15 IoT Begriffe und was sie bedeuten
Titelbild: Luis Villasmil auf Unsplash
Im Zusammenhang mit IoT haben sich manche Fachwörter und Abkürzungen im allgemeinen Sprachgebrauch etabliert. Doch was bedeuten diese eigentlich genau? Wir klären auf und sorgen dafür, dass Sie beim nächsten Gespräch über IoT sicher mitreden können.
Das Internet of Things (IoT) ist bereits allgegenwärtig. Geräte untereinander vernetzen, Daten teilen und weiterverarbeiten ermöglichen neue Geschäftsmodelle. In vielen Gesprächen fallen Schlagwörter wie Digitaler Zwilling, KI und RFID. Wenn es an die Details geht, zeigen sich Unklarheiten. Einfach nur mit Buzzwords zu glänzen, genügt nicht. Wir erklären Ihnen die 15 wichtigsten Begriffe, damit Sie ein umfassendes Wissen rund um das Thema IoT erhalten.
Internet of Things
Wir beginnen beim Internet of Things (IoT): Grundlegend ist das Internet der Dinge jedes Objekt, das mit dem Internet verbunden werden kann, von Alltagsgegenständen bis hin zu großen Fabrikanlagen. Allerdings können sich die Definitionen je nach Anwendungsbereich und verwendeter Technik unterscheiden. Das IoT ist im Detail auf die Vernetzung von Maschinen bzw. Geräten und Menschen mit- und untereinander ausgelegt. Zum Beispiel zählen GPS-Tracker, aber auch Smart Home-Lösungen zum klassischen IoT.
Industrial Internet of Things
Das Industrial Internet of Things (IIoT) ist ein Bereich des IoT. IIoT bezeichnet den Einsatz von vernetzten Maschinen, Geräten und Sensoren in industriellen Anwendungen. So hat das industrielle Internet der Dinge u.a. bereits in der Warenwirtschaft, der Automobilindustrie und im Gesundheitswesen Einzug gehalten. Die intelligenten Systeme überwachen Transportwege, sorgen für pünktliche Lieferungen oder überwachen medizinische Abläufe. Kostspielige Neuanschaffungen sind hierbei kein Muss: Mit diesen 4 Methoden können Sie Ihre vorhandenen Maschinen um smarte Technologien erweitern. Wie man die Kundenbindung stärkt und sich Wettbewerbsvorteile verschafft lesen Sie in den IoT Trends 2022.
Industrie 4.0
Industrie 4.0 ist ein Metabegriff für die Weiterentwicklung der Produktions- und Wertschöpfungssysteme durch die Verknüpfung der realen und der digitalen Welt mithilfe von Informations- und Kommunikationstechnologie. Dabei führt die digitale Vernetzung von Menschen, Maschinen und Produkten zu einer effizienteren Produktion. Bei diesem Prozess werden IoT bzw. IIoT als Technologieträger für die Vernetzung gesehen.
Smart Home
Smart Home ist ein spezieller Zweig des IoT, der sich auf Haushaltsgeräte und -einrichtungen konzentriert. Smart-Home-Geräte können alles sein, von Lampen, Thermostaten, Staubsauger-Robotern und Haussicherheitsgeräten bis hin zu angeschlossenen Kühlschränken, die wissen, wann Sie wieder einkaufen gehen sollten. Die Interkonnektivität der Geräte ist hierbei die Grundlage der smarten Technik.
IoT Geräte
Manchmal auch als intelligente oder vernetzte Geräte bezeichnet, dazu gehören alle Geräte oder Sensoren mit Computing-Funktionen, die mit dem Internet verbunden, aber nicht traditionell internetfähig sind. Ein intelligentes Thermostat kann beispielsweise die Temperatur Ihres Besprechungsraums auf Grundlage der Anzahl der anwesenden Personen anpassen. Intelligente Sensoren erfassen Vorgänge in Ihrer Umgebung und reagieren mit vordefinierten Funktionen, wenn bestimmte Bedingungen erfüllt sind, bevor die Daten vom Gerät gesendet werden.
Big Data
IoT-Geräte generieren riesige Datenmengen. Für die IoT Daten ist eine gute Konnektivität sowie eine Infrastruktur erforderlich, mit der sich große Mengen an strukturierten und unstrukturierten Daten in Echtzeit besser verwalten, speichern und analysieren lassen. Organisationen nutzen Big und Smart Data, um sich einen Wettbewerbsvorteil bei der Vermarktung ihrer Produkte oder Services zu verschaffen, ihre Prozesse zu verbessern und die Kundenzufriedenheit zu steigern. Big Data bezieht sich aber nicht nur auf IoT, auch die aus dem Unternehmen gesammelten Daten spielen eine Rolle.
Smart Data
Während es bei Big Data um die Speicherung und Verarbeitung sehr großer Datenmengen geht, bedeutet Smart Data, aus diesen Daten einen Nutzen zu ziehen und sie auf intelligente Weise zu verarbeiten. Daten bekommen erst dann einen Mehrwert, wenn sie gewinnbringend analysiert werden. Somit erhöht Smart Data die Geschwindigkeit und Qualität datengestützter Entscheidungen. Smart Data ist somit die Weiterentwicklung der Big Data.
Predictive Maintenance
Was machen Sie nun mit den Datenmengen? Wäre es nicht toll zu wissen, wann ein bestimmtes Ereignis eintreten wird? Wenn Ihnen die eine Maschine, die immer wieder Probleme macht, erste Fehlermeldungen mitteilt? Predictive Maintenance hilft Ihnen dabei, Vorhersagen rund um Ihre Maschinen zu treffen: Je mehr Daten Sie sammeln, umso besser lassen sich anhand von Erfahrungswerten bestimmte Geschehnisse voraussagen. So prognostizieren Sie zum Beispiel die Lebensdauer einer Maschine oder eines Bauteils und wissen, wann eine Maschine an ihre Verschleißgrenze stößt. Damit unterstützt Predictive Maintenance Sie bei der Wartung Ihrer Anlagen ganz nach Bedarf, da frühzeitig erkannt wird, welche Maschinen stärkerer Belastung ausgesetzt sind. Das spart Ihnen enorme Kosten im Vergleich zu fest terminierten Prüfungen oder gar dem Abwarten auf den Ernstfall, da das Risiko eines Maschinenausfalls verringert wird. Die Leistungen der Maschinen können durch die Auswertung der Daten noch verbessert werden. Arbeiten Sie mit gefährlichen oder giftigen Materialien? Auch hierbei könnten Sie Sensoren an den jeweiligen Maschinen bei einem möglichen Austritt rechtzeitig warnen, so dass Sie Ihre Mitarbeiter:innen schützen können.
IoT Plattform
Eine IoT Plattform ist eine Softwarekomponente, die meist als Cloudservice verfügbar ist. Sie bietet verschiedene Funktionen an, die im Bereich von IoT Anwendungsfällen benötigt werden. Diese Funktionen reichen vom einfachen Devicemanagement mit der Möglichkeit von Konfigurationsänderungen, Firmwareupdates oder Kommandogenerierung bis hin zur Darstellung von Messdaten und Alarmen. Weitere Features können die Generierung von KPIs aus den Daten und die Reaktion auf bestimmte Vorkommnisse (Schwellwertüberschreitung, Locationupdates etc.) sein. Der Vorteil der Verwendung von IoT Plattformen ist die verfügbare Basisfunktionalität, so haben Sie gebündelt alle nötigen Informationen und Interaktionsmöglichkeiten zu bestimmten Anwendungen.
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Die grundlegenden Vorteile der Cloud sind auch bei IoT ein wichtiger Faktor. Durch die oft konstant anwachsende und hohe Anzahl von IoT-Devices, hilft Ihnen die stufenlose Skalierung der Cloud. Sie können Ihre Daten, Devices und Ihren Speicher unkompliziert über die IoT Plattform verwalten. Hinzu kommt, dass die Cloud Ihnen mit bereits entwickelten Services Arbeit abnimmt. Sie können sich vollständig auf Ihren IoT-Anwendungsfall konzentrieren und müssen keine Zeit in die Infrastruktur und Verwaltung investieren. Skalierbarkeit, Ausfallsicherheit und Zuverlässigkeit sind hier die großen Stichpunkte. Gleichzeitig bieten gängige Public Clouds durch die Vielzahl an Sicherheitsvorkehrungen, Zertifizierungen und DSGVO-Konformität eine sichere und stabile Basis. Die Cloud-Lösung ist nicht nur unkompliziert und bietet eine verlässliche Infrastruktur, sondern ermöglicht Ihnen, dass Sie schnell beginnen können: Sie zahlen nur die von Ihnen benötigten Services und müssen keine Leistungsreserven oder kaum ausgelastete Server zahlen. So sind die Kosten besonders in der Anfangsphase sehr gering und bei Prototypen kommen oft keine finanziellen Aufwendungen auf Sie zu.
Edge Computing
Das Edge Computing ist ein spezieller Teil des Internet of Things. Während bei „normalem“ IoT die Geräte und Clients außerhalb der Cloud meist sehr leistungsschwach sind und oft nur Daten senden oder empfangen, wird beim Edge Computing leistungsstärkere Hardware eingesetzt. So können Geräte, welche nicht mit der Cloud verbunden sind, sondern noch mit dem eigenen Firmennetzwerk oder in der Fertigungshalle liegen, vollständige Anwendungen enthalten. Ein für Machine Learning trainiertes Modell kann so auf dem Edge Device eingesetzt werden, um die Daten bereits direkt im Firmennetzwerk schnell zu analysieren und Ausfälle oder Probleme vorherzusagen – ohne die Daten in die Cloud zu senden. Hierbei erhalten Sie die Daten in Echtzeit direkt vor Ort ohne, vom Bandbreitenbedarf und den Latenzzeiten, die zwangsläufig bei der Datenübertragung und der Datenverarbeitung in einem Rechenzentrum entstehen, abhängig zu sein. Ganz egal, ob dafür ein Inhouse- oder ein Cloud-Datacenter genutzt wird.
Symbiotische IoT Sensoren
Falls Ihre Maschine von Werk aus keine Sensoren mit bringt, können symbiotische Sensoren dabei helfen, Daten aus Ihrer Maschine auszulesen. Das funktioniert, solange die wesentlichen Maschinenparameter von außen zu messen sind. Die externen Sensoren werden an das Gehäuse geklebt, mit Magneten befestigt oder in Silikonhüllen eingebettet. Einsatzmöglichkeiten finden sich zum Beispiel im Bereich Predictive Maintenance, wofür zum Beispiel Laufzeiten, Geschwindigkeiten, Umdrehungen und Temperaturen gemessen werden können. Das Gegenstück zum Sensor ist der Aktor. Aktoren setzen ein Signal um, sorgen also dafür, dass Befehle des Geräts auch ausgeführt werden (Bewegungen, Veränderungen in Druck oder Temperatur).
Digitaler Zwilling
Der digitale Zwilling (Digital Twin) ist die obligatorische Vorstufe des IoT. Es bildet die digitale Abbildung eines physikalischen Geräts. Alle Informationen, die das Gerät sammelt – z.B. durch Sensoren, Logiken oder ähnliches, werden digital abgebildet und als Daten zur Verfügung gestellt. Damit können Sie Arbeitsabläufe gestalten und Prozesse oder Maschinen optimieren. Die Hyperscaler bieten die Digital Twin Funktionalität auch „out of the box“, so kann man z.B. auf die digitale Abbildung des Geräts zugreifen, wenn das Gerät gar nicht verbunden ist, weil der letzte Status gespeichert wird. Digital Twins werden in naher Zukunft zu einem wesentlichen Baustein der intelligenten Digitalisierung. Sie schaffen einen Mehrwert über die reine Vernetzung hinaus und bringen zahlreiche, branchenübergreifende Trends wie das Internet der Dinge, Industrie 4.0, Connected Home oder Smart City erheblich voran.
RFID Tags
Radio Frequency Identification Tags können im IoT für Tracking-Zwecke wertvolle Daten liefern: Zum Beispiel können RFID Tags Warenbestände oder Personendaten erfassen und verwalten. Die kleinen Tags können leicht in einem Container oder Kleidung untergebracht und dann beim Passieren eines Lesegeräts registriert werden – ohne Sichtkontakt. Im Gegensatz zu Barcodes können Geräte hunderte von RFID-Tags gleichzeitig lesen – sie funktionieren in Metallteilen, aufgedruckt oder sogar unter der Haut. Dabei brauchen die Tags selbst keinen Strom, nur die Geräte zum Auslesen benötigen diesen. Vielleicht haben Sie schon einmal von NFC-Tags im Zusammenhang mit kontaktlosem Zahlen gehört? Auch diese sind RFID-Tags, aber nur für kurze Distanzen wie beim Bezahlen.
KI
Künstliche Intelligenz ist der Überbegriff für Anwendungen, bei denen Maschinen menschenähnliche Intelligenzleistungen erbringen. Darunter fallen das maschinelle Lernen (Machine Learning), vorausschauende Wartung (Predictive Maintenance) oder das Verarbeiten natürlicher Sprache (NLP – Natural Language Processing). Die Grundidee besteht darin, durch Maschinen eine Annäherung an wichtige Funktionen des menschlichen Gehirns zu schaffen – Lernen, Urteilen und Problemlösen.
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