Lean-Ansatz für erschwingliche, intelligente, vernetzte Produkte:Einige Tipps und Beispiele – Teil 2

Wie wir kürzlich in Teil 1 dieses Blogs besprochen haben, können Unternehmen mit dem schlanken Ansatz selbst mit einem begrenzten Budget effektive intelligente, vernetzte Produkte auf den Markt bringen. Wir haben erwähnt, dass die Minimierung des analysierten Datenvolumens und der Beginn einer Lösung mit einer einfachen Logik dazu beitragen, die IoT-Entwicklungs- und -Implementierungskosten zu senken. Heute werden wir weitere Wege aufzeigen, die es Unternehmen ermöglichen, intelligente, vernetzte Produkte bereitzustellen, ohne das Budget zu sprengen, sagt Alex Grizhnevich, Prozessautomatisierungs- und IoT-Berater, ScienceSoft .

Intelligenz von lokaler Software in die Cloud verlagern

Zusätzliche Kosten entstehen, wenn intelligente, vernetzte Produkte selbst „intelligent“ werden, indem sie mit integrierter Software ausgestattet werden. Für Einstiegslösungen kann es jedoch ausreichen, Logik in der Cloud zu implementieren und zu unterstützen und so ein intelligentes, vernetztes Produkt selbst kostengünstiger zu machen. Darüber hinaus ist mit der Logik in der Cloud keine zusätzliche On-Premise-Softwarewartung erforderlich.

Beispiel:Intelligente Gewächshäuser . In einem intelligenten Gewächshaus messen Sensoren Temperatur und Luftfeuchtigkeit von Boden und Luft. Eine IoT-Lösung nimmt die Daten von Sensoren und vergleicht sie mit den zuvor definierten akzeptablen Werten. Bei zusätzlichem Heiz- oder Bewässerungsbedarf senden Steuerungs-Apps entsprechende Befehle an Aktoren. Solche Operationen können mit eingebetteter Software durchgeführt werden, aber es würde ein separates intelligentes Gewächshaus teurer machen. Durch die Verlagerung der Logik in die Cloud ist es außerdem einfacher, jedes neue intelligente Gewächshaus mit der Cloud zu verbinden, da keine zusätzliche Ausrüstung mit eingebetteter Software erforderlich ist.

Was in Bezug auf die Reduzierung der IoT-Entwicklungs- und Implementierungskosten nicht minder wichtig ist, ein intelligentes Gewächshaus kann nach dem regelbasierten Ansatz arbeiten, es ist kein maschinelles Lernen erforderlich. Um diese Lösung noch günstiger zu machen, kann auf Steuerungs-Apps verzichtet werden und ein Bediener Befehle über ein Handy oder eine Web-App an Aktoren senden. Hinsichtlich des Umfangs der zu analysierenden Daten ist nur die allgemeine Situation im Gewächshaus von Interesse, eine dichte Platzierung der Sensoren ist nicht erforderlich. In diesem Fall kann es auch unkritisch sein, ob die Daten beispielsweise einmal in 10 Minuten entnommen werden, was wiederum zur Erschwinglichkeit einer solchen Lösung beiträgt.

Steuerung von Produkten über mobile oder Webanwendungen

Eine weitere Möglichkeit, die Kosten eines intelligenten, vernetzten Produkts zu sparen, besteht darin, einem Kunden die volle Kontrolle über eine separate Mobile- oder Web-App zu ermöglichen, anstatt das Produkt in ein Unternehmenssystem wie SCADA zu integrieren. Die Integration bringt zusätzliche Kosten und Komplexität mit sich (z. B. muss ein neues Produkt mit allen mit SCADA überwachten und gesteuerten Geräten synchronisiert werden).

Natürlich würde die letztere Option die Kontrolle über ein Produkt bequemer machen, aber auf der Einstiegsebene ist es sowohl für einen intelligenten, vernetzten Produktanbieter als auch für einen Benutzer möglich, eine separate App zu verwenden, um es zu überwachen und zu steuern.

Beispiel: In einer kleinen Fabrik, die Medikamente herstellt, verwenden Betreiber mobile und / oder Webanwendungen, um die Parameter einzustellen, wie und in welchen Mengen intelligente Geräte Rohstoffe mischen sollen, um abhängig von der Qualität der Rohstoffe (die mit Hilfe definiert wird) die notwendigen Substanzen zu erhalten von Sensoren).

Was kommt als nächstes – weiteres Wachstum ist kein Problem

Einfach anzufangen bedeutet nicht, später veraltet zu werden. Wenn ein Unternehmen wächst, werden neue Ressourcen (Personal, Finanzen usw.) verfügbar, und es ergibt sich eine Möglichkeit oder Notwendigkeit, die Arbeit an dem bereits eingeführten intelligenten, vernetzten Produkt fortzusetzen.

Das bedeutet, dass es bei der IoT-Entwicklung und -Implementierung sinnvoll sein kann, sich zunächst auf den Kern der Lösung zu konzentrieren und ihn mit grundlegenden und immer nützlichen Funktionen auszustatten, und ihn dann schrittweise um zusätzliche Komponenten zu erweitern, die die Funktionalität eines Produkts verbessern und ergänzen dessen Wert. Ein solcher Ansatz reduziert nicht nur die anfänglichen Kosten, sondern auch die Komplexität und Ungleichmäßigkeit eines Projekts in allen Phasen.

Endnote

Obwohl der Einstieg in die IoT-Welt für Geschäftsakteure ziemlich teuer sein kann, gibt es Möglichkeiten, die Kosten für die Umsetzung einer IoT-Initiative zu senken. Der schlanke Ansatz hilft beispielsweise, eine Lösung bereitzustellen, die mit weniger Ressourceneinsatz mehr Geschäftswert bringt.

Durch die Anwendung eines schlanken Ansatzes in der IoT-Entwicklung werden verfügbare Ressourcen optimiert und Verschwendung reduziert, indem das Datenvolumen für die Analyse minimiert, die Logik einer Lösung vereinfacht, Intelligenz in die Cloud verlagert und Produkte mit mobilen und Web-Apps gesteuert werden.

Es ist ratsam, mit einem einfachen, intelligenten, vernetzten Produkt mit einfacher Logik und dem Umgang mit nicht sehr großen Datenmengen zu beginnen (genau das, was ein Produkt benötigt, um seine Funktionen zu erfüllen) und in Zukunft, wenn neue Bedürfnisse, Anforderungen und Ressourcen auftauchen, hinzuzufügen erweiterte Funktionalität zu einem intelligenten, vernetzten Produkt, das sich auf den Return on Investment sicherer macht.

Der Autor dieses Blogs ist Alex Grizhnevich, Berater für Prozessautomatisierung und IoT, ScienceSoft

Über den Autor

Alex Grizhnevich ist Berater für Prozessautomatisierung und IoT bei ScienceSoft, einem IT-Beratungs- und Softwareentwicklungsunternehmen mit Hauptsitz in McKinney, Texas. Seine über 17-jährige Erfahrung in IT und OT umfasst die Programmierung industrieller Mikrocontroller, die Entwicklung von Web- und Desktop-Anwendungen, Datenbanken und Dokumentenmanagement-Lösungen für Öl &Gas und Logistik. Alex hat einen Abschluss in Automatisierung und Management industrieller Prozesse und konzentriert sich jetzt auf IoT und maschinelles Lernen von Sensordaten.