Internet of Things,Big Data,Automatisierung,Datenschutz

Integration, Automatisierung, Technologie, Big Data und Datenschutz - diese Themen gilt es bei der Umsetzung von IoT-Szenarien zu meistern. - Bild: Fotolia/iconimage

Das Verständnis für IoT-Prozesse ist in der Industrie zweifellos angekommen – nicht nur in der diskreten Fertigung. Ob bei der Optimierung von Fertigungs-, Logistik-, Kundenservice- oder Produktentwicklungsprozessen – gängige Abläufe werden allerdings erst bei einem Teil der Fertiger bereits effizient umgesetzt.

Die Entwicklung neuer Geschäftsmodelle ist dabei unausweichlich und kann aus verschiedenen Blickwinkeln betrachtet werden. Zum einen kann dabei die Optimierung bestehender Prozesse im Vordergrund stehen, zum anderen kann der Fokus eher auf digitale Produkte und Services gelegt werden. Vorher gibt es jedoch noch einige Herausforderungen zu bewältigen.

Vertikale Integration

Für die vertikale Integration besteht die Herausforderung darin, die Daten von Sensoren im Feld zu erfassen und anschließend über Edge-Komponenten in Anwendungssysteme wie MES oder ERP zu überführen. Hier geht es also um das Erfassen von Daten für oder bei digitalisierten Leistungen (intern und extern) und digitalisierten Produkten sowie um die Übertragung der Daten in Backend-Systeme.

Horizontale Vernetzung

In der horizontalen Vernetzung ist es vor allem die umfassende Integration aller Beteiligten der Supply Chain, die neue Ideen benötigt. Denn der Ursprung der steigenden Flexibilitäts- und Transparenzanforderungen liegt in der seitens des Marktes zunehmend geforderten Produktindividualisierung. Aus der traditionellen Anordnung der Supply Chain wird zunehmend ein integriertes Wertschöpfungsketten-Ökosystem.

Für die Umsetzung der Losgröße 1 sind Kunden aber nicht bereit höhere Lieferzeiten in Kauf zu nehmen, im Gegenteil, es muss trotz Personalisierung immer noch schneller gehen. Ein wesentlicher Aspekt um dabei mithalten zu können oder sogar marktführend zu sein, ist Transparenz in Echtzeit, die eine durchgängige Integration und mehr Interaktion zwischen allen Beteiligten benötigt.

Automatisierung

Aber auch die zunehmende Automatisierung von Prozessschritten durch Informationssysteme und Kommunikationstechnologien stellen eine Herausforderung dar. Es müssen komplexe Regelwerke geschaffen werden, weil unterschiedliche Systeme miteinander kommunizieren müssen und auch die Integration von Soft- und Hardware muss berücksichtigt werden.

Gleichzeitig ergibt sich aus der zunehmenden Automatisierung die Chance, dass bei Mitarbeitern die Entscheidungs- und Gestaltungskompetenzen in Zukunft wesentlich stärker gefordert sein werden und damit eine Verschiebung der Aufgaben entstehen kann.

Innovative Technologien

Digitalisierung
Die sechs großen Herausforfderungen der Digitalisierung - Bild: SAP

Im Rahmen von IoT gibt es unzählige innovative Technologien, die zur Unterstützung von Prozessen herangezogen werden können. Für Unternehmen besteht die Herausforderung darin, sich zunächst einen Überblick über diese Technologien zu verschaffen, um herausfiltern zu können, welche technologische Unterstützung betriebswirtschaftlich sinnvoll und rentabel ist.

Die itelligence AG hat beispielsweise für den Einsatz von IoT-Technologien ein Szenario für Servicetechniker mit der Microsoft HoloLens in Verbindung mit SAP Cloud Platform entwickelt. Bei diesem Szenario erhält der Mitarbeiter virtuelle Einblendungen in einer Brille, um einen Serviceprozess an Produkten oder Maschinen beidhändig und angeleitet durch Augmented Reality Assistenten durchführen zu können.

Big Data

Der Einsatz innovativer Technologien bringt immer mehr Daten hervor. Big Data steht daher für bisher ungekannte Datenmengen, die aus verschiedenen IoT-Technologien entstehen. Die Qualität der Daten spielt dabei eine entscheidende Rolle. Vollständig, fehlerfrei und nicht redundant müssen die Daten sein, um aus den riesigen Mengen die richtigen Schlüsse zu ziehen.

Bisher gibt es jedoch noch keine Standards oder einheitliche Datenformate. Da die Daten zwar in einem System ausgewertet, aber aus mehreren Systemen stammen und zunächst vereinheitlicht, vor- und aufbereitet werden müssen, werden Datenanalysen zusätzlich erschwert. Außerdem sollten Unternehmen darauf gefasst sein, dass sich auch Dritte für ihre Daten und die daraus gewonnenen Informationen interessieren.

Digitaler Datenschutz

IT-Security,Datenschutz
Das IoT stellt durch die Anzahl der möglicherweise betroffenen Devices, deren Distribution und Zugänglichkeit sowie den notwendigen Reaktionszeiten völlig andere Anforderungen an die IT-Security. - Bild: Pixabay

Digitaler Datenschutz wird dabei zunehmend wichtiger, denn das IoT stellt durch die Anzahl der möglicherweise betroffenen Devices, deren Distribution und Zugänglichkeit sowie den notwendigen Reaktionszeiten völlig andere Anforderungen an die IT-Security. Dieses Thema muss in die ganzheitliche Unternehmensstrategie sinnvoll eingebettet werden. Denn während Daten in ERP-Systemen über Berechtigungen geschützt sind, ist für Daten aus Middleware bisher kein einheitlicher Schutz definiert.

Im IoT-Zeitalter findet der Informationsaustausch jedoch vermehrt über öffentliche Netze (Internet, GPRS oder UMTS) statt und unerlaubte Zugriffe häufen sich. Dabei sind die Ansprüche an den Datentransfer von Unternehmen oft widersprüchlich: aus Sicherheitsgründen möchten Unternehmen ihre Daten nicht herausgeben, um jedoch Analysen (Predictive) durchzuführen, sind vollständige Datensätze notwendig. Dieses Dilemma kann über unterschiedliche Ansätze geregelt werden, wie zum Beispiel über eine teilweise oder aggregierte Datenweitergabe sowie über eine Weitergabe in bestimmten Zeitintervallen.

Ausblick

Fakt heute ist, dass viele Unternehmen in der diskreten Fertigung in Deutschland schon gut aufgestellt sind, aber an der Vernetzung fehlt es noch: Die Firmen nutzen standardisierte, teils automatisierte und teils digitalisierte Prozesse. Datenströme werden mit Big Data-Systemen noch viel zu wenig ausgewertet und zur Prozessoptimierung genutzt.

Eine konsequent vernetzte Fertigung verändert zudem jedes produzierende Unternehmen, denn diese Vernetzung ermöglicht neue Produkte und Dienstleistungen. Die Unternehmen müssen eine Doppelstrategie fahren. Auf der einen Seite die Modernisierung der Prozesse durch IoT. Auf der anderen Seite neue Geschäftsmodelle auf Basis digitalisierte Produkte und Services.

Doch bei aller Begeisterung für die Chancen, die Industrie 4.0, IoT und Smart Factory den Unternehmen bieten – alle Erweiterungen eines bestehenden IT-Systems und neue Lösungen sollten dann aber auch den nachvollziehbaren wirtschaftlichen Nutzen mitsichbringen. Sie sollten zudem skalierbar und nachhaltig sein, präzise angepasst auf die Unternehmensbranche, hohe Sicherheitsstandards bieten und beherrschbar bleiben – sowohl in der Investition als auch in der alltäglichen Anwendung im Fertigungsalltag.

Der Autor Hans Rauwolf ist seit mehr als 19 Jahren im SAP-Geschäft tätig. Er ist Leiter Geschäftsfeld Industrie 4.0/IoT bei der itelligence AG. Dabei beschäftigt er sich mit Go-to-Market-Strategien, Geschäftsentwicklung, Prozessoptimierung, Vertriebs- und Lieferprozesse, Entwicklung von itelligence IoT Lösungen sowie der strategischen Beratung.