Industrial Internet of Things

Die fünf Dont's bei IIoT-Projekten

| Autor / Redakteur: Lisa Marie Waschbusch / Andreas Donner

Das Industrial Internet of Things ist auf dem Weg in die Unternehmen. Doch gibt es dabei viel falsch zu machen. Experten haben nun die fünf größten Fehler aufgelistet.
Das Industrial Internet of Things ist auf dem Weg in die Unternehmen. Doch gibt es dabei viel falsch zu machen. Experten haben nun die fünf größten Fehler aufgelistet. (Bild: Pexels / CC0)

Vor nicht allzu langer Zeit standen viele Fachleute aus der Industrie dem Internet der Dinge noch skeptisch gegenüber. Mittlerweile allerdings sieht die Mehrheit das IIoT (Industrial Internet of Things) als wichtigen Zukunftsfaktor ihres Unternehmens. Experten aus der Branche haben nun die fünf größten Fehler bei IIoT-Projekten zusammengestellt.

Immer mehr Unternehmen wollen das IIoT in ihren Alltag integrieren. Doch das erweist sich oftmals schwieriger als gedacht: Das Internet of Things Institute hat deshalb einen Guide mit Einschätzungen von Experten aus der Branche erstellt, der zeigen soll, wie IIoT-Projekte sowohl zum Erfolg aber auch zum Misserfolg führen können. Wir haben für Sie die fünf Dont's beim Einsatz von IIoT zusammengefasst:

1. Zuerst eine IIoT-Plattform oder eine bestimmte Technologie auswählen

Obwohl es selbstverständlich erscheint, auf IIoT-Plattformen zu setzen, um eine Grundlage für IIoT-Projekte zu schaffen, sind die Plattformen selbst nicht in der Lage, spezifische Probleme zu lösen. „Sie sollten nicht damit anfangen, eine Plattform, einen Mobilfunkanbieter, einen Sensor, ein Modem und so weiter auszuwählen“, rät Steve Brumer, Partner bei 151 Advisors. „All diese Dinge spielen am Anfang keine Rolle.“ Viel wichtiger sei es herauszufinden, welches Problem mit dem Einsatz gelöst werden soll, einschließlich der Daten, die generiert werden sollen und was anschließend damit passieren soll."

2. Annehmen, KI und maschinelles Lernen seien magisch

Künstliche Intelligenz mag in vielen Hinsichten revolutionär erscheinen, dennoch ist es leicht zu unterschätzen, was nötig ist, um die optimalen Daten für ein bestimmtes Projekt zu generieren und KI- und maschinelle Lerntechnologien zu finden, die sinnvoll sind. „Bei vielen oder gar den meisten IoT-Analyse-Plattformen ist viel Aufwand nötig, um die Daten aufzubereiten, Datenströme zu kombinieren, Modelle zu konstruieren und zu validieren, die Ergebnisse zu bewerten und die resultierenden Modelle zu prozeduralisieren“, sagt Rick Bullotta, geschäftsführender Gesellschafter von Next Big Thing LLC.

3. IIoT mit traditionellen IT-Projekten verwechseln

IIoT-Projekte werden häufig als typische IT-Projekte behandelt, doch in Wirklichkeit haben sie viel höhere Anforderungen. „Im Falle von IIoT haben Sie es oft mit ressourcenbeschränkten Geräten zu tun, egal ob es sich dabei um Computer, Speicher oder Bandbreite handelt“, sagt Dave McCarthy, Senior Director of Products bei Bsquare. „Das erfordert, dass Sie die Lösung anders gestalten. Zudem ist der Umfang von IIoT viel größer und erfordert oft eine Kombination von Gateway- und Edge-Geräten.“

4. Annehmen, dass es immer Menschen sind, die anfallende Aufgaben übernehmen

Automatisierung mag in Produktionsumgebungen alltäglich sein, aber der Gedanke, automatisierte Verfahren für das IIoT-Gerätemanagement, die Netzwerkadministration und die Sicherheitsorchestrierung einzurichten, ist weitaus weniger verbreitet. Für industrielle IoT-Projekte ist eine Automatisierung erforderlich, die sowohl die Entstehungsphase eines Projektes, als auch groß angelegte Implementierungen mit einschließt. Technologien wie softwarebasierte Vernetzung und auf maschinelles Lernen ausgerichtete Prozesse, sowie Cybersicherheit werden künftig eine Notwendigkeit für ausgereifte IIoT-Implementierungen sein. Eines der größten Versprechen von IIoT ist die Sammlung von Betriebsdaten, die es Industrieunternehmen ermöglichen, diese für neue Geschäftsmodelle zu nutzen. Deshalb: „Wenn man ein Problem auf Daten reduziert, übertrifft die Maschine den Menschen“, so Microsoft-Ingenieur James A. Whittaker auf der letzten IoT Veranstaltung in San Francisco. - Sehen Sie es als Chance!

5. Die Herausforderungen der Skalierung von IIoT-Projekten ignorieren

„Was im Testbetrieb funktioniert hat, kann zu einer unkontrollierbaren Katastrophe werden, wenn plötzlich 10, 100 oder 1.000.000 mal so viele Geräte ins Spiel kommen“, sagt Bullotta. Daher sei es wichtig, die Skalierung frühzeitig in Betracht zu ziehen. „Dazu gehört nicht nur die „technische Skalierung“ (Softwaredesign und IT-Architektur), sondern auch die „Personen-Skalierung“ (Installation und Konfiguration der Ressourcen, Betrieb und Wartung) und die „Prozess-Skalierung“ (Gerätemanagement, Software-Updates, Kundensupport, etc.).“

Dieser Beitrag stammt von unserer Schwesterpublikation Industry of Things.

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