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 Christian Lutz

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Mitgründer und Geschäftsführer, crate.io

IIoT-Implementierung Warum IIoT-Projekte scheitern – und welche Stellschrauben das verhindern können

| Autor / Redakteur: Christian Lutz / Sebastian Human

Die Notwendigkeit und der Nutzen von IIoT-Anwendungen auf dem Weg zur vernetzen Fabrik sind unbestritten. Doch immer wieder scheitern vielversprechende Projekte vor oder während der Umsetzung. Wie kann das sein und – wichtiger noch -wie lässt sich das vermeiden?

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Scheitern vielversprechende IIoT-Projekte, gibt es dafür meist gute Gründe – und Lösungen.
Scheitern vielversprechende IIoT-Projekte, gibt es dafür meist gute Gründe – und Lösungen.
(Bild: gemeinfrei / Unsplash)

Über die vielfältigen spannenden Einsatzmöglichkeiten des industriellen Internet of Things wird nach wie vor viel gesprochen und diskutiert. Die Verbindung von Maschinen durch IIoT-Implementierungen soll und könnte zum Beispiel dabei helfen, die Produktqualität in Echtzeit zu sichern oder eine vorausschauende Wartung der Maschinen durchzuführen – warum aber sprechen wir noch immer über Möglichkeiten und optimistische Visionen und sind noch nicht weiter? Fast ¾ der IIoT-Projekte werden laut einer von Cisco durchgeführten Umfrage nie umgesetzt und bereits im Keim erstickt. Gleichzeitig stellt ein aktueller Forschungsbericht von Microsoft fest, dass gegenwärtig 30 Prozent der IoT-Projekte im Proof-of-Concept-Stadium scheitern. Welche Gründe gibt es für dieses Scheitern?

Die Hindernisse bei der Implementierung von IIoT-Systemen sind so vielfältig wie ihre Einsatzgebiete. Dass es diese trotz der anhaltenden Stagnation in der Umsetzung nach wie vor zuhauf gibt, steht dabei nicht zur Debatte. Intelligente Systeme können nach erfolgreicher Implementierung optimal in die immer komplexer werdende Produktionspraxis eingreifen, in dem sie die Produktqualität in Echtzeit sichern, die vorausschauende Wartung der Maschinen durchführen (also Signale senden und eingreifen bevor Probleme auftreten), die Produktionsverfahren messen und optimieren und eine Reihe weiterer geschäftlicher und technischer Vorteile durch die Nutzung datenbasierter Erkenntnisse hinzufügen (sofern diese Daten zugänglich und genau genug sind).

Drei Gründe stechen besonders hervor, wenn es um die Ursachen für das Scheitern so vieler IoT-Projekte in der Proof-of-Concept-Phase geht. Gleichzeitig sind sie ein guter Indikator dafür, was wir besser machen können, um mehr erfolgreiche Umsetzungen zu generieren:

Grund 1: Fachkenntnisse und qualifiziertes Personal

Unternehmen werden nicht selten von der Frage der Personalkosten getrieben. Gutes Personal ist der Dreh- und Angelpunkt erfolgreicher Firmen und Anbieter – daran werden auch ausgeklügelte technische Entwicklungen nichts ändern. Stattdessen bewirken sie die weitere Spezialisierung von Fachkräften. Spezialisierungen, die derzeit noch nicht genug geschult werden, deren praktischer Bezug noch zu selten zum Einsatz kommt – keine Überraschung, bedenkt man die relativ junge Geschichte des IIoT.

Dabei erfordert die erfolgreiche Nutzung von Maschinendaten im industriellen Maßstab spezifische Fachkenntnisse und qualifiziertes Personal. Und der Bedarf ist da: Selbst mittelgroße Hersteller betreiben heute in der Regel zehn oder mehr verteilte Fabriken mit jeweils Hunderten von Produktionsmaschinen. Sollen diese miteinander vernetzt werden, werden die seltenen Fachkräfte benötigt.

Grund 2: Kulturelle Unterstützung im Unternehmen

Ein zugleich spannender und schockierender Grund ist die oftmals mangelnde Unterstützung innerhalb des Unternehmens.

IIoT-Implementierungen können nur in Industrieunternehmen gedeihen, die bereit sind, die von ihnen geforderte organisatorische Unterstützung zu leisten und zu pflegen, und scheitern, wenn diese Unterstützung nicht vorhanden ist. Diese Unterstützung bedeutet übersetzt erstmal einen Mehraufwand und ein Umplanen von existierenden Kapazitäten, oft auch ein Neudenken in den gesamten Abläufen, die mitunter über Jahre oder gar Jahrzehnte organisch gewachsen sind und stellen inzwischen für viele Führungskräfte und Angestellte einen sehr bequemen Status Quo dar. Diesen aufzuweichen und neu zu denken, erfordert eine gewisse Weitsicht und Vertrauen in die optimierten Fabrikpraktiken der Zukunft.

Grund 3: IIoT-gerechte Infrastruktur

Die Variable, die am häufigsten mit Fehlschlägen in Verbindung gebracht wird, ist ein Mangel an den Datenschicht-Technologien und der Infrastruktur, die den (sehr spezifischen) Bedürfnissen des IIoT gerecht wird. Verbundene Fabriken produzieren eine enorme, fast unverständliche Menge an Zeitreihendaten und erfordern dadurch eine Datenbank, die in der Lage ist, solche Daten in großem Umfang zu verarbeiten. Gleichzeitig muss sie die Leistung und Verfügbarkeit liefern, die notwendig ist, um die von den Herstellern gewünschten Erkenntnisse überhaupt erst zu gewinnen.

Industrieunternehmen müssen ihre IT-Infrastrukturen und Praktiken vorteilhaft ausrichten, um Betriebsdaten (wie sie von ERP-Systemen und dergleichen verwendet werden) mit IIoT-Zeitreihendaten zu kombinieren. Doch die traditionellen Datenbanken und die Infrastruktur, auf die sie sich stützen, können die Maschinendaten in aller Regel nicht richtig anzapfen – ganz zu schweigen von der Handhabung von Daten im IIoT-Maßstab. Diese Unfähigkeit behindert Hersteller dabei, ihre Operationen um solche Data-First-Praktiken herum zu organisieren.

Die Leistung, die eine solche Infrastruktur erbringen muss, ist dabei enorm: Milliarden von Datensätzen in einer Vielzahl von Formaten müssen rasend schnell verarbeitet werden, um wertvolle Einblicke in die Fabrik- und Produktionsbedingungen in Echtzeit zu erhalten. Daher muss die bestehende Dateninfrastruktur neu und besser ausgerichtet werden, um sicherzustellen, dass die Hersteller tatsächlich bereit sind, einen ununterbrochenen Strom von Hochgeschwindigkeitsdatensätzen, die von angeschlossenen Geräten in Fabriken auf der ganzen Welt gesendet werden, zu verarbeiten.

Aufregende Möglichkeiten des IIoT

Um in Zukunft deutlich mehr IIoT-Projekte erfolgreich ans Netz zu bringen, bedarf es demnach vor allem drei essentieller Faktoren:

  • 1. Geschulte Fachkräfte,
  • 2. eine offene Unternehmenskultur, die Veränderungen willkommen heißt und
  • 3. eine Dateninfrastruktur, die mit einer solchen Geschwindigkeit und Präzision arbeiten kann, dass sie Milliarden von Datensätze, die von angeschlossenen Geräten in Fabriken auf der ganzen Welt gesendet werden, in Echtzeit verarbeiten und miteinander verknüpfen kann.

Um Misserfolge zu vermeiden und die Herausforderung in Zukunft besser meistern zu können, müssen sich die Hersteller auf eine neue Art der digitalen Transformation einlassen: Eine Transformation, die sich auf die Einführung neuer Data-First-Praktiken konzentriert, die es den IIoT-Implementierungen ermöglichen, genau das zu tun, was sie tun sollen.

Für viele bedeutet das, eine neue Kategorie industrieller Zeitreihendatenbanken zu erschließen, die für IIoT-Anwendungsfälle konzipiert sind. Solche IIoT-Datenbankstrategien gewinnen an Popularität aufgrund einer Organisationsstruktur, die relationalen Datenbanken ähnelt - aber ergänzt um die Skalierbarkeit und Flexibilität nicht-relationaler Datenbanken.

Diese Probleme sind nicht unlösbar. Doch sie erfordern ein langfristiges Umdenken im Bereich der IIoT-Ambitionen, weil hier viele Hersteller nach wie vor noch nicht weit genug denken. Doch durch dieses Verständnis und die Annahme geeigneter Datenstrategien und eines Data-First-Fokus, den IIoT-Implementierungen erfordern, können Hersteller die derzeit auftretenden Probleme künftig leicht vermeiden.

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