Die drei Herausforderungen der IoT-Lösungsentwicklung

Das Internet der Dinge (IoT) verändert die Art und Weise, wie viele Unternehmen Geschäfte machen. Traditionelle Hersteller integrieren ihre physischen Produkte mit internetbasierten Backend-Diensten, und Internetunternehmen erweitern ihr Angebot, indem sie Daten von Sensoren und physischen Assets integrieren. Neue Unternehmen treten mit IoT-Angeboten auf den Markt, die physische Produkte mit internetbasierten Diensten kombinieren. Sensorgenerierte Daten und Lösungen für maschinelles Lernen ermöglichen neue, datengesteuerte Geschäftsmodelle.

Um eine einfache Entwicklung von IoT-Lösungen zu fördern, von der alle diese Akteure profitieren können, müssen drei Herausforderungen gemeistert werden:

1. Schnelle Anwendungsentwicklung für das IoT :Schnelles und effizientes Erstellen von Benutzeroberflächen und Anwendungen für IoT-Anwendungsfälle, die Kosteneffizienz und eine schnelle Markteinführung erfordern.
2. Heterogenität und Vielfalt managen :Umgang mit einer großen Anzahl heterogener, sich ständig weiterentwickelnder Assets und Geräte im IoT.
3. Anpassbare IoT-Lösungen erstellen :Unterstützung von IoT-Lösungsanbietern bei der Entwicklung von Lösungen, die leicht an verschiedene Anwendungsfälle angepasst werden können.

Ich werde mich auf zwei authentische Beispiele stützen, um weitere praktische Einblicke in die Herausforderungen bei der Entwicklung von IoT-Lösungen zu geben. Der erste Anwendungsfall ist Track &Trace, der die Verwaltung großer Flotten heterogener industrieller Elektrowerkzeuge erleichtert, die zum Bohren, Anziehen, Schweißen, Messen usw. verwendet werden. Diese Lösung ist das Ergebnis einer Testumgebung des Industrial Internet Consortium und wird derzeit entwickelt von Bosch, Tech Mahindra und Cisco. Durch die Nutzung der drahtlosen Werkzeugkonnektivität und der Indoor-Lokalisierung verbessert es die Anlageneffizienz (OEE) und die Produktionsqualität.

Das zweite Beispiel befasst sich mit möglichen Defekten an Förderbändern im Bergbau. Um die Auslastungsziele zu erreichen, müssen Förderbänder kontinuierlich laufen. An den Elektromotoren und Getriebewellen sind mehrere Sensoren angebracht, um Schwingungen zu messen. Diese Informationen werden gesammelt, um mögliche Defekte vorherzusagen, die Wartung besser zu verwalten und die Gesamtausfallzeiten zu reduzieren. Mithilfe von maschinellen Lernfunktionen werden diese Schwingungsmuster analysiert und Abweichungen (z. B. ein Ausfall des Elektromotors) definiert, damit ein Alarm ausgelöst werden kann, bevor die Abweichung tatsächlich auftritt.

Diese beiden Anwendungsfälle zeigen die drei Herausforderungen, mit denen die meisten IoT-Anwendungen normalerweise konfrontiert sind. Lassen Sie uns mehr ins Detail gehen.

Herausforderung 1:Schnelle Anwendungsentwicklung für das IoT

Der evolutionäre Charakter der meisten IoT-Projekte erfordert Anwendungen, die schnell und flexibel entwickelt und modifiziert werden können. Dies gilt insbesondere für Projekte in den frühen, explorativen Phasen, da sich die Anforderungen in späteren, reiferen Phasen ändern können. Ich habe zwei Arten von Projekten definiert:

Projekte mit benutzerdefinierter Anwendungsentwicklung:  Einige IoT-Anwendungen stellen sehr hohe Anforderungen an Datenvolumen, Performance und algorithmische Komplexität. Typischerweise müssen diese Anwendungen eine große Anzahl von Endbenutzern unterstützen. Nehmen Sie zum Beispiel eine Smart-Home-Lösung mit Millionen von Haushalten, die das System verwenden. Diese Anwendungen verfügen über ausgeklügelte Benutzeroberflächen, die normalerweise von Hand codiert und hochgradig optimiert sind – und das zu hohen Kosten.

Projekte, die eine schnelle Anwendungsentwicklung erfordern (der „Anwendungs-Long Tail“) :Am anderen Ende des Spektrums stehen sehr viele spezialisiertere Anwendungen mit geringerer Komplexität. Diese werden in der Regel von einer kleineren Anzahl von Fachanwendern eingesetzt, z.B. die Betriebsleitung einer Anlage. Die Entwicklung hochgradig angepasster und optimierter Benutzeroberflächen für diese Anwendungen ist aufgrund der hohen Anzahl erforderlicher Anwendungen und der geringen Anzahl spezialisierter Benutzer oft unerschwinglich. Diese Anwendungen werden manchmal auch als „Anwendungs-Longtail“ bezeichnet, da sie den langen Schwanz der Kurve darstellen, die die Komplexität und die Anzahl der Anwendungen für diesen Anwendungsfall abbildet.

Quelle:Bosch.IO Abbildung 2:Der lange Schwanz der IoT-Anwendung

Herausforderung 2:Heterogenität und Vielfalt managen

Viele Produktanbieter möchten Gerätekonnektivität und Cloud-basierte Anwendungen nutzen, um neue Dienste wie prädiktive Wartung und nutzungsbasierte Abrechnung anzubieten. Sie stehen jedoch vor einem Problem, wenn es darum geht, die Heterogenität ihres Produktportfolios im IoT zu managen. Gründe für die hohe Heterogenität sind die stetig wachsende Zahl von Produktkategorien, eine Vielzahl von Produktvarianten und die ständige Weiterentwicklung einzelner Produkte. Abbildung 3 gibt einen Überblick über die Geräteheterogenität, die im Track &Trace-Anwendungsfall gelöst werden muss.

Quelle:Bosch.IO Abbildung 3:Die drei Dimensionen der Heterogenität im IoT

Das gleiche Problem gilt für die Vibrationssensoren im Förderband-Use-Case. Diese Sensoren sind in einer Vielzahl von Typen erhältlich (z. B. induktiv, piezoelektrisch oder magnetisch), von denen jeder unterschiedliche Funktionen sowie unterschiedliche Genauigkeits- und Leistungsstufen aufweist.

Herausforderung 3:Erstellen anpassbarer IoT-Lösungen

Obwohl IoT-Lösungen und -Anwendungen ihre Wurzeln in einzelnen IoT-Projekten haben, werden diese Lösungen im Laufe der Zeit zunehmend vorgefertigt oder standardisiert. IoT-Lösungsanbieter haben damit begonnen, Standard-IoT-Lösungen zu entwickeln und sie an mehrere Kunden und Märkte zu verkaufen, genau wie wir es bei ERP (Enterprise Resource Planning), CRM (Customer Relationship Management), PLM (Product Lifecycle Management) und anderen Anwendungspaketen gesehen haben. Daher ist es sehr wichtig, dass Endkunden eine einfache Möglichkeit haben, die Lösung an ihre spezifischen Bedürfnisse anzupassen.

Sehen wir uns die Track &Trace-Lösung genauer an, die für Kunden in verschiedenen Branchen wie der Automobil- und Flugzeugherstellung entwickelt wurde. Die meisten Kunden möchten nicht nur von den Basisfunktionalitäten profitieren, sondern auch die Track &Trace-Kernlösung erweitern; sie wollen es beispielsweise in ihre eigenen Prozesse und Systeme integrieren. Erfahrungsgemäß haben Track &Trace-Kunden individuelle Anforderungen in Bereichen wie:

• Verschiedene Elektrowerkzeuge:  Neben den standardmäßig unterstützten Tools haben Kunden in der Regel noch weitere Tools, die integriert werden müssen. Dies erfordert das Hinzufügen neuer Schnittstellen und deren Anpassung sowie vorhandene Schnittstellen.
• Spezifische Fertigungsprozesse:  Generell stellt jeder Kunde andere Anforderungen an die Prozessintegration; zum Beispiel, wie man ein Problem behandelt, das während eines Anziehschritts auftritt.

Aus Sicht des Endkunden (z. B. eines Automobilunternehmens) stellt sich die Frage, wie eine solche Individualisierung am besten erreicht wird:

• Wenn sie ein Kinderbett kaufen (kommerzielle Standardlösung) erhalten sie höchstwahrscheinlich eine kosteneffiziente Track &Trace-Lösung und eine hohe Implementierungsgeschwindigkeit – vorausgesetzt, sie bleiben bei der Standardfunktionalität. Sobald sie jedoch mit der Anpassung beginnen, wird die Lösung höchstwahrscheinlich sehr kostspielig und kompliziert.
• Andererseits, wenn der Kunde beschließt, die Track &Trace Lösung von Grund auf neu zu entwickeln , werden die anfänglichen Kosten und der erforderliche Zeitaufwand sehr hoch sein, selbst wenn das Endergebnis eine Lösung ist, die 100 % der Anforderungen erfüllt.

Quelle:Bosch.IO Abbildung 4:Trade-off für verschiedene Arten von IoT-Lösungen

Mit dem heutigen IoT-Technologie-Stack ist dies keine Schwarz-Weiß-Entscheidung mehr, die Sie hier treffen müssen. Meiner Meinung nach ist die beste Option hier ein Kompromiss zwischen diesen beiden Alternativen und der Aufbau einer IoT-Lösung, die auf einer flexiblen Plattform basiert, wie es die beiden zuvor vorgestellten Anwendungsfälle waren.

Wenn Sie interessiert sind, wie das in der Praxis funktioniert, und Einblicke in den empfohlenen Technologie-Stack erhalten möchten, der sich bereits in einer Vielzahl von Projekten bewährt hat, schauen Sie sich dieses Whitepaper zur IoT-Technologie an.

Whitepaper herunterladen