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IoT-Implementierung IoT: Entscheidend für den Erfolg sind Synergien

| Autor / Redakteur: Agnieszka Kansy* / Sebastian Human

Vernetzte Produkte und softwarebasierte Lösungen gelten besonders in der Industrie, im Logistikbereich und im Mobilitätssektor als Wachstumstreiber. Eine aktuelle Analyse von Tech Data verrät, wie der Mittelstand von IoT-Technologien wie Machine Learning profitieren kann.

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Viele KMU versprechen sich durch die Implementierung von IoT-Technologie zurecht mehr Transparenz und Effizienz, doch hierzu muss die Strategie zum eigenen Geschäftsmodell passen.
Viele KMU versprechen sich durch die Implementierung von IoT-Technologie zurecht mehr Transparenz und Effizienz, doch hierzu muss die Strategie zum eigenen Geschäftsmodell passen.
(Bild: gemeinfrei / Pixabay )

Die von Crisp Research durchgeführte Segmentanalyse hilft Mittelstandsfirmen anhand konkreter Beispiele, eine IoT-Strategie zu entwickeln. Außerdem macht die Untersuchung die strategischen und operativen Potenziale deutlich, die mit Analytics-Architekturen im IoT-Umfeld erschlossen werden können – von der automatisierten Fertigung bis zur personalisierten Kundenansprache. In immer komplexer werdenden Prozessketten kommt insbesondere der Automatisierung mit lernfähigen Maschinen eine elementare Rolle zu. Dabei geben IoT-Services aus der Cloud auch kleineren Unternehmen die Chance, in kurzer Zeit Prototypen und Minimum Viable Products (MVP) zu entwickeln. Viele Unternehmen stehen derzeit an der Schwelle von der Umsetzung erster Prototypen oder MVP zum produktiven Betrieb.

Aus der Tech Data-Studie Digital Infrastructure 2020 geht hervor, dass für Entscheider in den Unternehmen der “Follower” (34 Prozent) und der “Challenger” (32 Prozent), die Konzeption von IoT-Strategien und deren erfolgreiche Umsetzung in den nächsten Jahren unabdingbar sein wird. Weit über die Hälfte der Firmen plant, im IoT-Bereich Investitionen zu tätigen, 20 Prozent wollen ihre Budgets in diesem Umfeld dynamisch ausbauen.

Vorhersagemodelle stehen hoch im Kurs

Die steigende Nachfrage nach Analytics-Lösungen zeigt, in welche Richtung sich der Markt bewegt. Die Mehrzahl der aktuellen Projekte fokussiert sich auf Vorhersagemodelle, wobei vor allem Predictive Maintenance eine wichtige Rolle spielt, also die vorausschauende Wartung. Diese Aufgabe können viele Unternehmen mit ihrer derzeitigen Infrastruktur jedoch nicht ganzheitlich abdecken. IT-Dienstleister haben diese Problematik erkannt und massiv in den Bereich Big Data und Analytics investiert.

Neuerdings bietet der Markt auch für kleinere Firmen attraktive Lösungen, die lokal oder in der Cloud bereitgestellt werden können. Innovationsfreudige Entscheider sollten aber rasch die nächsten Schritte gehen. Wer kooperative Netzwerke knüpfen und neue Geschäftsmodelle realisieren möchte, muss mit unterschiedlichen Plattformen, Standards und Prozessen arbeiten. Bei einem IoT-Ökosystem geht es um mehr als den Austausch von Daten: Entscheidend für den Erfolg sind die Synergien.

Für Unternehmen, die bereits am Aufbau oder an der Erweiterung einer IoT-Plattform arbeiten, stellt sich langfristig die Frage nach dem Make or Buy. Viele Technologien und Protokolle sind zwar etabliert, aber die jeweiligen Prozesse unterscheiden sich deutlich. Daher benötigt jede Firma eine individuelle Plattform- und Lösungsarchitektur. Bei der Konzeption und Umsetzung können Unternehmen vieles richtig machen – aber auch vieles falsch. Deshalb sollte man in dieser Phase auf erfahrene Partner und mit den Möglichkeiten des Mittelstands vertraute Dienstleister bauen.

Eine Herausforderung für den IoT-Einstieg stellen die Themenschwerpunkte Privacy und Data Ownership sowie End-to-End-Security dar. Für Industrieunternehmen bedeutet ein Cyberangriff, der einen Verlust von Device- und Sensordaten zur Folge hat, häufig außer einem Imageschaden auch herbe finanzielle Verluste, wenn eine höhere Geldsumme erpresst wird.

Ein durchgängiges Ende-zu-Ende-Sicherheitskonzept lässt sich im IoT-Umfeld am besten mit Perimeter oder Zero Trust gewährleisten. Der Perimeter-Ansatz beschreibt die Sicherheit am Übergang zwischen dem Unternehmensnetz, der DMZ (Demilitarized Zone) und dem öffentlichen Internet. Sämtliche Security-Maßnahmen sollen dazu dienen, diesen Übergang abzusichern.

Bei Zero Trust wird dagegen keinem Akteur vertraut, der Zugang zu Ressourcen im Netz verlangt. Jeder Zugriff wird individuell authentifiziert. Dahinter steht ein datenzentrierter Ansatz, der auf konstantem Monitoring basiert. In einem weitverzweigten IoT-Netz mit vielen verschiedenen Devices sind Zero Trust-Lösungen die langfristig bessere Wahl.

Der IoT-Footprint deutscher Unternehmen erstreckt sich häufig über mehrere Anwendungsfelder. Im Mittelpunkt stehen der Service- und Produktionsbereich sowie die Messung von Prozessaktivitäten. Viele Proof-of-Concepts haben es bereits in den produktiven Einsatz geschafft – beispielsweise solche, die den Automatisierungsgrad in der Fertigung erhöhen oder die Wartungskosten minimieren.

Drei vielversprechende Einsatzszenarien

Predictive Maintenance: Die Auswertung der Streaming-Daten von Sensoren und Devices ermöglicht die permanente Zustandsbeurteilung von Maschinen, sodass Warnsignale erkannt und automatisierte Wartungsprozesse angestoßen werden können.

Asset Efficiency: Die Messung der Ressourcen-Effizienz sichert die permanente Kontrolle aller Anlagen und Produktionsstraßen. Asset-Efficiency-Analysen ermöglichen die Ortung wichtiger Produkte entlang der Lieferkette (z. B. Rohstoffe). Die Logistik wird optimiert und Diebstähle lassen sich schnell aufdecken.

Connected Cars: Computergestützte Fahrzeuge verbinden eine Vielzahl an Automatisierungsprozessen bis hin zum autonomen Fahren. Die gegenwärtigen Systeme können beispielsweise Fahrbahnlinien und Verkehrszeichen erkennen – ein wichtiger Schritt im Kontext der Smart Mobility.

Diese Branchen profitieren besonders vom IoT-Einsatz

Die Automobilhersteller und Zulieferer stehen im Zentrum der Megatrends Elektromobilität, autonomes Fahren und Umweltschutz. Use Cases für die Service- und Produktionsprozesse werden schon in naher Zukunft ein starker Antriebsmotor sein.

Im Maschinen- und Anlagenbau beschäftigen sich die Verantwortlichen mit der Automatisierung der Produktion sowie mit Serviceabläufen, die vom maschinellen Lernen profitieren.

In der Logistik- & Verkehrsbranche bringen Analytics-Lösungen Wettbewerbsvorteile, weil sie die Effizienz von Lieferketten verbessern. Die komplexen Prozesse beim Lagern, Kommissionieren, Verpacken und Transportieren von Waren werden mit der Vernetzung über das Internet erheblich vereinfacht.

Im Gesundheitswesen arbeiten Krankenkassen, Pharma-Unternehmen und Kliniken an wegweisenden Konzepten, von denen die Bereiche Medizingeräte, Medikation und Patientenüberwachung profitieren werden.

IoT in der Praxis: die Neuerfindung einer Kultmarke

Wie ein jahrzehntelang traditionell aufgestelltes Unternehmen digitale Produkte mit IoT-Hilfe kreieren kann, beschreibt die Tech Data-Studie am aktuellen IoT-Referenz-Case von IBM. Dabei geht es um das erste vollelektrische Motorrad von Harley Davidson. Das IoT hilft der amerikanischen Kultmarke, jüngere, umweltbewusste Käufer anzusprechen – und ein neues Zeitalter für die Harley-Davidson Driving Experience einzuläuten. Die gesamte digitale Wertschöpfung ist disruptiv und unterscheidet sich fundamental von der klassischen Produktpalette des Motorradherstellers. So kann Harley-Davidson beispielsweise mit den Backend-Services die Lade- und Stromverbrauchsparameter der Zweiräder optimieren.

Fazit

Die Segmentanalyse zeigt: Die IoT-Strategie muss zur digitalen Wertschöpfung passen. Die Technologieauswahl richtet sich nach den Branchenanforderungen. Bei der Partnerwahl sollte eine Zusammenarbeit auf Augenhöhe angestrebt werden: Kleinere Unternehmen fahren oft mit mittelständischen Anbietern besser als mit globalen Service-Providern.

Sechs Expertentipps für den optimalen IoT-Einstieg

1. Technologie ist nicht alles.
In der Startphase ist die Kreativität und das Ausloten der eigenen Möglichkeiten wichtiger – in Teamarbeit und ohne technologische Vorgaben.

2. IoT-Innovationen forcieren.
Die ersten IoT-Projekte dürfen nicht in Konkurrenz zueinander stehen, der Austausch von Ideen und Erfahrungen ist wichtiger. Dazu bedarf es eines Netzwerks verschiedener Abteilungen.

3. IoT-Businessmodelle entwickeln.
Die Verbindung von optimal passenden Technologie- und Businessmodellen ist elementar. So machen beispielsweise Cloud-native Technologien Go-To-Market-Modelle möglich, weil sie sehr geringe Betriebskosten verursachen.

4. IoT Use Cases definieren.
Ein digitales Produkt besteht aus mehreren Komponenten und das digitale Portfolio aus verschiedenen Produkten. Dafür ist ein Portfoliomanagement erforderlich, das die mit strukturellen Anforderungen an die IoT-Plattform beinhaltet.

5. Ein Cloud-Backend etablieren.
Neben der direkten Kundeninteraktion stehen viele digitale Prozesse und die Business Logic. Hochwertige Plattformdienste für Analytics und Machine Learning führen hier schneller zum Ziel als Eigenentwicklungen.

6. Die User Experience verbessern.
Moderne Software-Architekturen enthalten lose gekoppelte Komponenten. Ein ausgereiftes Plattform-Management stellt die nötige Stabilität und permanente Updates sicher. Hier setzt IBM auf Red Hat OpenShift und das unabhängige Container-Management Kubernetes.

* Agnieszka Kansy arbeitet als Business Development Manager für IBM Software bei Tech Data.

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