Definition Was ist Industrial Internet of Things (IIoT)?

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Das Industrial Internet of Things (IIoT) ist eine Unterkategorie des Internet of Things (IoT). Es stellt die industrielle Ausprägung des Internets der Dinge dar. Das Hauptaugenmerk des IIoT liegt nicht auf anwender- und verbraucherorientierten Konzepten, sondern auf Anwendungen im industriellen Umfeld. Eine zentrale Rolle spielen vernetzte Sensoren, deren Daten die Grundlage zur automatisierten Steuerung industrieller Anlagen, Maschinen und Prozesse bilden.

Die Abkürzung für Industrial Internet of Things lautet IIoT. Das IIoT ist die industrielle Ausprägung des Internets der Dinge (IoT, Internet of Things). Es stellt nicht anwender- oder verbraucherorientierte Konzepte in den Mittelpunkt, sondern konzentriert sich auf Anwendungen und Prozesse im industriellen und produzierenden Umfeld. Das IIoT ist eine Schlüsseltechnologie der digitalen Transformation und der Industrie 4.0. Es verfolgt die Zielsetzung, durch Vernetzung und Automatisierung für eine höhere Produktivität, mehr Effizienz, schnellere Prozesse und niedrigere Kosten in der Industrie und in industriellen Prozessen zu sorgen. Darüber hinaus sollen mit dem Industrial Internet of Things neue Geschäftsmodelle und Geschäftschancen realisierbar werden. Unternehmen versprechen sich positive Auswirkungen auf Wettbewerbsfähigkeit, Wachstum und Zukunftsfähigkeit.

Zur Anwendung kommt das Industrial Internet of Things in vielen verschiedenen Bereichen und industriellen Branchen. Beispielsweise wird das IIoT in produzierenden Betrieben, in der Agrarindustrie, im Automotive-Umfeld, in der Öl- und Gasindustrie, in der Elektronikindustrie, in Logistikunternehmen oder bei Energieversorgern eingesetzt. Eine zentrale Rolle spielen vernetzte Sensoren, deren Daten die Grundlage für automatisierte Steuerungen und intelligente Prozesse der industriellen Anlagen und Maschinen bilden.

Smarte Maschinen sollen schneller, genauer, effizienter und günstiger als der Mensch und manuell gesteuerte Prozesse arbeiten. Angewandte Technologien des Industrial Internet of Things sind die mobile und kabelgebundene Vernetzung, Big Data, Cyber-physische Systeme (CPS), Cloud Computing, Edge Computing, Künstliche Intelligenz (KI) und Maschinelles Lernen (ML).

Die Zielsetzungen des Industrial Internet of Things

Typische Zielsetzungen des Industrial Internet of Things sind:

• Entwicklung und Produktion physischer Produkte auf Basis rein digitaler Informationen

• höhere Effizienz und Geschwindigkeit in der Produktion und im Transport; effizientere Supply-Chain-Prozesse; höhere Produktivität

• flexible Anpassung von Produktionsprozessen in Echtzeit

• Produktion von individualisierten Produkten mit Prozessen der Großserienfertigung

• Predictive Maintenance der eingesetzten Maschinen und Anlagen

• höhere Verfügbarkeit der Produktionsprozesse

• höhere Sicherheit für Mensch und Maschinen

• Kosten- und Energieeinsparungen

• höhere Kundenzufriedenheit

• Realisierung neuer datengetriebener Geschäftsmodelle und Erschließen neuer Geschäftsfelder

Architektur und eingesetzte Technologien des Industrial Internet of Things

Die Architektur des Industrial Internet of Things lässt ich in einem modularen, hierarchisch angeordneten Schichtenmodell beschreiben. Die einzelnen Schichten dieses Modells sind die Geräteschicht, die Netzwerkschicht, die Serviceschicht und die Contentschicht.

In der Geräteschicht sind die physischen Geräte mit ihrer Hardware angesiedelt. Die Netzwerkschicht vernetzt die Geräte drahtlos oder kabelgebunden mit Netzwerktechnologien und Protokollen wie WiFi, Mobilfunk, Bluetooth, LoRa, IP und anderen. In der Serviceschicht werden die gelieferten Daten von den Anwendungen verarbeitet. Sie übertragen die Ergebnisse an die Contentschicht oder generieren Befehle für Aktoren der Geräteschicht. Die Contentschicht bildet die Schnittstelle zum Anwender und ermöglicht die Interaktion oder den Informationsaustausch.

Typische Technologien, die im Internet of Things zum Einsatz kommen, sind die mobile und kabelgebundene Vernetzung, Machine-to-Machine-Kommunikation, Big Data, Cyber-physische Systeme (CPS), Cloud Computing, Edge Computing, Künstliche Intelligenz (KI) und Maschinelles Lernen (ML).

Cyber-physische Systeme bestehen aus mechanischen Komponenten, Software und moderner Kommunikatons- und Informationstechnik. Die Komponenten sind vernetzt und steuern, regeln und überwachen komplexe Infrastrukturen. Der Austausch der Informationen ist in Echtzeit drahtlos oder kabelgebunden möglich.

Edge Computing ist eine Variante des Cloud Computings, die die Intelligenz und die Verarbeitung der Daten an den Rand des Netzwerks und in Endgeräte verlagert. Die Verlagerung reduziert die Notwendigkeit der Übertragung von Daten an zentrale Cloud-Rechenzentren und macht Anwendungen echtzeitfähig.

Big-Data-Anwendungen ermöglichen die Verarbeitung riesiger Datenmengen. KI und ML sorgen für intelligente Systeme und Prozesse, die selbständig lernen, sich optimieren und eigenständig auf Veränderungen reagieren, ohne dass Anpassungen an der Software oder am Programmcode vorgenommen werden müssen.

Herausforderungen und kritische Aspekte des Industrial Internet of Things

Das Industrial Internet of Things bringt einige kritische Aspekte mit sich und hat zahlreiche Herausforderungen zu bewältigen. Durch den massiven Einsatz von Informations- und Kommunikationstechnik und die Verschmelzung mit operativen Technologien (Operational Technology), auch als IT/OT-Konvergenz bezeichnet, steigt die Wahrscheinlichkeit für Sicherheitslücken. Das Risiko für die Anfälligkeit gegenüber Cyberangriffen steigt.

Sind Kritische Infrastrukturen (KRITIS) davon betroffen, kann dies mit erheblichen Auswirkungen verbunden sein. Vernetzte Komponenten und sensible Daten müssen vor externen Bedrohungen zuverlässig geschützt werden. Die Absicherung der Systeme und die Verwaltung vieler verschiedener Geräte und Komponenten kann mit hohem personellen und zeitlichen Aufwand verbunden sein. Darüber hinaus ist sicherzustellen, dass Sicherheitspatches über die komplette Betriebszeit der Anlagen und Maschinen zur Verfügung gestellt werden. Mangelnde Kompatibilität der Geräte und der IIoT-Technologien führt unter Umständen zu Abhängigkeiten zu bestimmten Anbietern oder Herstellern.

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