INTERNET OF THINGS IN DEUTSCHLAND 2016

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Leonard Lorentz
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1 Fallstudie: NetApp Deutschland GmbH IDC Multi-Client-Projekt INTERNET OF THINGS IN DEUTSCHLAND 2016 Wegbereiter der digitalen Transformation

2 NETAPP DEUTSCHLAND GMBH Fallstudie Informationen zum Kunden Das Unternehmen beschäftigt sich mit der Entwicklung, Fertigung und dem Vertrieb von elektronischen Bauelementen, Modulen und Systemen. Kerngeschäft sind die Informations- und Telekommunikationstechnik, die Industrie- und Konsum-Elektronik sowie die Automobil-Elektronik. Der Hersteller ist ein weltweit agierendes Unternehmen mit Standorten in Asien, Nord- und Südamerika und Europa. Insgesamt sind rund Mitarbeiter in mehr als 20 Entwicklungs- und Fertigungsstandorten sowie im Vertrieb beschäftigt. Anforderungen des Kunden Das Unternehmen betreibt eine große Anzahl an Industrieöfen zum Brennen von Werkstücken bei unterschiedlichen Temperaturen. Zwischen zwei Brennvorgängen muss der Ofen entweder zusätzlich angeheizt oder abgekühlt werden, um optimal und möglichst zeitoptimiert für das nächste Werkstück bereit zu stehen. Die zentralen Fragestellungen des Unternehmens waren: Wie kann ein Ofen energetisch und in Abhängigkeit zur Durchlaufzeit optimal ausgelastet werden? Ist es effizienter, den Industrieofen nach dem Brennvorgang aktiv zu kühlen, lediglich auskühlen zu lassen oder gar Heizphasen einzulegen? Wann erreicht der Ofen, passend zum nächsten Werkstück, die richtige Temperatur? Darstellung der Lösung Zur Beantwortung der Fragen ließ der Hersteller dutzende Temperatursensoren zur permanenten Überwachung der Betriebstemperatur inklusive einer Zeitmessung für das Anheizen bzw. das Abkühlen der Öfen installieren. Sämtliche Sensordaten aller Öfen werden auf einem zentralen Hadoop Cluster gespeichert. Auf Basis dieser Daten konnte in der ersten Phase, anhand einfacher statistischer Verfahren, eine Optimierung hinsichtlich der energetischen Parameter erfolgen. In der zweiten Phase,

3 wurden die Sensordaten des Hadoop-Systems unter Zuhilfenahme von SAP Smart Data Access virtuell mit den Daten des ERP-Systems verlinkt. Diese Verbindung ermöglicht es, unabhängig von der Anzahl der Sensoren und Öfen, eine performante und in Echtzeit vorliegende Optimierung, in Abhängigkeit zum Auftragseingang der Werkstücke, vorzunehmen. Das Projekt durchlief insgesamt fünf Phasen, die als Collect, Transport, Store, Analyze und Archive beschrieben werden können. Insbesondere die Anforderung der Visualisierung des Datenflusses und die Herausforderung des Datenmanagements konnte gelöst werden. Hierbei sollte im Speziellen eine effiziente Langzeitarchivierung von Sensordaten an Stellen, an denen bspw. aus Kostengründen die Speicherung in aktiven Instanzen zu teuer wird, betrachtet werden. Wesentlicher Bestandteil ist die regelbasierende automatische Datenklassifizierung, die auch ein automatisches Löschen nach Ablauf der gesetzlichen Vorhaltezeit ermöglicht. Auch das zukünftige Auslagern dieser Daten unter anderem in die Cloud ist Bestandteil der Lösung. Projekt Highlights Optimierung der Supply-Chain und des Energiemanagements der Industrieöfen: Drittelung des Energieverbrauches und Sicherstellung einer Effizienzsteigerung hinsichtlich Rüst- und Durchlaufzeit Effizientes Datenmanagement gemäß den gesetzlichen Vorgaben. Einführung eines kostenoptimierten und regelbasierenden Langzeitarchivs Einführung einer zukunftsträchtigen, skalierbaren Technologie, die bestehende Daten und Prozesse berücksichtigt

INTERVIEW MIT PETER WÜST Anlässlich der Vorstellung der Ergebnisse der Studie Internet of Things in Deutschland 2016 sprach IDC mit Peter Wüst, Senior Director Emerging Solutions & Innovation Group

4 INTERVIEW MIT PETER WÜST Anlässlich der Vorstellung der Ergebnisse der Studie Internet of Things in Deutschland 2016 sprach IDC mit Peter Wüst, Senior Director Emerging Solutions & Innovation Group EMEA bei NetApp. IDC: Das Internet of Things ist ein Schlüsselfaktor der digitalen Transformation. Was sind aus Ihrer Sicht die größten Vorteile, die sich durch die Einbindung von IoT- Technologien für Unternehmen ergeben? Peter Wüst: Tag für Tag wächst die Liste der vernetzten Objekte und das Volumen der von ihnen generierten Daten. Datenmanagement ist ein entscheidendes Bindeglied in der IoT- Wertschöpfungskette aller Branchen. IoT kann als Wettbewerbsvorteil eingesetzt werden, indem neue Services erschaffen, bestehende optimiert oder Kosten eingespart werden. Das Ziel sollte es sein, das bestmögliche aus den Daten zu holen. Jede Branche und jeder Anwendungsfall hat jedoch unterschiedliche Ziele und Herausforderungen und somit auch andere Vorteile. Im Gesundheitswesen können beispielsweise Daten, die außerhalb der Klinik entstehen, erfasst und analysiert werden. Über eine einheitliche Plattform können neue Datenströme schneller und genauer erfasst, aufgezeichnet und analysiert und damit fundiertere Entscheidungen getroffen werden. In der Fertigung können Informationen zur Automatisierung von Workflows eingesetzt werden, um Produktionssysteme ohne menschliches Eingreifen zu warten und zu optimieren. Eine Unternehmenssoftware kann die Maschinen bei Abweichungen automatisch anpassen. Eine Kombination von Sensoren, Daten und Analysesystemen ermöglicht Services wie die prädiktive Wartung. IDC: Welche sind typische Herausforderungen, denen Unternehmen gegenüberstehen, die das Potenzial von IoT für sich nutzen wollen? Wüst: Die Herausforderungen sind ganz unterschiedlicher Natur. Nicht alles, was schon heute technisch umsetzbar ist, ist auch ethisch vertretbar. Dies abzuwägen ist eine gesellschaftliche wie unternehmerische Herausforderung. Abseits dessen liegen viele Aufgaben in der Klärung beispielsweise der rechtlichen Aspekte (wem gehören die Daten plus Datennutzungsrechte), der Datenhoheit (wer hat Zugriff auf die Daten und wo liegen diese), aber PETER WÜST auch in der Sicherheit (Datenschutz, Absicherung gegen Hacker) und letztlich der Skalierbarkeit einer Lösung. Insbesondere für Produkte jenseits des Consumer-Marktes liegt eine weitere Herausforderung in der Sicherstellung der Benutzbarkeit beispielsweise von Fahrzeugen oder Maschinen von häufig mehr als 20 Jahren. Gefordert sind hier neben der Auswahl der richtigen Technologie vor allen Dingen auch verlässliche und langfristige Partner. IDC: Welche Vorgehensweise empfehlen Sie Unternehmen, um durch das Internet of Things ihre Geschäftsprozesse und Produkte zu verbessern? Wüst: Wir haben in zahlreichen Projekten ein Fünf Phasen Modell zur Einführung von IoT-Modellen erarbeitet. Jedes IoT-Projekt ist datengetrieben und durchläuft daher die Themen Collect, Transport, Store, Analyze und Archive. Für die Neuentwicklung und Verbesserung von Geschäftsprozessen und Produkten sollte man exakt in entgegengesetzter Richtung zum Datenfluss vorgehen. Dies beginnt mit Zettel und Bleistift anstatt mit Daten oder einer App. Welches Produkt soll entwickelt oder verbessert werden? Welche Daten benötige ich dazu? Wo entstehen diese Daten? Sind diese grundlegenden Fragen geklärt, haben Unternehmen einen guten Grundstein für die Verwirklichung ihrer IoT Strategie gelegt.

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