Die digitale Transformation ist zu einer Priorität in der Gesamtstrategie von Unternehmen geworden, und die Industrie bildet hier keine Ausnahme! Angesichts höherer Kundenerwartungen, größerer Anforderungen an die Personalisierung und der zunehmenden Komplexität der globalen Lieferkette müssen die Branchen neue, innovativere Produkte und Dienstleistungen finden. Als Reaktion auf diese Herausforderungen investieren Produktionsbetriebe zunehmend in das IoT.

In der Tat ist der IoT-Markt in den letzten Jahren exponentiell gewachsen. Laut IDC werden die Umsätze im IoT-Sektor im Jahr 2022 auf rund 1,2 Billionen US-Dollar anwachsen. Statista hingegen schätzt, dass seine wirtschaftlichen Auswirkungen bis 2025 zwischen 3,9 und 11,1 Billionen US-Dollar betragen könnten.

In diesem Artikel definieren wir, was das IoT ist, zeigen einige spezifische Anwendungsbeispiele in der Produktion und erklären, warum ein Zeenea Data Catalog ein wichtiges Tool für Hersteller ist, um bei der Einführung des IoT Fortschritte zu machen.

Was ist das IoT?

Eine kurze Definition

Laut Tech Target ist das Internet der Dinge (Internet of Things, IoT) „ein System aus miteinander verbundenen IT-Geräten, mechanischen und digitalen Anlagen, Gegenständen oder Personen, die mit eindeutigen Kennungen und der Fähigkeit ausgestattet sind, Daten über ein Netzwerk zu übertragen, ohne dass eine Interaktion von Mensch zu Mensch oder von Mensch zu Computer erforderlich ist“.

Ein „Ding“ im IoT kann also eine Person mit einem implantierten Herzmonitor sein, ein Auto mit eingebauten Sensoren, die den Fahrer warnen, wenn der Reifendruck niedrig ist, oder ein beliebiges anderes Objekt, dem eine Kennung zugewiesen werden kann und das in der Lage ist, Daten über ein Netzwerk zu übertragen.

Aus der Perspektive der Fertigung ist das IoT ein Mittel zur Digitalisierung von Industrieprozessen. Das industrielle IoT nutzt ein Netzwerk von Sensoren, um kritische Produktionsdaten zu sammeln, und verwendet verschiedene Softwareprogramme, um diese Daten in wertvolle Informationen über die Effizienz der Produktionsabläufe umzuwandeln.

Anwendungsbeispiele für das IoT in der verarbeitenden Industrie

Derzeit beschäftigen sich viele IoT-Projekte mit den Bereichen Anlagen- und Asset-Management, Sicherheit und Betrieb, Logistik, Kundenservice usw. Im Folgenden finden Sie eine Liste mit Beispielen für IoT-Anwendungen im produzierenden Gewerbe:

Predictive Maintenance (Vorausschauende Wartung)

Für die Industrie stellen ungeplante Ausfallzeiten und Pannen zwei der größten Probleme dar. Die Fertigungsunternehmen erkennen daher, wie wichtig es ist, potenzielle Ausfälle, ihr Auftreten und ihre Folgen zu identifizieren. Um diese potenziellen Probleme zu überwinden, setzen Unternehmen Machine Learning (ML) ein, um schnellere und intelligentere datengestützte Entscheidungen zu treffen.

ML erleichtert das Erkennen von Mustern in den verfügbaren Daten und die Vorhersage von Ergebnissen der Anlagen. Diese Art von Informationen ermöglicht es den Herstellern, den aktuellen Zustand ihrer Anlagen einzuschätzen, Warnzeichen zu ermitteln, Warnungen zu übermitteln und die entsprechenden Reparaturprozesse zu aktivieren.

Mithilfe von Predictive Maintenance durch die Nutzung des IoT können Hersteller die Wartungskosten senken, die Ausfallzeiten verkürzen und die Lebensdauer ihrer Anlagen und Maschinen verlängern. Das verbessert die Produktionsqualität, da Probleme behoben werden, bevor die Geräte ausfallen.

Medivators, ein führender Medizintechnik-Hersteller, integrierte beispielsweise erfolgreich IoT-Lösungen im gesamten Servicebereich und verzeichnete einen beeindruckenden Anstieg von 78 % bei Service-Ereignissen, die ohne zusätzliche Personalressourcen leicht diagnostiziert und behoben werden konnten.

Asset-Nachverfolgung

Die Nachverfolgung von IoT-Assets ist eines der am schnellsten wachsenden Phänomene in der Industrie. Bis 2027 werden weltweit schätzungsweise 267 Millionen Asset-Tracking-Systeme in der Landwirtschaft, der Lieferkette, im Bauwesen, im Bergbau und in anderen Märkten eingesetzt.

Während Hersteller in der Vergangenheit viel Zeit damit verbracht haben, ihre Produkte manuell nachzuverfolgen und zu überprüfen, nutzt das IoT Sensoren und Asset-Management-Software, um die „Dinge“ automatisch zu überwachen. Diese Sensoren übertragen ihre Standortinformationen kontinuierlich oder in regelmäßigen Abständen ins Internet, und die Software zeigt diese Informationen dann an, sodass Sie diese abrufen können. Dadurch können Fertigungsunternehmen den Zeitaufwand für das Auffinden von Materialien, Werkzeugen und Geräten reduzieren.

Die Automobilindustrie ist ein hervorragendes Beispiel dafür: Das IoT hat erheblich zur Verfolgung von Daten der einzelnen Fahrzeuge beigetragen. So hat Volvo Trucks beispielsweise Connected Fleet Services eingeführt, die eine intelligente Navigation mit Echtzeit-Straßenbedingungen nutzen, die auf der Grundlage von Informationen anderer Volvo-LKWs in der gleichen Gegend erstellt werden. In Zukunft werden mehr Echtzeitdaten aus Fahrzeugen dazu beitragen, dass die Wetteranalysen schneller und genauer arbeiten können; z. B. lässt die Nutzung von Scheibenwischern und Scheinwerfern am Tag Rückschlüsse auf die Witterungsverhältnisse zu. Diese Aktualisierungen können dazu beitragen, die Nutzung von Assets zu maximieren, indem Fahrzeuge abhängig von der Witterung umgeleitet werden können.

Ein weiteres Beispiel für die Verfolgung ist bei Amazon zu sehen. Das Unternehmen verwendet WiFi-Roboter, um die QR-Codes seiner Produkte zu scannen und so die Bestellungen zu verfolgen und zu sortieren. Stellen Sie sich vor, Sie könnten Ihr Inventar, einschließlich der Vorräte, die Sie für die zukünftige Fertigung auf Lager haben, mit nur einem Klick verfolgen. Sie werden nie wieder eine Frist verpassen! Und um es noch einmal zu wiederholen: All diese Daten können dazu verwendet werden, Trends zu erkennen, um die Fertigungstermine noch effizienter zu gestalten.

Ein Innovationsmotor

Durch das Sammeln und Überprüfen industrieller Daten können die Unternehmen Produktionsprozesse besser verfolgen und exponentiell wachsende Datenmengen sammeln. Dieses Wissen ermöglicht die Entwicklung innovativer Produkte und Dienstleistungen sowie neuer Geschäftsmodelle. So hat beispielsweise JCDecaux Asia seine Anzeigenstrategie mithilfe von Daten und IoT entwickelt. Ihr Ziel war es, ein klares Bild davon zu bekommen, was die Menschen an den von ihnen durchgeführten Kampagnen interessiert und ihre Aufmerksamkeit durch Animationen auf ihren Bildschirmen noch stärker zu gewinnen. „Auf einigen Bildschirmen haben wir kleine Kameras installiert, mit denen wir messen können, ob die Menschen vor der Werbung langsamer werden oder nicht“, erklärt Emmanuel Bastide, Generaldirektor für die Region Asien bei JCDecaux.

Wird die Anzeige von Werbung in Zukunft auf individuelle Profile zugeschnitten sein? JCDecaux erklärt, dass es z. B. an Flughäfen möglich sei, Werbung gezielter auf die Tageszeit oder die Landung eines Flugzeugs aus einem bestimmten Land auszurichten! Durch die Verbindung mit den Ankunftssystemen des Flughafens können die erzeugten Daten die Informationen an die Anzeigeterminals senden, die dann spezielle Werbung für die ankommenden Passagiere anzeigen können.

Datenkataloge: Eine zentrale Quelle der Wahrheit, um Ihre Industriedaten zu beherrschen

Um erweiterte Analysen zu ermöglichen, Daten von Sensoren zu sammeln, digitale Sicherheit zu gewährleisten und Machine Learning und künstliche Intelligenz zu nutzen, müssen die Branchen „ihre Daten freischalten“. Das bedeutet, sie in einer Art intelligenten und benutzerfreundlichen „Gelben Seiten“ innerhalb der Datenlandschaft des Unternehmens zu zentralisieren.

Ein Datenkatalog ist eine zentrale Ablage für Metadaten, die es jeder Person im Unternehmen ermöglicht, auf alle Daten zuzugreifen, die für einen bestimmten Zweck benötigt werden, sie zu verstehen und ihnen zu vertrauen.

Zeenea, der Datenkatalog für die Industrie

Zeenea hilft den verschiedenen Branchen beim Aufbau einer durchgängigen Informationswertschöpfungskette. Unser Data Catalog ermöglicht die Rundum-Verwaltung einer Wissensbasis, indem er das gesamte Potenzial der Metadaten Ihrer Unternehmens-Assets nutzt.

Erfolgsgeschichte von Renault: Wie der Zeenea Data Catalog unverzichtbar wurde

2017 wurde Renault Digital mit dem Ziel gegründet, die Renault-Gruppe in ein datengetriebenes Unternehmen zu verwandeln.

Heute besteht diese Einheit aus einer Gemeinschaft von Experten aus verschiedenen digitalen Bereichen, die in der Lage sind, agile Innovationen für die IT-Projekte des Unternehmens zu entwickeln. In einem Vortrag auf dem Data Centric Exchange von Zeenea beschreibt Jean-Pierre Huchet, Data Lake Manager von Renault, was ihre größten Herausforderungen mit den Daten waren:

• Die Daten waren zu stark in Silos organisiert,
• der Zugang zu den Daten war schwierig,
• es gab keine klare und gemeinsame Begriffsdefinitionen in Bezug auf Daten,
• es fehlte ein Überblick über personenbezogene oder sensible Daten,
• es gab eine geringe Akzeptanz von Daten (oder Data Literacy).

Durch die Wahl von Zeenea als Datenkatalog waren sie in der Lage, diese Herausforderungen zu meistern. Zeenea ist heute zu einem wichtigen Baustein in den Datenprojekten von Renault Digital geworden. Sein Erfolg äußert sich durch:

• Seine Integration in das Renault Digital Onboarding: Die Bedienung des Datenkatalogs ist Teil des Ausbildungsprogramms.
• Widerstandsfähige Dokumentationsprozesse und -regeln, die über Zeenea implementiert wurden.
• Hunderte von aktiven Nutzern.

Heute ist Zeenea ihr wichtigster Datenkatalog. Renault Digital definiert die folgenden Ziele: ein klarer Überblick über die Upstream- und Downstream-Daten in ihrem hybriden Data Lake, ein umfassender Überblick über die Nutzung ihrer Daten sowie der Aufbau mehrerer tausend Data Explorer im Zeenea Data Catalog

Die einzigartigen Funktionen von Zeenea, angepasst an die jeweilige Branche

Der Zeenea Data Catalog verfügt über die folgenden Eigenschaften, um Ihre IoT-Probleme zu lösen:

• Universelle Konnektivität zu allen von Fertigungsunternehmen verwendeten Technologien
• Flexible Metamodelle, die an den Kontext der jeweiligen Branche angepasst sind
• Erleichterte Compliance dank automatischer Data Lineage
• Reibungsloser Übergang zur Data Literacy durch eine anregende User Experience
• Eine Plattform mit einem angemessenen Preis und einer schnellen Investitionsrendite

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