IoT Lösungen – Aufbau und Prozesse verstehen

Ein Blick hinter die Bausteine & Prozesse die unsere Geräte intelligent machen

Selbstbestellende Kühlschränke, Kaffeemaschinen, die Wochen vorher melden, dass Teile ausgetauscht werden müssen und Traktoren, die selbstständig Felder ernten – Die Möglichkeiten im IoT sind so vielseitig, wie die Industrien und Anwendungsfelder in denen wir Produkte herstellen. Doch wie kommt es, dass diese Geräte plötzlich in der Lage sind selbstständig Bestellungen auszulösen oder ihren Zustand zu melden?

Haben wir die Bausteine für eine IoT Lösung um Geräte ins Internet der Dinge (IoT) zu bringen einmal verstanden, kann es jetzt los gehen, oder? Also was genau passiert im IoT?

Alle IoT Lösungen haben immer drei gleiche Hauptprozesse:

  1. Verbinden = Internetverbindung herstellen und Daten senden
  2. Verwalten = Daten empfangen, strukturieren, normalisieren, speichern und pflegen
  3. Verarbeiten = Daten analysieren und visualisieren

 

IoT Prozesse - Verbinden, Verwalten und Verarbeiten
Abbildung 1: IoT Prozesse (1/2)

Verbinden = Internetverbindung herstellen und Daten senden

Im ersten Schritt muss das Gerät mit dem Internet verbunden werden, damit es Daten senden kann. Ähnlich wie man das Smartphone per SIM, also über eine mobile Internetverbindung oder über WLAN verbinden kann, existieren für IoT Geräte ebenfalls die unterschiedlichsten Möglichkeiten.

Bevor man das Gerät anbindet sollten folgende Punkte allerdings geklärt sein:

Kann das Gerät mit dem Internet verbunden werden?
Hierfür ist die erste Frage, ob das Gerät ein Kommunikationsmodul hat. Diese gibt es für die unterschiedlichen Kommunikationsmöglichkeiten: Bspw. Kann es per WLAN oder LAN Kabel (Netzstecker) verbunden werden? Oder hat es lokale Datenschnittstellen wie Bluetooth oder ZigBee? Oder ein integriertes SIM Modul und unterstützt mobile Kommunikation?

Kann das Gerät Daten senden (und empfangen)?
Kann das Gerät verbunden werden, muss es dann in der Lage sein Nachrichten zu generieren und im besten Fall auch zu empfangen. Die Frage hier ist also: Hat das Gerät eine (direkte oder indirekte) Kommunikationsschnittstelle? Bspw. Direkt: Unterstützt das Gerät IoT Protokolle wie MQTT, XMPP? oder Indirekt: lässt es sich via Feld-Netzwerk verbinden wie ModBus, CANBus oder OPC UA?

Falls das Gerät schon älter ist und noch keine Kommunikationsmöglichkeit hat:

Ist ein „Retrofit“ möglich?
Das bedeutet, kann nachträglich eine Kommunikationsmodul angebracht werden, um Daten zu senden?
Bspw. Kann ein WLAN Modul oder Bluetooth Beacon nachträglich angebracht werden, um das Gerät zu verbinden.

Welche Verbindung macht (für welchen Use Case) Sinn?

Ist ein Gerät grundsätzlich anbindbar, bleibt die Frage wie (also über welches Netzwerk und mit welcher Verbindungsmethode) man es anbinden sollte.
Welches Netzwerk man wählen sollte (siehe Smartphone WLAN oder mobil) hängt als erstes davon ab welche Reichweite abgedeckt werden muss. Ist das Gerät beweglich wie z.B. eine Fitnessuhr die weltweit funktionieren soll oder steht das Gerät fest an einem Ort wie ein Kühlschrank?
Der zweite Faktor ist das Datenvolumen. Wird das Gerät einmal am Tag einige wenige Datenpunkte bspw. Temperatur und Alarmdaten einer Maschine senden oder Live-Videodaten von einer Überwachungskamera.

Sind diese beiden Punkte geklärt, kann man einschränken welche Verbindung Sinn macht. Die untenstehende Grafik zeigt eine vereinfachte Übersicht der Verbindungsmöglichkeiten:

Netzwerkoptionen für IoT Geräte - LPWA, 5G, 2G, 3G, LTE, Wifi, Zigbee, Thread, Bluetooth and NFC
Abbildung 2: Netzwerkoptionen für IoT Geräte

Weitere Faktoren bei der Auswahl sind: Bestehende Netzwerke, existiert bspw. ein WLAN, das genutzt werden kann? Oder gibt es Gründe warum es nicht genutzt werden sollte? (siehe Industrie 4.0), Wie viele Geräte sollen über die Verbindung angebunden werden? (Netzwerkkapazität), Wie ist die Netzabdeckung in der Region?, Wie hoch ist der Stromverbrauch der Geräte für die Verbindung?, Gibt es Anforderungen an die Übertragungsgeschwindigkeit und die Zuverlässigkeit der Verbindung?

Verwalten = Daten empfangen, strukturieren, normalisieren, speichern und pflegen

Der erste Schritt ist dafür zu sorgen das die Cloud die Daten der Geräte empfangen kann. Wurden die Daten also über das gewählte Netzwerk gesendet, muss die IoT Plattform in der Lage sein die Datenpakete anzunehmen und zu verstehen. Je unterschiedlicher die angebundenen Geräte, desto mehr IoT Protokolle und Datentypen muss die Plattform verstehen.

Die Struktur der Datenpunkte unterscheiden sich von Hersteller zu Hersteller und von Gerätetyp zu Gerätetyp. Da diese Struktur komplett verschieden ist, müssen diese erst einmal, sobald sie in der Cloud empfangen wurden, strukturiert und normalisiert werden. Man kann es sich ungefähr so vorstellen wie wenn man 10 Personen bittet ein Haus zu zeichnen: Man erhält 10 verschiedene Versionen eines Hauses. Alle Bilder würden ein Haus zeigen, doch jeder Zeichner hat seine eigene Art und Weise ein Haus zu zeichnen. So hat jeder Hersteller auch seine eigene Art wie er sein Gerät programmiert hat Daten zu versenden. Es kann also passieren das 10 verschiedene Geräte, beispielsweise Temperaturdaten, in 10 verschiedenen Weisen kommunizieren. Meist weiß nur der Hersteller selbst wie diese Daten auszuwerten sind. In manchen Industrien gibt es bereits einheitliche Standards, um die Datenauswertung zu vereinfachen, so zum Beispiel der DICOM Standard im Gesundheitssektor. Doch in den meisten Industrien gibt es noch keinen gemeinsamen Standard. Eine der Hauptaufgaben bei der Entwicklung einer IoT Lösung ist daher die Datennormalisierung der angebundenen Geräte. D.h. im Beispiel der gezeichneten Häuser, man müsste dem System erst einmal beibringen, dass alle 10 Versionen der Zeichnungen ein Haus darstellen. Bzw. welcher Teil der Zeichnung die Wände, Fenster, Türen und das Dach darstellt.

Verarbeiten = Daten analysieren und visualisieren

Nun kommt es ganz darauf an, wie die Daten genutzt werden sollen. Wie bereits erwähnt – Die Möglichkeiten im IoT sind so vielseitig, wie die Industrien und Anwendungsfelder in denen wir Produkte herstellen.

Nehmen wir die am Anfang erwähnte Kaffeemaschine als Beispiel. Unser Data Science Team hat aus historischen Daten herausgefunden, dass in >90% der Fällen eine zu heiß aufheizende Brühgruppe zur Überhitzung der Maschine und somit zu deren  Ausfall führt. Das Team entwickelt eine Regel oder einen Algorithmus, der die Brühgruppentemperatur bei der Kaffeezubereitung überwacht. Die IoT Plattform würde bei jeder Kaffeezubereitung die Brühgruppentemperatur ausweisen, diese mit dem Sollwert abgleichen und das Ergebnis speichern. Entdeckt der Algorithmus  über  Zeit, dass die Brühgruppentemperatur stetig ansteigt oder über einen bestimmten Zeitraum über dem definierten Sollwert bleibt, gibt das System einen Warnhinweis, die Brühgruppe kontrollieren zu lassen, bevor die Maschine kaputt geht. Dies wäre eine der einfachsten Formen eines Predictive Maintenance Anwendungsfall.

Neben den drei Kernschritten, gibt es noch drei weitere wichtige Schritte, um eine IoT Gesamtlösung aufzubauen. Vor allem wenn man versucht über einfache Pilotprojekte hinaus zu skalieren, gehören diese  unbedingt in den Entwicklungsplan:

  1. Integrieren = Weitere Datenquellen und Systeme anbinden
  2. Absichern = Sicherheit schaffen auf allen 3 Ebenen: verbinden, verwalten, verarbeiten
  3. Betreiben = IoT Lösung (Prozesse 1. – 5.) am Laufen halten
IoT Prozesse - Verbinden, Verwalten, Verarbeiten, Absichern und Betreiben
Abbildung 3: IoT Prozesse (2/2)

Integrieren = Weitere Datenquellen und Systeme anbinden

Um den vollen Mehrwert aus IoT Daten zu ziehen, braucht es in den allermeisten Fällen weitere Datenquellen, um die Daten in Kontext zu setzten und Prozesse zu automatisieren. Beispielsweise können externe Datenquellen wie Wetterdaten oder Rohstoffpreise eingebunden werden, um Aufschluss darüber zugeben ob eine Temperaturveränderung mit der Außentemperatur zusammenhängen könnte oder ob man Energiekosten sparen könnte, wenn man zu einem bestimmten Zeitpunkt weniger Energie verbraucht. Aber auch eigene IT Systeme wie das ERP System (hier sind u.a. Bestandsdaten, Rechnungsdaten und viele weitere Logistik – und Stammdaten gespeichert) oder das CRM System  (hier sind u.a. Kundendaten, Vertriebskommunikation und Umsatzvorhersagen gespeichert) sollten angebunden werden, um ihre IoT Lösung bspw. einem Kunden in Rechnung stellen zu können oder Warenbestände abzugleichen.

Absichern = Sicherheit schaffen auf allen 3 Ebenen: verbinden, verwalten, verarbeiten

Eine der größten Herausforderungen ist die Gesamtlösung vom Gerät zur Applikation abzusichern. Gerade in Anwendungsfeldern die geschäftskritisch sind (bspw. Produktionssteuerung) aber vor allem in Anwendungsfällen die gesellschaftskritisch sind (bspw. Nukleare Stromkraftwerke, Passagierflugzeuge oder Verkehrssteuerungsanlagen), können Sicherheitsvorfälle verheerende Folgen haben.

Besonders auf Plattformebene bieten viele der Anbieter (wie bspw. Azure und AWS) bereits standardmäßig Bausteine für die Absicherung von IoT Lösungen an (bspw. über PKIs). In den unterschiedlichen Industrien gibt es auch immer mehr Startups, die sich auf die Absicherung von IoT Lösungen spezialisiert haben. Die Startups können zwar sehr glaubwürdig den Bedarf an verstärkter IoT Sicherheit bei rasant ansteigender Gerätezahl aufzeigen, doch sind die Lösungen, die sie anbieten, momentan noch hauptsächlich Silolösungen. Diese lassen sich schwer in eine bestehende Security Landschaft (z.B. bestehende SIEM Systeme) einbinden.

Betreiben = IoT Lösung (Prozesse 1. – 5.) am Laufen halten

Ihre Lösung ist also nun bei Ihren Kunden oder in Ihrer eigenen Firma im Betrieb. Doch wer stellt sicher das alles reibungslos läuft? Wer geht ans Telefon, wenn ein Kunde ein Problem mit der Lösung meldet? Wer löst das Problem? Wer verbessert die Lösung und stellt sicher, dass Sie immer kosteneffizient arbeiten? Sie benötigen ein Operation Team. Sie können dieses selbst aufbauen oder einem externen Partner anvertrauen.

 

Nun wissen Sie welche Bausteine eine IoT Lösung benötigt und kennen die wichtigsten Prozesse einer IoT Lösung. Sie gehören hiermit zu den momentan <10% Entscheidungsträgern in deutschen und europäischen Unternehmen, die wissen was IoT wirklich bedeutet und wie die Bausteine und Prozesse im IoT unsere Geräte intelligent machen.

Natalie ist Senior Managerin mit Schwerpunkt auf IoT-, KI- und digitale Services. In ihrer jetzigen Position ist sie eine der weltweiten Leads im Aufbau des Kompetenzzentrums für IoT & digitale Services für Danfoss Cooling, treibt die IoT-Markt- und Produktstrategie voran, baut globale Partnerschaften auf und gestaltet die Go-To-Market Strategien. Zuvor leitete Natalie für Gartner Consulting Top-Management-Engagements bei globalen Fortune-500-Unternehmen rund um KI und IoT.

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