SAS Whitepaper IoT

Das Internet of Things (IoT) hat den Sprung aus der Nische geschafft und löst inzwischen Big Data als Hype ab. Experten erwarten, dass es bis 2020 den Mainstream-Status erreicht hat. - Bild: iStockphoto/oporkka

Inwieweit IoT-Daten hierzulande schon ausgewertet werden, darüber gibt die Studie "Wettbewerbsfaktor Analytics im Internet der Dinge" Aufschluss, die die Universität Potsdam in Zusammenarbeit mit dem Softwarehersteller SAS durchgeführt hat. Eine Mehrheit der deutschen Unternehmen ist noch nicht bereit für das Internet of Things (IoT), so ein Ergebnis. Weniger als die Hälfte der befragten Unternehmen (43,5 Prozent) setzt sich bisher aktiv mit dem Thema auseinander.

IoT-Vorreiter Fertigung

Ein Vorreiter in Sachen IoT ist dagegen die fertigende Industrie. Immerhin wird in der diskreten Fertigung das Thema – entgegen des in der Studie aufgezeigten übergreifenden Trends – schon bei der Hälfte der befragten Unternehmen diskutiert. Die Fertigung hat auch einen wesentlichen Anteil an Projekten zur Effizienzsteigerung, die im IoT-Umfeld am weitesten fortgeschritten sind: Bei 15 Prozent der befragten Unternehmen sind diese bereits in bestehende Prozesse integriert.

Und das ist gut so. Denn IoT schafft neue Geschäftsmodelle und Umsatzchancen. Beispielsweise ergeben sich innovative Anwendungen im Service-Bereich, unter anderem in der Wartung. Die Analyse von Sensordaten kann dazu genutzt werden, um mögliche Ausfälle von Maschinen, Anlagen und Systemen vorherzusagen und somit den Wartungsservice zu optimieren. So können beispielsweise Ersatzteile einer Maschine, die im Sinne der prädiktiven Wartung zu wechseln sind, analysiert werden. Aus den Daten, was defekt war (oder womöglich nicht defekt war), lassen sich Muster ablesen und letztlich Maßnahmen für die Zukunft ergreifen. Der Servicetechniker kann gleich die Teile mitnehmen, die am häufigsten für einen Stillstand des Systems verantwortlich sind und/oder diese als Erstes auswechseln (bevor er andere Teile austauscht). Mit der Auswertung dieser evidenzbasierten Daten haben alle Beteiligten – vom Mitarbeiter im Service-Center über den Ingenieur vor Ort bis hin zum Service Manager – alle erforderlichen Informationen, um den Prozess zu optimieren. Neben einem besseren Service für den Kunden ergeben sich weniger Kosten für den Anbieter, da das Auswechseln von Ersatzteilen oftmals Bestandteil des Wartungsvertrags ist.

IoT erfordert Operationalisierung von Analytics

Erst die Integration in Geschäftsprozesse realisiert jedoch den Nutzen der IoT-Datenanalyse. Denn analytische Fragestellungen sind komplex. Um beispielsweise den möglichen Ausfall einer Fräsmaschine auf Basis eines validen Prognosemodells vorherzusagen, müssen verschiedenste Parameter wie Produkttyp, Einsatzort oder Sensorart betrachtet werden. Um die Menge an Kombinationsmöglichkeiten, aus denen sich Tausende von möglichen Prognosemodellen ergeben können, überhaupt noch zu bewältigen, ist eine Automatisierung zwingend erforderlich. Das Entdecken von Mustern und Erkenntnissen in den Daten muss zur konkreten Anwendung von analytischen Modellen führen. Stichwort: Operationalisierung von Analytics.

Fazit

Predictive Maintenance ist nur ein Beispiel, welche Vorteile eine Auswertung von IoT-Daten bringen kann. Natürlich gibt es zahlreiche weitere Anwendungsszenarien in der Produktion – von der Echtzeitanalyse von Prozessdaten zur Verkürzung von Planungszyklen bis hin zur Optimierung der Lagerhaltung. Wichtig ist nur, dass leistungsstarke Analytics eingesetzt wird, um Erkenntnisse aus den Sensor- und Gerätedaten zu gewinnen, die dabei helfen, Prozesse auch für die Zukunft zu optimieren.

Christoph Hartmann, Business Expert Manufacturing bei SAS
www.sas.de, info@ger.sas.com, Tel.: +49 6221 415-0