Umfragen und Markt­analysen gehen aktuell davon aus, dass rund 40 % der 
mittelständischen Unternehmen IoT-Projekte umgesetzt haben beziehungs-weise am Umsetzen sind. Demgegenüber stehen Analysen von McKinsey und Forbes, die davon ausgehen, dass über 50 % dieser Projekte scheitern oder nicht zum gewünschten technischen oder wirtschaftlichen Erfolg führen. Woran liegt es, dass zum einen der Großteil der mittelständischen Unter-nehmen immer noch nicht auf den Zug aufgesprungen ist? Und: Warum scheitern so viele dieser Projekte?

Grund dafür, dass die Umsetzung in Eigenregie oft scheitert, sind lückenhafte Anforderungen, schlechte Use-Cases oder zu optimistische und naiv geplante Geschäftsmodelle. Projekte werden nach einer Weile wieder eingestellt oder Lösungen schaffen es nicht über die Grenzen einer Fachabteilung hinaus. Die Gründe hierfür lauten häufig: zu spezifisch, zu unflexibel, zu teuer und/oder zu kompliziert. Da viele Mittelständler nicht über die notwendigen Ressourcen oder das erforderliche Know-how verfügen, werden externe Anbieter und Dienstleister häufig nach den ersten Fehlversuchen hinzugezogen oder mit der Umsetzung beauftragt.

Handelt es sich um ein geeignetes ­Szenario?

Um Projekte und Digitalisierungsstrategien für Anbieter und Anwender gleichermaßen zu einem positiven Abschluss führen zu können, sollten Auftraggeber und Auftragnehmer grundlegende Fragen beantworten können. Aufgrund ihrer Komplexität haben (I)IoT-Lösungen meist einen vergleichs-weise hohen Erklärungsbedarf.
Gerade bei fehlender Erfahrung sollte ein geeignetes Szenario mit über-schaubarer Komplexität dem Kunden die Möglichkeit zum einfachen Einstieg in die für ihn relevanten Themen und den Aufbau eigener Erfahrungen und Expertisen geben.

Welchen messbaren Gegenwert soll die Lösung bieten?

Oft scheitern Projekte an fehlerhaften Kriterien oder nicht tragfähigen Geschäftsmodellen oder einfach einem fehlenden Problem, denn nicht alles was technisch möglich ist, muss unbedingt sinnvoll sein oder einem Endkunden als relevant und nutzbringend erscheinen. Egal ob ein Projekt die digitale Aufwertung bestehender Lösungen, neuer Produkte oder Dienst-leistungen zum Ziel hat – ohne einen gut quantifizierbaren Nutzen deklassiert sich jede noch so gut umgesetzte Lösung zur Spielerei. Konkrete Vorgaben definieren nicht nur einen Rahmen für Aufwand und Kosten einer Lösung oder Zusatzinvestitionen für benötigte Technik und monatliche Betriebskosten, sondern definieren auch klare, greifbare und nachvollziehbare Grenzen für den technischen und wirtschaftlichen Erfolg einer Lösung.

Welche Nutzungsszenarien sollen realisiert werden?

André Sachs ist Entwickler bei Gett ­Gerätetechnik.

© Gett Gerätetechnik

So vielfältig die Nutzungsszenarien im Zeitalter von Industrie 4.0 sind, so viel-fältig sind auch die Lösungsmöglich-keiten und ihre jeweiligen Stärken und Schwächen. Die Anforderungen und Ziele etwa an After Sales Services, Condition Monitoring, Predictive Maintenance oder X-as-a-Service-Lösungen könnten unter-schiedlicher kaum sein. Erfolgsentscheidende Faktoren wie Verfügbarkeit, Datenaufkommen und Qualität, Funktionen, Flexibilität oder Betriebskosten sind je nach Anwen-dungsfall entsprechend zu gewichten und zu priorisieren. So lassen sich teure Over-Engineered Lösungen ebenso vermeiden wie Low-Cost-Lösungen, die die technischen Anforderungen etwa an Skalierbarkeit oder Flexibilität nicht erfüllen.

Welche Daten sollen wie Verwendung finden?

Auch wenn historisch betrachtet der Transfer und die Speicherung von Daten immer günstiger werden, ist eine passende Datenstrategie für den lang-fristigen Erfolg einer Lösung essenziell. Abhängig vom Nutzungsszenario und eventuellen zukünftigen Anwendungsfällen gilt es Datenaufkommen und Qualität zu planen, um den Aufwand für Erfassung, Transfer und Verarbeitung auf das nötige Mindestmaß zu reduzieren.
Gerade mit Blick auf Machine-Learning-Anwendungen führen zu viele ungefilterte Daten ebenso wie lückenhafte Daten zu Problemen, die das Training der Algorithmen und auch spätere Anwendungen beeinflussen können.
An dieser Stelle kann es hilfreich sein, sich über den Wert der erhobenen Daten und deren weitere Nutzung Gedanken zu machen. Wie lässt sich der Wert beziehungsweise der Informationsgehalt der ermittelten Daten steigern? Welche zusätzlichen Informationen sind daraus ableitbar? Hierdurch können sich zusätzlich Möglichkeiten für neue Anwendungen ergeben.

Welche Kosten sind im Auge zu ­behalten?

Entscheidend für ein Gelingen können neben den Kosten für die Umsetzung und Integration vor allem auch die Folgekosten für den Betrieb und Support sein. Je nach Anwendungsfall, verwendeten Technologien, Plattformen und Infrastruktur, kann der Return on Invest dadurch in weite Ferne rücken. Schnell hängt die Wirtschaftlichkeit einer Lösung oder eines ganzen Produktes von Transferkosten für Daten, Gebühren für Plattformen, Lizenzen für Dienste, Schnittstellen und Software sowie Supportkosten ab. 
Vor allem mit Blick auf Kosten für Plattformen, Support und Services können sich vermeintlich günstige Einstiegsangebote oder All-in-one-Lösungen mit steigender Datenmenge oder Nutzerzahl zu erheblichen Kostentreibern entwickeln. Eine transparente, überschaubare und planbare Kostenstruktur ist deshalb unverzichtbar. 

Welche Ressourcen sind nötig?

Um Projekte langfristig denken und erfolgreiche Strategien entwickeln zu können und nicht zuletzt mögliche Risiken zu minimieren, ist es notwendig, alle bereits verfügbaren und alle zusätzlich erforderlichen Ressourcen im Blick zu behalten. Neben allerlei technischen Ressourcen wie Sensoren, Infra-struktur, Gateways und Schnittstellen, gilt es auch die menschlichen Ressourcen mit in die Planung einzubeziehen.
Die Umsetzung von Projekten im Bereich Industrie 4.0 ist eine interdisziplinäre Herausforderung, die gerade bei branchenspezifischen Lösungen häufig Spezialisten sowie Wissen und Erfahrung erfordern, die sich nicht so leicht outsourcen oder zu- und nachkaufen lassen.
Wenn aufgrund von mangelhaftem Wissensmanagement plötzlich erforder-liches Experten- oder Detailwissen nicht mehr verfügbar ist oder für den Betrieb und Support langfristig eine Heerschar an IT-Experten benötigt wird, geraten selbst solide Projekte in Schieflage.

Wie sehen die langfristigen Ziele aus?

Egal ob neue Funktionen, Produkte, Dienstleistungen oder komplette Öko-systeme geschaffen werden sollen, für eine performante und bezahlbare Lösung müssen die Weichen je nach Anwendungsszenario entsprechend früher oder später gestellt werden. Für eine solide Planung und Kalkulation von Projekten sind zukünftige Anforderungen beispielsweise zu Skalierbarkeit, Daten-, Nutzer- und Gerätemanagement nicht unerheblich. Gerade mit Blick auf aktuelle und mögliche Kosten und Anforderungen sind klare Strategien und Prioritäten zu definieren.
Hierbei können Prognosen, Erfahrungswerte und grobe Kalkulationen bereits gute Indikatoren liefern, mit welcher Strategie die gesteckten Ziele am besten erreicht werden können.

Beispielsweise kann ein Redesign oder eine Erweiterung um zusätzliche Module für neue Funktionen ab einer gewissen Stückzahl bedeutend günstiger sein als von Anfang an auf eine teure All-in-one-Lösung zu setzen. Oder die Migration von Plattformanbieter A auf Plattformanbieter B lohnt sich erst ab x-tausenden Nutzern.
Die Entwicklungen der letzten Jahre versetzt uns in die Lage, aus einem 
schier endlosen Portfolio an Hard- und Software passende, bezahlbare und standardisierte Lösungen für nahezu alle Anwendungsbereiche realisieren zu können. Offene Standards, Schnittstellen und Ökosysteme sind an vielen Stellen die Triebfeder der fortschreitenden Digitalisierung. Auch wenn im Bereich I4.0 und (I)IoT ein Trend den anderen jagt, gilt es immer den richtigen Ansatz und die passende Strategie individuell zu entwickeln.