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IoT in der Industrie: Drei Lehren für den Erfolg des IIoT

Erkenntnisse aus der Analyse großer Datenmengen, Vorteile in diversen Einsatzszenarien und präzise Ziele – das IoT bietet in der industriellen Produktion viele Chancen.

Firmen aus der industriellen Fertigung bewegen sich in einem sehr wettbewerbsintensiven und preissensitiven Markt. Jede Maschine, jede Produktionslinie und jeder Mitarbeiter muss dazu beitragen, optimale Erträge, hohe Effizienz im Betrieb und Kostenkontrolle zu erreichen. Es ist dieses gnadenlose Umfeld, das hinter der rasanten Entwicklung der Branche hin zur digitalen Transformation steht, einer Schlüsselkomponente der vierten industriellen Revolution (oder Industrie 4.0).

Einer der wichtigsten Hebel, mit der die Hersteller ihre Produktion modernisieren können, ist die vollständige Nutzung ihrer Daten. Die Messlatte liegt hier jedoch sehr hoch, da die Datensätze in der Industrie so umfangreich und komplex sind, dass sie sich der menschlichen Analyse entziehen und Unternehmen dazu zwingen, einen anderen Weg zu finden. Und nur drei Prozent der Unternehmen verfügen über die richtigen Tools, um ihre Daten richtig zu nutzen und die betriebliche Effizienz zu steigern.

Eine steigende Zahl von Unternehmen setzt in der industriellen Produktion aber mittlerweile auf das Internet of Things (IoT) und IoT-Produkte sowie -Services. Häufig wird dafür auch der Name Industrial Internet of Things (IIoT) verwendet. Ziel ist es, die Echtzeit-, historischen und anderen Systemdaten in aussagekräftiges Geschäftswissen umzuwandeln, um die Produktionsleistung zu steigern, die Effizienz zu verbessern und wettbewerbsfähig zu bleiben.

Diese Firmen sind als Pioniere auf dem Weg zu einem modernen, datengesteuerten Unternehmen. Dabei gibt es drei wichtige Dinge zu betrachten:

1. Das Daten-Dilemma existiert

Die Firmen der produzierenden Industrie erfassen jährlich schätzungsweise zwei Exabyte an Betriebsdaten. Diese Informationen stammen von Sensoren, die in Motoren, Fördersystemen, 5-Achsen-Maschinen und anderen physischen Anlagen in den Fabriken stecken. Weitere Quellen sind historische Daten zum Betrieb zusätzlich zu den Daten einiger anderer verwandter Systeme, wie zum Beispiel speicherprogrammierbaren Steuerungen (SPS) auf Linienebene, Mensch-Maschine-Schnittstellen und ERP-Systemen.

In der nächsten Phase der Fabrikautomation ist mit einem exponentiellen Wachstum dieser Datenmengen zu rechnen. Tatsächlich tauchen in der modernen Fabrik bereits neue Formen der Digitaltechnik auf, darunter Touch-Schnittstellen und Augmented-Reality-Systeme.

Die Menge dieser Daten ist so umfangreich, dass Menschen damit überfordert sind. Daher ist das IIoT notwendig, um zeitnahe, intelligente und datenbasierte Entscheidungen zu treffen. Fortschrittliche Cloud-basierte Datenanalyse, maschinelles Lernen und Predictive Analytics helfen dabei, aus diesen Betriebsdaten wertvolle Erkenntnisse für bessere Geschäftsprozesse zu ziehen.

2. Der ROI ist nicht weit entfernt

Die Streaming- und gespeicherten Daten eines Unternehmens werden nach entsprechender Analyse und den richtigen Schlussfolgerungen zu wichtigen Ressourcen, mit denen Firmen ihre Produktion verbessern, Kosten sparen und ihre Ressourcen intelligenter verteilen können.

Hersteller können die IIoT-basierte Datenanalyse beispielsweise folgendermaßen nutzen:

  • Wartungspläne, die auf dem tatsächlichen Zustand oder Status von Maschinen basieren. Damit können Firmen den ungeplanten Stillstand von Anlagen reduzieren, Wartungskosten besser verwalten, die Produktion optimieren und die Lebensdauer der Anlagen verlängern.
  • Regelbasierte Automatisierung und Zugriff aus der Ferne, um den Ertrag zu maximieren und gleichzeitig die Qualität zu erhalten, die Lebensdauer der Geräte zu verlängern und die Compliance zu wahren.
  • Firmen automatisieren und vernetzen jeden Winkel der Fabrikhalle, um Prozesse und Materialfluss für präzisere Planung, Just-in-time-Fertigung und Arbeitssicherheit zu optimieren.
  • Autonomere Maschinen wie fahrerlose Transportsysteme und Roboter reduzieren den Arbeitsaufwand für IT- und Produktions-Experten sowie Ingenieure.
  • Durch die Identifizierung der wichtigsten Faktoren für die Leistung der Produktion und Workflows können Firmen die notwendigen Maßnahmen ergreifen, um diese kontinuierlich zu verbessern.

Diese Beispiele stellen nicht die einzigen IIoT-Anwendungen dar, mit denen Firmen ihre finanziellen Ergebnisse deutlich verbessern können. Eine Studie (PDF) von Price Waterhouse Coopers unter Industriefirmen zeigt beispielsweise, dass zehn Prozent aller Unternehmen, die ihre Fabriken digitalisieren, und 27 Prozent der First Mover, die dies tun, parallel einen um mehr als 30 Prozent höheren Umsatz erzielen werden.

3. Präzise Ziele als Schlüssel zum Erfolg

Wichtig: Die Hersteller dürfen nicht blind in die schöne neue, digitale Welt investieren, sondern müssen strategisch vorgehen, um den größtmöglichen Nutzen aus ihren Investitionen zu erzielen.

Eine Studie (registrierungspflichtig) von Bsquare ergab, dass die Logistik (95 Prozent) – auch die in der Fabrikhalle – die häufigste Herausforderung für Hersteller darstellt, die derzeit das IIoT einsetzen. Als nächste wichtige Herausforderungen folgen die Gesundheit der Maschinen (82 Prozent) und die Betriebskosten (34 Prozent).

Unabhängig vom Ziel ihres Einsatzes wurden IIoT-Systeme zu einer Art Geheimwaffe in einer Fabrik, um das gesamte Daten-Repository jetzt und in Zukunft zu aggregieren und zu analysieren. Durch die Erschließung bisher unbekannter Erkenntnisse zum Betrieb ihrer Maschinen und Anlagen werden Unternehmen in der Lage sein, ihren Ausstoß zu erhöhen, die Kosten zu managen und die Produktivität zu steigern. Damit sind sie Teil der prestigeträchtigen Gruppe der Industrie 4.0-Unternehmen.

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Artikel wurde zuletzt im September 2018 aktualisiert

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