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Internet of Things mit Hindernissen

Feature | 17. März 2015 von Andreas Schmitz 0

Höhere Effizienz und Produktivität, besserer Durchsatz in der Produktion, längere Laufzeiten von Maschinen: Internet of Things (IOT) wird bejubelt. Doch vorher lauern Herausforderungen.

Eine um 30 Prozent höhere Produktivität in der Automation und Produktion, Vermeidung von Ausfallzeiten in Kraftwerken, ein höherer Durchsatz in der Produktion: Das Internet of Things verbindet Maschinen und Sensorik, schafft eine Menge Daten, deren Analyse neue Erkenntnisse in sich bringt, potenziell die Prozesse verbessert, Kosten senkt und Ressourcen schont. Als Beispiel nennt etwa das IT-Beratungshaus Accenture die vorausschauende Wartung: Dadurch, dass Reparaturen rechtzeitig beauftragt werden, sinken nach Angaben des SAP-Partners die Kosten durchschnittlich um 12 Prozent. Insgesamt verringern sich die Aufwände für die Wartung um 30 Prozent, da größere Reparaturen durch rechtzeitiges Eingreifen vermieden werden können und Stillstände von Maschinen treten sogar um 70 Prozent seltener auf. Eine Prognose der Marktforscher von IDC geht davon aus, dass bereits in fünf Jahren 40 Prozent aller Daten von Maschinen stammen werden, die untereinander Informationen austauschen. Ein Billionenmarkt werde das Geschäft mit IOT werden, sind sich diverse Marktforscher sicher.

Allen wunderbaren Prognosen zum Trotz ist die Realität in den Unternehmen heute eine andere: Nicht einmal jedes dritte Unternehmen macht bereits Umsatz mit neuen Services rund um seine vernetzten Produkte, weiß IT-Berater Capgemini. Auch mit der Reife von IOT-Projekten in den Unternehmen ist es aktuell noch nicht so weit her. In einem dreistufigen „Reifemodell“ des SAP-Partners verharren die meisten Branchen aktuell auf der ersten Stufe. Maschinen senden auf eine spezielle Anforderung Informationen an ein Smartphone, das dann allerdings nichts weiter damit anfängt. In der zweiten Reifestufe lässt sich ein technisches Gerät immerhin von extern einstellen und steuern. Die dritte Stufe kommt der Vision von IOT dann erst wirklich nahe: Denn hier nutzen die Unternehmen die Sensordaten, um aus ihnen neue Erkenntnisse zu gewinnen, für eine vorausschauende Wartung einzusetzen oder die Produktivität zu verbessern. Nach Capgemini-Analyse sind aktuell 58 Prozent der Unternehmen auf der ersten Stufe, 27 Prozent auf Stufe zwei und jedes Dritte Unternehmen (34 Prozent) hat bereits die Stufe 3 erreicht, wobei allerdings besonders die Fertigungsindustrie und die Medizinproduktebranche als Vorreiter gelten. Die Pharmabranche sowie Versicherungen stehen in Sachen IOT noch ganz am Anfang.

Internet of Things: Muss die Utopie noch warten?

Die Durchdringung der entsprechenden Technologie sei noch gering, unken etwa die Wissenschaftler Aelita Skarzauskiene und Marius Kalinauskas von der Mykolas Romeris Universität in Litauen. Zudem mangele es an Standards, der geeigneten Datenübertragung, tauglicher Middleware und auch die Sicherheitsthematik sei ein großes Thema. Kurzum: Die Utopie einer sanft und ruhig integrierten Welt müsse noch warten. Auch IT-Beratungshaus Accenture sieht die Hauptherausforderung darin, die Technologie auf Vordermann zu bringen, die derzeit im Einsatz ist: Software und Sensoren sind oft überaltet und kaum noch Upgrades aufzuspielen. Die schlechte Integration von internen Systemen und jenen von externen Partnern schaffen Datensilos. Überaltete Betriebssysteme und Technologien schaffen Sicherheitsrisiken, können aber auch nicht so einfach ausgesondert werden. Zudem gibt es kaum „embedded computing“ in den Anwendungen und Produkten.

Die sechs Haupthindernisse aus Sicht von IT-Beratungshaus Capgemini

Letztlich ist es ein Mix aus technischen wie auch personellen Herausforderungen, die den Weg zu IOT in den Unternehmen bisher erschweren. Das Beratungshaus Capgemini hat die wichtigsten benannt:

  • Die bestehende IT-Infrastruktur ist nicht für die immens wachsende Menge an Sensordaten gemacht. Capgemini benennt eine Studie, wonach 60 Prozent der britischen Unternehmen sich nicht in der Lage sehen, Sensordaten in Echtzeit verarbeiten zu können. Da sich allerdings der Anteil der Sensordaten an allen digitalen Daten bis 2020 um das Fünffache erhöhen wird, besteht hier Handlungsbedarf.
  • Den Unternehmen fehlt es an geeigneten Analysewerkzeugen, mit deren Hilfe sie neue Erkenntnisse aus den neuen Datenmengen gewinnen können. Besonders die Echtzeitverarbeitung von Daten ist oft ein unzureichend gelöstes Thema, aber auch die Integration, Analyse und Visualisierung von Daten.
  • IOT verschärft die Themen Datensicherheit und Schutz privater Daten. Einer US-Umfrage unter IT-Entscheidern zufolge geht jeder zweite davon aus, in dieser Hinsicht noch nicht für die vernetzte Welt gerüstet zu sein.
  • Den üblicherweise Produkt-zentrierten Organisationen fehlt die Entwicklungs- und Marketing-Denke. Neue Services und Verkaufsmodelle für IOT müssen her, die sich vom klassischen Portfolio abheben. Entsprechende Fähigkeiten fehlen oft zunächst.
  • Der Verkauf kann mit IOT-Services noch wenig anfangen. Die neue Klasse von Services erfordert ein spezifisches Training, das auf die vernetzten Services abhebt und die neuen Möglichkeiten nahebringt.
  • Die neuen Services erfordern neue Kapazitäten im Kunden-Support. Die Anfragen der Kunden werden komplexer. Dennoch erwarten die Kunden schnelle Antwortzeiten.
  • Mangel an Big-Data-Experten, die in der Lage sind, Sensordaten zu interpretieren. Data Scientist sind rar und viel gesucht. Gut ausgebildete Spezialisten zu bekommen, ist schwierig.

So differenziert die Gründe auch zu seien scheinen, die den Unternehmen aktuell den Weg zu neuen IOT-Geschäftsmodellen noch erschweren: Vielleicht hat letztlich der Marktforscher IDC doch recht in seiner kürzlichen Umfrage. Demnach rangieren die Vorlaufkosten, die auf ein Unternehmen zukommen, ganz klar auf Rang 1 der Hürden für Internet of Things in Deutschland.

 

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