Der Begriff Internet of Things wurde etwa um die Jahrtausendwende geprägt. Der nachfolgende Hype ab dem Jahr 2010 wurde maßgeblich durch Whitepaper von Cisco, Ericsson, IBM und weiteren angefeuert. Die Paper postulierten u.a., dass bis zum Jahr 2020 ca. 50 Milliarden Geräte mit dem Internet verbunden sein werden. Die Idee hinter dem Begriff ist nicht neu und war bereits vorher als Maschine-zu-Maschine (M2M), Telematik oder Telemetrie bekannt. 

Aktuelle Studien, wie der Visual Network Index (VNI) Forecast von Cisco gehen derzeit (im Jahr 2020) von etwa 11 Milliarden Devices mit einer jährlichen Wachstumsrate von ca. 19 % aus. Somit war die Schätzung von 50 Milliarden Geräten nicht falsch, lediglich die Zeitspanne war zu optimistisch – 2030 könnte eine präzisere Schätzung sein.

Dennoch gibt es einen sehr großen Unterschied heute, 2020, im Vergleich zum Jahr 2010: Das Internet of Things wurde in seinen verschiedenen Ausprägungen von vielen Firmen als Wettbewerbsvorteil erkannt. Wenn wir es schaffen, neue Entwicklungen im Bereich Artificial Intelligence sowie Echtzeitkommunikation zwischen Devices sinnvoll einzusetzen – so wie es durch erfolgreiche Unternehmen bereits geschieht und uns auch nicht durch Hypes zu mehr Bandbreite und schnelleren Verbindungen mittels innovativen Netzwerktechnologien wie 5G ablenken lassen. Dann steht einem breiten Erfolgszug des Internets der Dinge nichts im Wege.

Die Entwicklungen der letzten Jahre zeigen einen klaren Trend hinsichtlich Standards für Connectivity von Devices, zur Kalkulation von Business Cases für gewinnbringende Geschäftsmodelle sowie der Optimierung von Prozessen oder ganzen Geschäftsmodellen. Daher ist es entscheidend, sich jetzt mit dem Thema IoT auseinanderzusetzen um von möglichen Netzwerk- und Plattform-Effekten zu profitieren. Um eine einheitliche Diskussionsgrundlage zu liefern, bedarf es einer möglichst eindeutigen Definition des Begriffs.

Technische Definition Internet of Things:

Das über das Internet verbundene Netzwerk aus miteinander verknüpften Geräten bezeichnet man gemeinhin als Internet of Things. Die einzelnen Geräte sind dabei über Unique-Identifiers (UIDs) eindeutig identifizierbar. Dabei ist es wichtig zu vermerken, dass es möglich ist Geräte vollkommen unterschiedlicher Natur miteinander zu connecten. Die über dieses Netzwerk zusammen gehörenden Geräte können sich im Rahmen dieses Systems ohne menschliches Zutun miteinander austauschen und interagieren. Es besteht also keine Notwendigkeit für Human-to-Human oder Human-to-Computer Interaktion. Vielmehr können Maschinen basierend auf (Sensor-) Daten selbstständig “Entscheidungen” treffen und auf Grundlage der gesammelten und ausgetauschten Daten agieren. Wohingegen Business-User und Produkt-Entwicklungsteams tiefe Einblicke in die Nutzung der Produkte erhalten können.

Daher umfasst das Internet der Dinge im allgemeinen Sprachgebrauch auch die Themen: Real-Time Analytics, Machine Learning, Sensoren im Allgemeinen und Embedded Systems. Der Hintergrund dafür liegt an der zunehmenden Konvergenz dieser Ideen. So entsteht der Mehrwert für ein Unternehmen nicht alleine in der Kommunikation zwischen Maschinen, sondern vor allem auch durch die Analyse der gesammelten Daten.

Durch die vielen unterschiedlichen Geräte, die zum Einsatz kommen können, ist die Datenhaltung im IoT Kontext eine besondere Herausforderung. So hat die Managementberatung McKinsey die Fähigkeit, Daten aus unterschiedlichen Quellen harmonisieren, zusammenzuführen und zu analysieren als den relevantesten Treiber für ein erfolgreiches und skalierbares IoT Projekt identifiziert (McKinsey). Besondere Herausforderung ist dabei, dass diese Daten nie dafür ausgelegt worden sind, miteinander in Beziehung gesetzt zu werden.

Um dieser gestiegenen Anforderungen an die Datenhaltung gerecht zu werden, müssen Unternehmen oftmals neue Wege einschlagen, da viele der Traditionellen Technologien durch starre Schemata und monolithische Architekturen an ihre Grenzen geraten.

Eine generische IoT Architektur sieht beispielhaft wie folgt aus:

Dabei kommen Technologien aus unterschiedlichen Bereichen zum Einsatz. Insbesondere verteilte, globale Systeme die für eine bestmögliche Abdeckung auf allen Clouds funktionieren, wie MongoDB, eine verteilte Datenbanklösung in Kombination mit mobilen Datenbanken für offline first, Realm, spielen hier ihre Stärken vollumfänglich aus.

Nicht Technische Definition Internet of Things:

Wenn Sie diesen Beitrag auf einem Handy, Tablet oder Ihrem Laptop lesen, dann sind sie vermutlich gerade Teil das Internet der Dinge. Alle der genannten Geräte sind permanent mit dem Internet verbunden und teilen darüber im Hintergrund beispielsweise Nutzungsinformationen einer Webseite, den aktuellen “Gesundheitszustand” Ihres Gerätes, Ihr Bewegungsprofil oder Fehler-Reports von Software aus. Dieser sehr einfache Anwendungsfall beschreibt sehr gut, wofür die Idee des Internet of Things steht. Alle Geräte die wir benutzen, ganz egal, ob in der Industrie oder Haushaltsgeräte, werden mit dem Internet Verbunden und können sich darüber austauschen. Der Mehrwert davon ist, dass Produkte verbessert oder Tätigkeiten wie das Staubsaugen automatisiert werden können. Durch die Kombination mit Software die über die Cloud, also über das Internet läuft und somit jederzeit auf dem neuesten Stand ist, also Updates und neue Funktionen immer sofort verfügbar sind, wird das Nutzererlebnis optimiert. Durch die gesammelten Daten, kann sowohl die Software, als auch das zum Einsatz kommende Gerät optimiert werden. Dies führt zu Produkten, die auf der einen Seite effizienter arbeiten und auf der anderen Seite zu einem besseren Nutzererlebnis führen.

Typische Beispiele für IoT:

Die vielen unterschiedlichen “Gesichter” mit denen IoT sich in unserem Leben zeigt, wurden von IHS in einer Grafik umfassend abgebildet:

Diese Umfassen für IoT:

• Connected & Smart Home
  • Intelligente Thermostate
  • Intelligente Beleuchtungssysteme
  • Sicherheitssysteme wie Türkameras
  • Smartspeaker z.B. Google Home, Alexa
• Personal IoT
  • Smart Watches
  • Fitbits
  • Implants
• Smart Agriculture
  • Dronen
  • Smart Harvesters
  • Connected Cow
• Connected Car
  • Self-Driving Cars
  • Predictive Maintenance
• Commercial Transport & Smart Logistic
  • Asset Tracking & Management
  • Supply Chain Transparency & Optimization
• Medical IoT
  • Remote Patient Monitoring
  • Hospital Operations Management
  • Glucose / Insulin Monitoring
• Intelligent Retail
  • Smart Shopping Carts
  • Supply Chain Management
• Industrial IoT (IIoT)
  • Robotics & Manufacturing Automation
  • Predictive Maintenance
  • Use collected data for product development and improvement
  • Operational process optimization
• Smart Energy Management
  • Smart grid
  • Downtime Reduction
  • Predictive Maintenance
• Smart Cities
  • Smart traffic lights
  • Smart parking lot management
  • Public transportation route optimization
  • Garbage collection process optimization
• Smart Buildings
  • Smart speakers
  • Connected lighting
  • Vacuum robot & others (mown robot, curtains)

Weitere Anwendungsfälle und detailierte Case-Studies finden Sie hier verlinkt: IoT Hub.

Neben dem Begriff IoT gibt es noch weitere Unterscheidungen wie zum Beispiel das Industrial Internet Of Things (IIoT). Mehr zum IIoT finden Sie hier: https://julianstorz.de/definition-industrial-internet-of-things-iiot-und-industrie-4-0/

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