Internet of Things (IoT)

Big-Data-Analysen vergolden Rohdaten

Rund um die Uhr fallen im Internet der Dinge, neudeutsch Internet of Things (IoT), weltweit riesige Datenmengen an – Tendenz steigend. Doch mit diesen Rohdaten allein lässt sich noch nicht viel anfangen, vielmehr machen erst intelligente Big-Data-Analysen die angehäuften Informationen zu Gold.

IoT-Rohdaten vergolden

Intelligente Big-Data-Analysen machen Rohdaten aus dem Internet der Dinge zu Gold.

Der Erfolg bzw. Misserfolg von Anwendungen im Internet der Dinge (Internet of Things, IoT) hängt von vielen verschiedenen Faktoren ab. Während sich die meisten IoT-Applikationen bislang noch nicht flächendeckend durchsetzen könnten, prognostizieren Marktanalysten oder Branchenkenner jedoch positive Zahlen für die Zukunft: So sollen bis zum Jahr 2020 rund 26 Milliarden Dinge im Internet vernetzt sein.

Andere Stimmen äußern sich weniger zuversichtlich und glauben, dass weit mehr Zeit ins Land gehen wird bis das Internet der Dinge vollständig zum Fliegen kommt. Zeit, die die involvierten Entscheidungsträger nutzen sollten, um sich IoT-seitig entsprechend aufzustellen, etwa wenn es um die intelligente Analyse der Abermilliarden gesammelten Nutzer- und Sensordaten geht. „Denn die stetig wachsenden Datenberge bringen isoliert betrachtet nicht sehr viel. Vielmehr liegt der Schlüssel zum Erfolg in der intelligenten Weiterverarbeitung der Daten“, betont Aaron Auld, CEO der Exasol AG. Damit aus Big Data sogenannte „Smart Data“ werden, sollten entsprechend professionelle Datenanalysen zum Einsatz kommen, die die gesammelten Daten verarbeiten und im Anschluss auswerten. So könnten Unternehmen beispielsweise Erkenntnisse für die Optimierung der Produktionsprozesse oder der Qualitätsverbesserung innerhalb von Industrie 4.0 gewinnen und in verteilten Produktionsstätten alle Informations- und Produktionstechnologien sinnvoll miteinander vernetzen. „Darüber hinaus lassen sich auf Basis der Datenanalysen wichtige Vorhersagen treffen – z.B. in punkto Bedarfs- und Absatzplanung. Infolgedessen wird die Materialbeschaffung verschlankt, es treten keine Lieferengpässe auf und es kann die permanente Verfügbarkeit von Bauteilen gewährleistet werden“, betont Auld.

Generell scheint der Industriebereich ein prädestiniertes IoT-Einsatzfeld zu sein. Dabei sprechen Experten und Branchenkenner hierbei gerne von Industrie 4.0 und meinen damit gar die vierte industrielle Revolution. Neben dem Unternehmen Bosch, das jüngst mit einer eigenen IoT-Plattform aufwartete, zählt Siemens zu den Wegbereitern von Industrie 4.0. So fokussiert beispielsweise die Sparte Siemens PLM mit ihren Lösungen, „einerseits auf die Daten, die in der Produktion anfallen, um hier die richtigen Schlüsse für eine lernende Fabrik zu ziehen. Andererseits fokussieren wir auf Daten, die entlang der Lieferkette anfallen, um die Qualität der verbauten Komponenten und damit das Endprodukt zu verbessern“, berichtet Urban August, Senior Vice President und Managing Director bei Siemens PLM Software.

Was geschieht in den Produktionsanlagen?

Seiner Ansicht nach sollen „Smart Data“ künftig nicht nur die Frage beantworten „Was geschieht gerade in den Produktionsanlagen?“, sondern vielmehr „Warum passiert etwas?“ Und weiter: „Was wird demnächst geschehen? Was sollen wir tun?“ Bei dem Industriebetrieb selbst sind bereits erste Schritte in diese Richtung erfolgt: „So betreiben wir auf mehreren Kontinenten Fernwartungszentren, an die über 250.000 Anlagen angeschlossen sind und Monat für Monat mehr als zehn Terabyte an Daten verarbeitet werden – bis 2020 dürfte sich diese Datenmenge verzehnfachen“, berichtet Urban August. Analysiert werde dabei fast alles: von Ampelanlagen und Verkehrsrechnern über Züge und Schiffsmotoren bis zu Zigtausenden von Gebäuden, Stahlwerken, Papierfabriken, Wind- und Gasturbinen, Röntgengeräten und Computer-Tomographen.

Wann kommt der Zug?

Für Peter Klingenburg, Geschäftsführer von T-Systems Multimedia Solutions, gilt die vorausschauende Wartung, neudeutsch Predictive Maintenance, als erfolgsversprechendes IoT-Projekt. Durch die Auswertung von Datenmengen wird dabei der Ausfall von Maschinen prognostiziert, sodass man frühzeitig reagieren kann und es gar nicht erst zu einem Stillstand kommt. Der Vorteil: Da Störungen im laufenden Betrieb einen langen Rattenschwanz nach sich ziehen, können damit künftig Planänderungen, Verzögerungen und erhöhte Kosten vermieden werden. Dabei spricht Klingenburg vor allem leidgeprüfte Bahnpendler aus dem Herzen: „Denn dank solcher Vorhersagen würde im öffentlichen Nahverkehr kaum noch ein Zug aufgrund von technischen Mängeln ausfallen.“ Zudem können durch Predictive Analytics Ankünfte und Abfahrten von öffentlichen Verkehrsmitteln sekundengenau vorhergesagt werden.

Wie viel Smog belastet die Luft?

Hinsichtlich vorausschauender Analysen verweist Matthias Krämer, CTO der Jedox AG, auf ein weiteres Beispiel. Denkbar wäre die intelligente Wettervorhersage, die auf Basis von Messdaten sowie Twitter-Daten die Smog-Belastung in einer bestimmten Region prognostiziert. „Für solch eine Analyse von über 500 Millionen Tweets pro Tag haben wir eine auf GPU-Technologie basierten App entwickelt, mit der Social-Media-Daten in Echtzeit ausgewertet und Trendentwicklungen fortgeschrieben werden können“, berichtet Krämer.

Nicht zuletzt führt Dr. Stefan Jensen, Director Presales DACH bei Qlik, ein Beispiel aus der Energiebranche an: „Die Auswertung der Daten macht vieles greifbar: klare Entscheidungsgrundlagen, kalkulierbare Risiken, Kostenreduzierung, aber auch mehr Kenntnisse über den Markt und damit zusätzliche Umsätze und kundenorientierte Innovationen. Wer im B2C-Bereich weiß, wie viel Strom von welchen Geräten bzw. Konsumenten verbraucht wird, kann zum einen den Stromverbrauch über eine flexible Preisgestaltung steuern, zum anderen Lastspitzen vorwegnehmen.“ Kein Wunder also, dass sich Smart Metering als eine der ersten IoT-Anwendungen hervorgetan hat.

Turbo für die Datenanalyse

Bevor man aus IoT-Daten quasi Gold machen kann, braucht es jedoch eine geeignete Analyselösung. Dabei sollte eine Software zur Verarbeitung großer Datenberge laut Matthias Krämer nicht nur die entsprechende Rechenkraft bereitstellen, sondern auch die Aggregation und Historisierung der Daten unterstützen. Hier würden insbesondere multidimensionale In-Memory-Technologien, idealerweise in Kombination mit massiv-parallelen Kalkulationsalgorithmen, erhebliche Vorteile bieten. Stefan Jensen fordert den Einsatz von In-Memory-Technologien und damit ebenfalls einen entsprechenden Turbo für die Datenauswertung. Im nächsten Schritt beschreibt er ein denkbares Praxisszenario: „Um die immense Menge von Daten in den Griff zu bekommen, bietet es sich an, Daten maschinennah etwa in Hadoop zu sammeln, zu speichern, zu analysieren und anzupassen.“ Darauf bauen dann Business-Intelligence-Lösungen auf, die die Daten laut Jensen dann für Anwender einfach und gleichzeitig bis ins Detail analysierbar machen.

Nicht zuletzt dürfen bei Datenanalysen im Internet der Dinge Themen wie Datenschutz und Schutz der Privatsphäre der Endnutzer nicht außen vor bleiben. Laut Aaron Auld betrifft Datenschutz bereits die Rohdaten, insbesondere wenn es sich um personenbezogene Daten handelt. Vor diesem Hintergrund verweist Markus Merder, Leiter Competence Center bei der Adesso AG bewusst auf mögliche Verwendungszwecke, die genauso vielfältig wie die Datenquellen selbst sind. „Verbesserung der eigenen Angebote und Services, Entwicklung neuer Angebote, Erschließen gänzlich neuer Geschäftsfelder – wer Zugriff auf die Daten hat, dem stehen viele Türen offen“, so Merder. Deshalb wird die Frage, wem die Daten eigentlich gehören, im Moment sehr heiß diskutiert. Wem gehören beispielsweise die von Connected Cars gesammelten Daten? Dem Fahrer? Dem Hersteller? Der Versicherung? Hier gilt es, in Zukunft klare Regelungen – insbesondere seitens des Gesetzgebers – zu schaffen.

Bildquelle: Thinkstock/Pixland

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