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Industrielles IoT ist nicht nur ein Schlagwort, inmitten der vierten industriellen Revolution, in der Konnektivität und datengesteuerte Innovation an erster Stelle stehen, IIoT steht im Mittelpunkt. Dabei werden mit dem Internet verbundene Sensoren genutzt, Geräte, und Maschinen zur Optimierung betrieblicher Prozesse für Industrieunternehmen.
Grand View Research prognostiziert eine potenzielle CAGR von 23.2% für den Industrial IoT-Markt von 2023 zu 2030, mit einer projizierten Größe größer als $1,693.30 Milliarden von 2030. Diese solide Prognose erklärt, warum die IIoT-Einführung im Jahr ein Rekordwachstum verzeichnete 2023, trotz einer turbulenten Wirtschaft. Die meisten Branchen 4.0 Transformationen umfassen heute intelligente Fabriken mit vernetzter Ausrüstung und integrierter Datenanalyse. Dieser Leitfaden informiert Sie über den aktuellen Stand des IIoT, reale Anwendungen, Vorteile für Unternehmen und alles dazwischen. Lass uns anfangen!
Was ist Industrial IoT oder IIoT?
Einfach gesagt, IIoT führt eine internetähnliche Konnektivität für Maschinen in Fabrikhallen ein, Fahrzeuge auf Transporthöfen und Technologie an anderen Industriestandorten, um datengesteuerte Effizienzsteigerungen zu ermöglichen. Das Grundprinzip, das die industrielle IoT-Konnektivität ermöglicht, lautet: Was gemessen und überwacht werden kann, kann optimiert werden. IIoT integriert Sensoren und Konnektivität und wendet sie direkt auf Industrieanlagen wie Maschinen an, Flottenfahrzeuge und Mitarbeiterwerkzeuge.
Stellen Sie sich eine Welt vor, in der Maschinen nahtlos kommunizieren können und die riesigen Mengen an Maschinendaten in fundierte Geschäftseinblicke in die Produktionsqualität umgewandelt werden können, Gerätegesundheit, Transparenz der Lieferkette und mehr. Im Wesentlichen, Industrielles IoT beseitigt blinde Flecken und macht die Daten der physischen Welt für eine intelligentere industrielle Automatisierung zugänglich.
Wie funktioniert Industrial IoT?
Ein IIoT-Ökosystem basiert auf Sensoren, Konnektivität, Datenverarbeitung und -analyse arbeiten auf drei Ebenen zusammen:
Randschicht: Besteht aus mechanischer Ausrüstung, die mit industriellen IoT-Sensoren ausgestattet ist, sowie Hardware wie IoT-Gateways, die Datenströme von Industrieanlagen aggregieren und verarbeiten, bevor sie über Unternehmensnetzwerke oder öffentliche Clouds übertragen werden.
Plattformschicht: Zentralisierte Computerinfrastruktur für den Empfang, Speicherung und Analyse riesiger Datenmengen von Industriestandorten. Vor-Ort-Server oder in der Cloud gehostete IoT-Plattformen bieten Funktionen zur Verwaltung verbundener Geräte sowie Tools zum Erstellen benutzerdefinierter Anwendungen. Ermöglichen Sie eine sichere Datenintegration auch mit älteren Unternehmenssystemen wie ERPs.
Anwendungsschicht: Bezieht sich auf die anwendungsfallspezifische IIoT-Software, die erfasste IoT-Daten über Dashboards und Visualisierungen präsentiert. Linienbetreiber und Facility Manager nutzen diese Anwendungen, um die Gesamteffektivität der Ausrüstung zu überwachen, Lieferkettenbewegungen oder andere Geschäftsprioritäten.
Innerhalb einer übergreifenden industriellen IoT-Architektur, Sie finden gängige unterstützende Kommunikationssysteme wie LPWAN (Weitverkehrsnetze mit geringer Leistung – Denken Sie an NB-IoT oder LoRaWAN) oder WLAN, das eine erweiterte drahtlose Abdeckung über große physische Flächen mit schweren Maschinen bietet.
Schlüsseltechnologien in der IIoT-Architektur
Da IIoT-Bereitstellungen vielfältiger und komplexer werden, Auch der Basistechnologiemix entwickelt sich weiter. Hier sind einige Kernelemente, die Sie in einem modernen IIoT-Technologie-Stack finden:
- Sensoren: Sensoren, die mit Industrieanlagen wie Motoren verbunden sind, Kompressoren und Produktionslinien versorgen IoT-Konnektivitätsmodule mit Echtzeitdaten. Dazu gehört die Temperatur, Druck, Feuchtigkeit, Vibration, Spannung usw. die häufig und zuverlässig verschiedene Gerätetelemetriewerte erfassen.
- Konnektivitätsprotokolle: IT-Infrastruktur für nahtlose Kommunikation zwischen Sensoren, Gateways und Plattform-/Anwendungsschichten über Standards wie Wi-Fi, 5G, Bluetooth LE (Wenig Energie) etc. LPWAN-Technologien decken die große Reichweite und den geringen Stromverbrauch einiger Implementierungen ab.
- Cloud- und Computing-Infrastruktur: Nutzung von IaaS von Azure, AWS- oder Hybridmodelle zur schnellen Skalierung von gehostetem Speicher, Verarbeitungs- und Analysekapazitäten.
- Analytik und künstliche Intelligenz: Gewinnung von Erkenntnissen mittels statistischer Modellierung, maschinelles Lernen und KI als Leitfaden für die prädiktive Fehleranalyse, dynamische Planung, gezieltes Kampagnenmanagement etc.
Zusammen, Diese zentralen Informationstechnologien bilden das A und O für die vollständige IoT-Einführung in intelligenten Fabriken, vernetzte Produkte und automatisierte Lieferketten.
Was kann IIoT?? Top-Anwendungsfälle und Anwendungen
In der gesamten Fertigung, Transport, Versorgungsunternehmen und andere Industriezweige, Industrielle IoT-Anwendungen verbessern die Sicherheit, Steigerung der Effizienz und sogar Schaffung neuer Einnahmequellen. Hier sind einige der wertvollsten Anwendungsfälle:
Vorausschauende Wartung
Die frühzeitige Benachrichtigung über Geräteausfälle auf der Grundlage der IoT-Telemetrie spart jährlich Millionen durch die Vermeidung von Ausfallzeiten. Denken Sie an intelligente Pumpen in Raffinerien oder vernetzte CNC-Maschinen in Produktionsanlagen.
Nachverfolgung von Gütern
Kenntnis des Standorts und Status von Investitionsgütern in Echtzeit, Flottenfahrzeuge und Fracht führen zu einer höheren Auslastung und Prozessverbesserungen.
Verfolgung der Lieferkette
Vernetzte Logistik erhöht die Sichtbarkeit der Frachtfahrten sowie die Ressourcennutzung und minimiert gleichzeitig den Abfall, Diebstahl usw.
Arbeitssicherheit
Wearables für Industriepersonal helfen bei der Durchsetzung von Arbeitssicherheitsrichtlinien, indem sie Umweltrisiken oder unzureichende Schulungen für den Gerätebetrieb über integrierte Plattformen überwachen.
Energiemanagement
Für Versorgungsunternehmen und Anlagen mit hohem Energieverbrauch wie Raffinerien, IIoT ermöglicht die Überwachung von Nutzungsmustern, um Abfall zu reduzieren und die Nachhaltigkeit zu verbessern.
Automatisierung & Robotik
Erkenntnisse aus IIoT-Daten helfen bei der Optimierung von Lieferketten, Lagerlogistik und Werkstattproduktion über intelligente Maschinen, die mit dieser Intelligenz programmiert werden.
Die meisten industriellen IoT-Lösungen konzentrierten sich auf Effektivitätssteigerungen bei hochwertigen Vermögenswerten, während einige die betriebliche Effizienz in der gesamten Lieferkette steigerten. Die im Folgenden behandelten Vorteile unterstreichen die rein kommerzielle Logik hinter der schnellen IIoT-Einführung durch führende Unternehmen.
Vorteile der Einführung der industriellen IoT-Überwachung
Die genauen Statistiken variieren jedoch je nach Quelle, frühe IIoT-Anwender in Branchen wie der Fertigung, Logistik und Versorgung scheinen in einigen Schlüsselbereichen zu profitieren:
Verbesserte Betriebszeit: Einige Quellen schätzen sogar 1-2% Eine bessere Anlagenverfügbarkeit durch vorausschauende Warnungen kann für Betreiber der Schwerindustrie jährlich Millionen einsparen, indem Ausfälle und Ausfallzeiten reduziert werden. Die Gewinne summieren sich bei allen Schwermaschineninvestitionen im Bergbau weiter, Öl & Gas, Luftfahrt und Versorgungsunternehmen werden durch IIoT-Programme überwacht.
Höhere Effizienz: Detaillierte Betriebstransparenz erschließt nach vorläufigen Daten potenzielle Arbeitskosteneinsparungen im einstelligen Prozentbereich, in einigen Fällen. Produktivitätsgewinne durch die Automatisierung der manuellen Berichterstellung erhöhen wahrscheinlich auch die Effizienz.
Bessere Flexibilität: Die dynamische Anpassung an Schwankungen mithilfe von IIoT-Daten hilft Unternehmen, mit Unsicherheiten besser umzugehen. Die Technologie scheint bereit zu sein, bei Nachfrageprognosen und Kapazitätsanpassungen zu helfen.
Erhöhte Sicherheit: Erste Anwendungen von IIoT für die Arbeitssicherheit, wie die Gasdetektion und die Überwachung von Einzelarbeitern, versprechen eine Reduzierung der Unfallraten am Arbeitsplatz, nach Schätzungen des Branchenverbandes.
Ganz klar für Industrieunternehmen, Die Verknüpfung bestehender Investitionen in mechanische Anlagen ist angesichts der verschiedenen Möglichkeiten zur Wertschöpfung aus den resultierenden Datenflüssen einfach wirtschaftlich sinnvoll.
Industrie 4.0 vs IIoT vs IoT – was’Das ist der Unterschied?
Angesichts der explodierenden Beliebtheit vernetzter Lösungen, Sie werden oft auf mehrere Technologiebegriffe stoßen, die eher austauschbar verwendet werden. Es gibt jedoch einige klare Unterschiede zwischen IoT, IIoT und Industrie 4.0 die hervorzuheben sind:
IoT bezieht sich im Großen und Ganzen auf viele verbraucherorientierte Bemühungen wie Wearables, Smart-Home-Geräte, vernetzte Fahrzeuge usw., die eingebettete Sensoren und Internetkonnektivität nutzen.
IIoT befasst sich mit der Anpassung ähnlicher Informationstechnologien, um die Effizienz zu steigern und die Prozesszuverlässigkeit rund um die bereits erwähnten Schwerindustrieanlagen zu optimieren – Denken Sie an Bohrgeräte auf Ölfeldern oder Maschinen in Fabrikhallen.
Industrie 4.0 steht für den fortschreitenden digitalen Wandel im verarbeitenden Gewerbe – sondern angetrieben durch zugrunde liegende IIoT-Bausteine wie Gerätesensoren und Analysen rund um Produktionsliniendaten.
Also zusammengefasst:
IoT ist das Dach des Megatrends
IIoT konzentriert IoT-Komponenten auf industrielle Anwendungsfälle wie die vorausschauende Wartung
Industrie 4.0 konzentriert sich auf die Entwicklung des Fertigungsteilsektors durch IIoT-fähige intelligente Fabriken und vernetzte Prozesse
Herausforderungen bei der Implementierung von IIoT
So vielversprechend IIoT auch klingt, Die weit verbreitete Einführung stößt immer noch auf technische und organisatorische Hürden wie z:
- Betriebstechnologie (OT) Den Teams fällt es schwer, komplexe Altgeräte mit IoT-Upgrades kompatibel zu halten oder Fehlalarme aus Sensorwerten zu erkennen. Eine enge abteilungsübergreifende Zusammenarbeit ist unerlässlich.
- Bedenken hinsichtlich Insiderrisiken, Schwache Authentifizierungsstandards oder unverschlüsselte Datenflüsse behindern Cloud-Migrationen, die für die Analysekonsolidierung durch die Einbindung der Unternehmens-IT entscheidend sind. Auch regulatorische Anforderungen erschweren das IIoT-Datenmanagement.
- Bestimmte spezialisierte Branchen wie pharmazeutische Geräte hinken bei der allgemeinen Definition von IIoT-Hardware und Kommunikationsstandards hinterher. Das Fehlen eines integrierten Frameworks erhöht die Komplexität und die Kosten.
- Unzureichendes internes Fachwissen im Bereich Data Science oder vollständige Tech-Stack-Fähigkeiten verlangsamen den Fortschritt oder erhöhen die Abhängigkeiten von der Beratung. Die Beseitigung der Qualifikationsdefizite bleibt eine ständige Herausforderung.
Wie MOKO bei der Einführung des industriellen IoT hilft
Viele Unternehmen haben aufgrund einiger technologischer und anderer Hindernisse Schwierigkeiten, vom IIoT-Konzeptnachweis zur vollständigen Operationalisierung zu gelangen. Hier kommt ein erfahrener Hersteller von industriellen IoT-Geräten wie MOKO ins Spiel.
Mit über 200+ IoT-Produkte, darunter verschiedene IIoT-Bluetooth-Asset-Beacons, MOKO bietet einen agilen Bereitstellungsansatz, der sich auf Ihre Anwendungsfälle und nicht nur auf die Geräteaktivierung konzentriert. Unsere zertifizierten Ingenieure implementieren vollständig maßgeschneiderte Sensorinstrumente und Kommunikationshardware, um Produktivitätspotenziale oder Kosteneinsparungen speziell für Ihre Anwendungen aufzudecken. Wir machen den Weg zur Digitalisierung Ihrer Vermögenswerte und Abläufe reibungsloser.
Erste Schritte mit industriellen IoT-Lösungen
Die Erträge aus der IIoT-Einführung sprechen für sich, Sorgfältige Planung und disziplinierte Ausführung sind in der Anfangsphase von entscheidender Bedeutung, wenn die technologischen Grundlagen in bestehenden Industrieumgebungen gelegt werden.
Hier sind Best-Practice-Schritte, die Sie befolgen sollten:
- Identifizieren Sie Schmerzpunkte: Bilden Sie aktuelle betriebliche Herausforderungen wie wiederkehrende Ausfallzeiten ab, Lieferengpässe etc. Auswirkungen auf das Budget, um klar darzulegen, was durch IIoT-Investitionen verbessert werden soll.
- Potenzielle Auswirkungen quantifizieren: Erstellen Sie Prognosen zu möglichen Effizienzgewinnen oder Kosteneinsparungen durch die Bewältigung der vorrangigen Schwachstellen mithilfe besprochener IIoT-Anwendungsfälle.
- Fangen Sie klein an, Gut skalieren: Beschränken Sie den anfänglichen Umfang auf hochwirksame Geräte oder Arbeitsabläufe und nicht auf eine komplexe Instrumentierung für den gesamten Standort, um reibungslose Pilottests vor der Erweiterung auf Unternehmensebene zu gewährleisten. Erwägen Sie zunächst cloudbasierte Testversionen.
- Überwachen Sie die Technologie Fit: Bestätigen Sie, dass die Sensorwerte den Gerätestatus oder die Betriebsbedingungen genau widerspiegeln. Ähnlich, Überprüfen Sie, ob Datenflüsse zuverlässig auf Plattformen aggregiert werden, um Analysen und Anwendungen bereitzustellen.
- Fördern Sie die Akzeptanz durch frühe Ergebnisse: Die Darstellung schneller operativer Erfolge stärkt das Vertrauen der Stakeholder in die Sicherstellung nachhaltiger Investitionen, die erforderlich sind, um das Potenzial des IIoT voll auszuschöpfen, langfristiges Potenzial.
Bei der Bewältigung der Veränderungen, die bei der Verbindung der alten physischen Infrastruktur mit modernen digitalen Plattformen erforderlich sind, Erfahrene Industrial-IoT-Hardwarepartner wie MOKO helfen Betreibern industrieller Lösungen, die Time-to-Value zu verkürzen.
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