Die IoT- und KI-Plattform in der Produktion

Mit der Entwicklung von Industrie 4.0 und dem Fokus auf eine optimierte Produktion wird erwartet, dass die moderne smarte Fabrik den Übergang zu einem vollständig vernetzten, flexiblen, transparenten und maximal automatisierten System geschafft hat. Der Bereich der alten Industriemaschinen und industriellen Automatisierungssysteme wird zunehmend obsolet. Viele Unternehmen sind bemüht, ihr Wissen und ihre Erkenntnisse zu konsolidieren, ihre alten Geräte nachzurüsten und in neue IoT-Infrastrukturen zu integrieren.

Das Sammeln von Echtzeitdaten von jeder Anlage, die sofortige Analyse und die Optimierung sind in der industriellen Fertigung mittlerweile die Norm. Schnelligkeit ist von entscheidender Bedeutung, da sich Märkte und Anforderungen schnell ändern. Daher muss die hohe Verfügbarkeit der aus verschiedenen Anlagen gesammelten Daten mit der Fähigkeit zur schnellen Entscheidungsfindung und globalen Transparenz kombiniert werden.

In der Realität haben jedoch noch nicht alle Unternehmen den Sprung geschafft. Einigen Herstellern gelingt es nur, ihre Überwachung in Form zu bringen oder Big-Data-Analysen sinnvoll zu nutzen. Nur wenigen Unternehmen gelingt es, einen umfassenden Ansatz zu verfolgen. Was Hersteller jedoch brauchen, ist eine einzige Bezugsquelle für ihre IoT- und Datenanalysesysteme. Die Antwort könnte eine IoT- und KI-Plattform sein, die sich vom Edge bis zur Cloud erstreckt und für die wichtigsten Entscheidungsträger leicht zugänglich ist.

Reduzierung von Implementierungskosten und Komplexität mit einer Plattform für IoT und KI

Produktionsunternehmen können von einem unternehmensweiten Ansatz profitieren, der IoT und KI vereint, um mehrere Anwendungsfälle zu ermöglichen. Die Herausforderung besteht darin, schnell vom Konzept zum Masseneinsatz überzugehen. Und genau hier scheitern die meisten Unternehmen. Denn in der Fertigungsindustrie ist es alles andere als trivial, IoT-Anwendungsfälle über das Pilotstadium hinaus zu bringen.

Die Integration und Bereitstellung digitaler Plattformen kann in dieser Phase helfen. Plattformen ermöglichen es, alle drei Bestandteile abzudecken, die IoT-Initiativen erfolgreich machen:

• eine realistische Abschätzung der zu erwartenden Kosten,
• eine realistische Einschätzung der damit verbundenen Komplexität,
• und eine gründliche Risikobewertung.

Ohne ein Bewusstsein für die Komplexität Ihres Falles, den damit verbundenen Personalaufwand und die Kosten sowie die zu erwartenden Risiken werden IoT-Projekte eingestellt. Der erste Schritt bei jeder IoT-Initiative besteht also darin, die richtige Grundlage für die Bewältigung der Herausforderungen in der Produktion zu schaffen.

Überwindung einiger typischer Herausforderungen bei der Implementierung und Bereitstellung

Auch hier kann eine umfassende IoT- und KI-Plattform helfen, die häufigsten Herausforderungen bei der Implementierung zu überwinden. Der Vorteil solcher (SaaS-)Plattformen ist, dass sie in der Regel risikoarm, skalierbar und flexibel sind. So können Sie schnell testen und haben ausreichend Spielraum für Trial-and-Error-Szenarien. Gleichzeitig schaffen Sie ein komplexes Netz von KI- und IoT-Anwendungsfällen, die auf die industrielle Fertigung zugeschnitten sind, um Ihren gesamten IoT-Analysezyklus abzudecken, mit der Möglichkeit, IoT-Daten zu sammeln, Geräte zu überwachen und zu steuern, zu visualisieren, zu analysieren und zu aktualisieren.

Der erste Schritt bei jeder IoT-Initiative ist die richtige Grundlage zu schaffen.

Ein solcher Ansatz ermöglicht Ihnen den Übergang zu einer smarten Fabrik, indem Sie alle Ihre Datenquellen mit einer einzigen Informationsquelle verbinden. Auf diese Weise haben Sie auf einen Blick Zugriff auf das gesamte Datenbild in der Produktionshalle. Das bedeutet mehr Transparenz und letztlich eine bessere Qualität.

Der Aufbau einer flexiblen und skalierbaren Infrastruktur ist jedoch nur ein Teil des Gesamtkonzepts. Schauen wir uns zunächst die Herausforderungen an.

Herausforderung 1: Langsame Implementierungszyklen, bei denen die Kosten schwer abzuschätzen sind

Es ist nichts Neues, dass ein Pilotprojekt Jahre dauern kann, ohne viel zum Fortschritt beizutragen. Die Kosten können schwer zu überschauen sein. Das unzureichende Innovationstempo kann aber auch Ihrem Unternehmen schaden. Bis Ihre KI- und IoT-Projekte einsatzbereit sind, können die Herstellungsverfahren oder die Technologie bereits veraltet sein. Die geschäftlichen Prioritäten könnten sich verschoben haben. Es ist wichtig, schnell zu handeln und so zu testen, dass eine zuverlässige Kostenabschätzung möglich ist.

In den meisten Fällen stehen die Hersteller vor dem Problem, dass sie versuchen, alles auf einmal zu erreichen. Das macht IoT-Initiativen unnötig komplex und verlangsamt den Fortschritt.

Aus diesem Grund kommen mehr als die Hälfte der Produktionsunternehmen selten über das Pilotstadium hinaus, und in vielen Fällen dauert ein Pilotprojekt oder ein einfacher AI- und IoT-Anwendungsfall mehr als ein Jahr. Darüber hinaus werden die IoT-Budgets oft durch die Lösung von Problemen in der Produktion, die Anpassung heterogener Systeme und die Optimierung technischer Details aufgezehrt. Und all das kann von einer durchgängigen IoT- und KI-Plattform bewältigt werden.

Herausforderung 2: Hochgradig heterogene und komplexe Systeme

Die Komplexität der Fertigungssysteme und die fehlende Strategie im Umgang mit den verschiedenen Arten von Datenquellen sind zusätzliche Engpässe bei der IoT-Einführung. In der Regel hat man es mit einer Vielzahl heterogener Systeme und Geräte, veralteter Ausrüstung und betrieblichen Technologie-Teams zu tun. Letztere haben ständig damit zu kämpfen, diese veralteten Technologien mit der vorhandenen IT in Einklang zu bringen.

Viele der implementierten Lösungen bleiben isoliert, ohne Verbindung zwischen Edge und Cloud, und ohne klare Möglichkeit, die bestehende Infrastruktur ohne erhebliche Investitionen zu skalieren.

Wenn dies jetzt schon ein Problem ist, wird es die intelligente Fertigung in Zukunft unmöglich machen. Eine übergreifende Big-Data-Strategie, die IoT-Analysen nahtlos einbezieht, ist von entscheidender Bedeutung, da die geschätzte Anzahl der IoT-Endpunkte pro Industrieunternehmen weiterhin exponentiell wächst. Zu diesem Zeitpunkt benötigen Unternehmen eine übergreifende, einheitliche Grundlage für den Umgang mit diesen Datenmengen und deren Umwandlung in Wissen, das von den Entscheidungsträgern genutzt werden kann.

Herausforderung 3: Keine klaren Zielvorgaben

Das mag unvorstellbar klingen – doch viele Unternehmen machen sich auf den Weg zum IoT, ohne ein klares Ziel vor Augen zu haben. Manchmal unterminiert das Fehlen einer klar definierten Vision und einer glasklaren Vorstellung die Implementierungsbemühungen bereits im Anfangsstadium. Anstatt Trends hinterherzulaufen und vage Ziele zu formulieren muss der erwartete ROI von Anfang an definiert werden.

Indem man den geschäftlichen Anwendungsfall zusammen mit den erforderlichen technologischen Verbesserungen skizziert, werden die Ziele messbar und gewinnen in den Augen der Entscheidungsträger an Glaubwürdigkeit.

Unterm Strich beruht jede erfolgreiche Implementierung auf einem klaren Verständnis der Projektvision, gepaart mit klaren Metriken, Fortschrittsverfolgung und Mechanismen zur schnellen Umsteuerung, wenn die Dinge nicht wie erwartet laufen. IoT-Plattformen bieten die nötige Transparenz, um genau das zu tun: die Komplexität in den Griff zu bekommen und messbare Ergebnisse mit hoher Präzision abzuleiten.

Die IoT- und KI-Plattform

Industrielle Hersteller können von einer kombinierten IoT- und KI-Plattform profitieren, die skalierbar ist und über die notwendige Infrastruktur zur Unterstützung von Smart Manufacturing verfügt. Ein erfolgreicher Einsatz hängt von der Fähigkeit ab, sich mit allen bestehenden Geräten, Maschinen und Anlagen in der Fertigung zu verbinden, mit einer klar strukturierten Datenmanagement-Pipeline zu arbeiten und auf eine offene Art und Weise zu agieren, die es Ihnen ermöglicht, auf Ihren bestehenden Anwendungsfällen aufzubauen und verschiedene Drittanbieteranwendungen zu integrieren.

Darüber hinaus müssen Sie in der Lage sein, den Rollout von Geräten mühelos zu verwalten, wenn Ihre Flotten größer werden. Sie müssen Ihr IoT-Anwendungsökosystem von einem einzigen Ort aus orchestrieren. Zudem benötigen Sie eine Infrastruktur, die es Ihnen ermöglicht, Analysen im laufenden Betrieb durchzuführen. Mit einer AIoT-Plattform, die all diese Funktionen an einem Ort vereint, können Sie den Fortschritt Ihrer Projekte viel schneller beobachten. Sie können innerhalb weniger Monate vom PoC zur Bereitstellung übergehen.

Was können Sie also mit einer konsolidierten IoT- und KI-Plattform erreichen?

Hardwareunabhängigkeit schaffen

Sie erhalten die Möglichkeit, sich mit jedem Gerät oder Industriesystem zu verbinden, das ein beliebiges Protokoll verwendet. Mit dem Record Evolution Reflasher können Sie so gut wie alles, was Docker-fähig ist und unter Linux läuft, in ein IoT-Gerät verwandeln.

Eine transparente Datenmanagement-Strategie Aufbauen

Von einem einzigen Standort aus überwachen und strukturieren Sie die Erfassung, Bereinigung und Speicherung großer Mengen von IoT-Daten aus dem Fertigungsbereich.

Konsolidierung der Daten-Analysen bei der Umstellung auf eine langfristige Datenstrategie

Wenn Sie die Plattform als einheitlichen Ort für Ihre Datenanalyseaufgaben nutzen, können Sie nicht nur isolierte KPIs oder Visualisierungen in Dashboards überwachen, sondern auch Daten aus verschiedenen Quellen kombinieren, unerwartete Beziehungen aufdecken und unternehmensweit zusammenarbeiten. Von der Datenbereinigung über statistische und analytische Abfragen bis hin zur Erstellung und Bereitstellung von Modellen für maschinelles Lernen haben Sie einen Überblick über alle Prozesse und können den ROI schnell abschätzen.

Zusammenführung der Verwaltung von Geräten und industriellen IoT-Anwendungen

Ihr gesamtes Geräte-Lebenszyklus-Management findet auf der Plattform statt. Sie beginnen mit dem Anschluss Ihrer Geräte, führen Fernkonfigurationen und -aktualisierungen über das Internet durch, protokollieren Prüfvorgänge, überwachen und steuern. Sie verwalten auch die Apps auf Ihren Geräten oder Gerätegruppen, stellen Apps und maschinelle Lernmodelle über das Internet auf Edge-Geräten bereit und überwachen die App-Leistung zu jeder Zeit.

Bewältigung der Komplexität an einem einzigen Ort

Eine AIoT-Plattform bietet die notwendige Infrastruktur für die Bereitstellung von Smart Manufacturing vom Edge bis zur Cloud. Hier können Sie Ihre IoT-Anwendungsfälle für die Fertigung aufbauen und erweitern. Durch die Integration aller Datenaufgaben entlang der Wertschöpfungskette und die Konsolidierung von Schlüsseltechnologien wird die Beschleunigung zur Norm. Eine solche solide Grundlage kann das Sprungbrett für eine Vielzahl von IoT-Anwendungsfällen werden. Diese können auf bestehende Fertigungslösungen aufgesetzt werden, um noch komplexere Probleme in der Fertigung zu lösen.

Konsolidiert Know-How

Die AIoT-Plattform ermöglicht die Zusammenarbeit bei Datenaufgaben von der IT bis hin zum Edge. So haben alle verschiedenen Experten entlang der IoT-Wertschöpfungskette Zugriff auf dieselben Dashboards, Tools und KPIs. Jeder Remote-Spezialist kann nahtlos mit anderen zusammenarbeiten und weiß, was die Prioritäten sind.