Industrielles Internet der Dinge (IIoT) erklärt

Eine einzige intelligente Fabrik kann Datenmengen erzeugen, die mit denen einer Kleinstadt vergleichbar sind. Dieser Informationsfluss wird durch das industrielle IoT angetrieben. IIoT steht für das industrielle Internet der Dinge, das Maschinen, Sensoren und Menschen zu einem intelligenten, reaktionsfähigen System verbindet. 

Im Gegensatz zu herkömmlichen Systemen, bei denen Daten zwar erfasst, aber nicht genutzt werden, kann das IIoT diese Daten in aussagekräftige Erkenntnisse und fundierte Maßnahmen umwandeln. IIoT-Lösungen ermöglichen Datenerfassung, -analyse und -reaktion in Echtzeit. Dies hilft der Industrie, die Produktivität zu steigern, Ausfallzeiten zu minimieren und intelligentere, schnellere Entscheidungen zu treffen.

Tatsächlich führen viele große Industriezweige das industrielle IoT rasch in ihre Anlagen ein. Vom Einsatz des IoT in Fertigungsanlagen und auf Ölplattformen bis hin zu Krankenhäusern und landwirtschaftlichen Betrieben - sie treiben eine neue Innovationswelle an. Mit IIoT integrierte Maschinen können in Echtzeit denken, sich anpassen und Probleme kommunizieren.

In diesem Artikel gehen wir der Frage nach, was das industrielle IoT ist und welche Auswirkungen es auf verschiedene Branchen hat. Außerdem werfen wir einen genaueren Blick auf die Rolle der Computer Vision in industriellen IoT-Lösungen. Computer Vision ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz (AI), der es Maschinen ermöglicht, visuelle Daten zu interpretieren und zu verstehen. Legen wir los!

Was ist das industrielle IoT (IIoT)?

Das industrielle Internet der Dinge ist ein Rahmenwerk, das Maschinen intelligenter macht, indem es sie mit Sensoren, Edge Devices und Echtzeit-Datenverarbeitungssystemen verbindet. Es ist so, als würde man Fabrikanlagen ein Gehirn geben, das es ihnen ermöglicht, Daten zu sammeln, zu teilen und automatisch zu reagieren.

IIoT-Lösungen wie Sensoren, RFID-Etiketten und Aktoren sind über ein Netzwerk verbunden, das es Maschinen ermöglicht, Daten untereinander auszutauschen. Dies ermöglicht es Unternehmen, die Effizienz, Sicherheit und Zuverlässigkeit ihrer Abläufe zu verbessern.

Nehmen wir zum Beispiel das IoT in der Fertigung. IIoT-Sensoren spielen eine Schlüsselrolle bei der Automatisierung von Förderanlagen, indem sie die Maschinenleistung kontinuierlich überwachen. Fällt die Leistung unter das erwartete Niveau, kann das System die Verlangsamung erkennen und automatisch Wartungsteams alarmieren, die das Problem untersuchen und beheben.

Neben der Fertigung wird das IIoT auch in Branchen wie der Energie-, Versorgungs- sowie der Öl- und Gasindustrie eingesetzt. Anstatt sich auf alte, isoliert betriebene Maschinen zu verlassen, erschließt das IIoT die verborgenen Daten, die diese Systeme schon immer erzeugt haben, und verwandelt sie durch Echtzeitanalysen in wertvolle Erkenntnisse.

Wie funktioniert das IIoT?

Industrieautomatisierung und IoT funktionieren über ein Netzwerk intelligenter Geräte und Sensoren, die ständig miteinander kommunizieren und Echtzeitdaten austauschen. Diese Geräte können an Maschinen, Fahrzeugen oder Anlagen in Fabriken, intelligenten Lagerhäusern und anderen industriellen Umgebungen angebracht werden.

Die gesammelten Daten werden an ein zentrales System übertragen, das entweder in der Cloud oder vor Ort über Edge Computing betrieben wird. Dort werden sie analysiert, um Muster zu erkennen und Erkenntnisse zu gewinnen. Diese Erkenntnisse unterstützen eine bessere Entscheidungsfindung. Sie können beispielsweise dazu verwendet werden, Leistungsprobleme frühzeitig zu erkennen, vorherzusagen, wann Maschinen gewartet werden müssen, Routineaufgaben zu automatisieren und die Sicherheit am Arbeitsplatz zu erhöhen.

IIoT-Lösungen nutzen in der Regel auch Feedback-Schleifen, um Anpassungen in Echtzeit vorzunehmen. Basierend auf den empfangenen Daten können die Maschinen automatisch Einstellungen wie Geschwindigkeit oder Temperatur ändern. Diese Schleifen können auch Warnungen für Bediener auslösen oder automatische Aktionen starten, wenn etwas nicht wie erwartet funktioniert. Dadurch wird der Betrieb effizient gehalten und Ausfallzeiten werden minimiert.

IIoT-Technologien als Innovationsmotor

Nachdem wir nun ein besseres Verständnis davon haben, was das industrielle Internet der Dinge ist und wie es funktioniert, wollen wir uns die IoT-Technologien, die in der industriellen Automatisierung eingesetzt werden, genauer ansehen.

Hier ist ein kurzer Überblick über die wichtigsten Komponenten:

• Edge Computing: Edge Computing kann Daten in der Nähe ihrer Quelle verarbeiten, z. B. von Sensoren oder lokalen Gateways, um die Latenzzeit zu verringern und sofortige Reaktionen zu ermöglichen. So kann es beispielsweise die Abschaltung einer überhitzten Maschine auslösen, bevor ein Schaden entsteht.

• Cloud-Plattformen: Sie bieten eine zentrale Speicherung, unterstützen umfangreiche Analysen und ermöglichen den Fernzugriff. Sie können auch Daten von mehreren Standorten zusammenfassen, um Trends zu erkennen, die Leistung zu optimieren und strategische Entscheidungen zu unterstützen.

• 5G-Konnektivität: Die 5G-Technologie ermöglicht Hochgeschwindigkeitskommunikation mit geringer Latenz für Tausende von verbundenen Geräten. Dies ebnet den Weg für reaktionsschnelle Automatisierung, mobile Robotik und Qualitätskontrolle in Echtzeit.

• Sensoren und Aktoren: Sensoren erfassen wichtige Daten wie Temperatur, Druck und Vibration. Aktoren nutzen diese Daten, um physische Anpassungen vorzunehmen. Gemeinsam sorgen sie für eine kontinuierliche Überwachung und automatische Reaktionen in Echtzeit.

• KI und maschinelles Lernen (ML): Mit diesen Spitzentechnologien können Daten analysiert werden, um Muster zu erkennen, Ausfälle vorherzusagen und Prozesse zu optimieren. Mit der Zeit verbessern sie die Entscheidungsfindung, reduzieren Ausfallzeiten und steigern die Gesamteffizienz.

Branchenübergreifende Vorteile des IIoT

Gehen wir nun einige der wichtigsten IIoT-Vorteile durch und sehen wir uns an, wie sie die Abläufe in einer Reihe von wichtigen Branchen neu definieren.

Viele Unternehmen nutzen bereits industrielle IoT-Lösungen. Tatsächlich wird erwartet, dass die Zahl der weltweit angeschlossenen IoT-Geräte bis 2030 31 Milliarden übersteigen wird. Der Grund für die breite Akzeptanz und Übernahme ist, dass das IIoT einen klaren, messbaren Nutzen bietet. 

Einer der wichtigsten Aspekte von IIoT-Lösungen ist ihre enge Verbindung zur Echtzeit-Transparenz. Durch die kontinuierliche Erfassung und Analyse von Daten geben diese Systeme Unternehmen einen unmittelbaren Einblick in ihre Abläufe.

Ein weiterer Hauptvorteil des IIoT ist, dass es ein reibungsloseres Betriebsmanagement ermöglicht. Durch die Verwendung von Echtzeitdaten können Maschinen und Prozesse an Ort und Stelle angepasst werden, was Verzögerungen reduziert und die Effizienz erhöht. Außerdem werden die Wartungskosten gesenkt, da Probleme frühzeitig erkannt und schnell behoben werden können. 

Darüber hinaus verbessern IIoT-Lösungen die Energieeffizienz, reduzieren Abfall und verringern den Bedarf an manueller Arbeit. Sie erhöhen die Sicherheit am Arbeitsplatz, indem sie gefährliche Bedingungen frühzeitig erkennen und automatisch Maßnahmen ergreifen, um Unfälle zu vermeiden.

Gemeinsame IIoT-Anwendungsfälle

Das Internet der Dinge (IIoT) verändert die Art und Weise, wie Branchen heute arbeiten. Vom Gesundheitswesen und der Logistik bis hin zum Bauwesen und der Landwirtschaft setzen Unternehmen IIoT-Technologien ein, um intelligentere, schnellere und zuverlässigere Ergebnisse zu erzielen.

Energieerzeugung durch industrielles IoT

Die Energiebranche wird in der Regel mit großen, schweren Anlagen wie Bohrmaschinen, Raffinerien und Offshore-Anlagen in Verbindung gebracht. Während diese Systeme die Branche seit Jahrzehnten antreiben, verändert das industrielle Internet der Dinge (IIoT) ihre Funktionsweise hinter den Kulissen.

Energieunternehmen nutzen das IIoT, um ihre Effizienz zu steigern und ihren Betrieb zu erweitern. Die Energieversorger erhalten mehr Kontrolle, da sie in Echtzeit sehen können, was vor Ort passiert. 

Da es nicht immer praktikabel ist, ganze Stromnetze durch intelligente Systeme zu ersetzen, kann das IIoT die bestehende Infrastruktur ohne größere Änderungen aufrüsten. Dies erleichtert auch die Überwachung dezentraler Anlagen wie Pumpstationen oder Windturbinen, so dass die Anlagenbetreiber dafür sorgen können, dass alles reibungslos läuft und länger Strom produziert wird.

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Ein großartiges Beispiel für das IIoT in der Energieerzeugung ist die Anwendung bei der Überwachung elektrischer Tauchpumpen (ESPs). Diese Pumpen werden in Ölbohrungen eingesetzt, um Flüssigkeiten an die Oberfläche zu befördern, und sind für die Ölförderung unerlässlich. Allerdings können sie manchmal ohne Vorwarnung ausfallen, was zu Verzögerungen und teuren Reparaturen führt.

Um dies zu verhindern, hat eine Gruppe von Forschern ein System namens I²OT-EC Framework entwickelt. Es kombiniert das industrielle IoT mit Edge Computing. Das System kann Faktoren wie Temperatur und Druck in Echtzeit verfolgen. So können Probleme frühzeitig erkannt, Wartungsarbeiten geplant werden, bevor es zu Ausfällen kommt, und die Pumpen können reibungslos betrieben werden.

Wie IIoT-Lösungen das moderne Gesundheitswesen umgestalten

IIoT in der Gesundheitsbranche, auch bekannt als medizinisches IoT, trägt dazu bei, Gesundheitssysteme effizienter und für das medizinische Personal weniger belastend zu machen. Durch die Verbindung von medizinischen Geräten mit Systemen der künstlichen Intelligenz unterstützt das IIoT eine bessere Entscheidungsfindung, verringert das Risiko menschlicher Fehler, verbessert die Ergebnisse für die Patienten und hilft Krankenhäusern und Kliniken, reibungsloser zu arbeiten.

So können Patienten beispielsweise mit tragbaren Geräten wie Herzfrequenz- und Blutzuckermessgeräten kontinuierlich überwacht werden. Diese Geräte können frühe Anzeichen von Gesundheitsproblemen erkennen und sogar Notfallwarnungen in Echtzeit an Ärzte senden. Im Zuge der Weiterentwicklung dieser Technologien werden immer mehr spezialisierte IIoT-Lösungen entwickelt, die auf spezifische medizinische Bedürfnisse ausgerichtet sind.

Ein interessantes Beispiel für ein solches IIoT-gestütztes Gesundheitsgerät ist Impedimed. Dabei handelt es sich um ein Gerät, das das Risiko eines Lymphödems erkennen kann. Dies ist eine häufige Nebenwirkung einer Brustkrebsbehandlung, die zu Schwellungen in Armen oder Beinen führt. 

Dieses IoT-Gerät sieht aus wie eine Waage. Die Patienten können sich barfuß darauf stellen und ihre Arme auf eine Plattform legen. Es sendet einen sanften elektrischen Strom durch den Körper, um den Flüssigkeitshaushalt und die Körperzusammensetzung zu messen. Die Ergebnisse werden in weniger als einer Minute mit einer Cloud-Software verarbeitet, dann über ein Webportal geteilt und der elektronischen Patientenakte hinzugefügt, damit die Ärzte sie leicht überprüfen können.

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Smartere Landwirtschaft mit industriellen IoT-Lösungen

In ähnlicher Weise kann das IoT in der Landwirtschaft den Landwirten helfen. Mit IoT-Tools können Landwirte ihre Ernten und ihren Viehbestand mit Echtzeitinformationen und größerer Genauigkeit besser verwalten. IoT-Geräte können im Boden platziert, an Maschinen angebracht oder sogar von Tieren getragen werden, um Bedingungen wie Temperatur, Luftfeuchtigkeit, Bodenfeuchtigkeit, Nährstoffgehalt und Tierverhalten zu überwachen. 

Die gesammelten Daten können analysiert werden, um Landwirten dabei zu helfen, datengestützte Entscheidungen über Bewässerung, Düngung, Schädlingsbekämpfung und die allgemeine Betriebsführung zu treffen. Diese Echtzeit-Einsichten ermöglichen es ihnen, Düngemittel effektiver einzusetzen, Abfälle zu reduzieren und bessere Routen für landwirtschaftliche Fahrzeuge zu planen. Dies hilft, Zeit und Ressourcen zu sparen und gleichzeitig die Produktivität zu steigern.

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IIoT in der Fertigung: Intelligente Produktion in großem Maßstab

Beim industriellen IoT in der Fertigung werden intelligente, vernetzte Geräte und Sensoren eingesetzt, um Echtzeitdaten von Maschinen und Produktionslinien zu erfassen. Diese Daten werden dann verarbeitet und analysiert, um Erkenntnisse zu gewinnen, die den Fabriken zu einem effizienteren Betrieb verhelfen.

Mit IIoT-Lösungen können Hersteller Probleme frühzeitig erkennen und beheben, Ausfallzeiten durch vorausschauende Wartung reduzieren und den Bestand mithilfe von Edge-Sensoren effektiver verwalten. Insgesamt führt dies zu einer besseren Produktqualität, einer schnelleren Reaktion auf Probleme und niedrigeren Betriebskosten. 

Ebenso unterstützt das IoT in der Industrie 4.0 eine größere Flexibilität in der Produktion, die es den Herstellern erleichtert, zwischen Produkttypen zu wechseln oder Aufträge anzupassen. Außerdem wird die Produktion von Waren und Materialien flexibler, genauer und kostengünstiger. Der Einsatz des IoT in der Fertigung kann auch die Sicherheit und Zuverlässigkeit der Anlagen gewährleisten.

So ist beispielsweise die Gewährleistung der Sicherheit und Zuverlässigkeit chemischer Produktionsanlagen von entscheidender Bedeutung, insbesondere wenn es um den Umgang mit giftigen oder brennbaren Chemikalien geht. Herkömmliche Wartungsmethoden liefern oft keine Echtzeit-Einblicke. Der Einsatz des IIoT bei der Herstellung von Chemikalien kann helfen, dieses Problem zu lösen. 

Interessanterweise nutzen einige Hersteller das IIoT jetzt zusammen mit Augmented Reality (AR) für die Wartung von Anlagen. Augmented Reality ist eine Technologie, die digitale Informationen wie Bilder, Daten oder Anweisungen über einer realen Ansicht anzeigt, in der Regel durch intelligente Brillen oder Headsets. 

Bei dieser Einrichtung überwachen drahtlose Sensoren und Edge Computing die Anlagen in Echtzeit und senden Daten direkt an AR-Headsets, die von den Wartungsteams getragen werden. Auf diese Weise können die Techniker Leistungsdaten oder Warnmeldungen live vor sich sehen. Das hilft ihnen, Probleme schnell zu erkennen, Wartungskosten zu senken und schnellere, fundiertere Entscheidungen zu treffen.

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Die Rolle der Computer Vision im industriellen IoT

Eine weitere Spitzentechnologie, die bei IoT-Lösungen eine wichtige Rolle spielt, ist die Computer Vision. Computer Vision ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, das sich mit der Verarbeitung und Analyse visueller Daten befasst. 

Insbesondere Computer-Vision-Modelle wie Ultralytics YOLO11 unterstützen verschiedene Aufgaben wie die Objekterkennung (Identifizierung und Lokalisierung von Objekten in einem Bild) und die Posenschätzung (Bestimmung der Position und Ausrichtung einer Person oder eines Objekts). 

Mit diesen Fähigkeiten können IoT-Systeme visuelle Informationen in Echtzeit erkennen und darauf reagieren. Dies ist besonders nützlich für Anwendungen wie die Qualitätskontrolle in der Fertigung. 

In einer Fertigungsanlage kann das IIoT zum Beispiel visuelle Daten von der Produktionslinie an ein Vision AI-System senden. Ein Computer-Vision-Modell, wie z. B. YOLO11, analysiert dann die Bilder, um Fehler in Produkten zu erkennen. Wenn das Modell Probleme identifiziert, können diese schnell markiert und ohne Verzögerung behoben werden. 

Dies verbessert die Produktqualität, reduziert Fehler und macht den Betrieb sicherer und effizienter. Um noch schnellere Ergebnisse zu erzielen, kann Edge Computing eingesetzt werden. Dabei werden die Daten direkt auf Edge-Geräten am Erfassungsort verarbeitet, so dass Entscheidungen in Echtzeit getroffen werden können, ohne dass die Informationen an die Cloud gesendet werden müssen, und mögliche Verzögerungen vermieden werden. 

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IIoT-Herausforderungen und Überlegungen

Nachdem wir nun gesehen haben, wie industrielle IoT-Lösungen verschiedenen Branchen zugutekommen können, ist es auch wichtig, einen genaueren Blick auf die Herausforderungen zu werfen, die mit der Implementierung dieser Lösungen einhergehen können. Das Verständnis dieser Herausforderungen ist der Schlüssel, um das Beste aus den IIoT-Lösungen herauszuholen und eine erfolgreiche Einführung zu gewährleisten. 

Hier sind einige Einschränkungen zu beachten:

• Integration mit älteren Geräten: Viele Fabriken sind noch immer auf ältere Maschinen angewiesen, die nie für den Einsatz von IoT-basierten Technologien konzipiert wurden. Die Integration intelligenter industrieller IoT-Funktionen in diese Altsysteme kann kostspielig sein. Oft sind spezielle Adapter oder Konverter erforderlich, um die Kommunikation zwischen alten und neuen Geräten zu ermöglichen.

• Herausforderungen für die Cybersicherheit: Der Anschluss älterer Maschinen an das Internet birgt neue Sicherheitsrisiken. Da diese Geräte ursprünglich nicht mit Blick auf die Cybersicherheit gebaut wurden, sind sie anfälliger für Cyberangriffe. Vielen fehlen grundlegende Sicherheitsvorkehrungen wie Passwortschutz oder Datenverschlüsselung, was sie zu leichten Zielen für Hacker macht.

• Wartung von intelligenten Geräten: Auch wenn IIoT-Systeme die Arbeit erleichtern können, brauchen die intelligenten Geräte dennoch regelmäßige Pflege. Sensoren und andere Geräte müssen von Zeit zu Zeit überprüft, aktualisiert oder ersetzt werden, damit alles gut funktioniert. Wenn sie nicht richtig gewartet werden, können die Daten unzuverlässig werden und Probleme verursachen.

• Qualifikationsdefizite bei den Arbeitskräften: Das industrielle IoT verbindet traditionelle Geräte mit fortschrittlichen digitalen Technologien und erfordert Arbeitskräfte mit einer Mischung aus beiden Qualifikationen. Während einige Unternehmen in diesem Bereich Defizite haben, stellt dies auch eine große Chance für die Weiterbildung und Entwicklung dar. Mit der richtigen Schulung und Unterstützung können sich die Teams erfolgreich anpassen und die Vorteile des IIoT voll ausschöpfen.

Zukunft des IIoT: Auf dem Weg zur intelligenten Automatisierung

Mit dem Fortschritt der Industrie 4.0 entwickeln sich die industrielle Automatisierung und das Internet der Dinge über die einfache Verbindung verschiedener Geräte hinaus. Sie helfen der Industrie, mit Methoden wie der vorausschauenden Wartung selbständiger und automatisierter zu werden. Ein weiterer wichtiger Durchbruch ist die Verwendung digitaler Zwillinge, d. h. virtueller Modelle von Maschinen oder ganzen Systemen, die Echtzeitdaten zur Vorhersage von Problemen und zur Feinabstimmung des Betriebs nutzen.

Auf dem Weg zu vollständig digitalisierten Fabriken gewinnen Technologien wie Edge AI und Computer Vision immer mehr an Bedeutung. Edge AI bringt die Intelligenz direkt zu den Maschinen und ermöglicht eine schnellere Entscheidungsfindung vor Ort, ohne auf einen ständigen Cloud-Zugang angewiesen zu sein. 

In Kombination mit Computer Vision können Fabriken die Produktion in Echtzeit visuell überwachen, Fehler sofort erkennen und auf Probleme reagieren, sobald sie auftreten. Dieses Maß an Automatisierung und Einblick bringt die Industrie einem wirklich intelligenten und selbstoptimierenden Betrieb näher. 

Einfach ausgedrückt: Die Industrie wird immer intelligenter. Dieser Wandel ermöglicht es, dass jeder Teil des Prozesses, von der Wartung bis zur Qualitätskontrolle, durch Daten gesteuert und durch intelligente Technologien unterstützt wird.

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