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IoT-Basics Internet of Things (IoT) – Definition, Technologie und Anwendung

| Aktualisiert am 03.03.2022Von Julia Moßner / Linda Bergmann

Das Internet der Dinge, auch Internet of Things beziehungsweise IoT, genannt, ist die Voraussetzung für Industrie 4.0. Was das Internet of Things ist, wie die Technologie funktioniert und wo es Anwendung findet, haben wir in einem Überblick zusammengefasst.

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Das Internet of Things wird Technologien und Branchen tiefgreifend verändern und neue Geschäftsmodelle hervorbringen.
Das Internet of Things wird Technologien und Branchen tiefgreifend verändern und neue Geschäftsmodelle hervorbringen.
(Bild: gemeinfrei / Pixabay )

Was ist das Internet of Things?

Das Internet of Things (IoT) - auf Deutsch "Internet der Dinge" - bezeichnet ein System von miteinander vernetzten Maschinen, Anlagen und Geräten über und mit dem Internet. Die damit verbundenen „Dinge“ müssen eindeutig identifizierbar sein. Eine eindeutige, allgemeingültige Definition des Begriffs existiert derzeit nicht. Wikipedia bezeichnet das Internet der Dinge daher auch als „Sammelbegriff“ für verschiedene Technologien.

Der Begriff Internet of Things wird auf den britischen Technologie-Pionier Kevin Ashton zurückgeführt, der das IoT 1999 als ein System von Sensoren mit Internetverbindung bezeichnete, "die sich wie das Internet verhalten, indem sie offene, spontane Verbindungen herstellen, Daten ungehindert austauschen und unvorhergesehene Anwendungen unterstützen." Die Idee des Internet of Things geht bereits auf die frühen 80er Jahre zurück. Als erstes verbundenes Gerät gilt ein Getränke-Automat an der Carnegie Mellon University. Dieses frühe IoT-Gerät wurde vernetzt, um seinen Bestand zu überprüfen und festzustellen, wie viele Getränke verfügbar waren.

Das klassische Internet, wie es die meisten User kennen, wird in Abgrenzung dazu als Social Internet bezeichnet, weil es durch Interaktionen zwischen Personen oder Personen und Maschinen geprägt wurde. Im Internet of Things werden vernetzte Geräte nicht mehr nur von Benutzern gesteuert, sondern kommunizieren im Sinne einer Machine-to-Machine-Kommunikation auch direkt miteinander und sind somit in der Lage, Aufgaben und Prozesse komplett automatisiert umzusetzen.

Experten gehen davon aus, dass durch das IoT das Datenwachstum in den nächsten Jahren exponentiell ansteigen wird. So soll das weltweite Volumen an Daten bis zum Jahr 2025 auf 175 Zetabytes wachsen, das wäre achtmal mehr als noch im Jahr 2017. 60 Prozent dieser Daten werden dann von Unternehmen produziert, die Ihre Geschäftsprozesse mit dem Internet verknüpft haben.

Mehr interessante Zahlen rund um das IoT finden Sie hier.

Was ist der Unterschied zwischen IIoT und IoT?

IIoT steht als Abkürzung für Industrial Internet of Things. Im Deutschen wird als Synonym dafür auch häufig der Begriff Industrie 4.0 verwendet. Das IIoT bezeichnet digital vernetzte, intelligente Maschinen oder Anlagen im industriellen Kontext, insbesondere in der Fertigung. Das Ziel der vierten Industriellen Revolution ist eine effiziente, selbstorganisierte Produktion, in der Maschinen, Anlagen, Produkte und Menschen miteinander kommunizieren und kooperieren. Durch diese Vernetzung soll die gesamte Wertschöpfungskette im Unternehmen, von der Idee eines Produkts über die Entwicklung, Fertigung, Marketing und Verkauf, Nutzung, Wartung bis hin zum Recycling optimiert werden.

IoT-Plattformen bündeln diese Vernetzung. Sie ermöglichen den Informationsfluss zwischen verschiedenen Gerätetypen und Anwendungen und sorgen so letztendlich dafür, dass diese miteinander interagieren können.
IIoT-Plattformen funktionieren nach dem gleichen Prinzip, sind allerdings auf den industriellen Einsatz zugeschnitten. Daher beinhalten sie Softwarefunktionen, die neben der Sichtbarkeit und Steuerung industrieller Anlagen beispielsweise auch der Entscheidungsfindung im Asset-Management dienen.

Basis für das IIoT war die Erfindung der speicherprogrammierbaren Steuerungen (SPS), die es möglich machten, einzelne Elemente in der Fertigungskette flexibel zu steuern. Mit der Durchsetzung der Cloud-Technologie Anfang der 2000er-Jahre und der Entwicklung des OPC/UA-Protokolls wurde es möglich, Daten zu speichern und sie sicher zwischen verschiedenen Geräten zu übertragen. Damit war das IIoT geboren.

Welche Technologien sind für das Internet of Things wichtig?

Für die Umsetzung des Internet of Things in den verschiedenen Bereichen der Industrie ist es unumgänglich, um die Wirkungsweise, Vorteile wie Nachteile und vor allem die Wechselwirkung der einzelnen Technologien zu wissen. Erst mit der Kombination verschiedener IoT Anwendungen kann eine effiziente Realisierung einer digitalen Unternehmensentwicklung erfolgreich umgesetzt werden. Nachfolgend ein Überblick über einige IoT-Technologien, die - laut Prognose - zukünftig verstärkt zur Anwendungen kommen:

Sensorik und Connectivity:

Anfangspunkt und gleichzeitig größter Datenlieferanten des Internet of Things ist der Sensor. Genauer gesagt, Geräte die mit sehr vielen Sensoren ausgestattet sind. Sie ermöglichen es, dass "Dinge" Daten erfassen und Aktionen ausführen können. Mit dem Zugang zum Internet machen Sensoren aus funktionalen Gegenständen smarte. Große Datenmengen,also Big Data, werden so zum Lieferant wertvoller Informationen.

Wie und wo Datenströme verarbeitet werden, hat Einfluss auf die Wahl zwischen Cloud- und Edge-Computing - oder eben beidem. Um Speicherkapazitäten zu sparen und Latenzzeiten zu verringern, kann es ratsam sein, die riesigen durch das IoT anfallenden Datenströme, am Rande des Netzwerkes vorzuspeichern und nach Relevanz zu sortieren, bevor sie, beispielsweise in der Cloud, gespeichert werden. Die Arbeit mit diesen relevanten Daten profitiert dann von einer effizienten Nutzung der verfügbaren Bandbreite sowie Leistung.

Von integrierter Sensorik spricht man, wenn mit Hilfe von Sensoren Veränderungen an Systemen gemessen und kontrolliert werden können. Diese Funktion findet sowohl klassisch in der Fabrik als auch im medizinischen Bereich Anwendung, wenn es beispielsweise darum geht, den Zustand und daraus resultierend die Wartung medizinischer Geräte in Kliniken und Praxen zu beurteilen. Damit wird Predictive Maintenance, die vorausschauende Wartung, möglich. Weitere Anwendungsbereiche sind die Automobilindustrie, ebenso Prozess- und Industrieautomation.

Edge vs. Cloud:

Wie bereits in Grundzügen betrachtet, kann es von Vorteil sein, die Datenverarbeitung an den Rand des Netzwerkes zu verschieben, um die Informationen nach Brauchbarkeit und Nichtbrauchbarkeit vorzusortieren, bevor man sie in die Cloud oder den Server schickt. So hilft Edge Computing, konventionelle Computing-Systeme zu entlasten.

Bei der Planung von IoT-Strukturen in Unternehmen sollte am Anfang immer die Frage stehen, wo Informationen zwingend gebraucht werden und wo auf sie verzichtet werden kann. Darauf aufbauend entscheidet man sich für ein passendes Modell und dieses kann sehr wohl aus einer Edge-Cloud-Lösung bestehen. Wichtig bei jedweder Datenverarbeitung ist die Beachtung gesetzlicher Regelungen sowie unternehmensinterner Compliance. Auch die Datensicherheit ist wichtiger Aspekt – hier kann zum Beispiel auf Security-Module mit modernen Verschlüsselungsstandards zurückgegriffen werden.

Internet of Things-Security:

Mit dem Internet of Things entstehen ganz neue Anforderungen im Bereich Cyber-Security und das sowohl im IT- als auch im OT-Bereich. Um möglichst alle Schwachstellen zu identifizieren, ist es nötig, nicht nur einzelne Anwendungsbereiche und Geräte zu beleuchten, sondern das gesamte IoT-Ökosystem. Zu diesem gehören zum einen intern genutzte Geräte und Anwendungen (u.a. Betriebssysteme, Kommunikationswege, verbundene Devices), zum anderen auch alle externen. Sich darüber einen Überblick zu verschaffen, ist nicht immer ganz einfach, stellt aber die einzige Möglichkeit dar, um möglichst flächendeckend Schutz zu generieren. Moderne Sicherheitstechnologien müssen in der Lage sein, vor Hacker-Angriffen, Manipulation, ebenso Spionage und Impersonating zu schützen.

Was das Umsetzen von IoT-Security so schwierig macht, ist, dass die vernetzen „Dinge“ häufig einfache Prozessoren und Betriebssysteme nutzen, die (noch) nicht in der Lage sind, die zum Teil hoch entwickelten Sicherheitslösungen umzusetzen.

Blockchain:

Einfach formuliert, ist eine Blockchain eine kontinuierlich erweiterbare Liste von Datensätzen („Blöcken“), deren Verkettung auf kryptographischen Verfahren basiert. Jeder Block enthält in der Regel einen kryptographisch sicheren Hash, also einen Streuwert, des vorangegangen Blockes sowie ferner Transaktionsdaten und einen Zeitstempel.

Was die Blockchain-Technologie so sicher und verlässlich macht, ist die Art der Datenspeicherung: Indem Transaktionen via Codierung aufeinander aufbauen, ist es nicht möglich, die Existenz oder den Inhalt einer vorangegangen Transaktion zu verändern oder gar zu tilgen. Versucht man es doch, weisen alle späteren Transaktionen Fehler auf und dienen als Nachweis für vorgenommene Veränderungen. Dabei haben zwar alle Netzteilnehmer gleichberechtigten Zugang zu den Datensätzen, allerdings nicht uneingeschränkte Einsicht. Zwischenschritte zwischen den einzelnen Transaktionen sorgen dafür, dass die Daten zusätzlich verschlüsselt werden. Sensible Daten werden somit nur lokal gespeichert und per Hash-Wert auf der Blockchain registriert.

Somit eignet sich die Blockchain-Technologie für alle Geschäftsbereiche, in denen Sicherheit und Nachweisbarkeit von Vorgängen unabdingbar sind. Der bekannteste Anwendungsbereich ist sicherlich die Kryptowährung Bitcoin. Blockchains können aber im Grunde überall dort eingesetzt werden, wo Nachweisbarkeit und Qualitätssicherung notwendig sind, beispielsweise in der Finanzdienstleistung, Produktion und Lieferung von Lebensmitteln und dem Gesundheitswesen.

KI (Künstliche Intelligenz):

Als Teilgebiet der Informatik beschäftigt sich Künstliche Intelligenz (KI, auch artifizielle Intelligenz – AI) mit der Automatisierung intelligenten Verhaltens und dem maschinellen Lernen. Dabei wird der Versuch unternommen, bestimmte Entscheidungsstrukturen des Menschen nachzubilden, sodass ein Computer oder eine Maschine in der Lage ist, relativ eigenständig ein Problem zu lösen. KI kann aber ebenso eine nachgeahmte Intelligenz bezeichnen, die auf Grundlage von Algorithmen intelligentes Verhalten simuliert. Diese Art der KI findet beispielsweise in Computerspielen Anwendung.

Künstliche Intelligenz ist in enger Beziehung mit dem Internet of Things zu betrachten. Die Schnittstelle zwischen beiden Bereichen bilden Daten, die mit der Vernetzung der "Dinge" in viel größerem Umfang und in Echtzeit bereitgestellt werden. Auf KI basierende Systeme bieten eine ganz neue Form der Datenanalyse. Insbesondere durch Machine-Learning-Algorithmen wird die Integration von IoT-Lösungen in bereits bestehende Kontexte erleichtert. Echtzeitanalysen werden so verbessert und wiederkehrende Muster sind leichter ableitbar.

Erst die Kombination von IoT-Strukturen mit Künstlicher Intelligenz ermöglicht die Schaffung intelligenter Lösungen, die aus den gewonnenen Daten einen echten Mehrwert liefern. Hier sind viele Anwendungsbereich denkbar beziehungsweise schon im Einsatz:

  • Regelung des Nah- und Fernverkehrs (beispielsweise selbst fahrende U-Bahnen)
  • Smart Home (zum Beispiel Saugroboter oder Kühlschrank), Smart Transport oder Fabric
  • Security (unter anderem Cloud-basierte Sicherheitslösungen)
  • Customer-Management und Marketing

RFID/NFC:

Die automatische Identifikation von Objekten kann über verschiedene Wege erfolgen. Ruft ein Akteur Informationen in einem Netzwerk ab, reicht die Identifikation über die RFID-Technologie, Strichcodes oder 2D-Codes (zum Beispiel Barcodes) aus. Ist überdies eine Weiterverarbeitung der erhaltenen Daten erwünscht, wird die Inanspruchnahme datenverarbeitender Hardware nötig. Diese muss vor allem unter ökonomischen Gesichtspunkten bestehen, da neben geringen Anschaffungskosten, auch ein niedriger Energieverbrauch sowie ein geringer Wartungsaufwand elementar für den erfolgreichen und flächendeckenden Einsatz der Hardware sind. Laut Prognose einiger Experten werden mit dem Ausbau des Internet of Things Kombinationen aus Hard- und Software zum Einsatz kommen, um sichere und zuverlässige Systeme bereitstellen zu können.

Nur wenn Geräte miteinander kommunizieren können, lassen sich Daten in Echtzeit verarbeiten und analysieren. Diese Technologien ermöglicht das Senden und Empfangen von Informationen via Radiowellen (RFID) beziehungsweise elektromagnetischer Induktion (NFC) bei gleichzeitiger, eindeutiger Authentifizierung. Es ist also möglich, zurückzuverfolgen, welches Gerät zu welchem Zeitpunkt Daten verschickt oder empfangen hat. Das können zum Beispiel Sensoren sein, die regelmäßig Informationen übermitteln. Die lückenlose Informationsübergabe, eine klare Ortserkennung sowie eine eindeutige Identifikation von Gegenständen (wie Maschinen, Werkzeuge, Geräte) sichert letztlich die erfolgreiche Umsetzung von IoT- und Industrie 4.0.-Projekten.

IoT-Analytics:

IoT-bezogene Lösungen werden es möglich machen, dass Datenströme unter anderem von Smartphones, Sensoren, Connected Cars, Social Media und Webseiten in Echtzeit übertragen werden. Echtzeit-Streaming wird bei der Entwicklung von IoT-Analytics-Konzepten eine zentrale Rolle spielen. Durch das Ansteigen des Datenvolumens werden gänzlich neue Analysemodelle benötigt, die in der Lage sind mit angepassten Tools und Algorithmen adäquat auf das Datenwachstum zu reagieren.

Der Vorteil: neben in Echtzeit automatisierten Berechnungen stehen deutlich mehr Analyseinformationen zur Verfügung, da alle verfügbaren internen wie externen Quellen zusammengeführt und kombiniert werden. Diese stetig aktuelle, flexible, zuverlässige und preisgünstige Datenverarbeitung steigert die Effizienz und Ökonomie eines Unternehmens erheblich und sorgt für seine Wettbewerbsfähigkeit. Die mit Hilfe des Internet of Things gesammelten Informationen geben zukünftig ganz neue Einblicke in Bereiche wie operative Leistung und Kundenverhalten.

Drahtlose Technologien:

Durch die drahtlose IoT Connectivity (WIoT = Wireless Internet of Things) wird es möglich, dass selbst Kleinstgeräte, Smart Objects, Funksensoren oder auch Wireless Sensor Networks (WSN) über das Internet miteinander kommunizieren. Grundlegend kann die WIoT-Technologie in drei Gruppen unterteilt werden:

Gruppe eins der drahtlosen IoT-Technologie bildet die Mobilfunktechnologie. Exklusiv von Telcos betrieben, handelt es sich bei dieser Technologie ausschließlich um lizensierte Frequenzbänder, die in Smartphones zur Anwendung kommen.

Energiesparende weitreichende Netzwerke, also Low Power Wide Areas (LPWA), gehören zur zweiten Gruppe der WIoT-Anwendungen. Der Sammelbegriff bündelt verschiedene Technologiearten. Sie lassen sich in lizensierte Frequenzen und nicht-lizensierte Frequenzbänder unterteilen. Nahbereichnetzwerke, Gebäudenetze oder auch Personal Area Networks (WPAN) stellen Gruppe drei von wireless IOT Connectivity. Dabei sind Wifi, Bluetooth und Zigbee die am häufigsten verwendeten kabellosen Netze. Daneben gibt es noch Vielzahl weiterer kabelloser Netzwerk-Möglichkeiten, die Anwendung in Bereichen Smart Home oder Industrie finden.

Ob Nahbereich- oder weitreichendes Netzwerke, für den effizienten Einsatz von WIoT-Technologie spielen folgende Faktoren eine wesentliche Rolle: Neben guten Batterielaufzeiten, geringer Hardware- und Betriebskosten ist überdies eine hohe Verbindungsdichte der WIoT-Devices von Nöten. Reichweite und Bandbreite der Entitäten richten sich wiederum nach Einsatzart als WPAN oder WAN.

Mikroprozessortechnik:

Mikrocontroller sind ein wesentlicher Teil der meisten verbundenen zentraler Bedeutung für intelligente Geräte. Diese Bauteile werden künftig die Implementierung von Millionen von Endpunkten für das Internet of Things unterstützen. Endpunkte können ganz verschiedene Elemente sein: Messgeräte, Sensoren, Displays oder Preprozessoren, die mehrere Funktionen in einem einzelnen Gerät kombinieren. Eine allgemeine Anforderung für IoT-Endpunkte ist eine möglichst geringe Größe, da diese Komponenten üblicherweise mit sehr wenig Platz auskommen müssen, aber auch ein geringer Stromverbrauch.

Ein typisches Beispiel für die Verwendung von Mikrocontrollern sind Wearable-Geräte (Smartwatch, Datenbrille): Hier sind ein kleines Format und ein geringes Gewicht entscheidende Voraussetzung für die Kundenakzeptanz.

Internet of Things: Welche Branchen ändern sich?

Aus der Vielfalt von IoT-Technologien ergibt sich eine Vielzahl von Anwendungsbereichen. Wie bei allen Neuerungen, erweitert das Internet of Things nicht nur Geschäftsbereiche, sondern erschafft daneben auch ganz neue.

Einer der Bereiche, in denen IoT-Technologien bereits vermehrt Anwendung finden, ist die Logistik. Durch die zunehmende Vernetzung von Lieferketten, gestalten sich Logistikabläufe immer leichter und effizienter. So können Fuhrparkmanager Fahrzeugrouten mittels GPS-Tracking nachverfolgen und gezielt koordinieren. Lieferwagen melden, wo sie sich gerade befinden, wann die Ware ausgeliefert wird und wo in der Lagerhalle sich bestimmte Produkte befinden. Dadurch verbessern sich die Zuverlässigkeit und die Zufriedenheit der Kunden. Es lässt sich jederzeit nachverfolgen, wo sich eine Lieferung befindet, und ob diese bereits ausgeliefert wurde. Auch der Empfänger der Lieferung kann darüber informiert werden.

Gehen wir einen Schritt in der Wertschöpfungskette zurück, müssen Produkte, bevor sie gelagert und ausgeliefert, erst einmal produziert werden. Auch in den Fertigungsunternehmen spielt die Vernetzung der Dinge und die Auswertung von Daten eine zentrale Rolle. Ziel der vernetzten Fabrik ist es, die Produktionsplanung sowie -steuerung zu verbessern. Es kann davon ausgegangen werden, dass sich die Entwicklungen dahingehend unterscheiden werden, wie groß ein Unternehmen ist und wie vielfältig seine Produktpalette. Während einige Firmen zukünftig ihre Produktion wahrscheinlich komplett automatisieren, werden sich in kleineren Produktionsstätten mit hoher Produktvielfalt kleine autonome Fertigungszellen durchsetzen. Die Funktion des Mitarbeiters wird dadurch aufgewertet, dass er für die Steuerung des hybriden Systems aus Mensch und Maschine zuständig ist. Unterstützt wird er durch cyberphysische Assistenzsysteme.

Im Straßenverkehr und allen damit verbundenen Mobilitätsoptionen spielt das Internet of Things ebenfalls eine wesentliche Rolle. Dazu zählt die Abrechnung von Diensten wie beim Car Sharing. Aber auch die zukünftige Parkplatzsuche sowie ferner die Verfügbarkeit des öffentlichen Verkehrs durch beispielsweise autonom fahrende Züge.

Eine Herausforderung an die Kommunikation ist das autonome Fahren. Hierbei müssen alle Fahrzeuge in einem Bereich miteinander interagieren. Hier spielt der Mobilfunkstandard 5G eine wesentliche Rolle, da Daten in Echtzeit übermittelt werden müssen.

Im Marketing und Vertrieb eröffnet das Wachstum von Datensätzen, deren Bündelung und zentrierte Verfügbarkeit ganz neue Möglichkeiten. Weitreichende Informationen erlauben eine differenzierte Betrachtung eines Produktes, der Produktnutzung durch den Kunden, ebenso über weiteres Kundenverhalten. Damit wird eine noch gezieltere und personalisiertere Kundenansprache möglich, indem beispielsweise nicht nur ein Produkt, sondern auch dessen Nachfüllung und Wartung in entsprechenden Zeiträumen angeboten werden kann. Marketing, Produktbereitstellung und Serviceleistungen werden hierbei eng verzahnt.

Neben den bisher vorgestellten primären Unternehmensaktivitäten wird das Internet of Things auch weitreichenden Einfluss auf sekundäre Aktivitäten haben – wie beispielsweise smarte Beleuchtung oder Heizungen. Neue Geschäftsmodelle sind im Bereich Sekundär-Aktivitäten nicht zu erwarten. Eine Ausnahme bildet der Bereich Forschung und Wissenschaft, der aus den gelieferten Daten im Hinblick auf Produktverbesserungen und Neuentwicklungen profitiert.

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