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IoT-Projekte scheitern oft an den Daten

26. März 2020, 19:44 Uhr   |  Meinrad Happcher

IoT-Projekte scheitern oft an den Daten
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Christian Lutz ist CEO und Co-Founder von Crate.io.

Das industrielle Internet-of-Things birgt gänzlich neue Möglichkeiten für produzierende ­Unternehmen im Hinblick auf Automation und Optimierung. Allerdings gibt es viele Gründe, warum neue Konzepte in der Praxis nicht den gewünschten Erfolg liefern.

Sensoren, Geräte und Maschinen erzeugen in der vernetzten Fabrik heute massive Datenmengen in unterschiedlichsten Formaten. Abhängig von der Art der Produktion und dem Endprodukt stammen sie aus den Lagern für Rohstoffe und Zwischenerzeugnisse, werden von Maschinen und Fertigungsautomaten geliefert oder von Sensoren, die Gewichte, Abmessungen, Geschwindigkeiten oder andere physikalische Größen messen. Fließbänder melden kontinuierlich ihre Laufgeschwindigkeit, Qualitätssicherungssysteme erkennen Probleme oder Bildsyssteme speichern Fotos. Diese Informationen sind bezüglich Menge, Format, Protokoll oder Bedeutung höchst heterogen.

Aber damit nicht genug. Die Produktion von Gütern hat sich in den vergangenen Jahren grundlegend verändert. Die lokale Produktion komplexer Produkte wird zunehmend ersetzt durch weltweit verteilte Fertigungs-prozesse, weil Kriterien wie Personalkosten, Nähe zum Kunden oder auch die Verfügbarkeit von Know-how zu berücksichtigen sind. Selbst mittelständische Unternehmen betreiben nicht selten zehn und mehr Fabriken mit einigen Hundert Maschinen und einem hohen Aufkommen an Zeitreihendaten (Timeseries).
Diese in erster Linie betriebswirtschaftlichen und organisatorischen Entscheidungen müssen jedoch anschließend auch durch die IT abgebildet werden, und diese Zusammenführung aus operationalen Daten (oftmals SQL-Daten aus dem ERP) mit Timeseries-Daten (oftmals Sensor- oder Messdaten) ist ein wesentlicher Schlüssel.

Beachtliches Potenzial zur Prozessoptimierung

Diese Konstellation bietet ein enormes Potenzial für die Optimierung der Prozesse. Tatsächlich gehen allerdings einschlägige Marktbeobachter wie McKinsey oder Forbes davon aus, dass mehr als zwei Drittel der Projekte im Umfeld von IoT oder der digitalen Transformation nicht zum gewünschten (technischen und/oder wirtschaftlichen) Erfolg führen. Stellt sich die Frage nach den Gründen.

Entscheidend ist zunächst – wenig überraschend – die Verfügbarkeit der notwendigen Skills beziehungsweise des Know-hows. Dies ist, wie bei neuen Technologien nicht anders zu erwarten, eher begrenzt oder schwierig am Markt zu bekommen. Zum zweiten ist für eine erfolgreiche Umsetzung in der Regel eine Veränderung der Unternehmenskultur erforderlich: Change-Management und ein eher agiles Vorgehen müssen das überkommene Silo-Denken ersetzen, und das ist nicht ganz leicht. Der dritte und sehr bedeutsame Grund liegt jedoch in der Unzulänglichkeit der vorhandenen IT- und Dateninfrastruktur und dem Datenmanagement.

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1. IoT-Projekte scheitern oft an den Daten
2. Überwindung konventioneller Restriktionen
3. Das Beste aus zwei Welten
4. Wirtschaftlichkeit und Funktionalität

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