Hinterher ist man ja immer schlauer. Obwohl seit Jahren das Szenario einer Pandemie mit all ihren Folgen diskutiert wurde, waren Gesellschaft und Unternehmen schlecht auf den Virus vorbereitet. Andererseits hat Covid-19 aber auch viele positive Entwicklungen angestoßen – wie zum Beispiel die digitale Transformation auf breiter Front. Industrie 4.0 ist längst ein Gegenwartprojekt, die digitale Fabrik in vielen Fällen auch dank IoT schon im Entstehen. Zeit für einen kleinen Ausblick auf die IoT-Trends, die uns jetzt und nach Corona beschäftigen.
Nach der Pandemie ist vor der Pandemie
Die Pandemie hat als IoT-Beschleuniger gewirkt. Und sie hat gezeigt, dass das Internet of Things für eine Vielzahl an Anwendungsfeldern im Gesundheitswesen, in der Gebäudetechnik, in der Kultur aber auch in der Privatwirtschaft und der Industrie sichere, effiziente und wirtschaftliche Lösungen bietet. Laut der Studie „Internet of Things 2021“ von IDG Research Services aus dem Dezember 2020 sind bei 42 % der befragten Firmen die Investitionen in IoT trotz eines schwierigen wirtschaftlichen Umfelds während der Pandemie gestiegen. Dafür gab und gibt es viele Gründe; sei es, um die Produktion auch bei Lockdown und Reisebeschränkungen aufrechtzuerhalten, sei es, um zuverlässigen Service zu bieten oder besser auf den nächsten Ernstfall vorbereitet zu sein. Fünf Entwicklungen und Technologien sehen wir bei den IoT-Trends ganz vorne mit dabei.
Trend 1: Remote ist gekommen, um zu bleiben
Wenn Corona eines unterstrichen hat, dann die Bedeutung von Services und Technologien wie Fernüberwachung, Predictive Maintenance und Augmented Reality.
Die Unternehmen, die bereits vor der Pandemie in die Vernetzung ihrer Assets investiert hatten, waren im Vorteil. Denn sie konnten ihre Serviceteams schnell auf kompletten Remote-Support via Internet umstellen. Sensoren für die Zustandsüberwachung der Maschinen lieferten bereits Unmengen an Daten in die Cloud, um vorherzusagen, wann die nächste Wartung fällig ist oder Ersatzteile ausgetauscht werden müssen. Jetzt übernimmt die KI das Kommando, um auch komplexe Systeme Schritt für Schritt autonomer zu machen. Automatisierte Qualitätskontrolle über trainierte visuelle Inspektionssysteme, selbstlernende Produktionssteuerung und Echtzeit-Fehlererkennung in der komplexen Variantenfertigung sind nur einige Beispiele dafür, wie Künstliche Intelligenz und IoT im Tandem Effizienz, Produktqualität und Durchsatz signifikant steigern können.
Trend 2: Edge Computing und Cloud werden beste Freunde
In Zukunft werden dezentrale und zentrale Datenverarbeitung bestens Hand in Hand arbeiten, um kritische Daten mit kurzen Antwortzeiten analysieren zu können.
Auch wir bei NXTGN sind Fans des Cloud Computing. Nach vielen erfolgreich implementierten ERP- und CRM-Projekten haben sich die Vorteile der Cloud im Vergleich mit On-Premise-Lösungen eindrucksvoll bestätigt: einfache Skalierbarkeit, niedrigere Investitionskosten, die Aktualität von Software und Applikationen – und mit dem richtigen Anbieter – auch die Datensicherheit sind hier die wichtigsten. Spätestens wenn wir für IoT und M2M-Anwendungen Sensoren, Aktoren, Geräte und Applikationen vernetzen, kommen wir an internetbasierten IoT-Plattformen nicht vorbei. Denn trotz ihrer Performance kommt die Cloud bei der Fülle an Daten, die sie möglichst schnell und am besten in Echtzeit verarbeiten muss, an ihre Grenzen. Indem man einen Teil der Rechnerleistung in die Geräte am Rand des Netzwerkes verlagert, also dorthin, wo die Daten erhoben werden, verkürzt man die Verarbeitungszeit auf Millisekunden. Diese niedrige Latenz kann der entscheidende Unterschied sein, zwischen einer Frühwarnung und einem Maschinencrash.
Und schon kristallisiert sich ein Untertrend heraus: KI und Machine Learning werden mit Edge Computing zusammen ein mächtiges Tool sein. So kann Edge Computing in Branchen wie Industrie oder Logistik das Design von digitalen Zwillingen auf Basis von Echtzeitdaten ermöglichen. Der digitale Zwilling wird mithilfe künstlicher Intelligenz live trainiert wird, um Abweichungen zu erkennen.
Trend 3: Wireless Connectivity
Wireless Communication verleiht dem IIoT Flügel. Viele Geschäftsmodelle werden mit mobilfunkbasierten Sensoren und Devices erst möglich und vor allem skalierbar. Doch das klassische Mobilfunknetz, das lange Zeit für die M2M-Datenkommunikation genutzt wurde, ist für die einfache Massenübertragung von Sensordaten zu teuer, zu energieintensiv und für Standortorte unter der Erde oder hinter dicken Mauern nicht geeignet. LPWA-Funkprotokolle (Low Power Wide Area) sind die Lösung für dieses Problem. Alle großen Mobilfunkanbieter haben erkannt, dass hinter Mobile Connectivity ein riesiger Bedarf steckt und bieten Tarife für Schmalband-Funkstandards wie NB-IoT und LTE-M an. Wer mehr darüber wissen will, wie man IoT Devices skalierbar, sicher und kostengünstig vernetzt, dem legen wir unseren Blogbeitrag „5 Tipps für die Auswahl der passenden Mobile Connectivity“ ans Herz.
Trend 4: Location, Location, Location
Geodaten und Standortdaten sind bei Track-and-Trace Anwendungen in der Logistik altbekannt. Jetzt übernehmen sie mehr und mehr eine zentrale Rolle bei vielen anderen Anwendungen vom Indoor-Tracking von Menschen und Objekten bis hin zu Lieferservices. Bereits heute funktioniert praktisch keine App auf dem Handy ohne die Freigabe unserer Standortdaten. Google Maps war der Vorreiter. Einkaufscenter haben nachgezogen, um Kunden oder Verkäufer im Store zu navigieren. Auch in der Elektromobilität gibt es viele mögliche Cases für diese Technologie. Ein Problem gilt es dabei aber im Auge zu behalten: Je mehr Unternehmen Bewegungsprofile nutzen, um Services bereitzustellen oder Prozesse zu optimieren, umso wichtiger wird aber auch das Vertrauen in den richtigen und vor allem rechtskonformen Umgang mit Daten.
Trend 5: Pay-per-X
Eine Maschine nicht mehr kaufen, sondern mieten? Services statt Produkte verkaufen? Dank IoT werden Pay-per-Use Abrechnungsmodelle für viele Branchen immer interessanter. Im Oktober 2020 kündigten der Maschinenbauer Trumpf und die Munich Re Gruppe ein spannendes Projekt an, das zeigt, wohin die Reise in Zukunft gehen wird: Die gemeinsame Idee Pay-per-Part bedeutet, dass blechverarbeitende Unternehmen lediglich Fertigungskapazitäten kaufen. Sie können Laservollautomaten von Trumpf nutzen und bezahlen für jedes produzierte Blechteil einen zuvor vereinbarten Preis. Die Maschine selbst wird von Munich Re finanziert, die damit auch das Investitionsrisiko übernimmt. Spannend, nicht wahr? Funktionsfähig werden solche digitalen Geschäftsmodelle natürlich nur mit einer IoT-Plattform für die Vernetzung von Maschinen, Sensoren und Devices sowie Datenanalyse und Abrechnung. Auch das ist Industrie 4.0.
Gerne veranstalten wir in Ihrem Hause einen Workshop, um gemeinsam Ideen und Lösungen zu entwickeln, wie sich die wichtigsten IoT-Trends für neue Geschäftsmodelle Ihres Unternehmens nutzen lässt. Nehmen Sie doch gleich Kontakt mit uns auf.