Inhaltsverzeichnis
1. Vernetzte Geräte auf dasselbe Datenformat heben
2. Eine IoT-Plattform als Vermittler
3. Paradigmenwechsel in Industrieunternehmen
Die Digitalisierung und insbesondere die Entwicklung des Internet of Things (IoT) basieren auf der sinnvollen Nutzung von Daten. Jedoch: „Eine der größten Herausforderungen bei der Umsetzung von IoT-Lösungen sind die heterogenen Datenstrukturen“, sagt Bernd Behler, Chief Technical Officer bei tresmo. Der unabhängige Augsburger IoT-Dienstleister hat Erfahrungen in zahlreichen IoT-Projekten gesammelt: „Die internetfähige Hardware ist nur ein Baustein des Ganzen. Ebenso wichtig ist ein intelligentes Datenkonzept, denn die Daten müssen nicht nur erfasst und übertragen werden. Eine IoT-Applikation muss in der Lage sein, Daten verschiedener Modelle und Gerätetypen effizient zu verarbeiten und die Ergebnisse an die Geräte zurückzugeben.“
Warum die Daten so unterschiedlich sind, hat verschiedene Gründe. Zum einen stand eine geräteübergreifende Vernetzung in der Vergangenheit bei kaum einem Hersteller im Vordergrund. Zum anderen sind die meisten Infrastrukturen historisch gewachsen: Sie bestehen aus mehreren Generationen von Maschinen, wurden durch Zukäufe erweitert oder bereits teil-digitalisiert. Geräte, die bisher gar keine Sensoren zur Messung und Datenerfassung besaßen, können mit vorkonfigurierten Sensorboxen relativ leicht nachgerüstet werden. Geräte, die zwar Sensoren, aber keinen Internetzugang haben, lassen sich über Gateways miteinander vernetzen. Doch das Grundproblem bleibt: Die Datenstrukturen sind meist unterschiedlich.
Vernetzte Geräte auf dasselbe Datenformat heben
Eine naheliegende Möglichkeit, alle vernetzten Geräte auf dasselbe Datenformat zu heben, ist ein Firmware-Update. Alle Maschinen wären dann auf demselben digitalen Stand. Experte Behler ist skeptisch: „Grundsätzlich ist das denkbar, in der Praxis jedoch schwer umsetzbar. Oft müssen die betroffenen Geräte von einem Techniker vor Ort upgedated werden, weil sie nicht remote ansprechbar sind. Stehen die Geräte geografisch verteilt oder sind es einfach viele, ist dieses Verfahren kaum wirtschaftlich.“ Zudem erfordere die Entwicklung eines Firmware Updates einen hohen Aufwand und das Risiko, dass nach dem Aufspielen etwas anderes nicht funktioniere, sei hoch.
Welche anderen Möglichkeiten gibt es dann? Auch in die Anwendung, die die Daten aufnimmt und auswertet, kann die entsprechende Logik integriert werden. Kompliziert wird es, wenn die Infrastruktur sich ändert, etwa neue Gerätetypen hinzukommen oder bereits integrierte Geräte ein Software-Update erhalten. In der Praxis kommen auf die Anwendungsentwickler immer wieder Anpassungen zu, erst recht, wenn die Applikation auf verschiedenen Betriebssystemen laufen soll. Erfahrungsgemäß führt das zu unvorhersehbaren Fehlerquellen, denn bei jeder Änderung müssen alle Apps nicht nur angepasst, sondern auch getestet und neu ausgerollt werden. „Es empfiehlt sich, die Datenstandardisierung von den Geräten und dem Front-End zu trennen“, ist sich Behler sicher. „Findet die Vereinheitlichung an einer zentralen Stelle, auf einem Zwischenlayer, statt, müssen Änderungen nur hier durchgeführt werden. Diese zentrale Logik nimmt den unterschiedlichen Dateninput auf, wandelt ihn entsprechend um und versorgt alle angebundenen Anwendungen effizient mit dem standardisierten Output.“
Eine IoT-Plattform als Vermittler
Wie kann das in der Praxis aussehen? Als Zwischenlayer bieten sich IoT-Plattformen an, die diesen Übersetzungsjob übernehmen. Der Vorteil: Neue Geräte und Datenformate lassen sich leichter integrieren, da die Anpassung nur auf der Plattform vorgenommen werden muss. Das Gleiche gilt für die Belieferung verschiedener Front-End-Geräte: Die Plattform liefert praktisch fertig, was die Endgeräte wissen müssen. Die App selbst stellt nur dar und braucht damit bei Änderungen auch nicht neu ausgerollt zu werden.
Dennoch birgt auch diese Herangehensweise Herausforderungen. Behler: „Unternehmen benötigen dafür ein eigenes, intelligentes Datenmodell. Dieses sollte übergreifend über alle Produkte eines Unternehmens hinweg funktionieren und dabei gleichzeitig flexibel genug gestaltet sein, um künftige Entwicklungen abbilden zu können. Das erfordert eine gute Kommunikation zwischen den verschiedenen Verantwortlichen im Unternehmen – von den strategischen Planern bis hin zu den Produktentwicklern.“ Zudem sei das Angebot an IoT-Plattformen unübersichtlich und die einzelnen Produkte schwer miteinander vergleichbar.
Das Ziel eines Datenmodells muss es sein, die von den Endgeräten, beziehungsweise den Sensoren, zur Verfügung gestellten Daten so zu vereinheitlichen, dass sowohl die verarbeitende Applikation als auch der Anwender, der weitere Anwendungen benutzt, damit etwas anfangen kann. Dafür müssen die jeweiligen Quelldatenstrukturen analysiert werden. So kann beispielsweise einzelnen Feldern ein neuer Typ zugewiesen oder mehrere Datentypen zusammengefasst werden. Mittels vorgefertigter Schemata, wie etwa dem JSON Schema (JavaScript Object Notation), lassen sich sogenannte Metapunkte für die Zuordnung und semantische Vorgaben definieren. Mit diesen muss die Applikation etwas anfangen können, die die Daten weiter verarbeiten und darstellen soll. Es entsteht ein Data Dictionary, das als Regelwerk für alle Beteiligten, von Gerätebauern bis hin zu Anwendungsentwicklern, fungiert. In der Praxis hat es sich zudem bewährt, wenn die unternehmensinternen Qualitätsbeauftragten ebenfalls involviert werden, so dass die Datenregeln mit allen anderen internen Festlegungen kompatibel sind.
Paradigmenwechsel in Industrieunternehmen
Da ein solches Datenmodell die Basis für aktuelle und zukünftige IoT-Maßnahmen bildet, sollte es sorgfältig konzipiert werden. Ansonsten drohen im Lauf der Skalierung einer IoT-Lösung und der Anbindung weiterer Geräteklassen oder Produktlinien hohe Performance-Probleme oder unnötige Mehrkosten. Klar ist: Die Digitalisierung und damit die Vernetzung von Geräten, Maschinen und Anlagen steht erst am Anfang. Bald werden IoT-Lösungen selbstverständlich sein und die digitale User Experience signifikanten Einfluss auf die Kaufentscheidung physischer Produkte haben. Das führt zunehmend zu einem Paradigmenwechsel bei den Unternehmen: “Während heute die Software noch als Ergänzung zu bestehenden physischen Geräten entwickelt wird, sehen wir bei einigen sehr innovativen Kunden von uns bereits erste Ansätze, zunächst die Softwarefunktionalitäten zu konzipieren und erst danach zu schauen, welche Hardware man überhaupt benötigt”, so Behler. eve
Beispiele zu den IoT-/ Industrie 4.0-Lösungen von tresmo: hier.pro/AB7e0
Idealerweise können Daten von der Hardware über die Cloud in eine App übernommen werden. Voraussetzung ist eine einheitliche Sprache zur Weiterverarbeitung der DatenBild: tresmo
Wenn Geräte im Internet der Dinge unterschiedliche Sprachen sprechen, ist eine Kommunikation und ein Datenaustausch nahezu unmöglichBild: tresmo
Bernd Behler, Chief Technical Officer, tresmoBild: tresmo
„Eine IoT-Applikation muss in der Lage sein, Daten verschiedener Modelle und Gerätetypen effizient zu verarbeiten und die Ergebnisse an die Geräte zurückzugeben.“
