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IoT ist oft ein guter Weg, um Daten zu sammeln. Viele Unternehmen haben jedoch Schwierigkeiten bei der konkreten Umsetzung, da es in den Bereichen IT/OT immer noch sehr viele Silos gibt. Diese miteinander zu verschmelzen, ist keine technische Herausforderung, sondern nach wie vor eine organisatorische. Während nämlich die technischen Reifegrade, die skalierte Implementierungen ermöglichen, bereits erreicht sind, fragen nicht wenige noch immer nach dem Mehrwert oder kämpfen mit Governance-Hürden. Dabei haben sich bei vielen Unternehmen in der abgeschlossenen Proof-of-Concept-Phase bereits Use Cases herauskristallisiert, die einen Mehrwert bringen und technisch funktionieren. Um diese aber nun zu skalieren und ins Feld zu bekommen, fehlt es selbst den großen, internationalen Konzernen oftmals an Skills und Ressourcen.
Die Spreu trennt sich vom Weizen
Dass dies neben dem Value im Unternehmen eine Frage der Governance und des Wollens ist, zeigt die aktuelle Situation, in der sich die Spreu vom Weizen trennt. Wer sich vor der Krise gut aufgestellt hat und durch die richtigen Investitionen sowie die frühzeitige Skalierung von Lösungen eine gewisse Agilität in das Geschäftsmodell bekommen hat, ist derzeit einfach erfolgreicher. Nun geht es darum, diese Technologien als Wachstumsbeschleuniger einzusetzen, Flexibilität ins Geschäft zu bringen und sich auf der Kostenseite entsprechend aufzustellen. Die Zeit ist reif für skalierte Lösungen. Die notwendige, klar abgestimmte Digitalstrategie ist allerdings teilweise immer noch nicht vorhanden. Dabei leitet sich genau aus der Business-Strategie die technische Lösung ab.
- Sarat Maitin, Accenture
„Die IoT-Technologie hat einen Reifegrad erreicht, an dem es um skalierbare Lösungen geht, die neue Geschäftsmodelle sowie Business Capabilities ermöglichen und damit messbaren Wert generieren. Erfolgsfaktor dafür ist ein Paradigmenwechsel auf der Führungsebene von Unternehmen und eine Verlagerung der Entscheidungen und Unterstützung vom CIO zum CxO. Die Technologie allein kann ihre Wertversprechen jedoch nicht halten, wenn wichtige Transformationsdimensionen im Unternehmen, wie Kulturwandel, Mindset, Führung und die Befähigung der Mitarbeiter, vernachlässigt werden.“ - Florian Rosenberg, Crayon
„Es liegt am Leadership, diesen Technologien ein positives Bild zu geben und dafür zu sorgen, dass man die Möglichkeiten für das Unternehmen sieht. Die Probleme, die es mit Technologieeinführung und Change-Management gibt, sollten als Gelegenheit gesehen werden, die Mitarbeiter dahingehend zu begeistern, einen Beitrag zum Erfolg fürs Unternehmen zu leisten. Ist das einfach? Nein. Aber wenn man es versucht, hat man gute Chancen.“ - Karsten Stöhr, Datastax
„Skalierbarkeit zeichnet sich dadurch aus, dass man durchaus schon mit Projekten anfangen kann, wobei man etwas benutzt, was man auch skalieren kann! Jeder Entscheidungsträger möchte sicher sehen, dass es jetzt schon rentabel ist und sich dann ausweiten lässt. Ich fange wo an und dann wird es größer – das heißt skalieren. Natürlich zieht es sich zeitlich in die Länge, wenn ich gleich das große Projekt betrachte. Hierfür müssen ja die Ressourcen da sein. Nicht nur die finanziellen Mittel, sondern auch die Leute, die sich damit auskennen und das machen wollen.“ - Frank Thias, F5
„Ein gutes Beispiel für einen hybriden Use Case sind Schnellrestaurants. Die zentrale Datenverarbeitung erfolgt im Datacenter oder in der Cloud. Immer häufiger findet man dort aber auch die Möglichkeit, online etwas zu bestellen oder seine Auswahl über einen Bildschirm zu treffen und zu bearbeiten. Und dieser abgesetzte, individuelle Service einer Anwendung für ein bestimmtes Schnellrestaurant ist klassisches Edge Computing.“ - Jochen Mohr, HPE
„Die Skalierung der erfolgreichen Pilotprojekte stockt nicht, weil zunächst das Management grundsätzlich von IoT überzeugt werden muss. Die Implementierung in der Produktion findet aber am Herz des Unternehmens statt, also dort, wo letzten Endes der Mehrwert produziert wird. Geht dabei etwas schief, so ist die IT möglicherweise auf einmal für den Ausfall der Produktion verantwortlich, d. h., bei der IT/OT-Konvergenz gilt es auch, die Auswirkungen auf die Governance zu berücksichtigen und auch Ende-zu-Ende Verantwortung für die Projekte zu übernehmen.“ - Sven Koltermann, Telefónica Deutschland
„Entscheidend für ein Unternehmen ist, trotz Buy-in bei der Skalierung eigenes Know-how in der Firma aufzubauen. Sowohl die Mitarbeiter als auch diejenigen in leitenden Positionen müssen offen für Veränderungen sein. Um aber vom Silo-Denken wegzukommen und zu schauen, wie sich die einzelnen Bereiche miteinander vernetzen lassen, ist es wichtig, die Mitarbeiter für Offenheit, agile Arbeitsweisen und neue Technologien zu schulen. Nur so lassen sich die Leute in dem Wandel so gut wie möglich mitnehmen.“
Mit Erfahrung zum Erfolg
Ohne eine Digitalstrategie bleiben die essenziellen Fragen bezüglich Ownership, Planung und natürlich der Konvergenz von IT und OT weiterhin offen. Wer soll hier zukünftig die Verantwortung übernehmen? Vor allem im deutschsprachigen Raum ist die IT damit beschäftigt, den täglichen Betrieb am Leben zu erhalten. De facto gibt die OT den Ton an und hat sich teilweise schon Parallelwelten aufgebaut und Insellösungen gekauft.
Doch dass ein CIO nun für die Produktion zuständig sein möchte, ist genauso unwahrscheinlich wie die Tatsache, dass jemand den Business Case dann noch end-to-end verstehen, geschweige denn rechnen kann. Dafür braucht es viel Kompetenz im Unternehmen, die zum Teil nicht vorhanden ist. Viele lösen die Ownership-Problematik durch die Gründung einer eigenen Digital Unit. Andere wiederum splitten aus.
Die eigentliche Challenge, wie man den Business Case rechnet und welchen Value man erwartet, wird somit gern unter den Tisch gekehrt. Um aber den Vorstand von dem Projekt zu überzeugen, ist eine gute Planung darüber unerlässlich, wie viel der Schritt in die Skalierung nach einem erfolgreich implementierten PoC kostet. Mit einer Mischung aus Strategie und ersten, End-to-End umgesetzten Use Cases lassen sich hierfür die ersten Erfahrungen sammeln.
Die ersten Erfolge sind essenziell, weshalb man bereits mit dem Pilot auf einer Plattform starten sollte, die auch eine spätere Skalierung ermöglicht. Doch neben der entsprechenden technischen Lösung braucht es für eine erfolgreiche Skalierung vor allem eines: einen Umbau des Unternehmens. Es ist nicht neu, dass bei IoT-Projekten verteilte Teams miteinander arbeiten müssen. Ebenso ist bekannt, dass man den DevOps-Gedanken und ein hohes Maß an Automatisierung implementieren können muss. Und obwohl es für das Management längst als alte Weisheit gilt, die Notwendigkeit zu sehen, Strukturen und Hierarchien abzubauen, so ist den Konzernen häufig noch nicht klar, was die verschiedenen Bereiche mit IoT überhaupt machen.
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In der OT ticken die Uhren langsamer
Warum stehen wir also immer noch vor der Aufgabe, das Management überzeugen zu müssen? Zeigen doch mittlerweile genügend Use Cases, dass man gegen den Wettbewerb verliert, wenn man diesen Weg nicht geht. Offensichtlich ist man mit klassischen Technologien noch so erfolgreich, dass die Notwendigkeit nicht besteht. Zudem fällt es Entscheidungsträgern schwer, Kapazitäten zu planen. Klein beginnen, dann skalieren - mit diesem Denken können viele noch nicht umgehen, da die Fragen nach den Kosten in drei Jahren in der Cloud eben nicht einfach zu beantworten sind.
Zudem setzt nach und nach ein schleichender Generationswandel ein, wodurch die einen früher überzeugt sind als die anderen. Und schließlich herrscht in der OT-Welt eine andere Geschwindigkeit. Während es in der IT alle paar Jahre einen Technologie-Refresh gibt, kann der Lifecycle einer Maschine 30 Jahre erreichen.
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Edge und Cloud gehen Hand in Hand
Ob die Verfügbarkeit der Daten im Edge oder in der Cloud besser gegeben ist, lässt sich pauschal nicht beantworten. Die Entscheidung ist stark vom Use Case getrieben, hängt aber auch von der Datenmenge ab. Bei einem Offshore-Windpark zum Beispiel, in dem jedes Windrad mit 30 bis 40 Sensoren ausgestattet ist, wird es bei nur einer Leitung zum Festland eng mit der Datenübertragung von 120 Windrädern. Hier muss es also offshore bereits ein Device geben, das die Daten aufnehmen beziehungsweise verarbeiten kann, um dann beispielsweise nur Mittelwerte zum Festland zu übertragen.
Die Mischung aus Vorverarbeitung im Edge Device und Langzeitspeicherung in der Cloud wird auch deshalb gerne genutzt, weil man bei vielen IoT-Cases später KI nutzen oder mit den Daten mehrere Use Cases bedienen möchte. Und schließlich sind hybride Architekturen aufgrund der Tatsache sehr stark im Kommen, dass auch eine Cloud nicht vor einem Ausfall gefeit ist. Die Option, das System auch offline oder in einer anderen Public Cloud betreiben zu können, ist für die Risikobetrachtung ebenfalls wichtig. Wegen der theoretischen Möglichkeit eines Eindringlings muss man in der Lage sein, die Verbindung sofort trennen zu können. Diesem Aspekt kommt ein weiterer aktueller Trend entgegen: die Zunahme von AI Capabilities in der Edge. Durch sie können Security-Fragen den Datentransfer betreffend zum Teil umgangen werden.
Security made by Awareness
Security im IoT stellt mehrere Herausforderungen: die dynamische Netzwerksegmentierung zum Beispiel, die ein Stück weit automatisiert erfolgen muss. Oder die neuen Protokolle in der OT-Welt: Welche Systeme sind dort in der Lage, Muster zu erkennen oder Traffic zu klassifizieren? In der Anwendungslandschaft hat sich vor allem die Serverseite verändert. Wurde die Annahme und Verarbeitung von Daten vormals zentral im Datacenter betrieben, setzen moderne Anwendungen auf Dezentralisierung durch Microservices, in denen die Sicherheit selbst implementiert ist.
Die entscheidenden Veränderungen betreffen aber das klassische Security Mindset der IT und die Security für den OT-Bereich. Es ist Aufgabe der Unternehmensführung, für diese Awareness zu sorgen. Denn wenn die Menschen die Security nicht entsprechend priorisieren, nützt die beste Technologie nichts.
Von der Superplattform zum Flickenteppich
Die beste Technologie zu finden, ist auch immer das Ziel bei der Suche nach einer Plattform. Der Trend zu hybriden Ansätzen und offenen Strukturen sowie die zahlreichen Microservices zeigen deutlich, dass eine monolithische Lösung in Form einer Superplattform nicht unbedingt gewünscht ist. Um im IoT laufen zu lernen, ist eine One-Size-Fits-All-Lösung durchaus geeignet.
Da es aber mittlerweile immer häufiger um Optimierung und Integration in den bestehenden Lösungsprozess geht, ist man bei der Wahl der Plattform natürlich abhängig von den benutzten Systemen. Von daher sollte man genau schauen, was man mit seinem IoT-Projekt erreichen möchte. Ist einem das Device Management wichtig oder liegt die Priorität beim Sammeln und Visualisieren von Daten? Was braucht man dazu? Genau das sollte man festlegen und daraufhin die Auswahl treffen.
Es wird ein wenig ein Flickenteppich werden, weshalb es für die Anbieter das Wichtigste sein wird, die Industriestandards und Schnittstellen zu unterstützen. Das gleiche gilt für proprietäre Protokolle, um das Brownfield auch in den kommenden Jahren bedienen zu können. Nur so ist die Austauschbarkeit gegeben, welche die Ausbreitung von IoT weiter vorantreiben wird.
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