CWMC Insights 2020|12 - Einführung IIoT Architekturen

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PRODUKTIVITÄT INTELLIGENT MAXIMIEREN.©
CWMC INSIGHTS 2020|12
EINFÜHRUNG IIOT ARCHITEKTUREN

28.07.20202CWMC - CHRISTIAN WILD MANAGEMENT CONSULTANTS UG 2020 ©
EXECUTIVE SUMMARY
Sehr geehrte Damen und Herren,
der Bereich Industrial Internet of Things („IIoT“) ist ein sehr komplexes Thema aus verschiedenen Blickwinkeln: hohe
Anzahl von Anbietern, umfassende und vielfältige Produkte sowie eine große Bandbreite unterschiedlichster
Anwendungsfälle.
Gemäß unserer Umfrage ausgewählter Unternehmen, nutzen bereits mehr als 50% mindestens erste IIoT
Anwendungen. Darüber hinaus ist die Steigerung der Produktivität als kritischer Erfolgsfaktor unangefochten
Nummer 1. Des Weiteren wird sich in Zukunft die Anwendung und Projekte mehr und mehr in Richtung einer
ganzheitlichen Umsetzung innerhalb der Supply Chain aber auch dem Predictive Maintenance verschieben.
Als Grundlage zu einem verbesserten technischen Verständnis und Entscheidungsfindung bekommen Sie in diesem
Insight eine erste Übersicht zum allgemeinen Aufbau von IIoT-Architekturen sowie einer Vorstellung der IIoT-
Architekturen der beiden führenden Anbieter Amazon Web Services und Microsoft Azure.
Für Fragen, Anmerkungen und sonstige Anregungen stehen wir Ihnen herzlich gerne zur Verfügung.
Mit den besten Wünschen
Christian Wild
Executive Senior Managing Partner

INHALT
1 Quo vadis Industrial IoT (IIoT)?
2 Überblick Industrial IoT (IIoT), Industrie 4.0 und Lean 4.0
3 Einführung Industrial IoT (IIoT) Architekturen
4 Beispiele: AWS und Azure

INHALT

IOT DSCHUNGEL: DARSTELLUNG IOT ANBIETER
Quelle: CWMC Analyse, Matt Turck

VERÄNDERUNG DER AKTUELLEN UND ZUKÜNFTIGEN IIOT-ANWENDUNGSFÄLLE (TOP 4)
Quelle: CWMC Analyse
Umfrage vom 01.04.2020 bis 30.06.2020: Anzahl Nennungen (in %) von Unternehmen, die im Bereich IIoT tätig sind oder Anwendungsfälle planen
(n=110), Mehrfachnennungen möglich
Qualitätskontrolle Vernetzte
Produktion (I4.0)
Logistik / Smart
Supply Chain
Predictive
Maintenance
Heute
Zukunft
40
33
37
32
37
41
27
34
Wertschöpfungskette und Vorhersagbarkeit
werden immer bedeutsamer

WO STEHEN UNTERNEHMEN IM BEREICH IIOT?
Umfrage vom 01.04.2020 bis 30.06.2020: Angaben in % von Unternehmen, die im Bereich IIoT tätig sind oder Anwendungsfälle planen (n=95), keine
Mehrfachnennungen möglich
IIoT-Reife und
Erfahrung
keine IIoT-Strategie
erarbeiten
Erste IIoT Use Cases
geplant
Erste IIoT Use Cases
umgesetzt
Einige IIoT Use
Cases umgesetzt
Breiter IIoT Rollout
umgesetzt
7
23
18
34
13
5
Bereits 52% haben IIoT
Anwendungsfälle im Einsatz

DIE WICHTIGSTEN ERFOLGSKRITERIEN VON IIOT-PROJEKTEN (TOP 5)
Umfrage vom 01.04.2020 bis 30.06.2020: Anzahl Nennungen (in %) von Unternehmen, die im Bereich IIoT tätig sind oder Anwendungsfälle planen
(n= 98), Mehrfachnennungen möglich
Innovationsgrad
11
ROI-Betrachtung
22
Verbesserte
Auslastung
43
Niedrigere Kosten
50
Gesteigerte
Produktivität
62

INHALT

VERÄNDERUNG DER PRODUKTIONSPARADIGMEN DURCH INDUSTRIE 4.0
„Alt“ „Neu“
Zentrale Planung und Steuerung Dezentrale Selbstorganisation
Starre Wertschöpfungskette Ad-hoc Wertschöpfungsnetzwerke
Massenproduktion Individualisierung von Produkten
Anwesenheitspflicht Flexibilität der Arbeit
Proprietäre Systeme
Offene Schnittstellen und Protokolle,
Standards
Automatisierungspyramide Service-orientierte Netzwerke
Hierarchische Systematik Flexible und wandelbare Konzepte
Starre Systeme mit Customizing Dezentrale modulare Software
Datenbank und Software-Suiten Cloud und individuelle Apps

VORAUSSETZUNGEN FÜR EINE ERFOLGREICHE EINFÜHRUNG VON INDUSTRIE 4.0
1 Fehlerfreie Stammdaten
▪ Master Data Management
▪ Sicherung der Datenqualität
▪ Daten Lifecycle Management
2Gut ausgebildete Mitarbeiter
▪ Zusammenhänge
verstehen und vernetzt denken
▪ Neue Technologien und Prozesse
effizient und effektiv nutzen
▪ Potenzial ausschöpfen
▪ Mitarbeiter als „Dirigent“
3
Schlanke und etablierte
Prozesse
▪ Einfachere Digitalisierung möglich
▪ Nutzung der Lean Management
Werkzeuge
▪ Prozesse vereinfachen
und beherrschen
4Standardisierte Schnittstellen
▪ Reduktion der Komplexität
▪ Einfachere Wartung und Ausbau
der Systeme in Zukunft
▪ Interoperabilität
zwischen den Ebenen
Vss.
I4.0

CWMC - CHRISTIAN WILD MANAGEMENT CONSULTANTS UG © 2020
ÜBERBLICK | 10 BAUSTEINE FÜR IHRE INTELLIGENTE PRODUKTION GEMÄß INDUSTRIE 4.0
Intelligente
Produktion
(Industrie 4.0)
Autonome Roboter
Big Data &
Analytics/Simulation
Systemintegration
Industrial Internet of Things
(IIoT)
Cybersecurity
Cloud
Additive Manufacturing
Augmented Reality
Digitaler Zwilling &
Cyberphysische Äquivalenz
KI & Machine Learning
28.07.202012

IM DETAIL | 10 BAUSTEINE FÜR IHRE INTELLIGENTE PRODUKTION GEMÄß INDUSTRIE 4.0
Autonome Roboter
Autonome Roboter erlernen die Fähigkeiten der
Produktionsschritte und werden autonom miteinander
agieren. Dies senkt die Kosten und erhöht die Produktivität.
Die Datenflut und das Teilen von Informationen entlang der
Wertschöpfungskette benötigt eine performante Integration von Cloud
Technologien.
Cloud
Big Data & Analytics / Simulation
Gesammelte Daten werden ausgewertet, Muster werden
erkannt und in verschiedenen Simulationen für Prognosen zur
besseren Produktionsplanung und -steuerung genutzt.
3D-Printing wird sich stärker in der Produktion von Protypen- und
Individual-Komponenten mit kleinen Losgrößen durchsetzen. Diese Form
der Fertigung bietet Vorteile in der Konstruktion und Designentwicklung.
Additive Manufacturing
Für die Anbindung aller Komponenten benötigt es eine
vertikale als auch eine horizontale Systemintegration der IT-
Infrastruktur, insbesondere der Produktion-IT.
Systemintegration
In der Instandhaltung, Produktionssteuerung, Lagerhaltung und
Nacharbeit ermöglicht die Anreicherung der Realität mit Informationen
und Instruktionen enorme Einsparpotenziale.
Augmented Reality
Mehr Devices und Sensoren werden im Produktionsumfeld
genutzt und angebunden. Diese werden sich untereinander
und mit allen anderen Komponenten vernetzen.
Industrial Internet of Things (IIoT)
Die digitale Repräsentanz eines Objekts oder Prozesses ermöglicht die
komplexe Simulation von Prozessketten und einen übergreifenden
Datenaustausch.
Digitaler Zwilling & Cyberphysische Äquivalenz
Notwendig, aufgrund Vernetzung der Systemkomponenten
entlang der Produktions- und Wertschöpfungskette und der
sensiblen Datenaufkommen.
Cybersecurity
Die Künstliche Intelligenz und Machine Learning Methoden ermöglichen
es Ihrer Produktion aus den gesammelten Daten zu lernen und Prozess-
Schritte zu verbessern.
KI & Machine Learning

DETAILLIERTE ÜBERSICHT RELEVANTER INDUSTRIE 4.0 TECHNOLOGIEN UND KONZEPTE
Produktion
Arbeitsorganisation Agile Team- und Arbeitsorganisation
Arbeitsplatzgestaltung &
Arbeitsunterstützung
Mensch-Maschine Schnittstelle / Human Machine
Interface (HMI), Usability/UX und Ergonomie,
Assistenzsysteme, Digitale Arbeitsanweisungen
Engineering
Smart Engineering, CAD-Integration mit ERP und MES,
Varianten- und Konfigurationsmanagement,
Anforderungsmanagement, Digital Engineering
Fertigungstechnologien
Qualitätssicherung, Selbstgesteuerte
Fertigungsauftragsabwicklung
Logistik
Kapazitäts-Sharing von Transport- und
Lagerkapazitäten, Track & Trace Konzepte, Fahrerlose
Transportsysteme, Selbststeuerungsbasierte Intralogistik
Maschinen & Anlagen
Condition Monitoring, Virtuelles Gerät, Fernwartung,
Virtuelle Inbetriebnahme, Selbstoptimierende
Maschinen, Intelligente Sensorik / Aktorik
Produktionsplanung und
-steuerung
Fertigungsauftragsverfolgung, Intelligente Produktions-
und Fertigungsplanung und -steuerung (PPS),
Manufacturing Execution System (MES) Integration
Ressourceneffizienz
Urban Manufacturing, Kreislauf/Nachhaltigkeit (Output
zu Input)
Robotik und Mensch-
Maschine-Kollaboration
Softrobotik, Force Feedback
Smart-Fähigkeit
Selbstlokalisierung, Multi-Agenten-Steuerung und
agentenbasierte Entscheidungsunterstützung, Sensorik,
Aktorik, Produktionsplanung und -steuerung
Information und Kommunikation
Cybersicherheit
Sicherheitsrichtlinie,
Bedrohungsanalysen, Penetrationstest,
Self-Patching-Network-
Verteidigungssysteme, Künstliche
Immunsysteme, Kryptographie
Datenmanagement
XaaS / Cloud Services, Ökonomische
Bewertung von Daten, Virtualisierung
(Virtualization), Sematische Systeme /
Linked Open Data, Big Data
Grafische Daten- und
Bildverarbeitung
Social Augmented Reality (SAR), Cyber-
physical Equivalence (CPE), 3D-/4D-
Erfassung, Computer Vision Prüfsysteme
Kommunikation und
Netze
Kognitive Funksysteme, Taktiles Internet,
OPC-Unified Architecture, 6LoWPAN,
MTConnect, Message Queuing
Telemetry Transport (MQTT), IPv6
Schutz & Sicherheit für
Daten & Informationen
Industrial Data Space (IDS),
Authentification / Identity Management,
ID-basierte Verschlüsselung,
Aktivitätsbasierte Betrugserkennung,
Enterprise Digital Right Management
(EDRM), High Assurance Plattformen,
Sichere mobile Datenspeicher,
Standards & Zertifizierung, Modulare
Sicherheitsnachweise und
Laufzeitzertifikate
Unternehmenstransformation
Change
Management
Einführungsszenarien und
Migrationspfade Industrie
4.0, Strategie und
Roadmap-Entwicklung,
Reifegradmessung
Geschäfts-
modelle &
Unternehmens-
planung
Ermittlung ROI und Total
Cost of Ownership (TCO),
Everything as a Service
(XaaS), Kosten-
Nutzenrechnung digitaler
und vernetzter Lösungen,
Einkauf und Industrie 4.0
(inkl. Entwicklung von
Ausschreibungskriterien)
Human
Resource
Management
Arbeitsplatznahe
Lernformen und
Lernsysteme /
lernförderliche Arbeit,
Tutorensysteme und der
Wandel der beruflichen
Aus- und Weiterbildung,
4.0 orientierte
Personalentwicklung/Aus-
und Weiterbildung

BEISPIELHAFTE EINSATZMÖGLICHKEITEN VON LEAN 4.0: FUSION VON LEAN MANAGEMENT
UND INDUSTRIE 4.0
Stabilisieren und
Standardisieren
Visualisieren
Nivellieren und
Glätten
Takt, Fluss, Pull
Kontinuierliche
Verbesserung
Autonomation /
Jidoka
Vernetzung in der Cloud / Nutzung von
Schnittstellen und Plattformen wie
UMATI/OPC UA
Konnektivität im gesamten Werk
Digitaler Zwilling
Big Data Analysen und
Simulationen
Sicherheit an allen
IT-Punkten
Augmented Reality bspw. in
der Nacharbeit
Nutzung mobiler
Endgeräte
Autonome Roboter kommunizieren im Werksumfeld
mit eigener Prozesskette, sowie Kunden und
Lieferanten
KI für ein
selbstoptimierende
Produktion
Lean
Management
Industrie 4.0

INHALT

ÜBERSICHT REFERENZARCHITEKTURMODELL INDUSTRIE 4.0 (RAMI 4.0)
Quelle: CWMC Analyse, ZVEI
Business
Functional
Information
Communication
Integration
Asset
Development Maintenance
Usage
Type
Production Maintenance
Usage
Instance
Connected World
Enterprise
Work Centers
Station
Control Device
Field Device
Product
Life Cycle & Value Stream
IEC 62890
Hierarchy Levels
IEC 62264 / IEC 61512
Layers

ÜBERSICHT REFERENZARCHITEKTURMODELL INDUSTRIE 4.0 (RAMI 4.0):
ANWENDUNGSBEREICH IIOT
Quelle: CWMC Analyse, ZVEI
Business
Functional
Information
Communication
Integration
Asset
Development Maintenance
Usage
Type
Production Maintenance
Usage
Instance
Connected World
Enterprise
Work Centers
Station
Control Device
Field Device
Product
Life Cycle & Value Stream
IEC 62890
Hierarchy Levels
IEC 62264 / IEC 61512
Layers

DAS IIOT-KONZEPT
IIoT Services
IIoT Infrastructure Platform
Intelligent Gateway
IIoT Service Provider
Communication Network
IIoT Devices
Security
(Complex) Event
Processing
Interface HMI
Big Data &
Analytics

FUNKTIONALE DOMÄNEN IM BEREICH IIOT UND DEM FOKUS AUF DIE BEZIEHUNG ZWISCHEN
OPERATIONS UND CONTROL DOMÄNE
Functional Domains
Business
Operations
Information
Application
Control
Sense Actuation
Physical Systems
Operations
Prognostics Optimization
Monitoring & Diagnostics
Provisioning
Deployment
Management
Control Domain
A B C
Customers

DIE 3-TIER IIOT SYSTEM ARCHITEKTUR
Domain ApplicationsService Platform
Edge Tier Platform Tier Enterprise Tier
Proximity Network
Edge
Gateway
Device Management
Data Aggregration
….
Access
Network
Edge
Gateway
Data Flow
Control Flow
Data
Transform
Analytics
Operations
Rules & Controls
Data Flow
Control Flow
Service
Network

MAPPING DER FUNKTIONALEN DOMÄNEN AUF DIE 3-TIER ARCHITEKTUR
Edge Tier Platform Tier Enterprise Tier
Control Domain
Controller
Actuators
Sensors
Application &
Gateway
Information Domains
Data Services &
Platforms
Analytic Services
& Platforms
Ingestion &
Transformation
Persistance &
Distribution
Streaming & Batch
Persistance &
Distribution
Operations Domains
Provisioning &
Deployment
Asset & Meta
Data
Management
Prognostics &
Optimization
API & Portal
Monitor &
Diagnostics
Business Domains
Analytics
OSS
CRM
BSS
EMR
…
Application Domains
Logic &
Rules
API &
Portal
Proximity Network Access Network Service Network
Daten
Orchestrierung
Asset Mgmt
Daten
Informationen
Daten

INHALT

IOT SERVICES VON AWS
Industrial Equipment
OPC UA data server
Quelle: CWMC Analyse, Amazon Web Services
FreeRTOS
program, deploy, secure,
connect & manage small
low-power devices
AWS IoT SiteWise
Gateway
Collect data from
on-premises
equipment and
historian databases
AWS IoT
Greengrass
Run application
code at the edge
AWS IoT SiteWise
Collect, organize and
analyze industrial data at
scale
AWS IoT Core
Secure device
connectivity and
messaging
AWS IoT Device
Management
Fleet onboarding,
management and SW
updates
AWS IoT Device
Defender
Fleet audit and
protection
AWS IoT Things Graph
Connect devices and web services
Analytics & Event
Detection
AWS IoT Device
Analytics
Process and prepare
data for analytics &
machine learning
AWS IoT Events
Detect and respond to
events from IoT sensors &
applicationsDevice Connectivity and Control
Data Management
IIoT Services von AWS

IOT SYSTEMARCHITEKTUR VON MICROSOFT AZURE
Quelle: CWMC Analyse, Microsoft
Security
Deployment
High Availability and Disaster Recovery
Things
Insights Action
IoT Edge
Devices
IoT
Devices
Bulk Device
Provisioning
Cloud
Gateway
(IoT Hub)
Warm Path
Store
Cold Path
Store
Stream
Processing
UI &
Reporting
Tools
User Management
Machine
Learning
Business
Integration
Device
Management
Data
Transformation
Store
Data
Stream processing & rules
evaluation over data
Integrate with Business
Processes
Visualize data & learnings

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