte Fertigung nur in wenigen Herstellungsbetrieben realisiert wurde, ist das Interesse der Industrie an IoT-Anwendungen sehr hoch. Denn letztlich führt das IIoT zu einer selbststeuernden Produktion, indem das cyberphysische Produktionssystem eigenständig Entscheidungen trifft und seine Aufgaben im Grunde autonom erledigt. Daher wird auch der Anteil der Fertigung an der Gesamtwertschöpfung in einigen Branchen zugunsten softwarebasierter Dienstleistungen beziehungsweise As-a-Service-Angebote rund um das Kernprodukt zurückgehen.

Geschäftsmodelle mit IIoT-Anwendungen

Im Gegensatz zum IoT, bei dem es hauptsächlich um die Interaktion des Menschen mit Geräten geht, konzentriert sich das IIoT auf disruptive Technologien und intelligente Maschinen im verarbeitenden Gewerbe und in der Industrie. Dies wird die Arbeitsweise der Unternehmen grundlegend verändern.

Durch die Kombination relevanter Technologien mit neu verfügbaren Daten werden Industrieanlagen und -prozesse optimiert, um Produktivität, Rentabilität und Zuverlässigkeit auf bisher ungeahnte Weise zu steigern. Laut Microsoft geben 94 Prozent der Unternehmen an, dass sie IoT-Anwendungen bis Ende 2021 implementieren werden.

Geschäftsmodell Predictive Maintenance

Durch unterschiedliche Sensoren, die beispielsweise Temperaturen, Vibrationen, Spannungen, Ströme erkennen, lassen sich wichtige Wartungsdaten abrufen. Diese Daten ermöglichen es, den aktuellen Zustand von Maschinen abzuschätzen, Warnzeichen zu bestimmen, Warnungen zu senden und entsprechende Reparaturprozesse zu aktivieren. Der Wartungsbedarf wird so vorhersehbar.

Auf diese Weise verwandelt IIoT die Wartung in eine schnelle und automatisierte Praxis, die einen drohenden Ausfall bereits im Voraus anzeigt. Darüber hinaus werden Kosteneinsparungen gegenüber routinemäßigen Präventionsmaßnahmen erzielt, da die Maßnahmen erst dann ergriffen werden müssen, wenn sie tatsächlich auch erforderlich sind.

McKinsey berichtet, dass Sensordaten, die zur Vorhersage von Geräte- beziehungsweise Maschinenausfällen in der Fertigungsumgebung die Wartungskosten um bis zu 40 Prozent senken und ungeplante Ausfallzeiten halbieren können. Wartungsarbeiten können somit gründlich geplant und Systeme online gehalten werden, während die Mitarbeiter ihre Arbeiten noch ausführen. Zudem kann IIoT die Lebensdauer der Geräte verlängern, zur Anlagensicherheit beitragen und das Risiko von Unfällen verringern, die sich negativ auf die Umwelt auswirken.

Geschäftsmodell Digitaler Zwilling

Ein digitaler Zwilling ist eine digitale Nachbildung eines Prozesses, eines Produkts oder einer Dienstleistung im Rahmen der industriellen Produktion. Dieses virtuelle Modell wird mithilfe von computergestütztem Engineering erstellt und ist in dem IIoT, maschinellen Lernen und der Big-Data-Analyse integriert, bei denen Echtzeitdaten von seinem physischen Gegenstück auf einer interaktiven visuellen Schnittstelle zusammengeführt werden.

Durch das Koppeln von virtuellen und physischen Welten kann die Datenanalyse Probleme identifizieren, bevor sie auftreten, Ausfallzeiten vermeiden und durch digitale Simulationen bei der zukünftigen Planung helfen.

Das IIoT bietet damit einen durchgängigen Informationsfluss, der wichtige Erkenntnisse über den gesamten Produktlebenszyklus und die Wertschöpfungskette hervorhebt. Wenn mehr „Dinge“ mit dem Internet verbunden werden, stehen mit einem digitalen Äquivalent den Herstellern mehr Informationen zur Verfügung, um die operative Exzellenz voranzutreiben und weitere Was-wäre-wenn-Szenarien zu erstellen.

Dieser IIoT-Anwendungsbereich ermöglicht die Simulation der Lebensdauer von Maschinen, die Überprüfung von Updates und die Vorhersage potenzieller Probleme und Engpässe. Mit IIoT-Instrumenten können Hersteller eine Nachbildung von Geräten und sogar zu produzierenden Waren erhalten, um diese in einer virtuellen Umgebung zu überwachen, bevor sie auf den Markt gebracht werden. Das verbessert nicht nur die Produktqualität, sondern schafft effiziente Lieferketten, eröffnet Unternehmen neue Möglichkeiten und bringt den Kundenservice auf ein höheres Niveau.

Geschäftsmodell Root Cause Analysis

Eine Root Cause Analysis (RCA) beziehungsweise Ursachenanalyse beschreibt ein System, das den Ursprung von Problemen in Fertigungshallen oder mit Maschinen identifiziert und einen Ansatz zur Lösung dieser Probleme entwickelt. RCA bietet einen besseren Zugriff auf Gerätedaten, die Muster verfolgen und aufzeichnen, sodass Unternehmen aus Erkenntnissen lernen können, um betriebliche und taktische Geschäftsentscheidungen in Echtzeit zu unterstützen.

Dabei werden Trends analysiert, um Anomalien im Herstellungsprozess zu erkennen, wenn die Produktion beispielsweise verlangsamt wird, Qualitätsverluste auftreten oder die Overall Equipment Effectiveness (OEE) oder Gesamtanlageneffektivität abnimmt.

Mit der Leistungsfähigkeit des IIoT und künstlicher Intelligenz kann die Ursachenanalyse auf der Grundlage von Daten automatisiert werden, die unmittelbar aus dem Produktionsprozess stammen. RCA basiert auf dem Prinzip, dass effektives Management mehr ist als nur die Lösung auftretender Probleme, sondern es sollen Probleme durch Prognosen für die Zukunft verhindert werden.

Geschäftsmodell Smart Metering

Ein Smart Meter ist ein internetfähiger Verbrauchszähler von zum Beispiel Strom, Wasser, Gas, der digital Daten empfängt beziehungsweise sendet und dazu in ein Kommunikationsnetz eingebunden ist. Die Industrie hat die Vorteile bereits erkannt und möchte damit ihre Effizienz und die Genauigkeit des Versorgungsmanagements steigern.

Geschäftsmodell Echtzeit-Asset-Tracking

Zusehends mehr produzierende Unternehmen beabsichtigen, Asset-Tracking zu implementieren. Die IIoT-Technologie zum Beispiel in Kombination mit der Entwicklung nativer Web- und mobiler Apps für iOS oder Android ermöglicht es, Asset-Informationen in Echtzeit abzurufen und so Entscheidungen zu treffen. Die Hauptaufgabe der Nachverfolgung besteht darin, wichtige Assets wie beispielsweise Rohstoffe, Container und Fertigwaren in der Produktions- und Lieferkette zu detektieren und zu überwachen.

Solche Anwendungen können die Logistikleistung deutlich optimieren, reibungslose Prozesse aufrechterhalten sowie Schäden und Diebstähle schnell aufdecken. Zugleich lassen sich Maßnahmen zur Verkürzung von Leerlaufzeiten, Verbesserung der Produktionsauslastung und optimaler Lagerbestände sowie Reduktion von Qualitätsproblemen einleiten.

Die Schifffahrt gehört beispielsweise zu den Branchen, die sehr intensiv auf die Nachverfolgung von Assets angewiesen ist. Einerseits soll die Position des Schiffes im Meer festgestellt und andererseits der Status, wie zum Beispiel die Temperatur, einzelner Frachtcontainer anzeigt werden. Eine Distributed-Ledger-Technologie könnte zusätzlich die Echtheit aller Angaben verbindlich garantieren.

Tracking-Metriken für Kühlcontainer helfen dabei, Container bei einer konstanten Temperatur zu lagern, damit verderbliche Waren uneingeschränkt frisch bleiben. Jeder Kühlcontainer muss mit Temperatur-Sensoren, einem mobilen Sender und einer Verarbeitungseinheit ausgestattet sein. Wenn die Temperatur von der Zielmarke abweicht, wird das jeweilige Team informiert und es beginnt sofort mit den erforderlichen Reparaturen.

Fazit

Die Vorteile einer IIoT-as-a-Service-Lösung für Anbieter und Nutzer auf einen Blick.
Die Vorteile einer IIoT-as-a-Service-Lösung für Anbieter und Nutzer auf einen Blick.
(Bild: Vogel Communications Group)

Mithilfe technologiegetriebener Ansätze können Unternehmen Geschäftsmodelle zur Automatisierung von Prozessen identifizieren und dadurch die Gesamtproduktionsleistung deutlich optimieren.

Obwohl sich viele IIoT-Projekte noch in einer Proof-of-Concept-Phase befinden, demonstriert das IIoT bereits sehr anschaulich seine Vielseitigkeit und Performance. Unternehmen, die nicht nur ihre Maschinen und Geräte, sondern auch gesamte Wertschöpfungsketten miteinander vernetzen, sind für die Anforderungen der Digitalisierung bestens vorbereitet.

(ID:46913405)

Über den Autor