IoT-Monitoring : Übersicht behalten, auch bei vielen Geräten

Diese Push-Meldung hat ein ziemlich großes Problem verhindert. Als die Pumpe ausfiel und Gefahr bestand, dass Grundwasser in den Tunnel eindringt, löste die Überwachungs-App sofort einen Alarm aus. Wenige Minuten später war bereits ein Techniker unterwegs, um den Fehler zu beheben.

Eine typische IoT-Anwendung hat sich wieder einmal bezahlt gemacht: Fehlerfrei hat der Sensor erkannt, dass die Pumpe nicht so lief, wie sie sollte, die Übertragung des Signals auf das Handy des für das Monitoring zuständigen Pumpenmeisters funktionierte ebenfalls tadellos.

Kommt gerade kein Alarm herein, wissen Betreiber von Maschinen allerdings oft nicht um den Zustand ihrer Maschinen Bescheid, auch wenn diese als Iot-Geräte mit Sensoren bestückt sind, die die Betriebsdaten regelmäßigen abgreifen. „Vor allem wenn ein Unternehmen viele Maschinen und Anlagen im Einsatz hat, geht oft der Überblick verloren. Dann sind Ideen gefragt, die eine Sicht auf das große Ganze erlauben“, sagt Saurabh Chauhan, System Analyst bei dem niederösterreichischen Anbieter von IoT-Lösungen Microtronics.

Längst bietet das Internet der Dinge mehr Möglichkeiten der Maschinenüberwachung als bloß Alarme bei ungeplanten Ausfällen. „Das ist die Notsituation. Eine der wichtigsten Einsatzmöglichkeiten von IoT ist aber Predictive Maintenance, also die vorausschauende Instandhaltung. Sie soll Notsituationen erst gar nicht entstehen lassen“, sagt Saurabh Chauhan.

Wenn viele Maschinen gleichzeitig überwacht werden, bieten sich dafür Lösungen an, die an einem Ort die wichtigsten KPIs der Maschinen, aber auch der sie überwachenden Applikation zusammenfassen.

In der Praxis funktioniere das nach einem simplen Schema, erklärt der Experte: Sind alle KPIs auf grün, weiß der Betreiber des Maschinenparks, dass er sich keine weiteren Gedanken machen muss. Denn die Maschinen laufen dann ohne Probleme, die App, die das Monitoring besorgt, funktioniert. Stehen ein oder mehrere KPIs auf orange, muss der Anwender etwas tiefer in die Materie hineintauchen und überprüfen, wo etwaiger Handlungsbedarf besteht.

„Das Health Dashboard unserer IoT-Suite, über die Unternehmen ihre IoT-Cases entwickeln und steuern können, ist nach diesem Prinzip aufgebaut“, berichtet Chauhan. Es erlaube, sagt er, nicht nur alle applikationsspezifischen KPIs auf einen Blick zu überwachen, sondern auch, je nach Bedarf, neue KPIs zu definieren und sie mit wenigen Clicks dem Dashboard hinzuzufügen.

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Übersichtliche Dashboards, die die User-Experience im Internet der Dinge verbessern, sind ein absoluter Schlüsselfaktor, denn sie entscheiden mit darüber, wie gut Unternehmen aus Big Data, die ihnen zur Verfügung stehen, einen Mehrwert ziehen können. Im Consumer-Bereich zeigen bereits seit längerer Zeit viele Anwendungen rund um Smart Home vor, wie intuitive, leicht bedienbare Benutzeroberflächen aussehen können.

Gute Bedienbarkeit, so betont Michael Burmeister, Professor an Hochschule der Medien in Stuttgart, lässt sich oft, aber nicht immer dadurch erreichen, dass Steuerungselemente von Apps oder IoT-Geräten möglichst nahe an natürlichen Handlungen bleiben. Das Wischen am Smartphone habe sich unter anderem deshalb durchgesetzt, weil es motorisch dem Weiterschieben eines Gegenstandes, um Platz für einen anderen zu machen, sehr ähnlich ist.

Andererseits gelte aber auch: „Nur weil der Nutzer etwa mit einem virtuellen System sprechen kann, muss er die Interaktion noch lange nicht als intuitiv empfinden. Umgekehrt können auch komplexe Systeme quasi intuitiv nutzbar sein, solange sie konsistent gestaltet sind und an einmal gelerntes Wissen anknüpfen.“

Aus diesem Grund, findet Saurabh Chauhan von Microtronics, seien Lösungen günstig, die modular zusammengesetzt werden können. Ein neuer KPI kann dann hinzugefügt werden, ohne dass sich an der Gesamterscheinung der Applikation etwas ändert. Denn die grundlegende Bedieninstrumente bleiben ja gleich. „Predictive Maintenance wird auf diese Weise leicht implementierbar, auch für Unternehmen, die in die Thematik erst einsteigen und ihr Angebot in der Folge nach und nach ausbauen.“

Ein Punkt, der derzeit für viele Unternehmen aktuell ist. Denn eine Studie von Bearing Point, für die Unternehmen aus Deutschland, Österreich und der Schweiz herangezogen wurden, zeigt, dass das Thema, wie man das eigene Predicitive-Maintenance-Angebot gestalten soll, rund 85 Prozent der Unternehmen beschäftigt. Das ergibt sich, so die Studie, vor allem daraus, dass Unternehmen als Folge vorausschauender Wartung erhebliche Wettbewerbsvorteile erwarten: 80 Prozent rechnen demnach mit einer höheren Maschinenverfügbarkeit, 60 Prozent mit reduzierten Wartungs- und Servicekosten, 52 Prozent auch mit besserer Kundenbindung.

Ein entsprechendes Potential gibt es tatsächlich. So hat Roland Berger schon vor drei Jahren erhoben, dass Unternehmen, die Predictive Maintenance einführen, in der Folge von ihren Kunden besser wahrgenommen werden und ihre Umsätze steigern können: die meisten von ihnen, nämlich rund ein Drittel, erhöhten ihre Einnahmen um fünf bis zehn Prozent. Rund ein Zehntel konnte aber sogar Zuwächse von mehr als zwanzig Prozent verzeichnen.