Das Internet der Dinge (IoT) hat schon jetzt das Zeug dazu, industrielle Prozesse und ganze Geschäftsmodelle nachhaltig zu verändern. Mit Hilfe von Sensoren und Gateways werden Geräte und Maschinen smart: Durch das Sammeln und Auswerten von spezifischen Daten, wie beispielsweise Laufleistungen, Temperaturen, Verschleiß oder Verbrauch von Hilfsmitteln, werden Anwendungsfälle wie Predictive Maintenance (vorausschauende Wartung) oder neue nutzungsabhängige Erlösmodelle Realität.
Geräte nutzen oft unterschiedliche Sprachen
Die meisten IoT-Projekte von Herstellern entstehen als Insellösungen, bei denen zunächst einzelne Geräte und Maschinen vernetzt werden. Diese werden im Idealfall bedarfsgetrieben entwickelt, wenn Kunden neue Services erwarten oder der Wettbewerb nach Differenzierung verlangt. Oftmals ist die Umrüstung der Geräte oder Maschinen dabei die kleinere Herausforderung. Doch bald laufen die Daten auf, die zum einen Speicherplatz benötigen und zum anderen mit einer Anwendung nach zuvor definierten Regeln ausgewertet werden müssen.
Fast immer sprechen die diversen, miteinander zu vernetzenden Geräte verschiedene Sprachen und liefern unterschiedlich strukturierte Daten. Nicht nur, dass beinahe jeder Hersteller eigene Daten-Repräsentationen nutzt, oft basieren sogar verschiedene Gerätetypen desselben Herstellers auf unterschiedlichen Datenstrukturen. Im Folgenden geht es genau um diesen letztgenannten Fall: Ein Hersteller bietet viele unterschiedliche Geräte an, die bislang verschiedene Sprachen sprechen. Diese Lösungen gilt es nun, durch effiziente Ansätze zu integrieren.
Wird bei ersten kleineren Vernetzungsprojekten von physischen Produkten zunächst ein ganz bestimmter Service für eine einzelne Geräte- und sehr spezifische Kundengruppe entwickelt, fällt das Problem der Datenstandardisierung kaum ins Gewicht. Doch sobald die Anforderungen wachsen, wenn etwa für eine neue Geräteklasse ein ähnlicher IoT-Service geboten oder die Funktionalitäten der App ausgeweitet werden sollen, steigt der Aufwand enorm an, all die verschiedenen Datenstrukturen unter einen Hut zu bekommen.
Nur wenn die Daten vereinheitlicht werden, kann sich eine IoT-Lösung entwickeln. Doch an welcher Stelle ist die Standardisierung sinnvoll: Lassen sich die Daten besser auf der Hardware-Ebene vereinheitlichen oder sollte die Anwendung alle Datentypen interpretieren können? Und welche Vorteile hat eine IoT-Plattform als Zwischenlayer?
Firmware-Updates sind aufwendig und teuer
Sowohl Programmierer als auch Techniker begegnen Firmware-Updates mit Vorsicht. Zu Recht, denn sie sind meist mit hohem Aufwand und gewissen Gefahren verbunden. Zwar lassen sich die Datenstrukturen der Geräte damit auf einen einheitlichen Stand bringen, doch die Entwicklung solcher Firmware-Updates bringt auch gravierende Risiken mit sich. Vor dem Release sind umfangreiche und zeitintensive Tests notwendig. Für jede Geräteklasse muss unter Umständen ein eigenes Update entwickelt werden.
Nach der Entwicklung müssen die Updates dann auf die physischen Geräte aufgespielt werden. Nur in den seltensten Fällen kann das per Fernwartung geschehen. Das bedeutet, ein Techniker muss die Geräte vor Ort aktualisieren. Dieser Aufwand wird schnell unkalkulierbar und unrentabel, etwa wenn es sich um viele oder geografisch weit verbreitete Geräte handelt. Demnach sind Firmware-Updates also grundsätzlich eine mögliche Lösung, in der Praxis erweisen sie sich jedoch häufig als unpraktikabel und vergleichsweise teuer.
Essenzieller Bestandteil einer IoT-Lösung ist eine Anwendung, mit deren Hilfe sich Geräte und Maschinen, also die „Dinge“, steuern lassen. Ist es hierbei sinnvoll, die Logik der Vereinheitlichung in diese App zu integrieren? Gerade bei Projekten, bei denen hoher Zeitdruck herrscht, wird häufig dieser Ansatz gewählt. Die Vorteile liegen darin, dass dann keine Firmware-Updates notwendig sind. Die App kann, da sie neu entwickelt wird, schnell mit den gewünschten Funktionen versehen werden.
Standardisierung in der App?
Doch bei der Skalierung und Weiterentwicklung stößt dieser Ansatz schnell an seine Grenzen. Soll eine App auf verschiedenen Endgeräten funktionieren, muss sie mehrere Betriebssysteme unterstützen, die jeweils über eine eigene Dateninterpretationslogik verfügen. Sollen neue Geräte oder Funktionen hinzugefügt werden, erweist sich die Datenstandardisierung in der App daher schnell als ebenso unflexibel wie das Einspielen von Firmware-Updates: Bei jedem Datentyp muss die App für jedes Betriebssystem angepasst, getestet und neu ausgerollt werden.
Die optimale Lösung liegt darin, einen Zwischenlayer für die Datenstandardisierung zu schaffen. Dann können die Geräte ohne erforderliches Firmware-Update wie bisher ihre Daten senden und die Applikationen selbst bleiben schlank. Die Folge ist eine sehr flexible, skalierbare Lösung.
Zwischenlayer auf Plattformebene
Der Zwischenlayer wird dabei oft auf Ebene der IoT-Plattform angesiedelt. Die Daten kommen dort hersteller- beziehungsweise gerätespezifisch an, werden vereinheitlicht und dann standardisiert an die App weitergegeben. Sind Änderungen oder Ergänzungen am Datenmodell notwendig, muss dies nur ein einziges Mal zentral auf der Plattform angepasst werden.
Eine solche strategische Herangehensweise sichert die Nachhaltigkeit und Zukunftsfähigkeit einer IoT-Lösung. Sie bedarf jedoch auch einiger grundlegender Vorüberlegungen: Basierend auf den technischen Parametern der zu vernetzenden Dinge und der geplanten IoT-Services, sollte ein Datenmodell entwickelt werden, welches flexibel und intelligent genug ist, spätere Änderungen abdecken zu können. Darüber hinaus müssen Unternehmen entscheiden, ob sie eine IoT-Plattform selbst entwickeln oder auf eine der zahlreich am Markt vorhandenen Angebote zurückgreifen wollen. Für die Auswahl wiederum ist entsprechendes Know-how und eine umfangreiche IoT-Projekterfahrung notwendig. Denn die derzeit am Markt befindlichen IoT-Plattformen unterscheiden sich bei ihrer Herangehensweise und ihrem Leistungsumfang zum Teil erheblich voneinander.
Schon jetzt zeichnet sich ab, welche Bedeutung IoT-Lösungen künftig besonders für Industrieunternehmen haben werden. Das gilt sowohl für die Unternehmen, die IoT-Services anbieten als auch für diejenigen, die sie als Betreiber nutzen. Das Optimierungspotenzial ist enorm. Hardware-Umrüstung und Datenerfassung sind vergleichsweise unkompliziert. Der Knackpunkt ist die Anwendung selbst und ihre Belieferung mit standardisierten Daten. Dabei kann kaum auf vorhandene Standards zurückgegriffen werden. Zwar gibt es einige Brancheninitiativen, die sich dem Thema widmen, doch dauert eine hersteller- und länderübergreifende Standardisierung lange und kann am Ende oft doch nur einen minimalen Kompromiss darstellen.
IoT-Projekte strategisch beurteilen
Deshalb sollten Unternehmen schon in der Anfangsphase von IoT-Projekten diese nach ihrer strategischen Bedeutung beurteilen. Kleinere Einzelanwendungen und Test-Projekte mögen ohne ein intelligentes Datenmodell auskommen, eine zukunftsfähige skalierbare IoT-Lösung hingegen nicht.
