IIoT in der Fertigung: Bewältigung verbreiteter Herausforderungen

Daten spielen in nahezu allen Bereichen des modernen Lebens eine wichtige Rolle. Ein Torhüter kann sich nur dann verbessern, wenn er seine Paradequote kennt. Ein Radiosender kann nicht herausfinden, welche Werbung am besten geeignet ist, wenn er nicht weiß, wer sein Programm am häufigsten hört. Die Backwaren eines Bäckers werden nicht sonderlich gut schmecken, wenn er nicht die genauen Mengenangaben für jede Zutat kennt. Es ist zwar durchaus möglich, sich auch ohne die Hilfe von Fakten und Zahlen zu verbessern, aber es ist viel schwieriger, wenn man diese Fortschritte unbedacht anstrebt. Dasselbe gilt für die Fertigung. Möglicherweise erkennen wir irgendwann den Grund für häufige Engpässe oder finden einen Weg, den Produktionsprozess zu beschleunigen, ohne die Qualität zu beeinträchtigen. Aber ohne Daten werden wir viel mehr Zeit brauchen (oder es möglicherweise nie schaffen). Genau das leistet die Implementierung des IIoT in der Fertigung – sie erzeugt wertvolle, verwertbare Daten, die nachverfolgt, verwaltet, ausgewertet und organisiert werden können, und vieles mehr. Heute werden wir einige verbreitete Herausforderungen beleuchten, die mit der Einführung von IIoT in einer Fertigungsumgebung einhergehen, und aufzeigen, wie sie gemeistert werden können.

Was ist IIoT?

Bevor wir uns mit den Details der IIoT-Implementierung befassen, müssen wir zunächst verstehen, was das IIoT ist. Kurz gesagt: IIoT steht für Industrial Internet of Things, das industrielle Internet der Dinge, und wird häufig auch als Industrial IoT bezeichnet. Im Wesentlichen verbindet das IIoT in der Fertigung eine breite Palette von Systemen, Hardware und Geräten miteinander. Es sammelt Daten von jeder dieser Komponenten, speichert diese Daten in der Cloud und ermöglicht es den Benutzern, die Vorgänge in ihrer Anlage zu verfolgen und zu verwalten. Durch die Erfassung dieser Daten und ihre Umwandlung in ein Format, das analysiert und ausgewertet werden kann, können Hersteller leichter herausfinden, wo es Engpässe in der Fabrik gibt, wo Optimierungsbedarf besteht, wo Maschinenfehler auftreten, wo die Produktionsqualität verbessert werden kann und vieles mehr. Mehr über das Industrial IoT erfahren Sie in unserem ersten Digitalisierungs-Blogbeitrag unter diesem Link.

Die primären Herausforderungen der IIoT-Implementierung

Das industrielle Internet der Dinge bietet den Herstellern, die es nutzen, ein unglaubliches Potenzial. Wie bei jedem Verfahren, das die Möglichkeit bietet, hervorragende Ergebnisse zu erzielen, gibt es jedoch einige Aspekte, die für die Betreiber und Beteiligten eine Herausforderung darstellen können. Im Folgenden finden Sie eine Übersicht über einige der häufigsten Probleme. Im nächsten Abschnitt zeigen wir Ihnen, wie Sie diese Probleme lösen können.

• Datenfragmentierung: Bei der Arbeit sowohl mit neuen als auch mit alten Technologien sind die Daten oft isoliert und nicht mit anderen Informationen kompatibel. Um die Vorteile des IIoT voll auszuschöpfen, ist es wichtig, alle Systeme zu integrieren.
• Unzureichende Infrastruktur: Das Industrial IoT bedarf einer Reihe von wichtigen Faktoren: Netzwerkkonnektivität, Datenspeicherung und umfassende Verarbeitungsmöglichkeiten. Oftmals mangelt es den Herstellern, die noch am Anfang des Implementierungsprozesses stehen, an allen oder einigen dieser Faktoren.
• Verständnis geeigneter Lösungen: Auf dem Markt findet sich eine breite Palette von IIoT-Lösungen. Da lässt sich oft nur schwer sagen, welche für ein bestimmtes Unternehmen die beste wäre.
• Datenschutz und -sicherheit: Es ist sehr wichtig, zu wissen, wie man Hersteller in Sachen IIoT-Sicherheit schult. Die erfassten Daten sind in der Regel sensibel und die Betreiber müssen wissen, wie sie etwaige Schwachstellen beseitigen können, um diese Daten zu schützen.
• ROI-Nachweis: Industrial IoT-Geräte und die dazugehörige Infrastruktur sorgen oft für einen gewissen Preisschock. Den Investoren und wichtigen Stakeholdern zu beweisen, dass sie eine großartige Rendite erzielen, ist unter Umständen nicht ganz einfach. Das bedeutet, dass die Hersteller klare Business Cases entwickeln müssen, die die erwartete Rendite und den langfristigen Wert belegen.
• Langfristige Skalierbarkeit: Bei allen vernünftigen Unternehmensentscheidungen spielt das künftige Wachstum eine Rolle. Das bedeutet, dass Unternehmen IIoT-Lösungen und -Technologien auswählen sollten, mit denen sie sich an alle Veränderungen in ihrer Branche sowie an mögliche Neuerungen bei Vorschriften und Normen anpassen können.
• Die Mitarbeiter: Fachkenntnisse sind ein notwendiger Aspekt bei der Einführung des Industrial IoT. Die Ausbildung von Teammitgliedern oder die Anwerbung neuer Mitarbeiter kann ein großes Problem darstellen. Darüber hinaus besteht die Gefahr, dass bei Änderungen von Prozessen, Aufgaben und Zuständigkeiten interne Widerstände entstehen. Diese müssen in Richtung einer höheren kulturellen Akzeptanz der neuen Technologien umgewandelt werden.