IIoT Edge Devices

Realistische Erwartungen an das IIoT

| Autor / Redakteur: Norbert Meierhöfer / Redaktion IoT

Umfassende Vernetzung einschließlich Edge-Geräte
Umfassende Vernetzung einschließlich Edge-Geräte (Quelle: AspenTech)

Mit IIoT lassen sich Prozessabläufe nicht einfach auf Knopfdruck optimieren. Um Projekte erfolgreich umzusetzen, braucht es klare Zielvorgaben und darauf ausgerichtete Tools, Services und Anwendungen.

Das Industrial Internet of Things (IIoT) ist für die meisten Unternehmen nach wie vor Neuland. Die Erwartungshaltung ist hoch, verspricht die umfassende Automatisierung, Konnektivität und Analytik doch ein Plus an Effizienz und damit Chancen auf Gewinnsteigerung und Kostenminimierung. Anwender, die zum ersten Mal in Richtung IIoT aufbrechen, erwarten dabei häufig ähnliche Vorteile und Verbesserungen wie durch Manufacturing Execution Systeme (MES). Die Wunschvorstellung: 100.000 im Sekundentakt erfasste Sensordaten und IIoT-Edge-Geräte, die über massive Skalierbarkeit und endlose Rechenleistung verfügen und die Daten in die Cloud übertragen.

Diese Vorstellung mag nicht ganz falsch sein, kann jedoch in einigen Fällen zu Enttäuschungen und Fehleinschätzungen führen. Nicht jedes Edge-Gerät bietet automatisch die nötige Bandbreite oder die Funktionen, um Daten wunschgemäß zu verarbeiten. Wie effizient und sinnvoll IIoT-Anwendungen tatsächlich sind, hängt immer von mehreren Faktoren ab und unterscheidet sich von Fall zu Fall. Selbst wenn die passende Edge-Hardware für ausreichend Konnektivität ausgewählt wurde, können trotzdem Einschränkungen in Bezug auf das Datenvolumen und Häufigkeit der Datenübermittlung auftreten.

Kostenfaktor und Sicherheit IIoT

Bei der Umsetzung eines industriellen IoT-Projekts ist es wichtig, genaue Informationen zu den betreffenden Edge-Geräten, Industrieprotokollen, Sensoren und Netzwerken vorliegen zu haben. Insbesondere betrifft das auch die Kosten jedes einzelnen IIoT-Bausteins. Edge-Geräte verfügen in der Regel über eine Vielzahl von Features, die mit unterschiedlichen Kosten verbunden sind. Dabei reicht die Spannweite von einigen Hundert bis zu Tausenden von Euros. Hinzu kommen hohe Netznutzungsentgelte – zum Beispiel für die Übertragung per Mobilfunk oder Satellit– sowie durch Kosten für die Datenspeicherung in der Cloud. Letztendlich ist das Ziel von IIoT-Projekten zwar die Optimierung der maximalen Wertschöpfung. Doch zunächst ist dabei immer auch mit Kosten zu rechnen.

Der Umgang mit den hohen Erwartungen ist ein wichtiger Aspekt eines jeden IIoT-Projekts. Ein mobiles Edge-Gerät mit niedrigem Stromverbrauch und geringen Onboard-Ressourcen ist schlichtweg nicht darauf ausgelegt, die Daten von 10.000 Sensoren in die Cloud zu übertragen. Realistischer ist es hier entweder das Datenvolumen auf 100 Sensordaten zu reduzieren oder ausreichende Ressourcen an der Schnittstelle zwischen Sensoren und Cloud zur Verfügung zu stellen, – einschließlich der nötigen Bandbreite für das Netzwerk.

Neben Kosten ist auch das Thema Sicherheit zu berücksichtigen. Eine absolute Garantie gibt es hier nicht, lediglich Best-in-Class Practices und bewährte Sicherheitsmaßnahmen. Sicheres IIoT kann als Kombination von zuverlässiger Hardware + Software + Installation + sicherer Kommunikationsprozesse verstanden werden. Sind in einem IIOT-Projekt diese Vorgaben erfüllt, lässt sich das Sicherheitsrisiko zumindest auf ein Mindestmaß reduzieren.

Die passende Anwendung

Grundlegendes Know-how in der Prozessinstrumentierung ist die Voraussetzung dafür, um die richtige Entscheidung bei der Auswahl der Geräte, Sensoren und Anwendungen treffen zu können. Dabei muss von vorherein klar definiert sein, welche Aufgaben durch den Einsatz von IIoT gelöst werden sollen. Klare Zielvorgaben erleichtern es, die passende Anwendung auszuwählen und gleichzeitig Anforderungen hinsichtlich des Prozessbetriebs, der Wartung und der IT-Teams im Unternehmen zu erfüllen. Nicht alle gesammelten Daten aus Edge-Geräten sind relevant für die geschäftlichen Anforderungen und rechtfertigen ein IIoT-Projekt.

IIoT-Anwendungen sind für komplexe Aufgaben konzipiert, um eine große Menge an Prozessdaten-Variablen und ihren Beziehungen untereinander zu verarbeiten und nutzbar zu machen. Gefragt sind Big Data Tools und hohe Rechenleistung. Es ist das Einsatzgebiet von Künstlicher Intelligenz, multivariater Analyse, Mustererkennung, Ereigniserkennung und maschinellem Lernen. Sämtliche Systeme und Anlagen für IIoT aufzurüsten, hilft Unternehmen nicht zum Durchbruch.

Vielmehr sollte die ausgewählte Lösung auf die spezifischen Anforderungen der Anlage und der Prozesse zugeschnitten sein (zum Beispiel kontinuierliche oder Batch). Soll beispielsweise ein Qualitätsproblem eines Assets behoben werden, sind mit hoher Wahrscheinlichkeit multivariate Analysetools notwendig. Handelt es sich um die Implementation von vorausschauender Wartung und Fehlerfrüherkennung mit dynamischen Modellen, empfiehlt sich eine Applikation für Maschinelles Lernen.

IIoT-Deployment

Auch in Sachen IIoT-Deployment gilt es, eine Vielzahl von Fragen zu beantworten: Soll die Anwendung cloudbasiert arbeiten oder On-Premise? Benötigt die Lösung High-Speed-Computing mit geringer Latenzzeit, um die Appplikation näher an das Edge-Gerät zu bringen? Und wie wirken sich die damit verbundenen Kosten auf das Return on Investment (ROI) aus?

Mit der Wahl der richtigen Konnektivität, der richtigen Sensoren und der richtigen Anwendung unter Berücksichtigung aller Kosten ist ein erster wichtiger Schritt in Richtung IIoT getan. Doch sollten Unternehmen sich bewusst sein, dass die Auswahl an Lösungen und Technologien in allen Bereichen von Tag zu Tag wächst. Umso wichtiger ist es, bei allen Vorteilen und Möglichkeiten des IIoTs realistische Erwartungen vorzugeben, die sich innerhalb der eigenen Unternehmensstrategie umsetzen lassen.

 

 

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