Der Einkaufsführer für industrielle IoT-Plattformen: Capabilities Grid 2024

Industrielle IoT-Plattformen versprechen eine vollständige Fabriktransparenz und ein vollständiges Bild aller Fertigungsdaten. Im Laufe des Jahres 2024 beginnen die Anwendungsfälle, noch detailliertere, datengestützte Einblicke in die Abläufe in der Fertigung zu liefern, und die Einführung industrieller IoT-Plattformen wird für die meisten Unternehmen zur Norm.

Die industrielle IoT-Plattform konsolidiert eine Vielzahl von Stärken, indem es eine solide Grundlage für datengestützte Entscheidungen bietet. Es bringt IT-, OT- und Data-Science-Teams an einem Ort zusammen und erleichtert den Weg zu einer höheren Prozesseffizienz erheblich. Sie beginnen damit, Ihre industriellen Anlagen miteinander zu verbinden, um Ihre sich entwickelnde IoT-Landschaft zuverlässig und konsistent zu verfolgen, zu optimieren und innovativ zu gestalten.

Und der Weg dorthin beginnt mit der richtigen Wahl. In diesem Einkaufsführer für industrielle IoT-Plattformen konzentrieren wir uns auf die wichtigsten Funktionen industrieller IoT-Plattformen und bieten einen Entwurf für die Erstellung Ihres eigenen Leistungsrasters, das Sie durch den Auswahlprozess führt.

Holen Sie sich die Checkliste und erstellen Sie ein Funktionsraster für Ihre IIoT-Plattform

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Erste Schritte mit IIoT

IIoT beginnt mit dem Aufbau von Verbindungen zu Ihren Datenquellen. Und dann ist die Krönung Ihrer IIoT-Initiative eine vollständig vernetzte Fabrik mit einer konsolidierten Datenstrategie, die sich vom Edge bis zur Cloud erstreckt.

Zu den typischen IIoT-Anwendungsfällen gehören prädiktive und präventive Wartung, Anlagenzustandsüberwachung, Anlagenverfolgung und Qualitätsmanagement, Rückverfolgbarkeitsanalysen und Fälle der allgemeinen Anlageneffektivität. Edge-to-Cloud-Szenarien entwickeln sich zusätzlich in Richtung künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen, bei denen bidirektionale Datenflüsse vom Edge in die Cloud und umgekehrt übertragen werden.

Um Einblicke in das Gesamtbild der Daten zu gewinnen, benötigen Sie eine hardwareunabhängige Plattform, mit der Sie fast alles verbinden und alle industriellen Anlagen für das Internet der Dinge verfügbar machen können.

Vollständige Datentransparenz in der Werkstatt und darüber hinaus erfordert den Einsatz sowohl lokaler als auch Cloud-Analysen, Unternehmens- und Cloud-Systeme, Funktionen für die App-Entwicklung in der Cloud und maschinelles Lernen am Netzwerkrand.

Ermöglichen der unternehmensweiten Datenverfügbarkeit

Als Nächstes müssen die richtigen Daten die richtigen Experten innerhalb des Industrieunternehmens erreichen, ohne in isolierte Abteilungen isoliert zu werden. Sobald alle Maschinen miteinander verbunden sind und die Daten ihren Weg zu den richtigen Empfängern gefunden haben, ist es an der Zeit, den Wert der Daten zu erkennen. Dinge mit den gesammelten Daten zu tun, führt letztendlich zu mehr Transparenz und Effizienz. Und Dinge mit Daten zu tun bedeutet, die Daten greifbar und für verschiedene Experten auf verschiedenen Wissensebenen zugänglich zu machen.

Eine zunehmend gefragte Funktion ist die Möglichkeit, Anwendungsfälle vor Ort auszuführen, die Daten aber auch in fortschrittliche Cloud-Systeme zu verschieben, um Modelle für maschinelles Lernen zu erstellen. Eiserne Herde bietet genau das. Es kann nur vor Ort in einer geschlossenen Unternehmensumgebung bereitgestellt werden, ermöglicht aber auch die hybride und reine Cloud-IoT-Bereitstellung.

Darüber hinaus können Sie die meisten gängigen Cloud-Systeme wie AWS, Microsoft Azure und Google Cloud Platform integrieren. Die Plattform ermöglicht es Unternehmen jeder Größe, ihre vorhandenen Ressourcen miteinander zu verbinden, Daten am IoT-Edge zu analysieren und die Daten entlang der Wertschöpfungskette sowohl über lokale als auch über Cloud-Systeme zu übertragen.

Auf diese Weise gewinnen Unternehmen in einem überfüllten Umfeld die Oberhand, da Analysen am Netzwerkrand schnellere Erkenntnisse bedeuten, was zu schnelleren Entscheidungen führt. Edge-Computing ermöglicht es Unternehmen, sofort Maßnahmen zu ergreifen und schnell so gut wie jeden Aspekt ihrer Abläufe zu verbessern.

Festlegung einer Datenstrategie

Nach dem Onboarding besteht die eigentliche Herausforderung darin, eine Datenstrategie auszuwählen, die dem Unternehmen am besten dient. Das bedeutet, die richtige Art von Maschinendaten zu verwenden, wo und wann es darauf ankommt. Um dieser Herausforderung zu begegnen, muss die IIoT-Plattform mit einer Reihe vordefinierter Funktionen ausgestattet sein, um vollständige Transparenz und Effizienz zu erreichen, angefangen beim Edge bis hin zur Cloud. Auf diese Weise haben Unternehmen vollen Zugriff auf jede Phase des Prozesses. Sie sammeln IoT-Daten am Edge und verwenden die Daten, um IoT-Apps in der Cloud zu optimieren. Dann veröffentlichen Sie App-Updates drahtlos und berücksichtigen dabei ständig die eingehenden IoT-Edge-Daten.

In einem schnelllebigen Umfeld sind industrielle Hersteller mit einer offenen IIoT-Plattform am besten bedient. Sie gewährleistet Effizienz und bleibt gleichzeitig flexibel und änderungsfähig. Insbesondere bei hardwareunabhängigen Plattformen können Hersteller ihren Betrieb verbessern, ohne dass vorhandene Geräte ausgetauscht werden müssen.

Die ultimative Errungenschaft, die durch diesen Edge-to-Cloud-Zyklus ermöglicht wird, ist die Fähigkeit, bessere Geschäftsentscheidungen in einem höheren Tempo zu treffen.

Ideal ist ein vollständig ausgearbeiteter IoT-Entwicklungszyklus, der alle Funktionen am IoT-Edge abdeckt, mehrere heterogene Geräte in der Werkstatt von einem einzigen Standort aus verwaltet, sowohl IoT-Edge-Analysen als auch Datenanalysen in der Cloud durchführt und sich nahtlos in jede andere lokale Plattform sowie in die führenden Cloud-Anbieter wie AWS, Microsoft Azure oder Google Cloud integrieren lässt.

Hier ist also unsere Checkliste für die Funktionen der industriellen IoT-Plattform:

Verbindung zu IoT-Datenquellen herstellen

• Datenerfassung von jedem angeschlossenen Gerät
• Gemeinsame Datenschicht
• Datenzugänglichkeit und Datenspeicherung

Integration von Daten

• Integrierte Datenquellenkonnektoren
• Import von Rohdaten aus mehreren Quellen
• Funktionen und Implementierung von Big Data
• Ermöglicht Integrationen mit führenden Cloud-Anbietern

IoT-Analytik

• Datenvorverarbeitung und Transformation in Datenleitungen
• Benutzerdefinierte Visualisierungen in Dashboards
• Sofortiges Reporting mit Extraktion von Standard-KPIs
• Statistische und analytische Abfragen
• Erstellen und Ausführen von Modellen für maschinelles Lernen am IoT-Edge

Entwicklung und Bereitstellung von IoT-Anwendungen

• Umfassendes Anwendungsmanagement
• Entwicklung containerbasierter Apps
• Öffentlicher und privater IoT-App-Store mit App-Vorlagen und kundenspezifischen Industrieanwendungen
• Live-IoT-Entwicklung in einer Cloud-IDE
• OTA-Bereitstellung auf mehreren verbundenen Geräten
• Jedes Gerät und jedes Protokoll

Verwaltung von Geräten

• Einrichtung und Konfiguration von IoT-Geräten mit nur wenigen Klicks, keine Programmierung erforderlich
• Standortverfolgung mit einer einheitlichen Kartenansicht aller verbundenen Geräte
• Gerätestatusüberwachung und sofortige Wartungsoptionen, einschließlich Lebenszyklusmanagement

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