Legacy trifft IoT: SaaS für smartere Fertigung nutzen

Wenn Altes und Neues im Internet der Dinge aufeinandertreffen, gibt das Vertraute uns Sicherheit. Joseph Zulick von MRO Electric and Supply merkt an, dass die größten Herausforderungen entstehen, wenn Lösungen außerhalb unserer bestehenden mentalen Modelle liegen.

Software as a Service (SaaS) reicht von Branchenriesen – Adobe, Amazon Web Services (AWS), Microsoft – bis zu Nischen-Startups. Traditionelle verdrahtete Systeme und Individualsoftware wichen modularer Hardware, die Daten über Netzwerke streamt und direkt in cloud-gehostete Services einbindet.

Heute designen Sensorhersteller Schnittstellen, die Daten über weniger Endpunkte aggregieren und so reichhaltigere Analysen bei reduzierter Komplexität ermöglichen.

SaaS: Robust, flexibel und kontinuierlich aktualisierend

SaaS-Plattformen liefern Resilienz und Anpassungsfähigkeit, die On-Premise-Lösungen selten erreichen. Nehmen Sie Waze – nutzergenerierte Berichte speisen Echtzeit-Verkehrsaktualisierungen und illustrieren, wie kollektiver Input Navigation verfeinert. Ebenso entwickeln sich CRM-Riesen wie Salesforce und Kollaborationstools wie Slack und Basecamp kontinuierlich weiter, um Remote-Work-Anforderungen gerecht zu werden.

Zooms Wachstum exemplifiziert die Kraft kontinuierlicher Iteration: Der Umsatz stieg 2020 um 77,93 % im Jahresvergleich, verifiziert im Geschäftsbericht. Die häufigen Updates der Plattform sind ein Markenzeichen von SaaS' Engagement für schnelle Verbesserung.

Missionskritisch in der Fertigung

Remote Monitoring ist in modernen Werken unverzichtbar geworden. SAP bietet cloud-basierte Lösungen, die IoT-Daten mit Enterprise Resource Planning vereinen und Echtzeit-Überwachung sowie vorausschauende Wartung ermöglichen.

Unternehmen wie Xometry haben das Modell umgedreht, indem sie Manufacturing as a Service anbieten: Sie stellen Software bereit, die kalkuliert, terminiert und Kunden mit standardisierten Fertigungspartnern verbindet – der gesamte Workflow wird gestrafft.

Fertigungsfokus

Durch Einbetten von Kalkulationsengines in eine SaaS-Plattform eliminiert Xometry manuellen Papierkram und harmonisiert Preise über diverse Hersteller hinweg. Das Ergebnis ist ein reibungsloser, datengetriebener Marktplatz.

AWS monetarisiert seit langem überschüssige Rechen-, Speicher- und Analysekapazität als Service. Eine Flaggschiff-Partnerschaft mit Netflix demonstriert AWS' Skalierbarkeit: Der Streaming-Riese kann innerhalb von Minuten Tausende Server und Petabytes Speicher hochfahren und so ununterbrochene Content-Auslieferung sicherstellen.

Big-Data-Analysen auf AWS verfeinern das Nutzererlebnis weiter durch Profiling von Sehgewohnheiten und Nachfrageprognose.

Moderne SaaS-Lösungen betten auch Machine Learning – Mustererkennung, Bilderkennung, Anomalieidentifikation und Segmentierung – in ihren Kern ein. Fortgeschrittene Techniken wie Deep Learning automatisieren Modell-Tuning und reduzieren manuellen Eingriff.

Vorteile von SaaS

Skalierbarkeit: Modulare Architekturen wachsen mit dem Business ohne disruptive Migrationen.

Geringere Vorabinvestitionen: Pay-as-you-go-Preismodelle eliminieren große Capex und erlauben kontinuierliche Feature-Verfeinerung.

Bias-Erkennung: Eingebaute Analysen können verborgene Biases in Daten oder Prozessen aufdecken und fairere Ergebnisse unterstützen.

Während versteckte Upgrade-Kosten entstehen können, vereinfacht das vorhersehbare Abonnementmodell Budgetierung und befreit Organisationen von Abschreibungsrechnungen.

Autor: Joseph Zulick, Writer und Manager bei MRO Electric and Supply.