Höhere Effizienz und neue Geschäftsmodelle
Die Vernetzung bietet Unternehmen neue Chancen - und Herausforderungen

Ekrem Yigitdoel

Die Vernetzung von Maschinen, Gegenständen und Assets macht aus Fabriken „Smart Factories“, die sich in letzter Konsequenz auf der Basis intelligenter Technologien selbst steuern. Aber was steckt hinter Begriffen wie „Industrial Internet of Things (IIoT)“ und „Industrie 4.0“? Und was daran ist so revolutionär, dass sie die industrielle Landschaft auch in Deutschland fundamental verändern werden?

 

Für uns Menschen ist es längst eine Selbstverständlichkeit, dass wir „always on“, also ständig mit dem Internet verbunden sind: Unser Smartphone hilft uns, von A nach B zu kommen, verbindet uns von jedem beliebigen Punkt dieses Planeten mit unseren Kollegen, unseren Freunden oder unserer Familie. Wir sehen nach, wie das Wetter wird, kaufen mit dem Smartphone ein, checken unsere E-Mails oder besorgen uns ein Ticket für Flugzeug, Bus oder Bahn. Es gibt nur wenig, was das Smartphone – oder der heimische PC – nicht über das Internet erledigen können.

Das Internet der Dinge (englisch „Internet of Things“, IoT) überträgt dieses Always-On auf die Kommunikation zwischen Dingen: Im IoT sind Gegenstände untereinander oder mit zentralen Rechnern vernetzt. 


Aber wozu soll das gut sein?

Um zu erklären, was das IoT ist und kann, musste früher oft ein Kühlschrank herhalten: Über das Internet verbunden, ist er in der Lage, direkt beim Supermarkt das einzukaufen, was in seinem Inneren gerade „aus“ ist. Auf dem gleichen Prinzip basiert die Option, die Heizung über das Smartphone einzuschalten. Wer auf dem Weg nach Hause ist und keine Lust auf kalte vier Wände hat, kann schon vor der Ankunft zu Hause die Wärme regulieren.


Mehr strategisches Konzept als bloße Technologie

Eines der zukunftsträchtigsten Projekte, das auf der Vernetzung von „Dingen“ beruht, ist das autonome Fahren. Es hängt entscheidend von der Fähigkeit von Fahrzeugen und Fahrzeugteilen ab, untereinander sowie mit zentralen Rechnern zu kommunizieren. Bis wirklich autonome Fahrzeuge auf dem Markt sind, die ihre Passagiere sicher transportieren, werden Experten zufolge aber noch gut 20 Jahre ins Land gehen.

Zu einem echten Geschäftsmodell wird das Internet der Dinge in der Industrie, die es unter dem Namen IIoT (Industrial Internet of Things) entdeckt hat und nach vorne treibt. Das IIoT, auf Deutsch oft einfach als „Industrie 4.0“ bezeichnet, ist eher ein strategisches Konzept mit weitreichenden Folgen als bloß ein weiteres Anwendungsszenario von IoT.

Unternehmen, die konsequent auf die Vernetzung von Maschinen, Anlagen und Assets setzen, werden produktiver sein, weil sich Maschinenlaufzeiten optimieren und Daten aus der Produktion gewinnbringend einsetzen lassen. Die Kosten für Betrieb und Unterhalt werden sinken, weil Maschinen gewartet und repariert werden, bevor sie ausfallen. Die Kunden schließlich werden zufriedener sein, weil sich ihre Wünsche schneller und individueller (in letzter Konsequenz bis Losgröße Eins) befriedigen lassen. 


Vernetzung der Produktion: IIoT

Rein technisch umfasst das IIoT die Vernetzung von Produktionsanlagen, Maschinen und Assets, zum Beispiel Fahrzeuge und Geräte, über das Internet. Es nutzt dieselben Technologien wie das nicht-industrielle IoT oder das autonome Fahren. Dazu gehören Sensoren, die ihre Umgebung wahrnehmen oder messen und diese Messwerte an eine zentrale Stelle schicken, an der sie verarbeitet werden. Ein Sensor kann ein Fühler sein, der die Temperatur von Maschinenöl misst, ein künstliches „Ohr“, das auf die Geräusche beim Betrieb einer Maschine hört, oder ein Erschütterungssensor, der die Vibrationen einer Fertigungsanlage aufzeichnet.

Bei all diesen Aktivitäten entstehen Daten, die wahlweise über Netzwerkverbindungen an Rechner in der Cloud geschickt oder direkt vor Ort („Edge“) verarbeitet werden. Die Auswertung dieser Daten hat unmittelbare Folgen, wenn sie von einem bestimmten Norm(al)zustand abweichen: Das kann zum Beispiel ein Alarm bei Fehlfunktionen sein, die Benachrichtigung des Servicepersonals bei einem drohendem Maschinenausfall oder das direkte Abschalten einer Maschine bei Überhitzung. 

Die Daten lassen sich zudem betriebswirtschaftlich nutzen, beispielsweise, um anhand von Kennzahlen den Lebenszyklus („Lifecycle“) einer Maschine vorauszuberechnen, die Effizienz einer Produktionsweise zu verbessern oder die bessere Auslastung von Baumaschinen zu organisieren.


Plattformökonomie: Service schlägt Produkt

Strategisch ist für Unternehmen mit dem IIoT sogar ein Paradigmenwechsel bei den Geschäftsmodellen möglich. Um zu verstehen warum, ist ein kleiner Ausflug in die sogenannte Plattformökonomie nötig.

Anfang August 2018 erreichte der Technologiekonzern Apple als erstes Unternehmen überhaupt einen Börsenwert von mehr als einer Billion US-Dollar. Der Hersteller von iPhone, iPad und iMac ist damit mehr wert als die zehn stärksten deutschen Unternehmen zusammen, darunter Allianz, Daimler, Volkswagen, BASF, BMW und die Deutsche Telekom. 

Die Top Five der wertvollsten Unternehmen der Welt besteht ausschließlich aus Technologieunternehmen: neben Apple sind das Alphabet, der Mutterkonzern von Google, Microsoft, Amazon und Facebook. 

Entscheidend für dieses Ranking aber ist etwas anderes: All diese Unternehmen sind Plattformanbieter. Apple unterhält einen der weltgrößten Marktplätze für mobile Apps, Amazon ist die weltgrößte Handelsplattform, Facebook handelt mit den Daten seiner Nutzer. Google, Amazon und Microsoft gehören zu den weltgrößten Cloud-Anbietern, mit denen sie Unternehmen eine Plattform für neue Geschäftsmodelle bieten.

Das Geschäft besteht bei allen nach wie vor zu einem guten Teil darin, eigene Produkte zu verkaufen oder Werbung zu machen. Zusätzlich zum Verkauf physischer Assets setzen sie aber immer mehr auf die Vermittlung zwischen Angebot und Nachfrage, auf das sogenannte Matchmaking. Plattformen agieren als Intermediäre, die zwei oder mehr Marktteilnehmer mithilfe digitaler Technologie verbinden. 

Aus der Sicht von Anwenderunternehmen haben Plattformen einen entscheidenden Vorteil: Sie lassen sich als vollentwickelte Infrastruktur nutzen, ohne dass Unternehmen diese selbst aufbauen oder warten müssen. Das ist eine enorme finanzielle und organisatorische Entlastung und schafft skalierbare Möglichkeiten für neue Geschäfte. 

Plattformen werden mehr und mehr zum zentralen Geschäftsmodell der digitalen Ökonomie. Sie erweitern bestehende oder schaffen ganz neue Märkte. Das gilt auch für das Industrial Internet of Things: Statt handfester Produkte verkaufen die erfolgreichsten Unternehmen der Welt immer mehr ihre Plattformen und Services. 


Digital Twins

Das IIoT bringt echte Neuheiten hervor, die ohne diese Technologie nicht möglich wären. Dazu gehören die sogenannten Digital Twins, digitale Zwillinge, die virtuell Maschinen oder Prozesse aus der realen Welt nachbilden.

Diese Digital Twins werden, da sind sich die Experten einig, schon bald zu den wesentlichen Bausteinen der Digitalisierung gehören und Mehrwerte schaffen, die über die reine Vernetzung hinausgehen.

So lassen sich, nur als Beispiel, Flugzeugtriebwerke oder Windräder virtuell nachbauen, um ihren Betrieb zu simulieren. Auf diesem Wege können Ausfälle oder Abnutzungserscheinungen erkannt und behoben werden, bevor Schäden auftreten oder Anlagen ausfallen. Je komplexer die Anlagen sind, desto größer ist das Sparpotenzial der Digital Twins.

Weil die Zwillinge als virtuelle Stellvertreter so funktionieren wie echte Objekte, aber eben nur virtuell existieren, können sie sehr viel leichter für die Simulation neuer Anwendungen oder komplexer und mehrstufiger Geschäftsprozesse eingesetzt werden, die sonst nur mit erheblichem Kapitalaufwand und -risiko erprobt werden könnten. Zudem liefern sie wie ihre realen Pendants Daten, die für Predictive Analytics, also für vorausschauende Prognosen und Szenarien genutzt werden können.

Aus Sicht der auf die IT-Industrie spezialisierten Marktforscher von IDC Deutschland sprechen vor allem drei Argumente für den Einsatz der digitalen Zwillinge:

  • Das Verständnis und die Prognosen über die Leistung und den Betrieb von Anlagen und Produkten können verbessert werden.
  • Durch das IoT und die Visualisierung von Daten und Analysen lassen sich Geschäftsergebnisse verbessern.
  • Die IT-Integration ermöglicht eine holistische, also ganzheitliche Sicht auf Produkte, Assets und Anlagen in Echtzeit.


KI – der Booster für das IIoT

Der wertvollste Rohstoff, den das Internet der Dinge erzeugt, sind Daten. In ihrer aufbereiteten Form geben sie uns als Informationen Einblicke in bisher unbekannte Welten: Wir verstehen nahezu in Echtzeit, was unsere Maschinen tun oder wann sie ihre Arbeit verweigern könnten, wenn sie nicht entsprechend gewartet werden. Sie geben uns wertvolle Informationen über ihre Effizienz und Auslastung, so dass wir die Produktion optimieren und Ausfallzeiten minimieren können.

Aber die Menge der produzierten Daten wächst exponentiell mit der Zahl der vernetzten Maschinen, Anlagen und Assets, und wir werden schon bald nicht mehr in der Lage sein, diese Daten mit menschlichen Fähigkeiten und Fertigkeiten in Informationen umzuwandeln. Gleichzeitig werden die Rechenleistungen von Computern immer besser. Sie sind immer schneller und nahezu in Echtzeit in der Lage, riesige Datenmengen zu verarbeiten. Diese beiden Faktoren vor allem sind es, die für den Aufschwung bei künstlicher Intelligenz (KI) stehen, an dessen Anfang wir uns gerade befinden.

KI beschreibt die Fähigkeit von Maschinen, die Umwelt zu „verstehen“, daraus zu lernen und aus diesem erlernten Wissen Handlungen abzuleiten. Die Methode, Maschinen dieses Wissen zu vermitteln, heißt Machine Learning. Im Bereich von IIoT kommt KI der Bedeutung von Machine Learning gleich. Wenn Maschinen bzw. Computer beginnen, selbständig zu lernen, nennt man das „Deep Learning“. 

KI arbeitet mit Algorithmen, also mit mehrstufigen Handlungsanweisungen, die flexibel auf Bedingungen reagieren, die ihnen zum Beispiel Sensoren liefern. Dabei ist es einem Sensor völlig gleichgültig, ob er eine Temperatur von 100 oder 1.000 Grad Celsius misst, er gibt diesen Wert einfach weiter. Auch einen Algorithmus interessiert es nicht, ob der Wert, den er von einem Sensor übermittelt bekommt, für eine Temperatur steht, einen Schalldruck oder die Helligkeit. Aber mit dem entsprechenden Training ist er in der Lage, die Werte von Sensoren zu interpretieren, Abweichungen von Normwerten festzustellen und daraus Handlungen abzuleiten. 

Im schnellen und zuverlässigen Erkennen von Mustern in riesigen Datenmengen sind Maschinen dem Menschen längst überlegen; von dem Moment an, ab dem Algorithmen die Muster selbständig und ohne menschliche Anleitung interpretieren, wären sie auch intelligent, aber an dem Punkt sind wir noch nicht. 

KI mit von Menschen gestalteten und trainierten Algorithmen sind dennoch schon heute für das IIoT eine sehr wichtige Technologie, weil sie ganz neue Einblicke in den Betrieb von Maschinen und Anlagen erlauben – und weil sie die Automatisierung der Produktion in Richtung autonomer Fertigung und Fabriken vorantreiben, die sich mehr oder weniger selbst steuern.

Bisher sind automatische Systeme auf feste Regeln angewiesen: ein Magnetstreifen, der einem Roboter den Weg weist, oder ein Programm, das eine Maschine Schritt für Schritt abarbeitet. Künstliche Intelligenz wird dafür sorgen, dass Maschinen in der Lage sein werden, mit dem Ungewissen und Ungeplanten umgehen zu können – und zwar ohne menschliche Eingriffe.


IIoT und Sicherheit

Bleibt die Kardinalfrage nach der Sicherheit von Industrie 4.0. Sie stellt sich in Zeiten einer umfassenden Vernetzung nahezu beliebiger Gegenstände, Maschinen und Assets neu. Schon die bloße Zahl – das Marktforschungsunternehmen Gartner rechnet bis 2020 vorsichtig mit mehr als 20 Milliarden vernetzter Geräte – zeigt die Dimension auf, denn jedes dieser Geräte bietet zumindest theoretisch einen Angriffspunkt für Attacken auf Netzwerke. Die Aufgabe, das IIoT und die Daten zu schützen, die dort produziert werden, wird durch die Vielfalt der Geräte und Netzwerktechnologien noch schwieriger. Zudem gibt es keine einfache Antwort auf diese Herausforderung, aber Experten sind sich einig darüber, dass moderne Technologien für Vernetzung und Datenanalyse nicht nur Teil des Problems sind, sondern zugleich auch Teil der Lösung: Richtlinien („Policies“), die die Übermittlung und den Austausch von Daten verbindlich und mit IT-Einsatz regeln. Verschlüsselungsmechanismen, die Daten bei der Übertragung vor fremdem Zugriff schützen; künstliche Intelligenz, die auch bei der sogenannten Intrusion Detection, also der Entdeckung von Eindringlingen hilft – das alles sind Basismaßnahmen, die jedes Unternehmen ergreifen sollte, eingebettet in eine agile und dynamische Sicherheitsstrategie, die ihre eigene Wirksamkeit ständig überprüft und verbessert. 

 

Schlüsselwörter:

Industrie 4.0, Künstliche Intelligenz, Digital Twins, Smart Factory