IIot » Industrial Internet of Things
Der Schlüssel zur datengetriebenen Industrietransformation
Aktualisiert: 07.08.2025 | Lesedauer: 8 Minuten | Autorin: Vanessa Eiletz
Das IIoT, oder Industrial Internet of Things, ist die industrielle Variante des Internets der Dinge. Es ermöglicht die Vernetzung sowie Interkonnektivität von Maschinen und ermöglicht die umfassende Auswertung ihrer Daten, um die Produktion effizienter zu gestalten und Prozesse zu optimieren. Als zentrale Komponente der Industrie 4.0 bildet es die Grundlage für die digitale Transformation.
Durch die Echtzeit-Analyse der gesammelten Daten können Unternehmen fundierte Entscheidungen treffen und ihre Wertschöpfungskette verbessern. Das Ziel der 4. industriellen Revolution: die Verzahnung von Produktion mit Informations- und Kommunikationstechnologie für die Ära der intelligenten Maschinen.
Dieser Ratgeber dient als Leitfaden für all jene, die ihre Produktion smart vernetzen und auf der Grundlage von Daten optimieren wollen, um die vielfältigen Möglichkeiten des IIoT voll auszuschöpfen.
Das Industrial Internet of Things (IIoT) ist die industrielle Variante des Internets der Dinge (IoT). Es bezeichnet die intelligente Vernetzung von Maschinen, Anlagen und Systemen im industriellen Umfeld. Das übergeordnete Ziel ist es, die Produktion durch die Auswertung und Verknüpfung von Maschinendaten effizienter zu gestalten.
Das Prinzip: Datenverfügbarkeit und cyber-physische Systeme
Im Kern geht es beim IIoT um die Datenverfügbarkeit. Über Sensoren, Aktoren und Software werden physische Geräte miteinander sowie mit dem Internet verbunden, um in Echtzeit Daten auszutauschen. IIoT-Lösungen verschmelzen dabei Anlagen, Systeme und Daten zu sogenannten cyber-physischen Systemen, die als Grundlage für die digitale Transformation in der Industrie dienen. Diese Verzahnung von Produktion mit Informations- und Kommunikationstechnologie ist zentral für die Industrie 4.0.
Beispiel: Eine intelligente Flaschenabfüllanlage
Ein praktisches Beispiel verdeutlicht das Prinzip:
Datenerfassung: IIoT-Sensoren an einer Etikettiermaschine erfassen die Position von Etiketten auf Flaschen und melden fehlerhafte Anhaftungen.
Automatisierte Verarbeitung: Orts- und Zeitstempel ermöglichen die automatisierte Verarbeitung dieser Daten.
Prozessoptimierung: Eine angeschlossene Maschine sortiert fehlerhafte Flaschen automatisch aus., woraufhin ein Stapler die B-Sortierung direkt zum Lager für den Fabrikverkauf transportiert, statt sie ins Zentrallager zu bringen.
Durch diese Prozesse stehen Unternehmen völlig neue Daten zur Verfügung, die zuvor unzugänglich waren. Die Analyse dieser Informationen ermöglicht fundiertere Entscheidungen, die zur Optimierung von Abläufen und zur Reduzierung von Ausfallzeiten beitragen.
IIoT vs. IoT: Was ist der Unterschied?
| Merkmal | Internet of Things (IoT) | Industrial Internet of Things (IIoT) |
|---|---|---|
| Anwendungsbereich | Smart Home, Wearables, vernetzte Autos | Produktion, Logistik, Energieversorgung |
| Ziel | Komfort, Unterhaltung, Effizienz im Alltag | Effizienzsteigerung, Sicherheit, Reduzierung von Ausfallzeiten |
| Umfeld | Konsumgüter, private Anwendungen | Industrielle Maschinen, Anlagen, Fabriken |
| Priorität | Benutzerfreundlichkeit, Skalierbarkeit | Sicherheit, Zuverlässigkeit, Präzision in Echtzeit |
Fabrikautomatisierung durch industrielles Internet der Dinge, IIoT-Geräte und Industrie 4.0 basiert auf einer überschaubaren Zahl an Technologiekomponenten. Hier ein Überblick, was genau zur Infrastruktur gehört:
- Vernetzte Geräte und Maschinen
- Sensoren und Datenlogger, die Erkenntnisse an Interaktionspunkten sammeln
- Konnektivität über Netzwerke, 5G und Cloud
- Machine-to-Machine (M2M) Kommunikation
- Machine-to-People (M2P) Kommunikation
- Künstliche Intelligenz (KI), Machine Learning (ML) und Big Data
In Industrieunternehmen sind Produktionsanlagen die Basis von Wertschöpfungsprozessen. In den Industrieanlagen und Fertigungsbetrieben der Vergangenheit waren die Flexibilität und Transparenz aufgrund veralteter Prozesse und fehlender Daten häufig eingeschränkt. Unternehmen wussten zwar, wo sich Rohstoffe oder Transportfahrzeuge grundsätzlich befanden, aber Echtzeitinformationen fehlten. So wusste man etwa nicht, an welchem Standort ein Gabelstapler gerade fährt, wie voll sein Akku ist oder welches Gabel-Frontend montiert ist.
IIoT schafft Transparenz durch Echtzeitdaten
Heute liefert IIoT genau diese Informationen digital mit Standort- und Zeitstempel in hoher Datenqualität. Die automatisch erfassten Maschinendaten fließen in den digitalen Fertigungsprozess ein. Dadurch erhalten Beschäftigte präzise Live-Einblicke in die Abläufe und den Zustand ihrer Systeme.
Dieser 360-Grad-Blick auf das große Ganze hilft, notwendige Entscheidungen zu treffen, um Fehler zu vermeiden, Zeit zu sparen und Prozesse zu optimieren.
Manufacturing Execution Systeme (MES) kümmern sich um die Aufbereitung, Verarbeitung und Interpretation der Maschinen- und Sensorinformationen. Die gewonnenen Echtzeitdaten fließen im Idealfall auch in Unternehmensanwendungen für das Enterprise Resource Planning (ERP), Business Analytics und Workflow Management ein. Dort unterstützen sie das Management etwa bei smarten Analysen und der strategischen Planung, bei der Definition von Unternehmenszielen und bei der Verschlankung von Vertriebs- und Logistikprozessen. Neben einer Optimierung von Workflows und der Sicherung der Verfügbarkeit geht es auch um die Entwicklung neuer Geschäftsmodelle.
Digitalisierung und die Digitale Transformation gelten gemeinhin als Schlüssel, um zentrale Unternehmensziele zu erreichen, etwa Umsatz und Ertrag zu steigern. Durch die Vernetzung von Systemen und Devices sowie durch die Gewinnung von Daten können Unternehmen Prozesse insgesamt effizienter machen, agiler handeln und im Wettbewerb bestehen. Höhere Effizienz entsteht durch automatisierte Arbeitsabläufe. Diese entlasten Mitarbeitende, die sich fortan auf Aufgaben konzentrieren können, von denen das Unternehmen langfristig profitiert.
Die Steigerung der Innovationsfähigkeit ist ein weiteres Ziel von IIoT-Projekten. Der Zugriff auf die über IIoT-Prozesse gewonnenen Daten und deren Verarbeitung hilft Unternehmen in Zeiten der Industrie 4.0, resilient zu werden. Darüber hinaus bilden IIoT-Geräte die Grundlage, um ein digitales Abbild der Datenflüsse und aller für das IoT relevanten Komponenten zu erstellen: den digitalen Zwilling.
Das Industrial Internet of Things hilft Unternehmen, ganzheitliche Daten- und Analytics-Strategien zu definieren. Dank Interkonnektivität können Geräte, Maschinen, Produktionsanlagen, Gebäudetechnik etc. Daten untereinander und auch über Systemgrenzen hinweg austauschen. Die Vernetzung beschränkt sich also nicht auf ein Unternehmen, einen bestimmten Maschinenhersteller oder einen Systemtyp.
Durch die Möglichkeit eines breiten digitalen Datenabgleichs, können sich Systeme abstimmen, Vorgänge präzise und ereignisgestützt steuern und jederzeit dynamisch auf Vorkommnisse reagieren. Entscheidungen basieren somit auf digitalen Fakten und nicht mehr auf bloßen Annahmen oder passiven Daten, die erst eingelesen, konvertiert oder gar von Menschenhand bereitgestellt werden müssen.
Eine höhere Anlagenverfügbarkeit durch vorausschauende Wartung (Predictive Maintenance) ist ein weiterer Vorzug von IoT in industriellen Prozessen. Die Wartung und Instandhaltung von Industrieanlagen ist zeit- und kostenintensiv. Wann und wie schnell Bauteile verschleißen, hängt von der Einsatzzeit und Belastung im Fertigungsprozess sowie der Betriebszeit der Anlage ab. Auch Umgebungsfaktoren wie Temperatur und Schmutzbelastung wirken sich auf die Wartungsfrequenz und den Umfang der Instandhaltung aus.
Die Folge: Um einen Ausfall von Werkzeugen und Maschinen zu vermeiden, werden Bauteile nach dem Wartungsplan des Herstellers oft losgelöst vom tatsächlichen Verschleiß ausgetauscht. Dabei besitzen die Komponenten häufig noch eine ausreichende Restlebensdauer.
Mit Predictive Maintenance verabschieden sich Unternehmen von einer Wartung strikt nach festen Intervallen, Kalender oder Betriebsstunden. Das Live-Monitoring von Maschinenzuständen sorgt für eine bedarfs- und damit kostenoptimierte Wartung und Reparatur von Anlagen. Die vorausschauende Instandhaltung durch IoT hilft, ungeplante Ausfallzeiten zu vermeiden und den Anlagen-ROI zu erhöhen.
Wie genau funktioniert Predictive Maintenance? Um eine ordnungsgemäße Funktion von Maschinen sicherzustellen, werden verschleißbehaftete Bauteile mit intelligenten Sensoren ausgestattet. Sie überwachen den Zustand der Komponenten und liefern rund um die Uhr Messdaten. Ihre Auswertung stellt sicher, dass technische Probleme erkannt werden, bevor sie auftreten.
Abweichungen der Ist-Werte von den Soll-Vorgaben weisen auf bevorstehende Ausfälle hin. Künstliche Intelligenz analysiert die Schwankungen außerhalb der zulässigen Parameter und gibt Handlungsvorschläge für die proaktive Durchführung von Wartungen.
Zu den Service-Empfehlungen gehören beispielsweise das Bestellen von Ersatzteilen und die Entsendung eines Wartungstechnikers.
Auch bei der Digitalisierung der Lieferketten profitieren Betriebe von den Vorzügen des Internets of Things.
IIoT-Systeme machen den Supply Chain widerstandsfähiger und wirtschaftlicher, weil sie die Geschwindigkeit und Skalierbarkeit erhöhen und für Transparenz sorgen.
Voraussetzung dafür: Unternehmen vernetzen ihre Fertigung einheitlich. Eingebunden werden sollten Lager, Vertriebszentren, Förder- und Transportanlagen, Verpackungssysteme, Sendungsverfolgung über GPS und so weiter. IIoT-Anwendungen helfen Unternehmen im Rahmen des Supply Chain Managements, ihre Lieferkettenprozesse in Echtzeit zu überwachen, zu optimieren und nachzuverfolgen. Dadurch straffen sie die Produktion insgesamt und steigern die betriebliche Effizienz.
IIoT-fähige Geräte und Systeme können Daten an andere Systeme und Geräte übermitteln und von diesen empfangen. Dazu sind die Komponenten mit entsprechenden Sensoren und Aktoren ausgestattet. Die Vernetzung und der Datenaustausch erfolgen entweder über eine lokale Infrastruktur, Datentunnel oder über die Cloud.
IoT-Protokolle steuern die Kommunikation zwischen IIoT-Assets, Diensten und Anwendungen.
Über standardisierte Protokolle wie das offene OPC UA (Open Platform Communication Unified Architecture) oder MQTT (Message Queuing Telemetry Transport) und teilweise über hersteller- oder sensorspezifische Protokolle finden die Daten ihren Weg: Vom Sensor oder Gerät, das die Daten liefert, zum Ort der Auswertung und weiter zur Steuerung von Prozessen.
Je komplexer IIoT-Projekte werden, desto wichtiger ist es, dass die Protokolle und Standards zusammenpassen.
Für die Vereinheitlichung der Kommunikation und des Datenaustauschs gibt es IIoT-Gateways. Darüber lassen sich Daten und Geräte zuverlässig und sicher lokal und via Cloud verwalten. Die Gateways sorgen für eine geräteübergreifende, nahtlose und sichere Bereitstellung der relevanten Datenströme. Damit schlagen die IIoT-Gateways eine Brücke zwischen den unterschiedlichen Kommunikationsnetzen, Protokollen und der Software, die Daten verarbeitet.
Die Anbindung der Operational Technology (OT) über das industrielle Internet an das digitale Ökosystem von Unternehmen ist unter Sicherheitsgesichtspunkten eine komplexe Aufgabe. Schließlich ist die Sicherheit von Anlagen gegenüber externen Angriffen bei vernetzten Systemen generell eine große Herausforderung. Durch die Interkonnektivität von Maschinen und der intelligenten Abstimmung untereinander ergeben sich in der Theorie neue Angriffspunkte für Attacken. Je mehr Systeme in eine IIoT-Plattform eingebunden sind, desto wichtiger ist ein umfassendes Sicherheitskonzept als Bestandteil von IIoT-Projekten. Security by Design sollte daher eine zentrale Rolle bei der Planung und Umsetzung IIoT-Plattformen einnehmen.