{"id":2187,"date":"2020-12-21T15:00:46","date_gmt":"2020-12-21T14:00:46","guid":{"rendered":"https:\/\/www.digital-chiefs.de\/?p=2187"},"modified":"2026-06-10T10:36:34","modified_gmt":"2026-06-10T08:36:34","slug":"innovation-iiot-edge-computing","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.digital-chiefs.de\/es\/innovation-iiot-edge-computing\/","title":{"rendered":"Industrial IoT in Deutschland: Edge Computing bringt den Innovationsschub"},"content":{"rendered":"

3 min de lectura<\/p>\n

Mitten in der Corona-Pandemie hat IDC die Umsetzung von Industrial IoT (IIoT) in deutschen industriellen und industrienahen Unternehmen untersucht. Die Ergebnisse zeigen, dass IIoT-Projekte f\u00fcr die Betriebe immer bedeutsamer werden – sowohl f\u00fcr das Tagesgesch\u00e4ft als auch f\u00fcr die strategische Entwicklung hin zu neuen Gesch\u00e4ftsmodellen und IoT- \u00d6kosystemen. Zudem bringt vor allem eine Technologie IoT-Initiativen einen zus\u00e4tzlichen Schub: Edge Computing macht IoT-Umgebungen wesentlich flexibler und erlaubt komplett neue innovative Einsatzszenarien.<\/strong><\/p>\n

Edge Computing schlie\u00dft technische L\u00fccken und er\u00f6ffnet neue innovative<\/h2>\n

Durch die Vernetzung von Maschinen, Anlagen, Fahrzeugen und der Produkte selbst k\u00f6nnen Produktionsumgebungen und Wertsch\u00f6pfungsketten dank IIoT immer ausgekl\u00fcgelter gestaltet werden. An allen Stellen werden Daten erfasst und an \u00fcbergeordneter Stelle f\u00fcr bessere oder neue Erkenntnisse zusammengef\u00fchrt und analysiert. Nach der Analyse werden viele Informationen und Ergebnisse meistens wieder an die Endger\u00e4te und Maschinen zur\u00fcckgespielt, was zwei Probleme er\u00f6ffnet: Was passiert, wenn die notwendigen Informationen schneller gebraucht werden, als sie verschickt werden k\u00f6nnen und was passiert, wenn Netzwerk oder Rechenzentrum komplett ausfallen sollten? Diese kritischen L\u00fccken k\u00f6nnen mit Edge Computing geschlossen werden, indem die Daten direkt im Endger\u00e4t erfasst und verarbeitet werden. Dadurch k\u00f6nnen nicht nur tempor\u00e4re Ausf\u00e4lle \u00fcberbr\u00fcckt und eine dauerhaft schlechte Konnektivit\u00e4t umgangen, sondern auch neue Anwendungsm\u00f6glichkeiten durch die direkte Verarbeitung am Edge erm\u00f6glicht werden.<\/p>\n

Neue Anwendungsszenarien f\u00fcr jede Branche<\/h2>\n

Die Erg\u00e4nzung der IoT-Umgebung um Edge Computing erm\u00f6glicht eine deutlich feinere und differenziertere Gestaltung von kleinen und kompakten wie auch gro\u00dfen und dezentralen IoT-Landschaften – zus\u00e4tzlich zu den Vorteilen bei der Verarbeitungsgeschwindigkeit und den Datenmengen. Besonders relevant sind diese Eigenschaften daher f\u00fcr gro\u00dffl\u00e4chige Anwendungen, die dennoch eine hohe Performance ben\u00f6tigen, wie beispielsweise das autonome Fahren, welches interessant f\u00fcr Unternehmen aus den Bereichen Automotive oder Transport, Verkehr und Logistik ist. Aber auch f\u00fcr kleinere Fl\u00e4chen mit hohen Ger\u00e4tezahlen, gro\u00dfen Datenmengen und verschiedenen Performanceanforderungen, wie zum Beispiel in automatisierten Fabriken von Fertigungsunternehmen, bietet Edge Computing Vorteile. Besonders hohes Potential birgt Edge Computing auch f\u00fcr Ver- und Entsorger, um weit verteilte Assets zu vernetzen, zum Beispiel in F\u00e4llen mit Mobilit\u00e4tsanforderungen (z. B. Abfallfahrzeuge), h\u00f6heren Latenzanforderungen (z. B. Stromnetzbetrieb in der Mittel- und Niederspannung) oder gr\u00f6\u00dferen Datenmengen (z. B. Smart Grids).<\/p>\n

Ausblick: Das Ziel sind innovative Gesch\u00e4ftsmodelle und IoT-\u00d6kosysteme<\/h2>\n

Edge Computing – in Kombination mit IIoT-Technologien, AI\/ML und anderen IT-Technologien – f\u00f6rdert den Datenaustausch im gesamten Unternehmen und schafft schlussendlich unz\u00e4hlige M\u00f6glichkeiten f\u00fcr die Datengenerierung und neue Datenkombinationen. Das f\u00f6rdert Innovation und bildet die Basis f\u00fcr neue datenbasierte Gesch\u00e4ftsmodelle. Nahe liegt beispielsweise die Monetarisierung von Daten und Analysen oder das Angebot neuer Dienstleistungen wie Predictive Maintenance. Perspektivisch werden aber auch immer mehr Product-as-a-Service und \u201eHypercustomized\/Hyperlocal Manufacturing\u201c-Gesch\u00e4ftsmodelle geschaffen werden.<\/p>\n

In Zukunft werden zudem viel mehr Produktentwicklungen auf Co-Innovationen basieren, also dem gemeinsamen Entwickeln von Innovationen mit anderen Marktteilnehmern. Das k\u00f6nnen Partner, Zulieferer oder Forschungsinstitute sein oder auch Wettbewerber in Form von \u201eCoopetition\u201c. Voraussetzung hierf\u00fcr ist, dass Daten geteilt werden k\u00f6nnen. Auch hierf\u00fcr legt Edge Computing die Grundlage, indem es Unternehmen erm\u00f6glicht, Daten besser miteinander zu teilen, sie zu kombinieren oder eigene Services in Produkten der Partner zur Verf\u00fcgung zu stellen. Immer mehr physische Produkte werden somit zuk\u00fcnftig zu \u201eService-Plattformen\u201c von IoT-\u00d6kosystemen am Edge. Beispiele daf\u00fcr k\u00f6nnen intelligente Fahrzeuge, integrierte Maschinen und Werkzeuge oder AR\/VR-basierte Datenbrillen sein. IDC geht davon aus, dass 20 Prozent des weltweiten Umsatzwachstums bereits im Jahr 2025 auf solchen neuen Kombinationen digitaler Services verschiedener Branchen basieren werden.<\/p>\n

\u27a8 Die Ergebnisse der erst k\u00fcrzlich ver\u00f6ffentlichten IIoT-Studie von IDC \u201eIndustrial IoT in Deutschland 2021 – Aktuelle Technologien und Trends f\u00fcr innovative IoT-Projekte im industriellen Sektor\u201c k\u00f6nnen Sie \u00fcber diesen Link aufrufen (PDF 1 MB).<\/a><\/em><\/p>\n

Fuente: Adobe Stock \/ Gorodenkoff<\/em><\/p>\n

M\u00e1s informaci\u00f3n<\/h3>\n