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Was ist das Internet der Dinge (Internet of Things; IoT)?

Ganz allgemein umfasst das Internet der Dinge jedes Objekt – oder „Ding“ –, das mit einem Internet-Netzwerk verbunden werden kann, von Fabrikanlagen und Autos bis hin zu mobilen Geräten und Smartwatches. Doch heute bezeichnet das IoT eher verbundene Dinge, die mit Sensoren, Software und anderen Technologien ausgestattet sind, um Daten zu und von anderen Dingen zu übertragen und zu empfangen. In der Vergangenheit wurde die Konnektivität hauptsächlich über Wi-Fi erreicht, während heute 5G und andere Arten von Netzwerkplattformen zunehmend in der Lage sind, große Datenmengen schnell und zuverlässig zu verarbeiten.

 

Natürlich besteht das Ziel der Datenerfassung nicht nur darin, sie zu haben, sondern sie auch zu nutzen. Sobald IoT-Geräte Daten sammeln und übertragen, geht es letztlich darum, diese zu analysieren und zielgerichtet zu verwenden. Hier kommen KI-Technologien ins Spiel: Sie erweitern IoT-Netzwerke mit leistungsfähigen Analysen und maschinellem Lernen.

 

Definition des Internets der Dinge: vernetzte Objekte und Geräte (auch als „Dinge“ bezeichnet), die mit Sensoren, Software und anderen Technologien ausgestattet sind, um Daten zu und von anderen Dingen zu übertragen und zu empfangen.

IoT-Geräte können unsere Augen und Ohren ersetzen, wenn wir nicht physisch vor Ort sind. Ausgestattet mit Sensoren erfassen Geräte die Daten, die wir sehen, hören oder spüren können. Diese Daten werden dann wie vorgegeben übertragen. Wir analysieren sie, um unsere nachfolgenden Aktionen oder Entscheidungen mit Erkenntnissen zu fundieren und zu automatisieren. Es gibt in diesem Prozess vier wichtige Phasen:

 

  1. Die Daten erfassen. Über Sensoren erfassen IoT-Geräte Daten aus ihren Umgebungen. Dies kann so einfach sein wie das Messen einer Temperatur oder so komplex wie ein Echtzeit-Video-Feed.
  2. Die Daten teilen. Über verfügbare Netzwerkverbindungen ermöglichen IoT-Geräte den Zugriff auf diese Daten über eine Public oder Private Cloud.
  3. Die Daten verarbeiten. An diesem Punkt ist die Software so programmiert, dass sie auf Basis dieser Daten aktiv wird – zum Beispiel schaltet sie einen Ventilator ein oder sendet eine Warnung.
  4. Die Daten auswerten. Die gesammelten Daten von allen Geräten innerhalb eines IoT-Netzwerks werden analysiert. Dadurch werden aussagekräftige Erkenntnisse gewonnen, die zu fundierten Aktionen und Geschäftsentscheidungen führen.

Im Jahr 2019 erzeugten IoT-Geräte etwa 18 Zettabyte Daten. IDC geht davon aus, dass sich diese Zahl bis zum Jahr 2025 mehr als verdreifachen wird auf über 73 Zettabyte – das entspricht 73 Billionen Gigabyte. Auch wenn wir digitale Daten physisch nicht wirklich quantifizieren können, würde diese Menge an Daten in Disketten aus den 1990er-Jahren umgewandelt und aneinandergereiht bis zum Mond und zurück reichen – und das mehr als 5.000 Mal. Für die Entwicklung des Internets der Dinge musste eine Reihe von Technologien kombiniert und gleichzeitig weiterentwickelt werden.

 

  • Konnektivität: Dieses enorme Wachstum des IoT-Datenvolumens konnte nur mit einer ausreichend stabilen Internet- und Cloud-Konnektivität bewältigt werden, um die vielen Daten senden und empfangen zu können. Derzeit sind viele IoT-Geräte für die Übertragung komplexer und umfangreicher Daten auf ein lokales Wi-Fi-Netzwerk angewiesen. Da 5G und andere Mobilfunknetze jedoch immer besser werden, beschreibt ein aktueller Artikel von McKinsey, welche Auswirkungen dies haben könnte und wie IoT-Geräte von Wi-Fi-Netzwerken unabhängiger werden könnten.
  • Sensortechnologie: Mit dem stetigen Anstieg der Nachfrage nach IoT-Sensorinnovationen entwickelte sich der Markt von einigen wenigen kostspieligen Nischenanbietern hin zu einer stark globalisierten und preislich wettbewerbsfähigen Sensorherstellerindustrie. Seit dem Jahr 2004 ist der Durchschnittspreis von IoT-Sensoren um über 70 % gesunken. Das hängt mit einem nachfragebedingten Anstieg der Funktionalität und Vielfalt dieser Produkte zusammen.
  • Rechenleistung: In den nächsten drei Jahren werden mehr Daten erzeugt als in den vorherigen 30 Jahren zusammen. Um all diese Daten sinnvoll zu nutzen, benötigen moderne Unternehmen immer mehr Speicher und Verarbeitungsleistung. Der Wettlauf darum war schnell und hart umkämpft und hat die zunehmende Relevanz und Anwendbarkeit des Internets der Dinge vorangetrieben.
  • Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen: Mit diesen Technologien können Unternehmen nicht nur riesige Mengen von IoT-Daten verwalten und verarbeiten, sondern diese auch analysieren und daraus lernen. Big Data ist die bevorzugte Grundlage von KI und maschinellem Lernen. Je größer und vielfältiger die Datensätze sind, desto robuster und präziser sind die Erkenntnisse und die Informationen, die fortschrittliche KI-gestützte Analysen liefern können. Der Anstieg der IoT-Geräte wurde durch die Entwicklung von künstlicher Intelligenz und den Wunsch nach immer mehr Daten stark beschleunigt.
  • Cloud Computing: So wie die Konnektivität für die Entwicklung des Internets der Dinge unverzichtbar war, ist auch der Aufstieg des Cloud Computing eng mit dessen Entwicklung verbunden. Durch ihre Fähigkeit, Rechenleistung und großvolumigen Speicher nach Bedarf bereitzustellen, ebneten Cloud-IoT-Services den Weg für IoT-Geräte, die immer größere und komplexere Datensätze sammeln und übertragen. Mit Private-Cloud-Lösungen können Unternehmen auch größere Mengen und mehr Arten von IoT-Daten verwalten und gleichzeitig die Sicherheit eines geschlossenen Systems gewährleisten. 
  • Edge Computing: Die Geräte innerhalb eines IoT-Netzwerks werden häufig geografisch weit voneinander entfernt eingesetzt, übermitteln aber alle Daten an ein einziges, zentrales System. Da die Datenmengen im Internet der Dinge immer größer werden, können sie mitunter die Bandbreite und Cloud-Kapazität eines Unternehmens sehr stark beanspruchen. Darüber hinaus dauern die Erfassung, Übertragung, Verarbeitung und der Empfang der Daten am endgültigen Bestimmungsort einige Zeit. Diese Verzögerung – auch als „Latenz“ bezeichnet – führt zu weiteren Ineffizienzen, insbesondere für Unternehmen, in denen die Datenverarbeitung sehr zeitkritisch ist. Edge-Computing-Lösungen dezentralisieren die Verarbeitungsleistung eines Systems, indem sie es näher an die Datenquelle bringen. Dies wird durch die Integration lokaler Computersysteme sowie durch den Aufbau von Verarbeitungskapazitäten in den IoT-Geräten selbst erreicht. Diese verarbeiteten Daten lösen sofortige Aktionen vor Ort aus und werden dann in regelmäßigen Abständen – in einem besser strukturierten und organisierten Format – an das zentrale System gesendet, in dem erweiterte Analysen und Verarbeitungen stattfinden können.

IIoT bezieht sich auf den Einsatz von vernetzten Maschinen, Geräten und Sensoren in industriellen Anwendungen. Werden sie von einem modernen ERP-System mit KI und maschinellem Lernen ausgeführt, können die von IIoT-Geräten generierten Daten analysiert und genutzt werden, um die Effizienz, Produktivität, Transparenz und vieles mehr zu verbessern. IIoT-Netzwerke unterstützen in der Regel die Machine-to-Machine-Kommunikation (M2M). Neben der Übertragung von Daten erhalten IIoT-integrierte Geräte auch regelmäßig Programmierungsupdates für die Automatisierung vom zentralen System.

IIoT-Definition: IIoT bezieht sich auf den Einsatz von vernetzten Maschinen, Geräten und Sensoren in industriellen Anwendungen.

Wir befinden uns mitten in der vierten industriellen Revolution – auch bekannt als Industrie 4.0. Die „Revolution“ in jeder der vergangenen drei industriellen Epochen wurde von bahnbrechenden Technologien angetrieben. In der ersten industriellen Revolution war es die Dampfkraft, in der zweiten das Fließband und die mechanische Produktion und in der dritten die Computertechnologie. Die Revolution, auf der Industrie 4.0 basiert, erfolgt in Form von industrieller Digitalisierung und cyber-physischen Systemen – und hierfür wiederum bildet das Internet der Dinge die Grundlage.

Die Unterschiede liegen weniger in der Funktionsweise als vielmehr in der Art und Weise, wie sie genutzt werden. Der Großteil der weltweit eingesetzten IoT-Lösungen hat häufig Einzelpersonen als Endnutzer und wird oft in Dingen wie intelligenten Geräten, digitalen Assistenten oder Geolokalisatoren in unseren Telefonen verwendet.

 

IIoT ist eine Teilmenge des IoT. Obwohl es von denselben grundlegenden Technologien gesteuert wird, liegt sein Schwerpunkt aber viel stärker auf der Automatisierung und Effizienz in einem gesamten vernetzten Unternehmen als auf einem einzelnen Benutzer. In IIoT-Netzwerken ist das Sammeln und Speichern von Daten nur der erste Schritt in einem komplexeren Prozess. Um einen maximalen Nutzen für ein Unternehmen zu erzielen, müssen künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen auf diese Daten angewendet werden. Sie können genaue Erkenntnisse liefern und Workflows und automatisierte Aufgaben optimieren.

  • Intelligente Fertigung: Unternehmen sammeln Daten aus Kundenfeedback, Medientrends und dem globalen Markt. KI-gestützte Systeme können diese und andere relevante Daten zusammenführen, um die Produktentwicklung und Qualitätskontrolle zu unterstützen. Basierend auf solchen Erkenntnissen kann ein IIoT-Netzwerk aus Maschinen und Robotern automatisiert werden, um die Produktfertigung in intelligenten Fabriken zu optimieren.
  • Resiliente Lieferketten: IIoT-Netzwerke – und die KI-gestützten Systeme, die sie ausführen – informieren Supply-Chain-Manager darüber, wo ihre Produkte sind, welche Lieferanten sie vorrätig haben und wie viele davon auf Lager sind. IIoT-Geräte und ‑Maschinen können auch dynamisch programmiert werden, sodass sie auf Ereignisse und Störungen in Echtzeit entsprechend reagieren. Das bietet den Unternehmen eine integrierte Notfallplanung, Wettbewerbsvorteile und eine höhere Resilienz.
  • Intelligente Logistik: Der Amazon-Effekt umschreibt die wachsende Erwartung der Verbraucher nach kostenloser Lieferung am nächsten Tag für praktisch alles, was sie bestellen. Um in Wettbewerb zu treten und diese Erwartung zu erfüllen, mussten Logistikanbieter ihre Bestände geografisch verteilen und Logistikdienstleister (3PL-Partner) hinzuziehen. IoT-Lösungen in einem Logistiknetzwerk verschaffen Managern einen zentralen Überblick über alle Fahrzeuge in ihrem Fuhrpark – sei es eine Drohne oder ein Frachtschiff. Echtzeitdaten von IoT-Sensoren können dazu beitragen, Ladungen zu kombinieren, Abfall zu minimieren und Lieferungen zu beschleunigen.
  • Gesundheitswesen: IoT-Monitore und Wearables können Patienten zu mehr Kontrolle über ihre Versorgung verhelfen, während sie gleichzeitig mit ihrem Gesundheitsdienstleister verbunden sind. Ärzten vermitteln die von diesen Geräten gelieferten Daten ein umfassenderes Bild über den Gesundheitszustand des Patienten. Das Ergebnis ist eine fundiertere und gründlichere Herangehensweise an Diagnose, Behandlung und allgemeines Wohlbefinden.
  • Landwirtschaft: Für Unternehmen, die von Wetter und Naturgewalten abhängig sind, ist jedes Werkzeug willkommen, das Risiken und Anfälligkeiten verringert. Das Forbes-Magazin betont, dass der moderne Agrarsektor zunehmend IoT-Lösungen einführt und dass „derzeit Tausende von Sensoren eingesetzt werden, um die nachhaltige Wassernutzung, Produktion und Ausübung der Landwirtschaft zu verbessern“.

Als Teil des gesamten Prozesses der digitalen Transformation bietet ein IIoT-Netzwerk ein leistungsfähiges Werkzeug für mehr Resilienz und Wettbewerbsfähigkeit.

 

  1. Größere Agilität: Wenn IIoT-Geräte Daten in Echtzeit teilen, tragen sie zu einem intelligenten Netzwerk bei, das kontinuierlich Daten sammelt, analysiert und daraus lernt. Dadurch können Unternehmen schnell und entschlossen auf Chancen und Risiken reagieren. Und diese Geräte senden nicht nur Daten, sondern können auch Anweisungen auf der Grundlage von Datenanalysen erhalten, um ihre automatisierten Workflows anzupassen und zu optimieren.
  2. „Gesündere“ Maschinen: Geräte und Maschinen in einem IoT-Netzwerk übertragen kontinuierlich Betriebsprotokolle und Leistungsdaten. KI und Algorithmen für maschinelles Lernen nutzen diese Sensordaten, um wertvolle Erkenntnisse für die vorausschauende Instandhaltung zu gewinnen. Laut McKinsey reduziert die vorausschauende Wartung in der Regel die Ausfallzeiten von Maschinen um 30 bis 50 % und erhöht deren Lebensdauer um 20 bis 40 %.
  3. Höhere Effizienz: Leider ist „verändere nichts, was funktioniert“ oft immer noch die Devise von Unternehmen, wenn es um die Priorisierung ihrer betrieblichen Anforderungen geht. Diese Einstellung kann dazu führen, dass ineffiziente Legacy-Prozesse weitergeführt werden, obwohl sie längst veraltet sind. Wenn ein betriebliches Netzwerk IoT-Geräte umfasst, sind die Daten, die diese sammeln und übertragen, völlig objektiv. Die Anwendung fortschrittlicher Analysen auf solche Daten führt zu kontinuierlichen Empfehlungen und Strategien für die Aktualisierung von Prozessen, die Optimierung von Aufgaben und die Steigerung der Effizienz.
  4. Intelligentere Bestandsführung: Zu Beginn des Jahres 2020 waren US-Unternehmen bereits einige Jahre lang politischen und handelspolitischen Unsicherheiten ausgesetzt. Für viele machte die Pandemie nur deutlich, wie anfällig und reaktiv ihre Bestandsführungssysteme geworden waren. Wenn sie mit einem IoT-Netzwerk verbunden sind, können Geräte wie (3-D-)Drucker die Abhängigkeit von externen Fertigungspartnern verringern und es Unternehmen ermöglichen, virtuelle Bestände vorzuhalten und die benötigten Produkte auf Abruf herzustellen.
  5. Mehr Sicherheit für die Arbeitskräfte: In jedem industriellen Umfeld besteht immer die Gefahr von Verletzungen oder starken Belastungen. Heute reduzieren viele Unternehmen dieses Risiko durch den Einsatz von IoT-Geräten für die Arbeitsplatzsicherheit. Diese können Warnungen über tragbare Geräte wie VR-Headsets ausgeben oder laufende Arbeitsplatzmuster überwachen, um Fabrik- und Lagerhallen sicherer und ergonomischer zu gestalten.
  6. Besserer Kundenservice: IIoT-Netzwerke verbinden mehr als nur die Geräte und Maschinen innerhalb eines Unternehmens – sie beziehen auch das Kundenerlebnis und den Input der Kunden ein. Diese Integration führt zu nahtloseren Einkaufserlebnissen, transparenterer und personalisierterer Logistik und einer besseren Fähigkeit, Kundenfeedback und ‑präferenzen in die Herstellung und Entwicklung neuer Produkte einfließen zu lassen. Eine sinnvolle Kundeninteraktion in Echtzeit sorgt für ein wettbewerbsfähigeres und widerstandsfähigeres Geschäftsmodell.

Im Jahr 2020 wurde vielen Unternehmen deutlich bewusst, wie wichtig Resilienz und Transparenz in ihrem gesamten Geschäftsnetzwerk sind. Die Unternehmen, die in der modernen Wirtschaft konkurrieren – und erfolgreich sind –, betrachten die digitale Transformation nicht mehr nur als „nettes Beiwerk“. Die erfolgreichsten Unternehmen von heute nutzen moderne digitale Lösungen wie IIoT als notwendige Werkzeuge für Erfolg und Wachstum.

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