Nachgefragt: Digitalisierungsplattform Warum IIoT kluge Strategien braucht

Was erachten Sie als wichtige Aspekte bei dem Einsatz von IIoT-Plattformen?

Thomas Frahler, Microsoft: Mit den proprietären Systemen kommen die Unternehmen heute und morgen nicht mehr weit. Stattdessen müssen verschiedene Technologien miteinander verknüpft, Datensätze korreliert und ganze Systeme, Produktionsstätten und Geschäftsbereiche zusammengeführt werden. Voraussetzung ist, sie müssen offener werden. Konkret heißt das: Offene Plattformen, offene Datenmodelle, Open Source, offene Standards. All das dient dazu, die Interoperabilität der Plattform und der Lösungen zu gewährleisten und gleichzeitig ein großes Ökosystem ansprechen und einbinden zu können. Eine wichtige Säule in der Microsoft-Strategie für mehr Offenheit ist die Unterstützung von OPC UA in unseren IIoT-Diensten.

Stephan Romeder, Magic Software: Der Schlüssel des Erfolges liegt in der Agilität eines gesamten Unternehmens und IIoT-Prozesse leisten dafür einen entscheidenden Beitrag. Eine erfolgreiche Umsetzung erfordert eine flexible Digitalisierungsplattform, über die sich alle Datenquellen wie Maschinen, Sensoren und Systeme miteinander verbinden, weiterverarbeiten und analysieren lassen.

IIoT-Plattformen müssen einen nahtlosen Datenfluss gewährleisten, um keine Zeit durch Datenbrüche zu verlieren. Das schwächste Glied in der eigenen Supply Chain entscheidet darüber, wie effektiv die gesamte End-to-End-Lieferkette und wie erfolgreich damit das Unternehmen ist. Ein Datensilo in einem Geschäftsbereich reicht bereits aus, um den gesamten IIoT-Prozess zu verlangsamen oder zu unterbrechen.

Die technische Einführung einer IIoT-Plattform steht und fällt mit einer klaren Implementierungsstrategie. Eine definierte Roadmap zur Infrastruktur wie der Cloud, On Premise oder Hybrid und die richtigen Werkzeuge zum Modellieren und Skalieren der Plattform entscheiden über den Projekterfolg.

Plamen Kiradjiev, IBM: Unternehmen müssen zunächst klären, welche Art von Daten sie verarbeiten wollen und wie sie an diese Daten gelangen. Praktisch welcher Use-Case zugrunde liegt: also etwa, ob diese Daten von einem Auto oder einer Maschine in der Fertigung erzeugt werden.

Das heißt, sie müssen sich überlegen, wie hoch das Datenvolumen ist; ob es sich um strukturierte und/ oder unstrukturierte Daten handelt; wie, wo und wie lange diese Daten abgelegt und archiviert werden müssen und welche Anforderungen an die Verarbeitung dieser Daten gestellt werden – zum Beispiel im Hinblick auf Latenzzeiten, Anforderungen an den Datenschutz und die Datensicherheit. Schließlich geht es auch um Möglichkeiten der Anbindung an die bestehenden ERP-Systeme und um passende Lösungen für das Identity- und Access-Management. IBM bietet die IIoT-Plattform hybrid an, das heißt neben der eigenen global verfügbaren Cloud-Infrastruktur auch auf Basis Red Hat Open Shift On-Premise oder sogar auf den anderen Plattformen.

Auf technischer Seite gilt es, dem Weg der Daten zu folgen. Für die IIoT-Plattform sind daher drei Kriterien entscheidend: Verfügbarkeit, Skalierbarkeit und Funktionalitäten. Gegenwärtig sehen wir die Tendenz, dass immer mehr Unternehmen dazu übergehen, sich ihre eigene IoT-Plattform zu bauen. Das ist – so scheint es zumindest auf den ersten Blick – auch gar nicht so schwierig: etwa 80 Prozent der Anforderungen an eine gute IoT-Plattform lassen sich relativ leicht umsetzen. Dazu gehören beispielweise Event Streaming, Konnektivität, Datenablage und -analyse. Doch schwierig wird es mit den restlichen 20 Prozent. Der Teufel steckt auch hier im Detail. Und der betrifft unter anderem Fragen der Verschlüsselung, der Visualisierung sowie Möglichkeiten der rollenbasierten und externen Zugriffsmöglichkeiten, etwa von Zulieferern und Kunden. Aber auch der Verfügbarkeit und Skalierbarkeit, wozu auch einfache und flexible Subskriptionsmodelle gehören. Hier trennt sich dann die Spreu vom Weizen.

Gerald Mies, Kuka: Ein Mehrwert für den Anwender sollte immer im Vordergrund stehen – so auch beim Einsatz von IIoT-Plattformen. Dazu zählt die Vernetzung intelligenter Komponenten, die nicht nur ihren eigenen Status zurückmelden, sondern auch den des zu produzierenden Produktes. Dadurch lässt sich die Rückverfolgung auf ein neues Level heben. Qualitäts- und Prozessdaten können einfacher gesammelt und eindeutig einem Produkt zugeordnet werden. Aber auch Inbetriebnahmezeiten lassen sich deutlich verkürzen, weil schon vor dem Aufbau einer Anlage detaillierte Planungen erfolgen können.

Autor Ines Stotz