Das industrielle Internet der Dinge (IIoT) erklärt

Eine einzelne 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 und verbindet Maschinen, Sensoren und Menschen zu einem intelligenten, reaktionsfähigen System.

Im Gegensatz zu herkömmlichen Umgebungen, in denen Daten möglicherweise erfasst, aber ungenutzt bleiben, kann IIoT diese Daten in aussagekräftige Erkenntnisse und fundierte Maßnahmen umwandeln. IIoT-Lösungen ermöglichen die Datenerfassung, -analyse und Reaktion in Echtzeit. Das hilft Unternehmen, ihre Produktivität zu steigern, Ausfallzeiten zu minimieren und intelligentere, schnellere Entscheidungen zu treffen.

Tatsächlich führen viele große Branchen das industrielle IoT rasch in ihren Anlagen ein. Von der Nutzung des IoT in Produktionsstätten und auf Bohrinseln bis hin zu Krankenhäusern und landwirtschaftlichen Betrieben treiben sie eine neue Innovationswelle voran. Mit IIoT integrierte Maschinen können Probleme in Echtzeit erkennen, sich anpassen und kommunizieren.

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

Was ist industrielles IoT (IIoT)?#

Das industrielle Internet der Dinge ist ein Rahmenkonzept, um Maschinen intelligenter zu machen, indem sie mit Sensoren, Edge-Geräten und Systemen zur Echtzeitdatenverarbeitung verbunden werden. Es ist, als würde man Fabrikanlagen ein Gehirn geben, damit sie Daten automatisch erfassen, teilen und darauf reagieren können.

IIoT-Lösungen wie Sensoren, RFID-Tags und Aktoren sind über ein Netzwerk verbunden, über das Maschinen Daten miteinander austauschen können. Dadurch können Unternehmen die Effizienz, Sicherheit und Zuverlässigkeit ihrer Abläufe verbessern.

Nehmen wir als Beispiel das IoT in der Fertigung. IIoT-Sensoren spielen eine wichtige Rolle bei der Fördertechnik-Automatisierung, indem sie den Maschinenausstoß kontinuierlich überwachen. Sinkt der Ausstoß unter die erwarteten Werte, kann das System die Verlangsamung erkennen und Wartungsteams automatisch benachrichtigen, damit diese das Problem untersuchen und beheben.

Neben der Fertigung wird IIoT auch in Branchen wie Energieversorgung, Versorgungsunternehmen sowie im Öl- und Gassektor eingesetzt. Anstatt sich auf veraltete Maschinen zu verlassen, die isoliert arbeiteten, erschließt IIoT die verborgenen Daten, die diese Systeme schon immer erzeugt haben, und wandelt sie mithilfe von Echtzeitanalysen in wertvolle Erkenntnisse um.

Wie funktioniert IIoT?#

Industrielle Automatisierung und IoT funktionieren mithilfe eines Netzwerks intelligenter Geräte und Sensoren, die ständig miteinander kommunizieren und Echtzeitdaten austauschen. Diese Geräte können an Maschinen, Fahrzeuge oder Anlagen in Fabriken, intelligenten Lagern und anderen industriellen Umgebungen angebracht werden.

Die erfassten Daten werden an ein zentrales System übertragen, entweder cloudbasiert oder vor Ort mittels Edge Computing. Dort werden sie analysiert, um Muster zu erkennen und Erkenntnisse zu gewinnen. Diese Erkenntnisse unterstützen bessere Entscheidungen. So können sie beispielsweise genutzt werden, um Leistungsprobleme frühzeitig zu erkennen, den Wartungsbedarf von Maschinen vorherzusagen, Routineaufgaben zu automatisieren und die Sicherheit am Arbeitsplatz zu erhöhen.

IIoT-Lösungen verwenden typischerweise auch Regelkreise für Anpassungen in Echtzeit. Auf Grundlage der empfangenen Daten können Maschinen Einstellungen wie Geschwindigkeit oder Temperatur automatisch ändern. Diese Regelkreise können außerdem Bediener alarmieren oder automatisierte Aktionen auslösen, wenn etwas nicht wie erwartet funktioniert. So bleiben Abläufe effizient und Ausfallzeiten werden minimiert.

IIoT-Technologien als Innovationstreiber#

Nachdem wir nun besser verstehen, was das industrielle Internet der Dinge ist und wie es funktioniert, werfen wir einen genaueren Blick auf die IoT-Technologien, die in der industriellen Automatisierung eingesetzt werden.

Hier ist ein kurzer Überblick über die wichtigsten Komponenten:

• Edge Computing: Edge Computing kann Daten nahe an ihrer Quelle, etwa Sensoren oder lokalen Gateways, verarbeiten, um die Latenz zu reduzieren und sofortige Reaktionen zu ermöglichen. So kann beispielsweise die Abschaltung einer überhitzten Maschine ausgelöst werden, bevor ein Schaden entsteht.

• Cloud-Plattformen: Sie bieten zentralen Speicher, unterstützen Analysen in großem Maßstab und ermöglichen den Fernzugriff. Außerdem können sie Daten von mehreren Standorten zusammenführen, um Trends zu erkennen, die Leistung zu optimieren und strategische Entscheidungen zu unterstützen.

• 5G-Konnektivität: Die 5G-Technologie kann für Tausende verbundener Geräte eine schnelle Kommunikation mit geringer Latenz bereitstellen. Das ebnet den Weg für reaktionsfähige Automatisierung, mobile Robotik und Qualitätskontrolle in Echtzeit.

• Sensoren und Aktoren: Sensoren erfassen wichtige Daten wie Temperatur, Druck und Vibrationen. Aktoren nutzen diese Daten, um physische Anpassungen vorzunehmen. Zusammen ermöglichen sie eine kontinuierliche Überwachung und automatisierte Reaktionen in Echtzeit.

• AI und maschinelles Lernen (ML): Diese modernen Technologien können Daten analysieren, um Muster zu erkennen, Ausfälle vorherzusagen und Prozesse zu optimieren. Mit der Zeit verbessern sie die Entscheidungsfindung, reduzieren Ausfallzeiten und steigern die Gesamteffizienz.

Vorteile von IIoT in verschiedenen Branchen#

Als Nächstes sehen wir uns einige der wichtigsten Vorteile von IIoT an und wie sie Abläufe in zahlreichen großen Branchen neu definieren.

Viele Unternehmen nutzen bereits industrielle IoT-Lösungen. Tatsächlich wird erwartet, dass die Zahl der vernetzten IoT-Geräte weltweit bis 2030 auf mehr als 31 Milliarden steigt. Der Grund für ihre breite Akzeptanz und Einführung ist, dass IIoT einen klaren, messbaren Mehrwert bietet.

Einer der wichtigsten Aspekte von IIoT-Lösungen ist ihre enge Verbindung zur Echtzeittransparenz. Durch die kontinuierliche Erfassung und Analyse von Daten geben diese Systeme Unternehmen sofortige Einblicke in ihre Abläufe.

Ein weiterer wesentlicher Vorteil von IIoT ist die reibungslosere Betriebssteuerung. Mithilfe von Echtzeitdaten können Maschinen und Prozesse direkt angepasst werden, wodurch Verzögerungen reduziert und Abläufe effizient gehalten werden. Außerdem sinken die Wartungskosten, weil Probleme früh erkannt und schnell behoben werden können.

Darüber hinaus verbessern IIoT-Lösungen die Energieeffizienz, reduzieren Abfälle und verringern den Bedarf an manueller Arbeit. Sie erhöhen die Sicherheit am Arbeitsplatz, indem sie gefährliche Bedingungen frühzeitig erkennen und automatisch Maßnahmen zur Unfallvermeidung einleiten.

Häufige IIoT-Anwendungsfälle#

IIoT verändert heute grundlegend die Arbeitsweise von Branchen. Vom Gesundheitswesen und der Logistik bis hin zu Bauwesen und Landwirtschaft setzen Unternehmen IIoT-Technologien ein, um intelligentere, schnellere und zuverlässigere Ergebnisse zu erzielen.

Energieerzeugung mit industriellem IoT#

Die Energiebranche wird typischerweise mit großen, hochbelastbaren Anlagen wie Bohrmaschinen, Raffinerien und Offshore-Plattformen in Verbindung gebracht. Während diese Systeme die Branche jahrzehntelang angetrieben haben, verändert das industrielle Internet der Dinge (IIoT) ihre Betriebsweise im Hintergrund.

Energieunternehmen nutzen IIoT, um die Effizienz zu steigern und ihre Abläufe auszuweiten. Es gibt Energieversorgern mehr Kontrolle, indem es einen Echtzeitüberblick über die Vorgänge vor Ort bietet.

Da der vollständige Austausch von Stromnetzen durch intelligente Systeme nicht immer praktikabel ist, kann IIoT die bestehende Infrastruktur ohne größere Veränderungen aufrüsten. Dadurch lassen sich auch entfernte Anlagen wie Pferdekopfpumpen oder Windturbinen leichter überwachen, sodass Anlagenbetreiber alles reibungslos am Laufen halten und länger Energie erzeugen können.

Abb. 1. Beispiele verschiedener IoT-Sensortypen, die bei der Datenerfassung helfen. (Quelle)

Ein hervorragendes Beispiel für IIoT in der Energieerzeugung ist der Einsatz zur Überwachung elektrischer Tauchpumpen (ESPs). Diese Pumpen werden in Ölquellen eingesetzt, um Flüssigkeiten an die Oberfläche zu befördern, und sind für die Ölförderung unverzichtbar. Sie können jedoch manchmal ohne Vorwarnung ausfallen, was zu Verzögerungen und kostspieligen Reparaturen führt.

Um dies zu verhindern, entwickelte eine Forschergruppe ein System namens I²OT-EC-Framework. Es verbindet industrielles IoT mit Edge Computing. Das System kann Faktoren wie Temperatur und Druck in Echtzeit überwachen. Dadurch lassen sich Probleme frühzeitig erkennen, Wartungen vor Ausfällen planen und die Pumpen reibungslos in Betrieb halten.

Wie IIoT-Lösungen das moderne Gesundheitswesen verändern#

IIoT im Gesundheitswesen, auch als medizinisches IoT bezeichnet, trägt dazu bei, Gesundheitssysteme effizienter zu machen und medizinisches Fachpersonal zu entlasten. Durch die Verbindung medizinischer Geräte mit Systemen der künstlichen Intelligenz unterstützt IIoT bessere Entscheidungen, reduziert das Risiko menschlicher Fehler, verbessert die Behandlungsergebnisse und sorgt für reibungslosere Abläufe in Krankenhäusern und Kliniken.

So können Patienten mithilfe tragbarer Geräte wie Herzfrequenz- und Glukosemessgeräten kontinuierlich überwacht werden. Diese Geräte können frühe Anzeichen gesundheitlicher Probleme erkennen und Ärzten sogar in Echtzeit Notfallmeldungen senden. Mit der Weiterentwicklung dieser Technologien werden zunehmend spezialisierte IIoT-Lösungen für bestimmte medizinische Anforderungen entwickelt.

Ein interessantes Beispiel für ein solches durch IIoT unterstütztes Gerät im Gesundheitswesen ist Impedimed. Es handelt sich um ein Gerät, das das Risiko eines Lymphödems erkennen kann. Dabei handelt es sich um eine häufige Nebenwirkung der Brustkrebsbehandlung, die Schwellungen an Armen oder Beinen verursacht.

Dieses IoT-Gerät sieht wie eine Waage aus. Patienten können barfuß darauf stehen und ihre Arme auf einer Plattform ablegen. Es leitet einen schwachen elektrischen Strom durch den Körper, um Flüssigkeitsgehalt und Körperzusammensetzung zu messen. Die Ergebnisse werden mithilfe von Cloud-Software in weniger als einer Minute verarbeitet, anschließend über ein Webportal geteilt und zur elektronischen Patientenakte hinzugefügt, damit Ärzte sie einfach prüfen können.

Abb. 2. Ein auf IIoT basierendes Gerät für das Gesundheitswesen (Quelle)

Intelligentere Landwirtschaft mit industriellen IoT-Lösungen#

Auch das IoT in der Landwirtschaft kann Landwirte unterstützen. Mithilfe von IoT-Werkzeugen können sie ihre Pflanzen und Nutztiere mit Echtzeitinformationen und höherer Genauigkeit besser verwalten. IoT-Geräte können im Boden platziert, an Maschinen angebracht oder sogar von Tieren getragen werden, um Bedingungen wie Temperatur, Luftfeuchtigkeit, Bodenfeuchte, Nährstoffgehalt und Tierverhalten zu überwachen.

Die erfassten Daten können analysiert werden, um Landwirte bei datengestützten Entscheidungen zur Bewässerung, Düngung, Schädlingsbekämpfung und allgemeinen Betriebsführung zu unterstützen. Diese Echtzeiterkenntnisse ermöglichen einen effizienteren Einsatz von Düngemitteln, weniger Abfall und eine bessere Routenplanung für landwirtschaftliche Fahrzeuge. Das spart Zeit und Ressourcen und steigert zugleich die Produktivität.

Abb. 3. Eine auf industriellem IoT basierende Bodenmesssonde für den Einsatz in landwirtschaftlichen Betrieben (Quelle)

IIoT in der Fertigung: Intelligentere Produktion im großen Maßstab#

Industrielles IoT in der Fertigung umfasst den Einsatz intelligenter, vernetzter Geräte und Sensoren zur Erfassung von Echtzeitdaten aus Maschinen und Produktionslinien. Diese Daten werden anschließend verarbeitet und analysiert, um Erkenntnisse zu gewinnen, die Fabriken einen effizienteren Betrieb ermöglichen.

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

Ebenso sorgt IoT in der Industrie 4.0 für mehr Flexibilität in der Produktion, sodass Hersteller leichter zwischen Produkttypen wechseln oder Aufträge individuell anpassen können. Dadurch lassen sich Waren und Materialien agiler, präziser und kostengünstiger produzieren. Der Einsatz von IoT in der Fertigung kann außerdem die Sicherheit und Zuverlässigkeit von Anlagen gewährleisten.

So ist es beispielsweise entscheidend, die Sicherheit und Zuverlässigkeit von Anlagen in der chemischen Fertigung zu gewährleisten, insbesondere beim Umgang mit giftigen oder entzündlichen Chemikalien. Herkömmliche Wartungsmethoden liefern häufig keine ausreichenden Einblicke in Echtzeit. Der Einsatz von IIoT in der Chemieproduktion kann helfen, dieses Problem zu lösen.

Interessanterweise setzen einige Hersteller IIoT inzwischen gemeinsam mit erweiterter Realität (AR) für die Anlagenwartung ein. Erweiterte Realität ist eine Technologie, die digitale Informationen wie Bilder, Daten oder Anweisungen über einer Ansicht der realen Welt einblendet, typischerweise über eine Datenbrille oder ein Headset.

In diesem Aufbau überwachen drahtlose Sensoren und Edge Computing die Anlagen in Echtzeit und senden Daten direkt an die von Wartungsteams getragenen AR-Headsets. Dadurch können Techniker Leistungsdaten oder Warnmeldungen live vor ihren Augen sehen, Probleme schneller erkennen, Wartungskosten senken und schneller fundierte Entscheidungen treffen.

Abb. 4. Wartungsteams können Daten des industriellen IoT über ihre AR-Headsets betrachten (Quelle)

Die Rolle von Computer Vision im industriellen IoT#

Eine weitere moderne Technologie, die IoT-Lösungen voranbringt, ist 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 Objekterkennung (Identifizierung und Lokalisierung von Objekten in einem Bild) und 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. Das ist besonders für Anwendungen wie die Qualitätskontrolle in der Fertigung nützlich.

So kann IIoT in einer Produktionsanlage visuelle Daten von der Produktionslinie an ein Vision-AI-System senden. Ein Computer-Vision-Modell wie YOLO11 analysiert anschließend die Bilder, um Produktfehler zu erkennen. Identifiziert das Modell Probleme, können diese schnell markiert und ohne Verzögerung behoben werden.

Das verbessert die Produktqualität, reduziert Fehler und macht Abläufe sicherer und effizienter. Für noch schnellere Ergebnisse kann Edge Computing eingesetzt werden. Dabei werden die Daten direkt auf Edge-Geräten am Ort der Erfassung verarbeitet. So sind Entscheidungen in Echtzeit möglich, ohne Informationen an die Cloud senden zu müssen, und mögliche Verzögerungen werden vermieden.

Abb. 5. Ein Beispiel für den Einsatz von YOLO11 zur Überwachung einer Produktionslinie. (Quelle)

Herausforderungen und Überlegungen beim IIoT#

Nachdem wir gesehen haben, wie industrielle IoT-Lösungen verschiedene Branchen unterstützen können, ist es ebenso wichtig, die Herausforderungen bei ihrer Einführung genauer zu betrachten. Das Verständnis dieser Herausforderungen ist entscheidend, um den größtmöglichen Nutzen aus IIoT-Lösungen zu ziehen und eine erfolgreiche Einführung sicherzustellen.

Hier sind einige Einschränkungen, die du berücksichtigen solltest:

• Integration älterer Anlagen: Viele Fabriken sind weiterhin auf ältere Maschinen angewiesen, die nie für die Zusammenarbeit mit IoT-basierten Technologien entwickelt wurden. Die Integration intelligenter industrieller IoT-Funktionen in diese Altsysteme kann kostspielig sein. Häufig sind spezielle Adapter oder Konverter erforderlich, um die Kommunikation zwischen alter und neuer Ausrüstung zu ermöglichen.

• Herausforderungen der Cybersicherheit: Die Verbindung älterer Maschinen mit dem Internet bringt neue Sicherheitsrisiken mit sich. Da diese Maschinen ursprünglich nicht unter Berücksichtigung der Cybersicherheit entwickelt wurden, sind sie anfälliger für Cyberangriffe. Vielen fehlen grundlegende Schutzmaßnahmen wie Passwortschutz oder Datenverschlüsselung, wodurch sie zu leichten Zielen für Hacker werden.

• Wartung intelligenter Geräte: Obwohl IIoT-Systeme vieles erleichtern können, benötigen die intelligenten Geräte weiterhin regelmäßige Pflege. Sensoren und andere Anlagen müssen von Zeit zu Zeit überprüft, aktualisiert oder ausgetauscht werden, damit alles zuverlässig funktioniert. Werden sie nicht ordnungsgemäß gewartet, können die Daten unzuverlässig werden und Probleme verursachen.

• Qualifikationslücken in der Belegschaft: Industrielles IoT verbindet traditionelle Anlagen mit fortschrittlichen digitalen Technologien und erfordert daher Mitarbeitende mit einer Kombination beider Kompetenzbereiche. Auch wenn einige Unternehmen hier Lücken aufweisen, bietet dies zugleich eine große Chance für Weiterbildung und Entwicklung. Mit der richtigen Schulung und Unterstützung können sich Teams erfolgreich anpassen und die Vorteile von IIoT voll ausschöpfen.

Die Zukunft des IIoT: Auf dem Weg zur intelligenten Automatisierung#

Während Industrie 4.0 weiter voranschreitet, entwickeln sich industrielle Automatisierung und IoT über die bloße Vernetzung verschiedener Geräte hinaus. Sie helfen Branchen dabei, unabhängiger und automatisierter zu werden, etwa durch vorausschauende Wartung. Ein weiterer bedeutender Durchbruch ist der Einsatz digitaler Zwillinge. Dabei handelt es sich um virtuelle Modelle von Maschinen oder ganzen Systemen, die Echtzeitdaten nutzen, um Probleme vorherzusagen und Abläufe präzise abzustimmen.

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

In Verbindung mit Computer Vision können Fabriken die Produktion visuell in Echtzeit überwachen, Fehler sofort erkennen und auf Probleme reagieren, sobald sie auftreten. Dieses Maß an Automatisierung und Transparenz bringt Branchen näher an wirklich intelligente und sich selbst optimierende Abläufe.

Kurz gesagt werden industrielle Bereiche zunehmend intelligenter. Dieser Wandel ermöglicht es, jeden Teil des Prozesses – von der Wartung bis zur Qualitätskontrolle – datengestützt und mithilfe intelligenter Technologien zu steuern.

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