IDC-Studie Industrial IoT in Deutschland

Die Krise als Bremsklotz und Weckruf gleichermaßen

2. Dezember 2020, 9:31 Uhr | | Kommentar(e)

Fortsetzung des Artikels von Teil 1

5G verschafft IIoT und Edge Computing zusätzlichen Schub

Obwohl die Befragten mit 43 Prozent zum größten Teil kabelgebundene Verbindungen für ihre IIoT-Projekte nutzen, ist 5G der Technologiebaustein, der IIoT und insbesondere die Weiterentwicklung von Edge Computing am stärksten fördert. Seine verschiedenen Anwendungsprofile ermöglichen neue Einsatzszenarien am Edge: Beispielsweise dezentrale und großflächige Anwendungen mit hohen Performanceanforderungen wie das autonome Fahren oder kleinflächige Anwendungen mit extrem hoher Gerätezahl wie eine automatisierte Fabrik.

Insgesamt setzen momentan bereits 13 Prozent der befragten Unternehmen 5G in Projekten und Pilotprojekten ein, weitere 46 Prozent planen es. 5G kann zudem von Unternehmen lizenziert oder dank Standards wie 5G NR-U unlizenziert genutzt werden, um ein privates Campus-Netzwerk zu realisieren. Viele Unternehmen, darunter einige DAX-Konzerne, haben bereits die 5G-Frequenzen für ihre Standorte lizenziert und auch viele der Studienteilnehmer - insgesamt 66 Prozent derjenigen, die 5G einsetzen oder in der Planung sind - wollen ein privates 5G-Netz aufbauen.

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Lukas Baur, Teamviewer
Lukas Baur, Vice President IoT, Teamviewer Germany: “Unstrukturierte Daten und  verschiedene Analysewerkzeuge erschweren die Datenanalyse und -verwertung. Informationen müssen in unterschiedlichen Arbeitsprozessen nutzbar gemacht werden, um eine effektive und effiziente Datenverarbeitung zu garantieren. Im gleichen Sinne  ist der Faktor Mensch entscheidend in der erfolgreichen Nutzung der Daten. Die  sachgemäße Interaktion zwischen Mensch und Maschine ermöglicht eine Erweiterung aktueller Ansätze wie Predictive  Maintenance und ermöglicht neue Wege zur Steigerung der OEE (Operational Equipment Efficiency). Dadurch können kurze  Amortisationszeiten realisiert werden.”
© Teamviewer

IoT und AI werden zum AIoT

Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML) sind momentan bei 49 Prozent der Befragten produktiv oder in Pilotprojekten im Einsatz. AI/ML profitiert von den Massen erzeugter Daten und leitet aus ihnen Maßnahmen und Vorhersagen ab. Für viele Anwendungsszenarien wird vor allem die Verschiebung der AI/ML-Algorithmen in die Endgeräte mithilfe von Edge Computing interessant – beispielsweise in Fahrzeuge oder Kameras und Computer-Vision- Systeme. Rund 11 Prozent der Befragten planen in Zukunft ihre Betriebsdaten hauptsächlich direkt am Edge in AI/ML-Algorithmen zu verarbeiten. Das Internet of Things wird dadurch zum Artifical Internet of Things (AIoT), das die unternehmensweiten Entscheidungen im zentralen Rechenzentrum um dezentrale Entscheidungen in den Endgeräten ergänzt.

Neue IoT-basierte Geschäftsmodelle im Schnitt nur in 23 Prozent der befragten Unternehmen – Tendenz aber steigend

Das Potenzial, neue Technologien wie Edge Computing und AI/ML auch zur Schaffung neuer Geschäftsmodelle zu nutzen, wird häufig noch nicht genutzt. Obwohl die vorausschauende Wartung ein häufig genutzter IIoT-Anwendungsfall im eigenen Betrieb ist, haben nur rund 27 Prozent der Befragten darauf basierend einen Service für ihren eigenen Kunden umgesetzt oder sind dabei einen solchen umzusetzen. Ähnliches gilt für die Monetarisierung der eigenen Daten, die nur 25 Prozent umgesetzt haben oder aktuell umsetzen, beispielsweise anonymisierte Nutzungsdaten der eigenen Produkte in der Fertigung oder Umgebungsdaten wie Luftwerte bei Logistikunternehmen. Auch Product-as-a-Service-Geschäftsmodelle, bei denen nicht das Produkt verkauft wird, sondern die Nutzung des Produkts, beispielsweise das Aushubvolumen eines Baggers statt des Baggers selbst, gibt es nur in 22 Prozent der befragten Unternehmen. Positiv ist der Blick auf die Planungsabsichten: viele Befragte, im Schnitt 37 Prozent, setzen sich mit neuen Geschäftsmodellen auseinander und planen eine Umsetzung für die Zukunft. Dabei sollten Anwender aber nicht außer Acht lassen: Datenbasierte Geschäftsmodelle brauchen einiges an Vorlaufzeit, sowohl für die Bestimmung des Business Cases selbst, insbesondere aber auch für den Aufbau eines verlässlichen Datenstamms.

Sebastian Seutter, Microsoft
Sebastian Seutter, Sr. Industry Executive Manufacturing, Microsoft Deutschland: “Anfangs wollten viele Unternehmen ihre IIoT-Plattformen und -Lösungen selbst  aufbauen, was nicht immer gelang. Denn bei solchen Vorhaben geht es um drei  wichtige Faktoren. Zuerst um Entwicklung, Betrieb und fortlaufende Innovationen: Nur wenn der gesamte Lebenszyklus betrachtet wird, stellt sich der Erfolg ein. Außerdem gilt es, alle Ebenen schlüssig zu integrieren: von der Infrastruktur (IaaS) über die Plattformen (PaaS) bis zu den Services (SaaS), die darauf basieren. Und schließlich  muss man diese Ressourcen auch richtig priorisieren. Gerade Industrieunternehmen  sollten sich dabei besonders auf ihr eigenes Geschäft, die Kernkompetenzen und ihre Differenzierung konzentrieren.”
© Microsoft

Der Krise zum Trotz

Covid-19 bremst aktuell einige Unternehmen aus, für andere ist es hingegen der Moment, in denen sich ihre Investitionen in neue Technologie und vor allem auch in IIoT auszahlen. Wie die Studienergebnisse zeigen, ist die Krise für viele gleichzeitig ein Weckruf, längst notwendige Modernisierungen durchzuführen. Aber auch neue Technologien wie Edge Computing und AI/ML sollten nach IDC Einschätzungen genutzt und eingesetzt werden, um langfristig einen Grundstein für neue Geschäftsmodelle und Services zu legen, die entweder selbstständig erbracht oder in Ökosysteme integriert werden können. Diese Ökosysteme zu entwickeln, entsprechende Partnerschaften aufzubauen und allgemein akzeptierte Standards zu bestimmen, sollte und wird eine der zentralen Aufgaben für industrielle und industrienahe Unternehmen in den kommenden Jahren in Deutschland sein, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Die Organisationen haben es in der Hand: Wer die technologischen Voraussetzungen am schnellsten bieten kann, wird auch zuerst attraktiv für innovative Partner und hat damit die meisten Chancen auf Innovationspotenziale.


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