Anforderungen für IoT-Plattformen entwickeln

463616
Bild: ©Peera/stock.adobe.com

Gerade neue digitale Geschäftsmodelle leben davon, dass Betriebs- und Wartungsdaten während des Produktlebenszyklus an den Hersteller zurückfließen. Die Grundlage dafür sind IIoT-Systeme. In der Praxis ist in den letzten Jahren zugleich deutlich geworden, dass jeder einzelne Anwendungsfall seine ganz spezifischen Pain Points hat. Systeme von der Stange gibt es kaum. Hinzu kommen mehrere typische Herausforderungen. Ob bei Remote Services, vorbeugender Wartung oder Fernwartung: Software-Updates und Maschinenzugriff müssen auch aus der Ferne möglich sein. Das Thema Security ist also eng damit verbunden, denn alle Devices und deren Betriebssysteme müssen über den Lebenszyklus einer IIoT-Plattform – also durchaus zehn bis zwanzig Jahre – sicher und aktuell gehalten werden. Bisher wurde im IoT-Bereich vieles erst einmal in Proofs of Concept ausprobiert, die Security stand oft nicht im Vordergrund. Doch der Gesetzgeber hat angesichts der Cyberbedrohungslage nachjustiert. Die EU-Richtlinie des Netzwerk- und Informationssystemgesetzes – kurz NIS2 – legt Cybersecurity-Mindeststandards für kritische Infrastrukturen in der EU fest und greift für viele Unternehmen ab 50 Mitarbeitern und zehn Millionen Euro Umsatz. Es gilt sicherzustellen, dass ein Device nicht gehackt und weder als Teil eines Bot-Netzes missbraucht, noch zum Einfallstor in ein Unternehmensnetzwerk werden kann. Dafür müssen alle Komponenten abgesichert sein, etwa auch IoT Gateways oder Edge-Rechner. Viele Unternehmen haben sich auf diese Herausforderung noch nicht eingestellt – es ist damit zu rechnen, dass es ähnlich wie beim DSGVO-Start ein unangenehmes Erwachen geben wird.

Projektkomplexität ist gestiegen

IoT-Vorhaben bringen in der Regel ein ganz anderes Maß an Komplexität mit, als es bisher bei Elektronikprojekten der Fall war. Sie übersteigt häufig den bisherigen Erfahrungshorizont der Anwenderunternehmen, die sich jetzt mit der Tragfähigkeit neuer Geschäftsmodelle und den Einsatzpotenzialen von Technologien wie AI, Edge und Cloud auseinandersetzen müssen. Es geht weniger um die Features eine Steuerung und mehr um das Potenzial dessen, was beispielsweise wirtschaftlich und hinsichtlich der Kundenbindung mit einem System zu erreichen ist. Mit der Wartung und Pflege einer hohen Zahl an international verteilten IoT-Devices im Feld ist ein erheblicher Aufwand verbunden. Viele Unternehmen wünschen sich diese Leistung als Service, da sie nicht zum Kerngeschäft zählt.

Herausforderungen antizipieren

Doch am Anfang eines IoT-Projektes steht die Definition des digitalen Geschäftsmodells. Hier sollten die wesentlichen Herausforderungen antizipiert werden. Ein Beispiel ist die Umsetzung eines neuen Geschäftsmodells bei einem Molkereiunternehmen. Gemeinsam mit Kontron wurde eine Gastronomiemaschine entwickelt, die aus kleinen Milchkonzentrat-Containern im Bag-in-Box-Format Milchschaum herstellt. Neigt sich das Konzentrat dem Ende zu, können die Geräte automatisch Nachschub bestellen. Ein international aufgesetzter Business Case, der sich bewährt hat: Ziel des Unternehmens ist es, möglichst viele Geräte ins Feld zu bringen und damit den Milchumsatz dauerhaft bei Gastronomiekunden zu platzieren. Bei einem solchen Use Case müssen schon bei der Auswahl der Komponenten viele Fragen beantwortet werden: Wo stehen die Geräte typischerweise? Gibt es Settings, in denen keine Mobilfunkverbindung vorhanden ist, also Offline-Fähigkeit gegeben sein muss? In welche Regionen sollen Geräte verkauft werden? Nur in der EU oder auch in andere Länder? Dafür sind jeweils spezielle Zulassungen erforderlich. Hinzu kommt die Frage, wie der gewählte Mobilfunkpartner aufgestellt ist. Hat er wiederum Roaming-Partner vor Ort in den anderen Zielländern? Dürfen die Endkunden ihre lokalen SIM-Karten in das Gerät stecken oder soll das aus Sicherheitsgründen nicht möglich sein, damit der Anbieter hier die Führung behält? Was genau will man den Endkunden an Funktionalität bieten? Es gibt also eine Vielzahl von Stolpersteinen, die im Vorfeld aus dem Weg geräumt werden müssen, damit ein IoT-System dauerhaft sicher funktioniert und die Endgeräte erreichbar bleiben. In vielen Umfeldern wie etwa Krankenhäusern oder Flughäfen müssen zudem Connectivity-Fragen bedacht werden, beispielsweise wenn es um die Ortung von Devices an Betten, Rollstühlen oder Förderfahrzeugen per WLAN, Funk oder Bluetooth geht.

Entwicklungsmethoden abstimmen

Um den Überblick zu behalten, sollten Unternehmen ein Lastenheft mit den Anforderungen an Hardware, Software und Services erstellen. Dies ist besonders wichtig, weil hier Welten aufeinandertreffen, etwa die agilen Entwicklungsmethoden im Softwarebereich und die ganz anderen Anforderungen in der Hardwareentwicklung. Sie lassen sich deutlich weniger hybrid und gleitend gestalten. Um am Ende die Erfüllung aller Anforderungen prüfen zu können, führt an einer ordentlichen Dokumentation kein Weg vorbei. Selbst für die Preisfindung ist eine schriftliche Spezifikation wesentlich. Die Anforderungen an Services, Device-Management und Mobilfunk-Provider müssen definiert werden, damit in der Grundarchitektur alles zusammenpasst.

Hardware-Entscheidungen fallen früh

Insbesondere an der Hardware scheiden sich oft die Geister. Wird ein Mobilfunkgerät gewählt, das nur für die EU funktioniert, dann steht ein Re-Design an, wenn doch der amerikanische Markt adressiert werden soll. In den einzelnen Ländern gibt es spezielle Regularien. In den USA muss ein mobilfunkfähiges Gerät beispielsweise eine FCC-Zulassung (Federal Communications Commission) haben. In manchen Fällen benötigt man zum Betreiben eines Gerätes im Netz eines Mobilfunkproviders auch dessen Freigabe. Liegt sie nicht vor, können Redesigns und Neuzulassungen viel Zeit und Geld kosten. Bei der Hardware müssen also viele Entscheidungen vorab getroffen werden, während sich im Softwarebereich agile Methoden mit Sprints eignen, um auch noch während der Entwicklung weitere Anforderungen an das System einbringen und umsetzen zu können. Dort steht in den Projekten auch der Aufbau von automatisiertem Testing und professioneller Versionsverwaltung auf dem Programm.

463617
Faustregel: Viele Entscheidungen bezüglich der verwendeten Hardware müssen früh fallen. Die Software für das IoT-System lässt sich hingegen über agile Entwicklungsmethoden bis in spätere Projektphasen hinein an neue Anforderungen anpassen. – Bild: ©Grispb/stock.adobe.com

Baukasten für standardisierte Systeme

In der Regel starten IoT-Projekte mit einem PoC, in dem zunächst ein kleines System erprobt wird. Wichtig ist, dass der Systemlieferant ein Portfolio besitzt, das die spätere Skalierung nicht ausbremst. Je nach geplanten Stückzahlen geht es neben der Leistung oft um den Preis. Nur selten passt ein fertiges Produkt, denn die Rahmenbedingungen sind zu unterschiedlich. Oft geht es darum, ein Device auf den Use Case zuzuschneiden. Viele Lieferanten haben auch hierfür mittlerweile unterstützende Instrumente im Angebot.

Lange Lebenszyklen bedenken

Da viele Maschinen 20 Jahre und länger im Einsatz sind und danach oft ein Second Life haben, muss auch bei den IoT-Systemen langfristig gedacht werden. Da sich Mobilfunkstandards und andere Protokolle über die Jahre verändern, müssen sich Hardware, Software und Mobilfunkanbindung aktuell halten lassen. Werden offene Standards wie OSM, SMARC oder COM-HPC sowie standardisierte Schnittstellen verwendet, können sich abgekündigte Prozessoren oder CPU-Boards leichter ersetzen lassen. Auch das Betriebssystem muss sich über den Lebenszyklus hinweg sicher gestalten lassen. Um Weiterentwicklungen bei Mobilfunkstandards abzubilden, könnten vorzertifizierte Mobilfunkmodule verwendet werden, die via Standardinterfaces an die Prozessoren angekoppelt sind. Sollten Änderungen nicht durch ein reines Protokoll-Update erfolgen können, kommt der Austausch des Mobilfunkmoduls in Frage. Welche Möglichkeiten die eingesetzte Hardware unterstützt, sollten die Systembetreiber in Spe ebenfalls früh klären.



  • Mehr Cyberangriffe, weniger Plagiatsfälle

    Mehr Cyberangriffe, weniger Plagiatsfälle

    Rund ein Viertel der Maschinen- und Anlagenbauer berichtet von signifikanten Cybersicherheitsvorfällen in den vergangenen zwei Jahren. Plagiatsfälle gingen in diesem Zeitraum hingegen zurück.

    mehr lesen: Mehr Cyberangriffe, weniger Plagiatsfälle

  • Stand der OT-Sicherheit

    Stand der OT-Sicherheit

    Ein neuer Bericht von ABI Research und Palo Alto Networks über den Stand der OT-Sicherheit hat ergeben, dass im vergangenen Jahr eines von vier Industrieunternehmen angab, seinen Betrieb aufgrund eines…

    mehr lesen: Stand der OT-Sicherheit

  • Forschungsbeirat und Plattform Industrie 4.0 bleiben bei 4.0

    Forschungsbeirat und Plattform Industrie 4.0 bleiben bei 4.0

    Im Rahmen der Hannover Messe 2024 haben der Forschungsbeirat Industrie 4.0 sowie die Plattform Industrie 4.0 Stellung zum Umgang mit dem Begriff ‚Industrie 5.0‘ genommen.

    mehr lesen: Forschungsbeirat und Plattform Industrie 4.0 bleiben bei 4.0

  • Maschinenbau rechnet nicht mit Konjunkturerholung

    Maschinenbau rechnet nicht mit Konjunkturerholung

    Besorgt blicken die Entscheidungsträger im Maschinen- und Anlagenbau auf die konjunkturelle Entwicklung in Deutschland.

    mehr lesen: Maschinenbau rechnet nicht mit Konjunkturerholung

  • Sprint zur Cyber Resilience Act-Konformität

    Sprint zur Cyber Resilience Act-Konformität

    Wie erfüllt Open Source Software die Anforderungen des europäischen Cyber Resilience Act? Auf Basis etablierter Prozesse wollen die Apache Software Foundation, die Blender Foundation, die OpenSSL Software Foundation, die PHP…

    mehr lesen: Sprint zur Cyber Resilience Act-Konformität

  • Wie KI und Mensch im Team zusammenarbeiten

    Wie KI und Mensch im Team zusammenarbeiten

    In einer neuen Expertise mit dem Titel ‘künstliche Intelligenz und industrielle Arbeit’ des Forschungsbeirats Industrie 4.0 zeigen das Fraunhofer IEM und das Fraunhofer IML Gestaltungsoptionen und Handlungsfelder auf, wie KI…

    mehr lesen: Wie KI und Mensch im Team zusammenarbeiten

  • VDMA: -7% für europäische Bildverarbeitungsindustrie

    VDMA: -7% für europäische Bildverarbeitungsindustrie

    Basierend auf den neuesten VDMA-Umfragen, verzeichnete die europäische Bildverarbeitungsindustrie 2023 einen Umsatzrückgang von 7%. Die VDMA Fachabteilung Machine Vision rechnet mit einem weiteren Umsatzrückgang von 3% für das laufende Jahr.

    mehr lesen: VDMA: -7% für europäische Bildverarbeitungsindustrie

  • Industrie noch zurückhaltend bei Manufacturing-X

    Industrie noch zurückhaltend bei Manufacturing-X

    Manufacturing-X ist vielen Unternehmen zwar ein Begriff. Allerdings haben sich bisher die meisten Industrieunternehmen noch nicht näher mit dem Datenökosystem befasst.

    mehr lesen: Industrie noch zurückhaltend bei Manufacturing-X

  • 159.000 offene Stellen in Ingenieurberufen

    159.000 offene Stellen in Ingenieurberufen

    Die Zahl der offenen Stellen in Ingenieurberufen bewegt sich im vierten Quartal 2023 weiter auf hohem Niveau. Besonders Berufsfelder mit Klimaschutz- und Digitalisierungsbezug weisen im aktuellen VDI/IW-Ingenieurmonitor eine hohe Engpasskennziffer…

    mehr lesen: 159.000 offene Stellen in Ingenieurberufen

  • Infosys übernimmt In-tech

    Infosys übernimmt In-tech

    In-Tech wird Teil von Infosys. Dies gaben die Unternehmen am Donnerstag bekannt. Der Abschluss der Übernahme wird für das zweite Quartal 2024 erwartet.

    mehr lesen: Infosys übernimmt In-tech

  • Materialverfügbarkeit nähert sich dem Vor-Corona-Niveau

    Materialverfügbarkeit nähert sich dem Vor-Corona-Niveau

    Die deutsche Industrie hat kaum noch mit Materialknappheit zu kämpfen. Laut Ifo Institut bewegt sich die Materialverfügbarkeit in Richtung Vor-Corona-Niveau.

    mehr lesen: Materialverfügbarkeit nähert sich dem Vor-Corona-Niveau

  • KI mit synthetischen Daten anlernen

    KI mit synthetischen Daten anlernen

    Technologien auf Basis künstlicher Intelligenz (KI) benötigen Trainingsdaten. Diese zügig und in ausreichender Stückzahl zu generieren, stellt Anwender in der verarbeitenden Industrie oft vor Herausforderungen. Das Fraunhofer IGD arbeitet daher…

    mehr lesen: KI mit synthetischen Daten anlernen