Industrial IoT: Automatisierung und Datenanalyse revolutionieren

IoT trifft Industrie

Vom IoT haben Sie zweifellos gehört – es scheint heutzutage kaum zu übersehen. Nun gibt es auch das Industrial IoT – en vogue, um seine Anwendbarkeit auf den breiteren Industriesektor zu beschreiben.

Das IoT wird neue Daten auf bisher unvorstellbare Weise verfügbar machen; es wird neue Märkte anstoßen und bestehende Märkte verbinden, die zuvor wenig Überschneidung hatten – was den Bedarf an Anwendungen weiter antreibt, die aus den verfügbaren Daten sinnvolle Ergebnisse extrahieren. Die Automatisierung dieser Informationsentdeckung und -nutzung wird enorm sein: IDC prognostiziert einen 7,1-Billionen-Dollar-Markt bis 2020; McKinsey schätzt einen „vorsichtigeren“ Einfluss von 6,2 Billionen Dollar bis 2025. Bei solchen Zahlen wird klar: Hier bahnt sich etwas Dramatisches an.

Warum gerade jetzt?

Zunächst einmal wurden technische Fortschritte erzielt, die das IoT ermöglichen und vorantreiben:

1. Drahtlose Kommunikation ist in der entwickelten Welt allgegenwärtig und günstig. Neue Entwicklungen bei 5G und Low-Power-Funkstandards werden dies nur verstärken. Mobilfunkanbieter, müde davon, Tausende Gratisminuten und SMS zu verschenken, suchen neue Geschäftsmodelle, um ihre Bilanzen aufzubessern und Infrastrukturinvestitionen zu nutzen – IoT ist die Antwort.
2. Günstige, verteilte und skalierbare Rechenleistung bedeutet, dass selbst ein Teenager-Enthusiast über enorme Rechenpower verfügen kann (mehr als viele Regierungen vor zehn Jahren) – für wenig mehr als den Preis einer Coladose. Nicht nur in der Cloud, sondern praktische Verarbeitung findet ihren Weg zum Edge-Gerät und formt eine Fog-Computing-Architektur.
3. Kostengünstige, „gut genug“ Sensoren und Geräte wie der Raspberry Pi überschwemmen den Markt und treiben sowohl eine begeisterte Hobbyistengemeinschaft an – die an die PC-Ära der späten 70er und frühen 80er erinnert – als auch ernsthafte Hightech-Unternehmen. Elektronische Geräte verlassen Produktionslinien mit serienmäßig internetverbundenen Sensoren. Ob wir es wollen oder nicht – Dinge werden „gesensort“. Und wenn Sie Sensoren brauchen: Sie sind für wenige Dollar erhältlich, und eine schnelle Suche liefert großartige Open-Source-Codebeispiele für schmerzfreie Integration.

M2M ist nicht IoT

Es stimmt: Einige Branchen nutzen solche Fähigkeiten seit Jahren – Luft- und Raumfahrt, Bergbau, Öl & Gas. M2M (Machine-to-Machine) beschrieb diese frühe Arbeit, aber lassen Sie uns klarstellen: Das ist nicht IoT. Trotz vieler Branchenveteranen, die diese frühere Arbeit als „IoT“ bewerben, missverstehen sie die wahren Treiber des IoT fundamental. Es geht nicht einfach um Technologie und Vernetzung.

Der Unterschied zum IoT liegt in der schieren Skala und Ambition. IoT ist nicht nur Geräteverbinden – es geht um Autonomie von Routineaufgaben und das Öffnen und Integrieren von Datensätzen auf neue Weise, was weit größere Veränderungen bringt. Silos werden aufgebrochen – oder zusehen, wie Wettbewerber Sie abhängen. Geschäftsmodelle ändern sich und neue entstehen – denken Sie an verfügbarkeitsbasierte Verträge (oder „Power by the Hour“ bei Flugtriebwerken).

Von Smart Cities bis intelligenter Fertigung: Es geht um organisatorische und persönliche Veränderung genauso wie um Technologie. Das bedeutet auch, dass die Auswirkungen weitreichend sind. Zum Beispiel wollen Smart-City-Designer IoT nutzen, um Stadtdaten zu nutzen, Bürger besser zu informieren und ein transparenteres Governance-Modell zu schaffen. „Ja, klar“, hören Sie sagen, „ich bekomme nur mehr Werbung für Dinge, die ich nicht brauche“ – aber das ist ernste Sache, designed, um Ihren Alltag zu erleichtern.

Das Potenzial von IoT in der Fertigung ist klar. Ungeplante Stillstandszeiten und reaktive Wartung sind unerwünschte Kostentreiber. Ich las, dass in der Autofertigung jede Stunde Stillstand 2 Mio. Dollar Verluste bedeuten kann. Fortune berechnete, dass IoT Wartungseinsparungen von 25 % liefern, ungeplante Stillstandszeiten um 50 % reduzieren und die Maschinenlebensdauer um Jahre verlängern könnte. Klingt gut?

Mit der zunehmenden Automatisierung und Computerisierung von Fabriken in den 90ern und 2000ern ist ein Großteil der Kerninfrastruktur bereits vorhanden. Viele Unternehmen „rüsten“ diese Infrastruktur nun auf IoT-Tauglichkeit um – sehen Sie sich die Kunden von ThingWorx und Xively an, um zu sehen, wer vorneweg geht. Der Nutzen kommt aus der Datenanalyse und fundamental aus der Prognose zukünftiger Maschinenverschlechterung.

Große, asset-intensive Industrien hatten seit Jahren gute Gründe für vorausschauende Wartungsregime und verließen sich auf komplexe, maßgeschneiderte Systeme – nicht zu vergessen ein kleines Vermögen für Sensor- und Datenerfassungstechnologie. Sie zögern nicht, Teams von Diagnose-Ingenieuren zur Dateninterpretation einzusetzen, da sie von Natur aus hochtechnische Organisationen sind. Doch diese hohen Barrieren haben kleinere Unternehmen oder benachbarte Sektoren schlicht ausgesperrt. Zudem wird diese Legacy-Technologie nicht skalieren, wenn das Industrial IoT durch den Fertigungssektor fegt und Millionen kleiner und mittlerer Unternehmen online kommen.

Genau hier wird IoT-Adoption spannend und wird eine große Rolle dabei spielen, Barrieren abzubauen, da sie Hardwarepreise drückt und Datenzugang demokratisiert. Die Frage ist also eher „wann“ als „ob“ prognostische Fähigkeiten in Reichweite kommen. Das lässt die Data-Science-Disziplin… und ich bin müde, vom „sexiest job of the 21. Jahrhundert“ zu lesen. Diese Leute verdienen 250.000 $… okay, ja, ich bin super neidisch – aber das ist nicht der Punkt.

Ich bestreite nicht, dass diese Disziplin nicht Kern ist (zumindest derzeit), aber wie kann IoT bei dieser Abhängigkeit von menschlicher Analyse je die Nachfrage decken? Ich glaube, clevere Wege zur Automatisierung vieler Data-Science-Aufgaben sind absolut fundamental, ja kritisch, für ein erfolgreiches IoT – besonders für datenwissenschaftlich schwere Lösungen wie die Prognostik, die nötig ist, um vorausschauende Wartung Realität werden zu lassen. Ohne das bleibt einige wirklich coole Technologie nur den „Großen“ vorbehalten.

Sie werden nicht überrascht sein zu hören, dass wir bei Senseye ein Produkt entwickeln, um eine zugänglichere vorausschauende Wartungslösung zu schaffen, die mit dem Industrial IoT skaliert. Wir wollen die Vorteile Organisationen liefern, die Maschinenprognostik bisher als unerschwinglich oder zu schwierig zur Implementierung betrachteten.

Es ist sicherlich eine Herausforderung – nicht nur die Anwendung modernster Technologien, sondern die Barrieren, die überwunden werden müssen, während sich die Industrie weiterentwickelt und IoT umarmt. Sicherheit ist ein Schlüsselthema, obwohl die Technologie weitgehend existiert, um damit umzugehen, bleiben kommerzielle und politische Hürden. Was tun Sie dagegen? Kulturelle Herausforderungen sind ebenfalls evident, da Instandhaltungsteams, vertraut mit reaktiven Ansätzen bei Ausfällen, Verbesserungen widerstehen, die letztlich zu einer Straffung der Instandhaltungspersonale führen würden.

Es gibt jedoch drei weitere Bereiche, die wir genau verfolgen, die weitreichendere Konsequenzen haben als unser eigenes Produkt. Erstens: Die Notwendigkeit von Edge- (oder Fog-, wie Cisco es nennt) Geräten, an die einige Datenvorverarbeitungsaufgaben ausgelagert werden können. Es ist schlicht nicht machbar, potenziell riesige Mengen Rohdaten jede Sekunde in die Cloud zu senden – besonders in abgelegenen Umgebungen, die auf Mobilfunk angewiesen sind. Wir sehen zunehmende Aktivität in diesem Bereich – besonders von innovativen Start-ups.

Zweitens: Sensor- und Knotenpreise müssen dramatisch weiter fallen. Im industriellen Bereich, wo hochwertige Beschleunigungssensoren benötigt werden, liegen diese noch bei Tausenden Dollar (pro Gerät!) – eine erhebliche Barriere für jedes Unternehmen, nicht nur kleinere. Wenn IoT so allgegenwärtig werden soll wie der Hype verspricht, müssen diese weit unter 100 Dollar kommen.

Und drittens: Der fast vollständige Mangel an Interoperabilitätsstandards und -protokollen schafft erneut proprietäre Silos und Fiefdoms – genau das, was IoT aufbrechen soll. Diese Inkompatibilität erstreckt sich über den gesamten Technologiestack, von Kommunikation bis Anwendungs-Metadaten. Einige Initiativen wie Hypercat sind vielversprechend, werden aber noch nicht in einem Maß oder Tempo angenommen, das kritische Masse erreicht.

Es ist sicherlich eine faszinierende und dynamische Zeit, in der man sich in dem befinden kann, was man nur als IoT-Blase beschreiben kann. Ich habe keinen Zweifel, dass wir als Unternehmen uns biegen und weben müssen, während sich das alles entwickelt.

Wir führen derzeit kostenlose Testversionen unserer Lösung für ausgewählte Anlagen durch – melden Sie sich, wenn Sie berücksichtigt werden möchten.