Die Entwicklung von M2M-Kommunikation zu IoT- und AI-gestützten Systemen hat die industrielle Landschaft nachhaltig verändert. Beginnend mit der Vernetzung von Maschinen in den 1990er Jahren, über skalierbare IoT-Plattformlösungen, bis hin zur Integration modernster Data Analytics & AI-Modelle: Diese Entwicklung legte den Grundstein für die fortschreitende Digitalisierung in der Industrie im 21. Jahrhundert. Wir blicken zurück auf zwei Dekaden einer Technologierevolution, die nicht stillsteht.
Rückblende 1990er Jahre: Eine Ära, in der das Internet noch in den Kinderschuhen steckte und Mobiltelefone so klobig waren, dass sie in keiner Hosentasche Platz fanden. Doch genau in diesem Jahrzehnt wurde die Basis für etwas Großes geschaffen: Machine-to-Machine-Kommunikation (M2M). Bereits seit Anfang der 90er fanden M2M-Applikationen Einsatz in verschiedensten Bereichen. Wegbereiter dafür war die zunehmende Ausstattung von Maschinen und Anlagen mit Wartungsschnittstellen und Sensorik, gepaart mit der sich dynamisch entwickelnden Kommunikationstechnik. Insbesondere die wachsende Verfügbarkeit von Mobilnetzen mit immer höheren Datengeschwindigkeiten kurbelte die stete Evolution von M2M massiv an.
Bei der ersten M2M-Generation ging es um grundlegende Funktionen wie die Alarmierung aus einer speicherprogrammierbaren Steuerung (SPS) heraus oder die Fernkonfiguration von Parametern. Das erlaubte den automatischen Versand von Störungs-SMS an einen Servicetechniker, damals noch via GSM-Modem – und allein das war verheißungsvoll.
In der zweiten Generation konnten M2M-Lösungen, die noch serverbasiert und nicht wie heute in der Cloud waren, die Fülle der Daten bereits in Echtzeit verarbeiten, analysieren und für nachgelagerte Systeme und Prozesse aufbereiten. Die technische Einbahnstraße des Datenflusses von der Maschine zur Applikation wurde aufgebrochen und ein Datentransfer in beide Richtungen etablierte sich.
Diese Entwicklungen ermöglichten zahlreiche neue Anwendungsszenarien und markierten so einen wichtigen Meilenstein in der Geschichte von M2M und des späteren Internet of Things (IoT). Von nun an mussten M2M-Anbieter eine hohe Flexibilität in Bezug auf die unternehmensspezifischen Anforderungen aufweisen. Neben reinen Development-Skills ging es zunehmend auch um Beratungs- und Prozess-Know-How. M2M-/IoT-Pioniere wie Device Insight wandelten sich daraufhin vom reinen Technologieprovider zum Lösungsanbieter für Digitalisierung in der Industrie.
Als vor etwas mehr als 10 Jahren klar wurde, dass der globale Siegeszug der Maschinenvernetzung an das Internet gekoppelt ist, avancierte das Internet of Things zum neuen Hype. Im Fokus blieb weiterhin die intelligente Verbindung von Maschinen und Anlagen sowie das Zusammenspiel von Maschinensteuerung, intelligenter Sensorik, mobiler Datenverbindung und einer IoT-Plattform, wie Device Insight sie mit CENTERSIGHT erfolgreich einsetzte.
Bei einem der ersten wegweisenden Großprojekte von Device Insight wurden Logistikfahrzeuge über Funkmodule mit M2M-Gateways in den Produktions- und Lagerhallen vernetzt. Per Mobilfunk leiteten die Gateways Betriebsdaten der Fahrzeuge an eine IoT-Plattform, aus der die Daten an ein Flottenmanagementsystem übermittelt wurden. Betriebsstunden, Einsatzdaten ebenso wie Alarmmeldungen wurden darin gesammelt und ausgewertet – und das standortübergreifend und herstellerunabhängig.
Angesichts der großen Datenmengen in der Industrie galt bei Device Insight von Anfang an die Maxime, den Anforderungen in puncto Skalierbarkeit bestmöglich gerecht zu werden. Was nicht zuletzt zu der starken Partnerschaft mit Microsoft führte und der nativen Integration in Microsoft Azure den Weg ebnete. Heute designen die Software-Architekten von Device Insight IoT-Applikationen auf Basis verschiedener Cloudanbieter, insbesondere Azure und AWS.
Die konkreten Vorteile, die sich die Industrie mit dem Einläuten der Digitalisierung und damit auch von M2M & IoT versprach und noch immer verspricht, sind Kosteneinsparungen, Effizienz- und Produktivitätssteigerungen sowie neuerdings die Hebelwirkung der AI-gestützten Automatisierung und proaktiven Optimierung von Prozessen. Dafür müssen Hersteller Standardanwendungen für sich umsetzen, wie sie bereits in den ersten Softwaremodulen von CENTERSIGHT enthalten waren und seitdem permanent weiterentwickelt werden, so z.B. Condition Monitoring, Predictive Maintenance, Remote Service und Data Analytics. In der Theorie klingt die Umsetzung leichter, als es die komplexen Abhängigkeiten innerhalb von Unternehmensstrukturen zulassen. Doch auch diese Komplexität ist beherrschbar, wie wir aus 20 Jahren Markterfahrung wissen – vorausgesetzt der Lösungsanbieter bringt echte Use-Case-Erfahrung und das nötige Domänenwissen mit.
Nach mehreren Produktgenerationen änderten wir bei Device Insight unsere Lösungsphilosophie und führten mit CENTERSIGHT scale ein Framework ein, das sich als „Enabler“ begreift, weil es sich flexibel und skalierbar an neue Rahmenbedingungen anpassen lässt. Es ist kein Geheimnis, dass sich die Anforderungen an Digitalisierungslösungen dynamisch ändern. Funktionalitäten müssen auf die Nutzer und den Bedarf am Markt immer wieder neu ausgerichtet werden. Das erleben wir nicht zuletzt durch die Ablösung von IoT-Plattformen der 1. Generation, welche durch die Abkündigung der Tech-Riesen wie SAP und IBM weiter befeuert wird. Die Cloud- und Datendienste der Hyperscaler sind auf dem Vormarsch – und genau dafür bietet CENTERSIGHT scale das richtige Setup. Gleichzeitig sorgt die „Beraten statt Runtercoden“-Mentalität bei Device Insight für den nötigen technologischen Weitblick. Auf diese Weise stellen wir sicher, dass unsere Kunden von den bereitgestellten Lösungen bestmöglich und nachhaltig profitieren.
Praxisbeispiel Roboter-Plattform KUKA iiQoT: CTO Thomas Stammeier (Device Insight) und Dr. Richard Zunke-Hatfield, Senior VP R&D Platform Applications & Tools (KUKA), stellen die gemeinsam entwickelte IIoT-Plattform im Podcast vor.
Von Anfang an war das Lösungskonzept von Device Insight auf unterschiedlichste Branchen ausgelegt: vom Maschinen- und Anlagenbau, über Gebäudetechnik, Retail, Industrieautomation und Energiewirtschaft bis hin zur Medizintechnik. Auch darin zeigt sich eine Kontinuität bis heute, wie man an unseren thematisch breit gefächerten Fallbeispielen ablesen kann.
Neu war hingegen der Schritt zur Verknüpfung der beiden Top-Technologie AI und IoT im Jahr 2021. Gemeinsam mit dem schwedischen AI-Spezialisten Sentian konzipierte Device Insight als einer der ersten Anbieter verzahnte AIoT-Lösungen. Wenig später zeigte sich, dass das Gespür für den aufkeimenden Trend von Analytics & AI genau richtig war. Um die „Insights“ aus den Daten und „Devices“ nicht nur wertschöpfend zu nutzen, sondern dabei auch noch schneller, effektiver und ganzheitlicher zu sein, führt für Unternehmen heute kein Weg an AI-gestützten Lösungen vorbei. Es ist der nächste logische Schritt in der Genese von M2M, IoT und AI. 2023 begründete Device Insight daher eine strategische Partnerschaft mit Databricks.
Um Daten mittels Analytics & AI in „actionable insights“ zu verwandeln, braucht es zunächst eine moderne, zukunftssichere Datenstrategie, um nicht zu sagen: eine IoT-Datenstrategie. Und genau dabei unterstützen wir Unternehmen gemeinsam mit unseren Partnern. Wir sind überzeugt, dass Lakehouse-Architekturen, die die bisherigen Grenzen von Data Warehouse und Data Lake sprengen, für das Data Engineering der Zukunft einen entscheidenden Mehrwert stiften. Unser Ziel ist es, Lösungen zu entwerfen und zu implementieren, mit denen Unternehmen Daten erfassen, bereinigen, verarbeiten, speichern, teilen, analysieren, modellieren und vor allem monetarisieren können. Idealerweise gelingt all dies auf einen Schlag. Was ambitioniert klingt, wird durch die kohärente Symbiose zwischen IoT, Analytics & AI zur gelebten Praxis.
Wir stehen heute an einem Punkt, an dem Maschinen nicht nur miteinander kommunizieren können, sondern auch in der Lage sind, aus Daten zu lernen, Vorhersagen zu treffen und diese auch direkt anzuwenden. In einem Zeitalter, in dem Effizienz, Nachhaltigkeit und Produktivität von zentraler Bedeutung sind, beschleunigen diese Fähigkeiten mehr denn je den Weg zu einer vernetzten, intelligenten Industriezukunft.
Delivering excellence in IoT. Wir sind ein IoT Solution Provider für Smart Products, Connected Vehicles, Smart City, Smart Energy und Smart Production.
