IoT-Projekte in der Datenanalyse

IoT-Projekte in der Datenanalyse
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Autor
Frederic Bauerfeind
Lesedauer
4 Minuten

Wie gelingt die erfolgreiche Umsetzung?

Der Begriff Internet of Things, kurz IoT, bezeichnet eine Technologie oder Infrastruktur, die Interaktion zwischen physischen Einheiten und vernetzten elektronischen Systemen ermöglicht. Wie gelingt die erfolgreiche Umsetzung von IoT-Projekten in der Datenanalyse und worauf gilt es zu achten?

Alltagsgegenstände wie zum Beispiel Maschinen werden mit Prozessoren ausgestattet und sind in der Lage, per Internet „autonom“ miteinander zu kommunizieren. Da jedes dieser smarten Objekte mit einer eigenen IP-Adresse ausgestattet ist, kann der Mensch sie zwar steuern. Doch durch die Internetverbindung sind die Geräte fähig, selbstständig zu handeln, sich Situationen anzupassen und auf sie zu reagieren.

Es lässt sich zwischen dem Internet of Things für Verbraucher und dem für die industrielle Nutzung unterscheiden. Das Industrial IoT kann in Unternehmen eine Vielzahl von Aufgaben erleichtern. Beispielsweise in der Planung von Produktionsprozessen und Geschäftsabläufen. Denn das Industrial IoT stellt digitale Messdaten von Ereignissen und Abläufen zur Verfügung. So kann die Leistung von Maschinen überwacht, aber beispielsweise auch die Verwaltung optimiert werden, was letztendlich Kosten spart.

Anwendungsbereiche des IoT in Unternehmen

In der IDC Studie „Industrial IoT in Deutschland 2021“ gaben fast 40 Prozent der Unternehmen an, ihre Investitionen in IoT erhöhen zu wollen. 39 Prozent der Unternehmen planen, ihre IoT-Plattformen als Business-Ökosysteme mit Innovationspartnern auszubauen. Viele insbesondere größere Unternehmen haben also das Potenzial des Internets der Dinge bereits erkannt. Es fällt ihnen teilweise aber noch schwer, entsprechende Projekte umzusetzen.

Inwieweit und wofür aber werden die erfassten Daten tatsächlich genutzt? Hier zeigt sich, dass vor allem Produktionsdaten sowie Maschinen- und Anlagendaten anfallen, aber auch Daten, die das Nutzungsverhalten von Kunden betreffen. Vorreiter ist die Automobilindustrie und hier insbesondere große Konzerne.

Mehrwert erfolgreicher IoT-Projekte

Chancen durch IoT-Datenanalyse

Der Vorteil des Einsatzes von IoT-Datenanalyse für Unternehmen besteht in der Verbesserung der Herstellungsprozesse durch die digitale Zusammenführung der kaufmännischen Prozesse mit dem gesamten Produktionsprozess. Durch eine solche Anbindung ließe sich die Produktion je nach Auftragslage automatisch nach unten oder oben skalieren. Auch die Qualitätskontrolle lässt sich mit entsprechenden IoT-Anwendungen optimieren.

Neue Geschäftsmodelle durch IoT

Um über IoT-Anwendungen zu neuen Geschäftsmodellen zu kommen, müssen Unternehmen ein umfassendes Verständnis für die Nutzenden ihrer Produkte und Services entwickeln. Dann lassen sich bereits vorhandene oder neu zu entwickelnde physische Produkte mit Sensoren, Prozessoren und Betriebssystem so „verschmelzen“, dass ein echter Mehrwert für Kunden entsteht.

Solche „Smart Products“ gibt es bereits. So zum Beispiel tragbar Fitnessuhren, die verschiedene gesundheitsrelevante Daten erheben. Weitere Beispiele sind der Einbau von Sensoren in Industrie-Druckluftkompressoren, die diese befähigen, sich selbst zu reinigen oder Smart-Home-Anlagen mit Kameras und Sensoren.

Guidelines für IoT-Projekte

Für welche Unternehmen und Unternehmensbereiche sind IoT-Projekte denkbar? Neben der Erfassung physischer Abläufe in digitalen Datensätzen kann das Internet of Things auch dazu beitragen, neue Geschäftsmodelle zu erschließen. Bereits in einige Unternehmen werden IoT-Anwendungen bereits genutzt, um interne Prozesse zu verbessern. Dagegen steckt die Anwendung für das Entwickeln innovativer Geschäftsmodelle noch in den Kinderschuhen. Dafür müssten die Unternehmen ihre IoT-Aktivitäten auf den Kundennutzen richten. Davor schrecken viele aber, auch aus Gründen des Datenschutz, noch zurück.

Wesentliche Schritte zur erfolgreichen Umsetzung von IoT-Projekten

Wesentliche Voraussetzung für den Erfolg von IoT-Projekten ist der Einstieg mit einem für das ganze Unternehmen geltenden Gesamtkonzept. Damit ist die Entwicklung einer Zukunftsvision gemeint, die erstens die Optimierung bestehender Geschäftsprozesse betrifft. Darüber hinaus aber zweitens den Einsatz neuer digitaler Services im Unternehmen meint. Und die abschließend drittens das Entwickeln neuer Geschäftsmodelle auf der Grundlage digitaler Technologien verlangt.

In einem zweiten Schritt gilt es wie oben beschrieben ein belastbares IoT-Geschäftsmodell zu entwickeln. Um anfängliche Investitionen kommen Unternehmen hier nicht herum, denn schließlich sind hierfür Test- und Pilotphasen nötig. Insbesondere bei Modellen, die dem Kunden aufbauend auf seinen Bedürfnissen einfache Services anbieten, amortisieren sich die Ausgaben aber schnell von selbst.

Geschäftsmodelle für IoT

Die Universität St. Gallen hat in Kooperation mit dem Bosch IoT Lab ein Muster für IoT-Geschäftsmodelle („Business Models and the Internet of Things“) entwickelt:

  1. Physical Freemium“: Hier wird ein schon vorhandenes Produkt mit einem kostenlosen digitalen Service angeboten, optional kann ein Premium-Service in Form von Zusatzfeatures erworben werden.
  2. Digital Lock-in“: Durch die Kombination eines Systems mit firmenspezifischen Zusatzkomponenten werden Kunden an ein Produkt gebunden. Ein Beispiel ist Nespresso mit seinen Kaffeemaschinen und -kapseln.
  3. Product as Point of Sales“: Der „Point of Sale“ oder Verkaufsort eines Produkts ist hierbei ein anderes Produkt, das heißt, Verkäufe werden über ein anderes Produkt generiert. Der Dash-Button von Amazon beispielsweise ermöglicht es Käufe, zum Beispiel Nachbestellungen, ohne Internetverbindung zu tätigen. (Den Verkauf von Hardware-Dash-Buttons hat Amazon nach einem Urteil des Oberlandesgerichts München im März 2019 eingestellt, online werden sie aber weiterhin eingesetzt.)
  4. Object Self Service“: Hier nimmt das System autonom Bestellungen vor, zum Beispiel automatisierte Kühlschränke, die selbstständig Lebensmittel ordern.
  5. Remote Monitoring“: Mit Sensoren ausgestattete Objekte generieren Daten über ihren Zustand. So können etwa Carsharing-Anbieter den Zustand ihrer Autoflotte überwachen.

Die häufigsten Fehler bei IoT-Projekten

IoT-Projekte betreffen alle Bereiche des Unternehmens, das heißt ein Projektverantwortlicher oder eine Projektverantwortliche, der oder die eine Durchführung übergreifend steuert, muss klar definiert werden. Auch braucht es Mitarbeiter und Mitarbeiterinnen, die die erfassten Daten beobachten und interpretieren – maschinelle und menschliche Intelligenz sollten also gekoppelt sein, um ein Produkt zu erreichen, das auf den Bedürfnissen des Endkunden basiert.

Das Geschäftsmodell sollte gemeinsam mit einem IoT-Dienstleister erarbeitet werden. So können Anforderungen der Services, die angeboten werden sollen, jederzeit in die digitale Plattform integriert und passende Tools entwickelt werden. Idealerweise sollte der Dienstleister sich mit den Anforderungen des Projekts auskennen, also auch Branchenkenntnisse mitbringen. Der Dienstleister hilft auch dabei, Infrastruktur, Server und Cloud-Plattform inklusive aller Updates nachhaltig abzusichern, so dass Cyber-Angriffe keine Chance haben.

Ein weiterer wichtiger Punkt ist die frühzeitige Schulung der Mitarbeitenden, etwa der Anlagenbauer, um innerhalb des Unternehmens notwendige IoT-Kompetenzen aufzubauen. Auch muss darauf geachtet werden, dass es sich bei Vorhaben, welche die grundlegende Art und Weise des Zusammenarbeitens verändern, immer um Veränderungsprojekte handelt, die eines gezielten Change Managements bedürfen. Es sollte also möglichst mit Projekten begonnen werden, die intern nicht allzu viel Widerstand hervorrufen.

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