IoT – Internet of Things
Dezember 16, 2019
Aus dem Unterricht des CAS Mobile Business & Ecosystems mit Ali Soy, zum Thema Internet of Things berichtet Luca Talarico:
IoT, auch Internet der Dinge genannt, sind physische oder virtuelle Objekte, die mit Sensorik, Elektronik, Software, Sicherheitsmechanismen und Konnektivität ausgestattet sowie eindeutig im Internet identifizierbar sind. Durch ihre Ausstattung, Echtzeitdatenverarbeitung und Interoperabilität* zwischen den Objekten oder über Cloud-Plattformen können fortgeschrittene Dienstleistungen angeboten werden (Ali Soy).
Einfacher gesagt ist IoT ein Konzept, das zum Inhalt hat, physische Standorte, Dinge, Menschen, Tiere und Maschinen mit dem Internet zu verbinden (Ralph Hutter).
Heutzutage sind Daten das neue Öl und IoT ist die Raffinerieanlage um die Daten zu fördern. Die Leitungen sind im übertragenen Sinne die Pipelines.
*Interoperabilität bedeutet, dass die Geräte alle miteinander funktionieren können.
Unternehmen können IoT für eine innovative Verwaltung und/oder Überwachung Ihrer Prozesse nutzen. So können sie selbst an weit entfernten Orten die Kontrolle aufrechterhalten, da Informationen ununterbrochen in Datenspeicher eingespeist werden. Das Internet der Dinge ermöglicht es, völlig neue und detaillierte Erkenntnisse zu sammeln.
IoT hat sich inzwischen zu einer der wichtigsten Technologien des 21. Jahrhunderts entwickelt. Wir können bereits Alltagsgegenstände wie Autos, Küchengeräte, Babyphones etc. über eingebettete Geräte mit dem Internet verbinden. Somit ist eine nahtlose Kommunikation zwischen Personen, Prozessen und Dingen möglich.
Physische Objekte können Daten mithilfe von Computing-Lösungen wie z.B. der Cloud, Big Data und mobilen Technologien mit minimaler menschlicher Beteiligung sammeln und teilen. So können digitale Systeme jede Interaktion zwischen vernetzten Dingen aufzeichnen und überwachen (Oracle, 2019).
Wachsende Umsätze können mit IoT prognostiziert werden. 2020 werden 30 Milliarden „vernetzte Dinge“ erwartet. 2025 sogar mehr als 75 Milliarden (Statista, 2016).
Neu aufkommende Technologien werden jedes Jahr vom US-Marktforscher Gartner untersucht. Diese werden dann auf einem sogenannten HypeCycle angeordnet. Der HypeCycle besteht aus fünf Phasen: Als erstes stellt eine Technologie eine Innovation dar. In der zweiten Phase erreicht diese den Höhepunkt überzogener Erwartungen, um anschliessend eine Phase der Desillusionierung zu durchlaufen.
In Phase vier findet die Aufklärung statt, danach entfaltet die Technologie das Maximum ihrer Produktivität (Christiane Pütter, Gartner nennt 5 Megatrends der Zukunft, 2019).
Für den aktuellen “Hype Cycle for emerging Technologies” wurden mehr als 2.000 einzelne Technologien, zusammengefasst in 29 Kategorien, untersucht. Die Analysten leiten daraus fünf Megatrends ab. Diese handeln sich 2019 um das Zusammenwirken von Mensch und Maschine
(Christiane Pütter, Gartner nennt 5 Megatrends der Zukunft, 2019).
Im Kontext von IoT kann man sich DAO so vorstellen – Als Beispiel nimmt man einen Selecta Automaten. Es werden Umsätze generiert, aber da sind auch Ausgaben wie Wareneinkäufe etc. Dieser Automat ist völlig vernetzt, er könnte sogar eine selbstständige AG sein da er Einnahmen generiert und aber auch Befüllaufträge selber ausführt.
Sind wir überhaupt schon bei IoT angekommen? Die Antwort lautet nein – aber wieso nicht?
Kurz – Es gibt noch keine Standardübersetzungsprotokolle. Wir sind erst bei einem „Subnet of Things“. Das heisst, die Interoperabilität ist so noch nicht gegeben. Produkte von verschiedenen Herstellern können noch nicht miteinander verbunden und auch die Kommunikation kann untereinander nicht hergestellt werden. Im gleichen Ökosystem können diese sehr wohl vernetzt sein und funktionieren. Aber Herstellerübergreifend funktioniert die Kommunikation nicht. Es braucht dazu Plattformen oder einen Layer. Einfach zwei Objekte hinstellen und dann selbstständig kommunizieren lassen funktioniert heute leider noch nicht.
Im IoT geht es um Daten. IoT Technologie macht die permanente Acquise bzw. Generierung von Daten möglich. Dies bedeutet, dass man sehr viele präzise Daten über einen längeren Zeitraum erfassen kann. Damit können wir unser Umfeld besser verstehen, um danach auch Handlungen daraus ableiten zu können. Als Beispiel kann der Starbucks in der Europaallee genommen werden. Die Kaffeemaschine dort ist „business critical“, wenn sie ausfallen würde, würde kein Umsatz mehr generiert werden.
Mit IoT Technologie könnte der Zustand dieser Maschine jedoch permanent überwacht werden, sodass z.B. mittels Geräuschermittlung Muster erkannt werden könnten, die dabei helfen frühzeitig zu erkennen, ob die Maschine bald ausfallen wird. Es könnte sogar soweit gehen, dass man erkennen kann ob ein Ersatzteil in der Maschine ausfallen wird. So könnte frühzeitig ein Servicetechniker aufgeboten werden können, um das entsprechende Ersatzteil zu ersetzen damit die Kaffeemaschine nicht ausfällt. „Acquiere“ ist normalerweise vollautomatisiert, „Analyse“ und „act“ können menschliche Interaktion beinhalten. In einem geschlossenen Prozess könnte das Modell aber auch automatisch funktionieren. Beispielsweise bei einer Heizung. Da würde der Prozess folgendermassen aussehen – Fenster öffnen sich, es wird gelüftet, daraufhin werden die Fenster wieder geschlossen.
Das IPO Model ist das Grundprinzip der Datenverarbeitung. Die drei Begriffe „Input“, „Processing“ und „Output“ beschreiben die Reihenfolge, in der Daten verarbeitet werden. Das Prinzip ist aus der Sicht der verarbeitenden Einheit zu sehen (das kann auch ein Mensch sein) und ist somit unabhängig von elektronischen Maschinen. Es ist daher allgemeingültig für den Vorgang der Verarbeitung von Daten.
In der Grafik kann man erkennen, dass der Consumer IoT Bereich am stärksten wachsen wird. Das kommt davon, dass es in der Industrie um Projektvolumen geht, im Bereich Consumer hingegen um Masse. Dieser Bereich ist daher viel grösser.
Der Bereich Connencted Living & Working beinhaltet:
Authorisierung: Wenn sich das Gerät Zuhause befindet, wird eine Meldung generiert, ob man das Gerät ins SmartHome integrieren möchte. Mittels Code stellt man sicher, dass keine anderen Personen auf die Funktionen zugreifen können.
Track and Trace: Airpods haben keine GPS-Funktion, diese funktioniert über Beacon Technologie bzw. über Smartphone GPS-Techologie die mit den Airpods verknüpft sind.
Speichererweiterung: Limitierte Kapazitäten, auf Smartphones kann zusätzlicher Speicher geschaffen werden.
Reporting Dashport: Temperatur, Luftqualität etc. sind alle mess- und einsehbar.
Augmented Reality: Visualisierung von Dingen. Ein Servicetechniker kann bspw. an einer Maschine Dinge visualisieren, ohne das er etwas in die Hand nehmen muss.
Mobile Geräte werden weiterhin die primäre Benutzeroberfläche für IoT-Anwendungen sein. In naher Zukunft werden sie Echtzeitdaten von vernetzten Geräten verarbeiten und somit die Effizienz der User-Interaktion erhöhen.
Experience (UX ist alles): Welches Problem wollen wir lösen. Was sind die Anforderungen? Wieso machen wir das?
Models (Modell Spezifikation): Was ist der Use-Case? Welche physischen und virtuellen Elemente benötigen wir? Wie ist die Kombination der Elemente (Zusammenspiel)?
Connect (Vernetzung): Wie bringen wir die Daten ins Netz? Welche Kommunikationstechnologien möchten wir einsetzen? Welche Auswirkung hat die Kommunikation auf das Produkt und UX?
Analyze (Analyse der Daten): Welche Daten brauchen wir? Wofür brauchen wir die Daten? Kommen wir auch mit weniger Daten zurecht? Was möchten wir mit der Analyse der Daten erreichen? Haben wir Datenschutzrechtliche Konflikte?
Build (Orchestrierung der Lösung/Anwendung): Wie bringe ich alle Komponenten zusammen? (Geräte, Cloud-Plattform, Kommunikation, Datenanalyse, UX/Costumer Selfe Service (CSC) usw.? Wie ist die Integration der Lösung hinsichtlich Service Hosting, Speicherplatz, Gerätemanagement, Kommunikation? Brauche ich eine Native-App?
Monetize: Wie kann ich mit der Anwendung Umsatz generieren? Wie hoch sind die Einsparungen, wenn ich durch IoT Technologie Prozesse automatisieren kann? Kann ich mit der Lösung Services anbieten? Sind die Kunden bereit, mehr Geld für mein smartes Gerät zu bezahlen?
Die Königsdisziplin im IoT ist Daten zu Monetarisieren. Wichtige Fragen wie „Wie macht man aus der Datensammlung Geld und welche Daten müssen gesammelt werden?“ „Für welche Daten gibt es überhaupt Käufer?“ müssen in dem Bereich geklärt werden.
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