Häufig werden die Begriffe Industrial Internet of Things sowie Industrie 4.0 synonym zu Internet of Things verwendet. Beide Begriffe sind jedoch Anwendungen von IoT im Bereich der Produktion und industriellen Prozessen mit spezifischen Anforderungen.

Definition Industrial Internet of Things (IIoT) und Industrie 4.0

Das Industrial Internet of Things (IIoT) nutzt Sensoren und Aktuatoren, um die industrielle Produktion mit moderner Informations- und Kommunikationstechnik zu verzahnen und zu optimieren. Als technische Grundlage nutzt das IIoT smarte Maschinen und Real-Time Analytics. 

Aus den von einzelnen Maschinen generierten, analysierten und zwischen Maschinen ausgetauschten Daten entsteht eine weitestgehend selbstorganisierte Produktion: Menschen, Maschinen, Anlagen, Logistik und Produkte kommunizieren und kooperieren direkt miteinander. Die Vernetzung ermöglicht es, eine ganze Wertschöpfungskette, bestehend aus mehreren Produktionsschritten digital abzubilden und zu optimieren. 

Dabei steht nicht nur die eigentliche Produktion, sondern der gesamte Lebenszyklus eines Produkts im Fokus: Von der Idee eines Produkts über die Entwicklung, Fertigung, Nutzung und Wartung bis zu Entsorgung und Recycling. Darüber hinaus fließen die Informationen in die Verbesserung bestehender Produkte und die Entwicklung neuer Produkte ein.

Besonders im deutschsprachigen Raum wird der Begriff Industrie 4.0 synonym verwendet. Er geht auf die deutsche Bundesregierung zurück und bezeichnet heute die Plattform Industrie 4.0, die 2013 von den Wirtschaftsverbänden BITKOM, VDMA und ZVEI als Umsetzungsinitiative gegründet wurde. 

Die Kernidee hinter IIoT und Industrie 4.0 ist, dass smarte Maschinen nicht nur besser und schneller in der Analyse von Echtzeitdaten sind, sondern ein hoher Automatisierungsgrad die Kommunikation notwendiger Informationen beschleunigt und somit wichtige Business-Entscheidungen effizienter und effektiver getroffen werden können. Unternehmen sind nun in der Lage, Ineffizienzen und Probleme eher zu erkennen und zu lösen. Das spart nicht nur Zeit und Geld, sondern bietet auch Anreize für Mitarbeiterbindung durch ganz neue Qualifikationen innerhalb des Unternehmens. Insbesondere im Fertigungsbereich steckt großes Potenzial für Qualitätsoptimierung, nachhaltige und grüne Produktion sowie Supply-Chain-Optimierung. Im industriellen Bereich stehen Prozesse wie Predictive Maintenance, verbesserter Kundenservice, Energiemanagement und Asset/Fleet Tracking im Fokus.

Unterschied zwischen IIoT und IoT

Das Internet of Things und das Industrial Internet of Things nutzen viele gleiche Technologien, wie beispielsweise Cloud-Plattformen, Sensoren, Connectivity, Machine-zu-Maschine-Kommunikation und Analytics. Dennoch werden beide Begriffe verschieden genutzt.

IoT-Applikationen verbinden Devices über verschiedene Branchen, wie z.B. Landwirtschaft, Consumer Products sowie Regierungen und Städte. Typische IoT-Devices sind verschiedenste Sensoren für Temperatur, Stromverbrauch, belegte Parkplätze, aber auch persönliche Geräte, wie Fitnessarmbänder. Evtl. verlorene oder nicht gemessene Daten erzeugen normalerweise keine Notfallsituationen.

IIoT-Applikationen hingegen verbinden Maschinen und Devices in Branchen wie Oil & Gas, Versorgern und Produktion. Systemfehler und Ausfallzeiten in meist kritischen IIoT-Umgebungen können riskante, teilweise lebensbedrohliche Situationen erzeugen. IIoT-Applikationen haben also Effizienzsteigerung und Erhöhung von Sicherheit als Ziel, während IoT-Applikationen eher auf Endnutzer fokussieren.

Wie funktioniert IIoT und Industrie 4.0

IIoT und Industrie 4.0 sind ein Netzwerk aus intelligenten Maschinen und Devices, die miteinander in Beziehung stehen und Daten sammeln, austauschen und analysieren. 

Jedes IIoT-Ökosystem besteht aus:

• Intelligenten Assets, die Informationen über sich selbst mithilfe von Sensoren sammeln, aufbereiten, kommunizieren und speichern sowie mithilfe von Aktuatoren Aktionen ausführen, die über empfangene Kommandos eintreffen
• Edge Devices, die Daten von verschiedenen Assets sammeln, aufbereiten und versenden
• Datenspeicherung im eigenen Rechenzentrum oder in der Cloud
• Analytics und Applikationen, die Rohdaten in fachliche Informationen aufbereiten
• Informationsempfängern (Menschen und Maschinen), wie z.B. Maschinenführer oder Algorithmen für Predictive Maintenance
• Vorhandenen Informationssystemen, z.B. ERP und MES, sowie aus
• Menschen und Geschäftsprozessen, die trotz aller Technisierung und Automatisierung eine tragende Rolle spielen und deren Akzeptanz von IIoT-Lösungen essenziell für einen erfolgreichen Roll-Out ist.

Typische Anwendungen und Vorteile für Unternehmen

Im Mittelpunkt der Anwendungen von IIoT und Industrie 4.0 steht die Automatisierung der Fertigungsindustrie. Vernetzte, intelligente Fabriken zeichnen sich durch hohe Flexibilität, Effizienz sowie einer hohen Qualität der Endprodukte aus, die aus der Anpassungsfähigkeit, Ressourcenoptimierung und Mensch-Maschine-Interaktion resultieren. Industrie 4.0-Projekte sind zudem durch die Nachfrage nach höherer Individualisierung und kundenspezifischen Produkten in der Fertigung getrieben. Die angestrebte Massenproduktion von Einzelstücken zielt auf die gleiche Effizienz in der Produktion ab, wie sie für traditionelle Massenfertigung erreicht wird.

Eines der häufigsten Stichworte für IIoT ist Predictive Maintenance: Echtzeitdaten von Geräten werden genutzt, um Defekte in Maschinen vorherzusagen. Fehler von einzelnen Teilen oder einer gesamten Maschine können behoben werden, bevor Fehlzeiten entstehen.

Ein weiterer typischer Anwendungsfall ist die Verbesserung des Kundendienstes, typischerweise eingebettet in einen kontinuierlichen Verbesserungsprozess. IIoT-Technologien helfen Servicetechnikern potenzielle Fehler im Equipment auf Basis von Daten zu erkennen, technische Fixes durchzuführen und Probleme zu beheben, bevor sie den Kunden negativ beeinflussen. Kundendienst geht also auch Hand in Hand mit Predictive Maintenance.

Asset und Fleet Management erlaubt es Lieferanten, Herstellern und Kunden die Lokationen, den Zustand sowie detaillierte Sensorinformationen von Geräten über die gesamte Wertschöpfungskette zu tracken. Sensoren erfassen die relevanten Daten, wie Vibrationen, Temperatur und Betriebsverhalten, die zu einer Reduktion der Produktivität führen kann. Das System sendet sofort Alerts zu Stakeholdern, falls ein Asset beschädigt wird oder das Risiko besteht beschädigt zu werden. Verantwortliche sind in der Lage sofort präventiv einzugreifen. Eine Flotte kann jedwede Art von Asset sein: Ein Fuhrpark, Gabelstapler, Computer-Hardware oder auch ausgelieferte Maschinen an Endkunden. 

Nicht zuletzt spielt die Kundenzufriedenheit und Kundenbindung eine entscheidende Rolle: Mithilfe vernetzter Produkte können Hersteller und Produktdesigner wichtige Informationen zur Nutzung sammeln und zukünftige IIoT Devices und kundenzentrierte Produkte erschaffen.

Verschiedenste Messgrößen können zur Erfolgsmessung herangezogen werden. Ganz oben steht neben der generellen Datenerfassung und überhaupt einen Überblick zur Produktion zu erhalten, die Overall Equipment Effectiveness (OEE). Weitere typische Kennzahlen sind die Erhöhung des Outputs, Reduktion von Energieverbrauch, Verlängerung der Produktlebensdauer (wie z.B. Batterien), Reduktion von Rüst-, Wartungs- und Ausfallzeiten, Verringerung der Wartungskosten, die Anzahl der remote erkannten und gelösten Zwischenfälle und nicht zuletzt auch die Mitarbeiterzufriedenheit, die sich z.B. durch Zusatzqualifikationen und qualitativen Aussagen zum Engagement messen lässt.

Umsetzungsvarianten

Das Konzept des Industrial Internet of Things und Industrie 4.0 stellt viele Unternehmen vor die Herausforderung Projekte zu starten und erfolgreich umzusetzen. Ebenso ist die Auswahl von Technologie für Connectivity & Ingest, Streaming & Routing, Datenbanken und Analytics von einer Menge verschiedener Anbieter geprägt.

Drei Varianten zur Umsetzung sind am Markt zu finden, auf die der Abschnitt Technologieauswahl näher eingeht:

• Cloud-Provider bieten eigenen IoT-Suiten an, die Connectivity, Analytics und Security beinhalten. Vorteile ergeben sich aus den komplett gemanagten Lösungen, es entsteht jedoch eine starke Bindung an den jeweiligen Cloud-Anbieter und die Komponenten entsprechen meist nicht zu 1:1 den Standards, wie z.B. MQTT oder Kafka, da sie zusätzliche Limitationen einführen. Ebenso handelt es sich um Cloud-only Angebote, die um Edge-Funktionalität erweitert wurden.
• Industrie-spezifische Plattformen, wie die Bosch IoT Suite oder Cumulocity IoT bieten ebenso komplette Suiten an, die in hybriden Modellen deployed werden können: In der Cloud des jeweiligen Anbieters, in der Public Cloud bzw. auch on-premise oder auf Edge-Devices.
• Individuell zusammengestellte Standardkomponenten bieten die größte Flexibilität: Standards können in ihrem vollen Funktionsumfang, beispielsweise MQTT 5.0 oder Kafka, ohne Einschränkungen zu nutzen. Das Zusammenspiel mit Cloud-Providern und Standard-Datenbanken, die auf allen Cloud-Providern verfügbar sind wie MongoDB, und Analytics-Systemen ist durch eine große Bandbreite an Konnektoren sichergestellt. Weitere Vorteile ergeben sich nicht nur aus der massiven Skalierbarkeit, sondern auch der Unabhängigkeit von Cloud-Anbietern und der damit einhergehenden Portabilität der Gesamtlösung.

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