So überwinden Sie die sechs Hürden bei IoT-Projekten

Logo: IOT ANALYTICSIoT-Projekte zu implementieren ist ein komplexes Unterfangen. Dies sind die sechs häufigsten Probleme, die momentan auftreten und Tipps wie man sie vermeidet.

Der Einstieg ins Internet der Dinge und die damit einhergehende Digitalisierung von Produkten und Dienstleistungen bleibt auch für IoT-Projekte in 2017 eine große Herausforderung.

Parallel dazu dürfte die Zahl der weltweiten IoT-Unternehmensprojekte Ende 2016 laut Marktrecherchen von IoT Analytics erstmals die Marke von 10.000 überschritten haben. Obwohl sich die meisten noch in der Proof-of-Concept-Phase befinden, sorgen einige Projekte bereits jetzt für Frustration unter den Beteiligten. So gab ein Projektmanager (der nicht namentlich genannt werden will) kürzlich zu Protokoll: „Unser Implementierungsplan hatte von vornherein gravierende Schwächen. Rückblickend wäre es besser gewesen, noch vor Projektstart den richtigen Leuten die richtigen und vor allem deutlich mehr Fragen zu stellen.“

In den vergangenen Monaten führte das IoT Analytics Team umfangreiche Recherchen zur Implementierung von IoT-Technologien durch, in deren Zuge Dutzende von Entscheidern befragt wurden, die sowohl aus der Anwender- als auch aus der Herstellerperspektive auf das Thema blicken. Ergänzend dazu wurde im September 2016 eine Liste mit über 640 derzeit laufenden IoT-Unternehmensprojekten zusammengestellt. Gemeinsam mit Microsoft wurden einige der daraus gewonnenen Erkenntnisse in einem Whitepaper mit dem Titel „Guide to IoT Solution Development“ niedergeschrieben. Entscheidern, die 2017 ein IoT-Projekt in Angriff nehmen und aus den Fehlern ihrer Vorgänger lernen wollen, wird diese Lektüre dringend ans Herz gelegt.

Schlüsselkomponenten der IoT-Technologie

Ob prädiktive Wartungslösung für Windkrafträder, die Fahrzeugortung innerhalb der Lieferkette oder datengestützte Präzisionslandwirtschaft: Die zugrundeliegende IoT-Technologie ist immer ähnlich. Das hier abgebildete Schema zeigt die fünf Komponenten dieser Technologie, die im oben erwähnten Whitepaper ausführlich beschrieben werden.

Nicht nur ist die Technologie im Wesentlichen identisch – es gibt auch eine Reihe von Problemen, die immer wieder genannt werden, wenn Unternehmen über ihre IoT-Initiative berichten.

Hier sind die sechs wichtigsten Beobachtungen:

Zentrale Erkenntnisse aus aktuellen IoT-Projekten, Quelle: IoT Analytics

1. Der organisatorische und kulturelle Wandel wird häufig unterschätzt

Diese Beobachtung wird ein ums andere Mal bestätigt, wenn wir die Verantwortlichen nach der wichtigsten Erkenntnis befragen, die sie aus einem IoT-Projekt gewonnen haben.

Auch dem Weltmarktführer von Reinigungstechnik, Kärcher, erging es nicht anders, wie Friedrich Völker, Manager Digital Projects, schildert. Bei der Einführung des neuen Flottenmanagementsystems Kärcher Fleet hatte „das Vertriebsteam keinerlei Erfahrung damit, wie man den Kunden Software und virtuelle Angebote schmackhaft macht. Statt wie früher ein einmaliges Verkaufsgeschäft zu tätigen, müssen die Vertriebsmitarbeiter nun fortlaufend in Kontakt mit dem Kunden bleiben, um gemeinsam mit ihm einen optimalen Flottenzustand sicherzustellen. Die Vertriebsmitarbeiter mussten hierfür nicht nur geschult werden, sondern auch ein neues Aufgabenverständnis entwickeln – ein langwieriger Prozess und nur eine der vielen organisatorischen Herausforderungen, vor denen Kärcher stand.“

IoT-Initiativen sind meist Teil einer größeren digitalen Transformation des betreffenden Unternehmens, in deren Verlauf die Produktentwicklung agile Verfahrensweisen und die Buchhaltung neuartige Abrechnungsmodelle auf Abonnement- oder sogar Pay-per-Use-Basis einführen muss.

Unsere Empfehlung: Unterschätzen Sie keinesfalls die Herausforderungen des Organizational Change Management. Nehmen Sie sie frühzeitig in Angriff und wenden Sie agile Methoden für ihre Bewältigung an.

2.    IoT-Projekte dauern deutlich länger als gedacht

Wer meint, die Einführung von IoT-Technologie ließe sich zügig erledigen, der täuscht sich. Der Einstieg ins Internet der Dinge braucht Zeit, viel Zeit. Unsere Recherchen zeigen: Selbst die schnellsten Implementierungen dauerten von der Entwicklung des Business Case bis zur kommerziellen Einführung nicht weniger als neun Monate. Im Mittel lag die Markteinführungszeit bei 18 bis 24 Monaten. Die Gründe hierfür sind vielfältig und reichen von geschäftlichen Problemen wie z.B. der mangelnden Unterstützung durch maßgebliche Stakeholder bis hin zu technischen Schwierigkeiten, z. B. infolge einer fehlenden Infrastruktur, die eine Skalierung in kommerziellem Maßstab erlaubt.

Erschwerend kommt hinzu: IoT-Implementierungen erreichen die Rentabilitätsschwelle für gewöhnlich erst nach einigen Jahren, da die meisten Unternehmen mit ihrem IoT-Angebot zunächst eine kritische Masse erreichen müssen.

Unsere Empfehlung: Bitten Sie Ihre Stakeholder um Geduld und kommunizieren Sie positive Zwischenergebnisse, um wichtigen Buy-in durch Aktionäre und Unternehmensleitung sicherzustellen.

3.    Die notwendigen Kenntnisse und Fähigkeiten sind intern nicht verfügbar

Umfassende IoT-Lösungen erfordern ein breites Kompetenz- und Kenntnisspektrum, von Embedded System Design und Cloud-Architektur über Application Enablement Services und Datenanalyse bis hin zur Sicherheitskonzeption und zur Integration mit Back-End-Systemen (z. B. ERP/CRM).

Leider haben die Hersteller kaum Erfahrung mit IoT-spezifischen Technologien wie MQTT- oder AMQP-Protokollen, LPWAN-Kommunikation und Edge-Analytics.

Laut unseren Recherchen ist der Mangel an IoT-Kompetenz im Bereich Data Science besonders problematischein Grund, weshalb sich IoT Analytics in einem eigenen Report mit dieser Thematik befasst hat.

Unsere Empfehlung: Erfassen Sie Lücken in den IoT-Kenntnissen Ihrer Mitarbeiter und schulen Sie diese, um sie fit für den Umgang mit den neuen Technologien zu machen. Kooperieren Sie mit erwiesenen IoT-Experten, die in verschiedenen Sachgebieten über profunde Kenntnisse verfügen.

4.    Sicherheitsaspekte stehen oft an zweiter Stelle

Bei der Entwicklung von IoT-Technologien spielen Sicherheitsfragen oft eine nachgeordnete Rolle. So werden stringente Sicherheitsfeatures oft zugunsten zusätzlicher Gerätefunktionen vernachlässigt. Dabei ist eine in den Entwicklungsprozess integrierte, zuverlässige Daten- und Gerätesicherheit unabdingbar, um die IoT-Akzeptanz durch Unternehmen und Kunden auf eine breite Basis zu stellen.

Wie dies gelingen kann, zeigt ein Hersteller von vernetzten Medizingeräten, der einen „ethischen Hacker“ beschäftigt. Dessen einzige Aufgabe besteht darin, Sicherheitslücken im Unternehmensnetzwerk aufzuspüren und dabei typische Hackermethoden anzuwenden, um sich einen Root-Zugriff zu verschaffen, Sicherheitsschwachstellen auszunutzen und einen Code-Lifting- oder Code-Deobfuscating-Angriff zu simulieren.

Unsere Empfehlung: Halten Sie sich an bewährte Best Practices, indem Sie z. B. einen sicheren Bootvorgang oder eindeutige Identifikationsschlüssel verwenden, und identifizieren Sie potenzielle Bedrohungen z. B. anhand des STRIDE-Modells.

5.    Interkonnektivität entwickelt sich zum Komplexitätstreiber

Wer eine App auf sein Smartphon herunterlädt, geht davon aus, dass sie innerhalb weniger Sekunden einsatzbereit ist. Als IoT-Laie könnte man meinen, dass die Dinge hier ähnlich einfach funktionieren.

Leider entspricht dies nicht der Realität: Nach wie vor entfällt ein Großteil der IoT-Entwicklungsaktivitäten auf die Protokollumsetzung. So waren für die IoT-Implementierung eines OEM aus dem Industriesektor nahezu vier Monate erforderlich, um alle notwendigen Protokollumsetzungen durchzuführen und das reibungslose Zusammenspiel aller Anlagen und Anwendungen sicherzustellen.

Unsere Empfehlung: Setzen Sie auf ein standardisiertes Ökosystem, das für Ihren Anwendungsfall und Ihre Branche relevant ist.

6.    Skalierbarkeit muss von Anfang an einkalkuliert werden

Probleme mit der Skalierbarkeit sind kein allzu häufiges Phänomen. Wenn sie jedoch auftreten, entwickeln sie ein gigantisches Schadenspotenzial, da die Produkte in den meisten Fällen bereits auf dem Markt sind.

So führte ein großer Baumaschinenhersteller zunächst praktische Dashboards ein, um seinen Maschinenpark aus der Ferne überwachen zu können. Nach einem Jahr sollte das Projekt um die prädiktive Wartung und Fehleranalyse der Hydrauliksysteme erweitert werden. Leider musste das Team feststellen, dass die notwendige Back-End-Verarbeitungskapazität vom zugrundeliegenden Datenmodell nicht unterstützt wurde.

In einem anderen Beispiel reichte die Verarbeitungsleistung der Hardware nicht aus, um das vernetzte Gerät mit zusätzlicher Funktionalität auszustatten.

Unsere Empfehlung: Selbst wenn Sie klein beginnen, sollten Sie von Anfang an groß denken. Konzipieren Sie Ihre IoT-Technologie modular und überprüfen Sie Hardwaredesign und Datenmodell auf ihre Belastbarkeit.

 

Wenn Sie sich ausführlicher über die IoT-Implementierungen 2016 informieren möchten, können Sie den vollständigen „Guide to IoT Solution Development“ hier herunterladen.

 

Dieser Artikel erschien ursprünglich auf Digitales-Wirtschaftswunder.de, dem Themenblog der QSC AG

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