IoT und Cloud Edge Architektur für mehr Businessnutzen

IoT und Cloud Edge Architektur für mehr Businessnutzen

Wie das Internet of Things und moderne Cloud Edge Architektur effektiven Geschäftsnutzen stiften können.

Das Internet of Things (IoT) bietet durch die Vernetzung bisher alleinstehender Geräte grösstes Potential – insbesondere im Bereich Industrie 4.0 lässt sich erheblicher Mehrwert für Unternehmen generieren.

Durch die Erfassung von Maschinendaten und deren sinnvolle Auswertung und Aufbereitung können Produktionsbetriebe jederzeit einen aktuellen Überblick über Produktionsleistung und allfällige Stillstände (Downtimes) erlangen. Nachträgliche Auswertungen über verschiedene Zeiträume, Schichten oder Aufträge ermöglichen die gezielte Optimierung der Produktivität. Detaillierte historische Daten und Entwicklungen im Bereich Machine Learning bieten zudem die Chance für weiterführende Aktivitäten, wie beispielsweise Predictive Maintenance.

Moderne Cloud-Plattformen bieten die Möglichkeit, bereits mit kleinen Investitionen aussagekräftige Experimente und Prototypen aufzubauen. Durch die gegebene Skalierbarkeit wird durch solche Prototypen die Basis gelegt, auf welcher später nahtlos für den produktiven Einsatz aufgebaut werden kann.

Device meets Cloud

Mit Azure IoT Hub bietet Microsoft eine solide Basis für die Vernetzung der unterschiedlichsten Endgeräte. Neue Devices können mit nur wenigen Klicks erfasst werden, und die Kommunikation vom Gerät zur Cloud und umgekehrt ist gewährleistet. Der so ermöglichte Datenaustausch bietet zum einen die Funktion, Geräte zu überwachen und Sensordaten zu sammeln, zum anderen können beispielsweise auch Fernwartungsaufgaben oder automatische Updates über die gleichen Kanäle vorgenommen werden, da die Kommunikation in beide Richtungen funktioniert.

Trotz grosser Datenmengen den Kopf über Wasser halten

Das Sammeln von Daten ist nur der erste Schritt – damit sich die Investition in neue Technologien lohnt, müssen am anderen Ende einer Anwendung Erkenntnisse stehen, die einen wesentlichen wirtschaftlichen Nutzen stiften. Da man durch die laufende Speicherung zahlreicher Messwerte bereits schnell mit ungewohnt grossen Datenmengen konfrontiert wird, erfordert dies passende Datenbanklösungen sowie eine sinnvolle Datenvorverarbeitung (z. B. Aggregation, Segmentation).

Hierbei empfiehlt sich ein mehrstufiges, bedürfnisorientiertes Vorgehen. So macht es beispielsweise Sinn, alle Rohdaten für gezielte Analysen sowie spätere Machine Learning Applikationen sauber zu archivieren. Servicetechniker hingegen benötigen meist nur im Fehlerfall präzise Daten, und für die Endbenutzer im Produktionsbetrieb reicht eine Auflösung von höchstens einigen Datenpunkten pro Minute bereits aus. Eine gut aufgebaute Daten-Pipeline, welche die pro Stufe benötigten Werte und Zusammenfassungen laufend vorberechnet und speichert, ist hier der Schlüssel für ein gutes Resultat. Sowohl in der Speicherung wie auch der Bearbeitung der laufenden Voranalyse sowie der Bereinigung der Daten, bietet Microsoft auf der Azure-Plattform passende Komponenten, die sich nahtlos zu einer Gesamtlösung integrieren lassen.

In der Auswertung schliesslich bietet sich eine «best in class» Reporting-Lösung wie Microsoft PowerBI an, um auch Beteiligten ohne Programmierkenntnisse das Erkunden und Auswerten grosser Datenmengen zu ermöglichen und das Ableiten von Erkenntnissen und Entscheidungen wesentlich zu vereinfachen.

Von der Cloud zu Edge

Nicht für alle Anwendungen ist das direkte Speichern der Daten in die Cloud die richtige Lösung. Mittels Edge Computing können erste Verarbeitungsschritte sowie einzelne Module nicht in der Cloud, sondern lokal in den eigenen Räumlichkeiten ausgeführt bzw. bereitgestellt werden. So können beispielsweise Daten bereits aggregiert und komprimiert werden, bevor diese ins Internet gesendet werden.

Weiter bietet sich die Möglichkeit, einmal trainierte Machine Learning Modelle auf Edge Devices zu betreiben und lediglich bei Bedarf aus der Cloud zu aktualisieren. So steht die Funktionalität auch offline zur Verfügung und man profitiert von beträchtlich reduzierten Latenzen und tieferen Kosten in der Cloud.

Erfolgsfaktoren

Aus der Erfahrung von einigen IoT-Projekten in den Bereichen Manufacturing und Smart Devices können wir die kritischen Erfolgsfaktoren für ein IoT-Projekt wie folgt zusammenfassen:

  • Culture: Wie so oft ist die richtige Kultur für das Gelingen eines Innovationsprojektes im IoT-Bereich von grösster Wichtigkeit. Es empfiehlt sich, ein Team aus internen und externen Mitarbeitenden mit einem höchstmöglichen «cultural match» zusammenzustellen.
  • Expertise: Im Team sollte genügend Expertise vorhanden sein, sowohl im Bereich Cloud wie auch Device- und Edge-Technologie.
  • Management-Support: Das (Top-)Management muss voll und ganz hinter dem Vorhaben stehen und sich persönlich für die Rückendeckung des Teams einsetzen.
  • «Start small – fail fast»: Anstatt sich monatelang konzeptionell auf eine Lösung vorzubereiten, sollten laufend agile, kleinere Prototypen entwickelt werden. Sobald erste Resultate vorliegen, kann abgebrochen oder weiter investiert werden.
  • Skalierung: Es sollte darauf geachtet werden, dass die angestrebte Lösung stark skalierbar ist und nicht auf proprietärer Basis aufbaut. Es empfiehlt sich eine Partnerschaft mit einem Hyperscaler wie beispielsweise Microsoft.

Ihr Partner isolutions

isolutions kann als starker Technologiepartner in den Bereichen Could und IoT sowie den exzellenten Kontakten als Microsoft Gold Partner den entscheidenden Vorteil in einem solchen Vorhaben bieten. Wir sind gerne bereit, Sie auf dem Weg der Digitalisierung zu unterstützen und so gemeinsam einen massgeblichen Mehrwert in ihrem Business zu stiften.

Bei Fragen und Anmerkungen stehe ich jederzeit gerne zur Verfügung. Zögern Sie nicht mich zu kontaktieren.

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