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LNS Research

Vier IIoT-Marktprognosen für das Jahr 2018

| Redakteur: Jürgen Schreier

Zwei Analysten des IIoT-Marktforschungsunternehmens LNS Research prognostizieren in einem Beitrag für das IoT Institute, New York, was 2018 auf die IIoT-Welt zukommen wird. Unter anderem sollen Machine Learning und verfeinerte Analytics Tools das Asset Performance Management verbessern.

Verbesserte Big-Data-Analytics-Konzepte und maschinelles Lernen sollen die Asset Performance in der Industrie steigern.
Verbesserte Big-Data-Analytics-Konzepte und maschinelles Lernen sollen die Asset Performance in der Industrie steigern.
( Bild: Pixabay / CC0 )

In der Welt des industriellen Internets der Dinge (IIoT) und der digitalen Transformation war das Jahr 2017 ein bemerkenswertes - nämlich das Jahr indem die IIoT-Szene den "Peak-Hype" hinter sich gelassen und von Diskussion über das Reich des Möglichen zum praktischen Doing übergegangen sind.

Das amerikanische Marktforschungsunternehmen LNS Research geht davon aus, dass die IIoT-Welt nach dem Peak-Hype in eine Ära eintauchen wird, in der es weiterhin viele Gewinner gibt - sowohl auf der Hersteller- wie auch auf der Anwenderseite. In einem Artikel für das IoT Institute, New York, sagen Matthew Littlefield, Präsident und Principal Analyst, sowie Dan Miklovic, Principal Analyst (beide LNS Research), voraus, was für das IIoT im neuen Jahr zu erwarten ist.

1. Große Industrieunternehmen erfinden Operational Excellence neu (Matt Littlefield)

Experten haben den Industriesektor wegen der Art und Weise wie er die Einführung von Technologien und Verfahren zur Prozessverbesserung angeht, lange Zeit als isoliert und konservativ charakterisiert. Die schlanke Produktion (Lean Manufacturing bzw. Lean Management), die sich in den 1980er Jahren weltweit auszubreiten begann, wurde aus dem Toyota-Produktionssystem heraus entwickelt.

Six Sigma, ein Management-Konzept der frühen 1980er Jahre, war ursprünglich eine "Erfindung" des Halbleiterherstellers Motorola und wurde in den 1990er Jahren unter der Ägide des legendären General-Electric-CEO Jack Welch handlungsleitend für den gesamten GE-Konzerns. In beiden Fällen lieferten diese Systeme den Early Adopters Best-in-Class-Ergebnisse, die dann durch Forscher, Berater und Technologieanbieter kodifiziert und branchenübergreifend ausgerollt wurden.

Als sich diese Management-Methoden verbreiteten, traten jedoch einige interessante Phänomene auf: Erstens haben sich die Lean- und Six-Sigma-Verfahren weiterentwickelt, um die Vorteile der damals verfügbaren Technologie optimal zu nutzen. Zweitens haben sich die Prozesse selbst "verhärtet", ja wurden in manchen Kreisen sogar zu Dogmen erhoben. Die Folge: Der Prozess selbst konnte sich angesichts technologischer Fortschritte nicht ohne heftige Auswirkungen ändern.

Bei LNS ist man der Überzeugung, dass 2018 das Jahr sein wird, in dem dieser dogmatische Ansatz zusammenbricht. und eine neue Generation großer Industrieunternehmen entstehen wird, die durch verbesserte Best-in-Class-Ergebnisse beweist, dass neue Herangehensweisen für Lean und Six Sigma erforderlich sind, um die Potenziale der Digitalisierung im Fertigungsbereich voll ausschöpfen.

2. Die Einführung von IIoT-Plattformen gewinnt an kritischer Masse (Matt Littlefield)

Im Jahr 2016 hat LNS vorausgesagt, dass 2017 das Jahr sein wird, in dem die Anbieter von IIoT-Plattformen von Pilot- zu Enterprise-Rollouts übergehen werden. Diese Prognose hat sich als zutreffend erwiesen. So kündigen zwei Start-ups große Gewinne an: C3IoT ist für Enel, den größten Energieversorger Italiens, unternehmensweit aktiv, Uptake mit Caterpillar Progress Rail. Im letzten Fall geht es um das Monitoring von Lokomotiven.

Bei LNS geht man davon aus, dass 2018 das Jahr sein wird, in dem einige der Plattform-Player eine kritische Masse erreichen, also mehrere Großkunden auf dieselbe mandantenfähige Plattform mit horizontalen Shared Services und Apps bringen. Allerdings dürfte es keine Architektur mit einer einzigen Plattform für alle Endkunden geben. Vielmehr LNS ist davon überzeugt, dass jeder Endbenutzer über mehrere Plattformen für mehrere Anwendungsfälle verfügt, sodass die Inter-Cloud-Konnektivität sowohl Anforderung als auch Realität werden wird.

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