Predictive Maintenance

Big Data im Internet der Dinge

Im Interview beschreibt Peter Klingenburg, Geschäftsführer von T-Systems Multimedia Solutions, konkrete Anwendungsszenarien im Internet der Dinge und erklärt worauf es bei der Auswahl der dafür notwendigen Big-Data-Analyse-Software vor allem ankommt.

Peter Klingenburg, T-Systems Multimedia Solutions

Peter Klingenburg, Geschäftsführer von T-Systems Multimedia Solutions

IT-DIRECTOR: Herr Klingenburg, im Internet der Dinge entstehen kontinuierlich riesige Datenberge. Was haben die Unternehmen davon – will heißen, wie können sie diese intelligent weiterverarbeiten? Für welche Zwecke lassen sie sich sinnvoll nutzen?
P. Klingenburg:
Das möchte ich gerne an Beispielen verdeutlichen. Konkret denke ich an zwei Szenarien. Das eine betrifft Handelsunternehmen und die Auswertung von Kundenströmen in ihren Märkten. Anhand der Auswertung von Sensordaten können viel und wenig frequentierte Bereiche in einer Filiale erkannt werden. Die Ergebnisse der Analysen helfen dem Handelsunternehmen dann dabei, seine Produkte optimal zu platzieren, spezifische Angebote zu gestalten und so den Absatz zu steigern.

Ein anderes Beispiel ist Predictive Maintenance – die vorausschauende Wartung. Hier wird durch die Auswertung von Datenmengen der Ausfall von Maschinen prognostiziert, sodass es gar nicht erst zu einem Stillstand kommt. Schließlich ziehen Störungen im laufenden Betrieb einen langen Rattenschwanz nach sich: Planänderungen, Verzögerungen und erhöhte Kosten sind die Folge. Man stelle sich diese Vorhersage am Beispiel des öffentlichen Nahverkehrs vor: Kaum noch ein Zug würde mehr aufgrund von technischen Mängeln ausfallen. Mithilfe einer gezielten, strategischen Auswertung vorhandener Daten könnte man früher vorhersehen, wann ein Maschinenteil kaputt geht und somit rechtzeitig eingreifen. Weniger Ausfälle und vor allem eine vorhersehbare Planung der Serviceleistungen sind die Folge. Durch die Analyse der Datenberge können Unternehmen also flexibler, schneller und individueller auf Veränderungen reagieren.

IT-DIRECTOR: Worauf sollte man bei der Auswahl einer dafür geeigneten Big-Data-Analyse-Software besonders achten?
P. Klingenburg:
Nicht unbedingt Technologie, sondern die Intention ist hier entscheidend! Zunächst sollte beantwortet werden, welche Daten zu welchem Zweck analysiert werden. Möchte ich die Bedürfnisse meiner Kunden analysieren oder die Sensordaten von Maschinen?

Wir haben vor kurzem in einer Studie mit der Hochschule Reutlingen den Reifegrad von Big Data in Unternehmen für die Bereiche Marketing, Vertrieb und IT untersucht. Dabei kam beispielsweise heraus, dass das Thema Big Data in allen Bereichen an Bedeutung gewinnt – die Intentionen für eine Auswertung der Daten war jedoch je nach Bereich unterschiedlich. Das zeigt, dass nicht nur jedes Unternehmen individuelle Anforderungen an die Software hat, sondern auch jeder Bereich in einem Unternehmen. Die viel zitierten „drei Vs“ sollten man bei der Auswahl der Software ebenfalls nicht außer Acht lassen: also Volumen, Geschwindigkeit (Velocity) und Vielfalt (Variety) der generierten Daten.

IT-DIRECTOR: Immer wieder wird vorausschauende Wartung als Paradebeispiel im Industrie-4.0/IoT-Umfeld genannt. Welche lohnenden Anwendungsbeispiele gibt es dafür?
P. Klingenburg:
Durch Predictive Analytics können beispielsweise Ankünfte und Abfahrten von öffentlichen Verkehrsmitteln sekundengenau vorhergesagt werden. Aber auch Predictive Manufacturing ist bereits ein wichtiges Thema in der Industrie. Hier werden während des Fertigungsprozesses anhand der Analyse von echtzeitgenerierten Produktionsdaten Qualitätssteigerungen erzielt.
Doch nicht nur in der Industrie können solche Vorhersagen und Analysen sinnvoll sein: Auch Vorhersagen von Naturkatastrophen, wie etwa Hochwasser, lassen sich mithilfe von gezielten Datenauswertungen genauer und gezielter erstellen.

IT-DIRECTOR: Welche großen Sicherheitslücken existieren aktuell im Internet der Dinge?
P. Klingenburg:
Wie andere Bereiche, die mit dem Internet verknüpft sind, ist auch das Internet der Dinge nicht vor Sicherheitslücken gefeit. Interessant ist hierbei, dass durch die Vernetzung der einzelnen Gegenstände völlig neue Sicherheitslücken entstehen, die es so vorher nicht gab. Da diese große Risiken mit sich bringen, sollte man bei jeder Anwendung Sicherheit als integrierten Bestandteil mit einplanen. Dann sind die Aufwände auch geringer als beim nachträglichen Herstellen von Sicherheit.

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