FAQ: Alles, was du über das Industrial Internet of Things (IIoT) wissen musst

Was ist Industrial IoT (IIoT) und wie unterscheidet es sich vom klassischen IoT?

Wenn im Maschinenbau von Industrial Internet of Things (IIoT) die Rede ist, geht es nicht um smarte Glühbirnen oder Fitnessarmbänder wie im klassischen IoT, sondern um die komplexe und digitale Vernetzung von Maschinen, Anlagen und Prozessen. Ziel: Betriebsdaten in Echtzeit erfassen, auswerten und so nutzen, dass Fertigung und Service davon profitieren.

Der Unterschied zum klassischen IoT? Kurz gesagt: Die Anforderungen sind deutlich höher. Wir sprechen über Produktionsumgebungen, in denen Anlagen 24/7 laufen, über Protokolle wie OPC UA oder MQTT und über Hardware, die auch nach zehn Jahren noch zuverlässig funktioniert. In Projekten mit Maschinenbaukunden sehen wir vor allem vier Unterschiede:

• Umgebung: Industrieanlagen laufen unter Bedingungen, die für Consumer-Geräte undenkbar sind.

• Sicherheit: Cybersecurity ist nicht nur „wichtig“, sondern ein Ausschlusskriterium, wenn sie nicht passt.

• Integration: IIoT dockt tief an MES-, SCADA- und ERP-Systeme an.

• Lebensdauer: Systeme müssen langfristig verfügbar und kompatibel bleiben.

Ein Praxisbeispiel: Ein Hersteller von Verpackungsmaschinen überwacht Temperatur- und Vibrationsdaten seiner Anlagen live. Weicht ein Wert ab, startet automatisch ein Wartungsprozess. Im besten Fall passiert das, bevor die Maschine überhaupt ausfällt.

Welche Vorteile bringt IIoT konkret für Maschinenbauer und produzierende Unternehmen?

Beim IIoT geht es nicht um das bloße Sammeln von Daten, sondern darum, genau die Informationen in Echtzeit nutzbar zu machen, die für Produktion, Service und Management relevant sind. Mit einer klaren Zieldefinition lassen sich daraus sowohl technische als auch wirtschaftliche Verbesserungen erzielen. Aus Software-Projekten im Maschinenbau sehen wir vor allem diese Vorteile:

• Weniger ungeplante Stillstände: Durch kontinuierliche Zustandsüberwachung (Condition Monitoring) lassen sich Abweichungen frühzeitig erkennen und Wartungen planen, bevor es zu Ausfällen kommt.

• Höhere Produktivität: Live-Daten aus der Fertigung machen Engpässe sichtbar, ermöglichen die Optimierung von Taktzeiten und steigern die Gesamtanlageneffektivität (OEE).

• Neue digitale Services und Geschäftsmodelle: IIoT eröffnet Möglichkeiten wie Remote-Support, Pay-per-Use, datenbasierte Optimierungsvorschläge oder Predictive Maintenance als Serviceangebot.

• Bessere Entscheidungsgrundlagen: Eine zentrale, verlässliche Datenbasis unterstützt kurzfristige Prozessanpassungen ebenso wie langfristige Investitionsentscheidungen.

• Transparenz in Energie- und Ressourceneinsatz: Verbrauchsdaten lassen sich gezielt analysieren und ermöglichen dadurch Kostenkontrolle, Nachhaltigkeitsberichte und Effizienzmaßnahmen.

Der konkrete Nutzen hängt immer vom gewählten Use Case und den Unternehmenszielen ab. IIoT ist dabei die technologische Basis, auf der verschiedenste datengetriebene Strategien umgesetzt werden können, von smarter Wartung bis zu komplett neuen Serviceangeboten.

Für welche Unternehmen lohnt sich der Einstieg ins IIoT?

IIoT lohnt sich besonders für Unternehmen, deren Maschinen- oder Produktionsprozesse einen hohen Einfluss auf Kosten, Produktivität oder Servicequalität haben und bei denen Ausfälle, Ineffizienzen oder fehlende Transparenz messbare Folgen haben. Relevante Beispiele aus der Praxis:

• Maschinen- und Anlagenbauer, die ihre Produkte um digitale Services erweitern wollen. Beispiele: Ein Hersteller von Verpackungsmaschinen bietet Kunden eine Online-Übersicht über Produktionsleistung und Wartungsbedarf. Ein Spritzgießanlagenbauer verkauft Pay-per-Use-Modelle, bei denen Kunden nur für tatsächlich produzierte Teile zahlen. Über IIoT-Sensoren werden Stückzahlen und Maschinenlaufzeiten automatisch erfasst, verschlüsselt übertragen und direkt als Abrechnungsgrundlage genutzt.

• Produzierende Unternehmen mit komplexen Prozessen, bei denen Ausfälle oder Qualitätsprobleme hohe Kosten verursachen. Beispiel: Ein Automobilzulieferer überwacht per IIoT alle kritischen Fertigungsschritte und erkennt Abweichungen in Echtzeit, um Ausschuss zu reduzieren.

• Betriebe mit hohen Service- und Instandhaltungskosten, für die präventive Wartung oder Fernwartung große Einsparungen bringt. Beispiel: Ein Betreiber von CNC-Maschinen spart durch Fernwartung die Anfahrtskosten für Servicetechniker und vermeidet Produktionsausfälle.

• Unternehmen mit klaren Nachhaltigkeitszielen, die Energie- und Ressourceneinsatz transparent machen wollen. Beispiel: Ein Lebensmittelhersteller erfasst per IIoT den Energieverbrauch jeder Produktionslinie, um gezielt Effizienzmaßnahmen umzusetzen.

Besonders attraktiv wird IIoT, wenn Ausfallzeiten teuer sind, Service einen großen Umsatzanteil ausmacht oder Kunden bereits digitale Einblicke in Leistung und Verfügbarkeit erwarten. Nicht sinnvoll ist der Einstieg dagegen, wenn Maschinen kaum Daten liefern, keine klare Zielsetzung existiert oder die Dateninfrastruktur fehlt. In solchen Fällen ist notwendig, zunächst die Grundlagen zu schaffen, etwa durch Retrofit-Projekte oder die Einführung einer zentralen Datensammlung.

Wann ist der richtige Zeitpunkt, in IIoT zu investieren?

Der richtige Zeitpunkt hängt weniger von der Unternehmensgröße ab, sondern davon, ob die organisatorischen und technischen Rahmenbedingungen stimmen. Aus Projekterfahrung lohnt sich der Einstieg, wenn mindestens einer dieser Punkte erfüllt ist:

• Ein klarer, wirtschaftlich relevanter Use Case ist definiert. Zum Beispiel die Reduzierung ungeplanter Stillstände, der Ausbau digitaler Serviceangebote oder die Optimierung des Energieverbrauchs.

• Die technische Basis ist vorhanden. Das sind zum Beispiel eine stabile Netzwerkinfrastruktur, Zugriff auf Maschinendaten, definierte Schnittstellen zu IT- oder Cloud-Systemen.

• Ressourcen für Umsetzung und Betrieb sind gesichert, entweder intern oder durch einen externen Partner mit Erfahrung im industriellen Umfeld.

Oft ist ein gezielt ausgewähltes Pilotprojekt der beste Einstieg. Damit lässt sich der Nutzen schnell belegen, ohne sofort in eine große Investition zu gehen. Wenn das Pilotvorhaben wirtschaftlich erfolgreich ist, kann es schrittweise auf weitere Maschinen, Linien oder Standorte ausgeweitet werden. Weniger sinnvoll ist ein Start dagegen, wenn noch keine konkreten Ziele existieren, die Datenerfassung unklar ist oder grundlegende IT- und OT-Schnittstellen fehlen. In solchen Fällen lohnt es sich, erst die Voraussetzungen zu schaffen. Zum Beispiel durch den gezielten Retrofit älterer Maschinen oder die Einführung einer zentralen Datensammlung, um Pilotprojekte zu ermöglichen.

Wie finde ich den passenden Use Case für mein Unternehmen?

Der passende IIoT-Use Case ist einer, der einen klar messbaren Nutzen bringt und sich technisch umsetzen lässt, ohne dass die Komplexität aus dem Ruder läuft. Erfolgreiche Projekte starten oft mit einem klar abgegrenzten Ziel. Zum Beispiel weniger Stillstände, besser planbarer Service oder ein transparenter Energieverbrauch.

So gehst du in 4 Schritten vor, um einen passenden IIoT Use Case zu identifizieren:

• Geschäftsziel definieren: Willst du Kosten senken, die Produktivität steigern, Serviceangebote ausbauen oder Nachhaltigkeitsziele erreichen?

• Prozesse analysieren: Finde heraus, wo heute Verluste, Engpässe oder ungenutzte Potenziale entstehen.

• Machbarkeit prüfen: Sind die relevanten Maschinendaten zugänglich? Gibt es bereits Sensoren oder Schnittstellen?

• Nutzen kalkulieren: Überlege, ob und wie sich der Use Case in Euro, Zeit oder Qualität messen lässt.

Sinnvolle Use-Cases:

• Ein Hersteller von Abfüllanlagen startete mit Condition Monitoring, um Kunden im Servicefall proaktiv zu informieren und baute später einen automatischen Wartungsplaner in sein Serviceportal ein.

• Ein Lebensmittelproduzent nutzte IIoT zunächst zur Erfassung des Energieverbrauchs einzelner Produktionslinien und optimierte anschließend die Linien mit den höchsten Verbrauchswerten.

• Ein Automobilzulieferer begann mit der Qualitätsüberwachung einer kritischen Fertigungsstufe und erweiterte das System Schritt für Schritt auf alle Produktionslinien im Werk.

Wie hängt IIoT mit Industrie 4.0 zusammen und was ist der Unterschied?

Industrie 4.0 ist der Oberbegriff für die digitale Transformation der industriellen Produktion. Darunter fallen alle Technologien und Konzepte, die Produktionsprozesse intelligenter, vernetzter und flexibler machen. Von der Automatisierung über KI bis hin zu digitalen Zwillingen.

IIoT ist ein Teilbereich dieser Industrie 4.0-Welt. Es liefert die technologische Basis, um Maschinen, Anlagen und Systeme miteinander zu vernetzen und Daten in Echtzeit verfügbar zu machen. Ohne IIoT fehlt Industrie 4.0 ein entscheidender Baustein: der Zugriff auf aktuelle und verlässliche Produktionsdaten.

Kurz gesagt: Industrie 4.0 ist die strategische Vision einer vernetzten, selbstoptimierenden Produktion. Währenddessen ist IIoT eine der Schlüsseltechnologien, mit der diese Vision technisch umgesetzt wird.

Beispiel: Ein Maschinenbauer möchte einen digitalen Zwilling seiner Produktionslinie erstellen (Industrie 4.0-Ziel). Dafür braucht er Sensordaten zu Temperatur, Vibrationen, Durchsatz und Energieverbrauch in Echtzeit. Genau hier kommt IIoT ins Spiel. Die vernetzten Maschinen liefern die Daten, auf deren Basis der digitale Zwilling arbeitet.

Welche technischen Voraussetzungen braucht ein IIoT-Projekt?

Die genauen Anforderungen hängen vom Use Case ab, aber es gibt einige Grundlagen, ohne die kein IIoT-Projekt funktioniert:

• Zugriff auf Maschinendaten: Deine Maschinen oder Anlagen müssen die relevanten Betriebsdaten erfassen können, z. B. über eingebaute Sensoren, Steuerungen (PLC) oder durch nachträgliche Sensorintegration (Retrofit). Ohne zuverlässige Datenerfassung gibt es keine Basis für Analysen oder Automatisierungen.

• Kommunikationsschnittstellen: Die Daten müssen aus der Maschine heraus und in deine IT- oder Cloud-Systeme hinein. Übliche Industrieprotokolle sind OPC UA, MQTT, Modbus oder Profinet. Bei älteren Maschinen kann ein Gateway helfen, fehlende Schnittstellen nachzurüsten.

• Netzwerkinfrastruktur: Stabile und sichere Verbindungen sind Pflicht, ob per Ethernet, WLAN, Mobilfunk (4G/5G) oder eine Kombination daraus. Wichtig: Auch die Netzwerkauslastung und Latenzzeiten müssen zum geplanten Anwendungsfall passen.

• Datenplattform oder Cloud-Anbindung: Für die Verarbeitung und Auswertung der Daten brauchst du eine Plattform, on-premises (lokal in deiner eigenen IT-Umgebung) oder in der Cloud. Hier laufen die Datenströme zusammen, werden gespeichert, verarbeitet und für Anwendungen oder Dashboards bereitgestellt.

Welche Maschinen lassen sich ans IIoT anbinden? Auch alte Anlagen?

Grundsätzlich lassen sich nahezu alle Maschinen und Anlagen ans Industrial Internet of Things (IIoT) anbinden, unabhängig von Baujahr oder Hersteller. Der entscheidende Faktor ist, wie sich die relevanten Daten erfassen und digital bereitstellen lassen. Bei neueren Maschinen geschieht das meist über standardisierte Schnittstellen wie OPC UA, MQTT oder andere industrielle Protokolle. Ältere Anlagen ohne eigene Schnittstellen können über Retrofit-Lösungen angebunden werden, z. B. mit zusätzlichen Sensoren, Edge Devices oder Gateways, die Daten wie Temperatur, Vibration, Druck oder Zählerstände erfassen und in ein digitales Format umwandeln.

Beispiele für anbindbare Maschinen und Anlagen:

• Werkzeugmaschinen wie Fräs-, Dreh- und Schleifmaschinen

• Verpackungs- und Abfüllanlagen

• Fördertechnik und Lagerautomation

• Spritzgussmaschinen

• Druckmaschinen

• Pumpen, Kompressoren, Klimageräte

• Prüf- und Messanlagen

Kurz gesagt: Ob brandneu oder Jahrzehnte alt, mit der richtigen IIoT-Strategie lassen sich fast alle Maschinen digital vernetzen.

Wie kann ich Maschinendaten sicher und zuverlässig erfassen?

Um ein IIoT Projekt umzusetzen sollte zunächst geklärt werden, welche Daten für die Zielsetzung relevant sind. Im Anschluss müssen diese verfügbar gemacht werden. Das beginnt bei der Auswahl und Integration der richtigen Sensoren, zum Beispiel für Temperatur, Vibration, Druck oder Energieverbrauch. Bei modernen Maschinen lassen sich diese Signale oft direkt aus der Steuerung abgreifen, bei älteren Anlagen werden sie über zusätzliche Sensorik und Retrofit-Gateways nachgerüstet. Wichtig ist, dass die Messpunkte sinnvoll gewählt und die Sensoren kalibriert sind, damit die Daten verlässlich bleiben.

Sind die Daten an der Maschine erfasst, geht es um die stabile Anbindung. Hier spielen Edge-Geräte eine zentrale Rolle: Sie sammeln und puffern Messwerte direkt vor Ort, filtern Störsignale heraus und versehen die Daten mit Zeitstempeln. So kannst du sicherstellen, dass auch bei kurzzeitigen Netzwerkausfällen keine Lücken entstehen und die Reihenfolge der Ereignisse stimmt.

Für die Übertragung haben sich in der Industrie Protokolle wie OPC UA oder MQTT etabliert. Sie ermöglichen den sicheren Austausch zwischen Maschine, Edge und Cloud oder On-Premises-Systemen. Achte darauf, dass die Netze klar getrennt sind. Produktionsnetz (OT) und Büroumgebung (IT) sollten nicht unkontrolliert miteinander verbunden sein. Verschlüsselung, VPN-Tunnel und Zertifikats-Authentifizierung schützen zusätzlich vor unbefugtem Zugriff.

Am Ende zählt nicht nur, dass Daten ankommen, sondern dass du ihnen auch vertrauen kannst. Daher sollten automatische Plausibilitätsprüfungen, Monitoring-Mechanismen und gegebenenfalls redundante Messungen eingeplant werden. So stellst du sicher, dass deine IIoT-Anwendungen (egal ob Condition Monitoring, Predictive Maintenance oder Energieoptimierung) jederzeit auf eine saubere, vollständige und aktuelle Datenbasis zugreifen können.

Welche Schnittstellen und Protokolle sind für IIoT-Projekte relevant?

Damit Maschinendaten zuverlässig ins IIoT-System gelangen, braucht es standardisierte Schnittstellen und Protokolle, die in der Industrie erprobt sind. Welches davon zum Einsatz kommt, hängt vom Alter der Maschine, der verbauten Steuerung und dem Zielsystem ab.

• OPC UA ist der Standard für den sicheren, strukturierten Datenaustausch zwischen Maschinen und IT-Systemen. Es ist plattformunabhängig, unterstützt Zugriffskontrollen und eignet sich sowohl für die Kommunikation innerhalb der Produktion als auch in Richtung Cloud.

• MQTT ist schlank und effizient. Ideal, wenn viele Datenquellen an ein zentrales System oder in die Cloud angebunden werden. Das Publish/Subscribe-Prinzip macht es besonders für verteilte Standorte oder mobile Geräte interessant.

• Modbus (TCP oder RTU) ist einfach, robust und sehr verbreitet. Vor allem in älteren Maschinen und der Gebäudeautomation. Sicherheit muss hier über das Netzwerkdesign kommen, da Modbus selbst keine Verschlüsselung bietet.

• Profinet und EtherNet/IP sind typische Feldbus-Protokolle für den schnellen Datenaustausch in Produktionsanlagen. Sie liefern Prozessdaten in Echtzeit, sind aber meist auf den Werksbereich begrenzt.

Weitere relevante Protokolle:

• HTTP/REST oder gRPC: Vor allem bei Edge-Geräten oder IT-nahen Integrationen, z. B. für API-basierte Anbindung an Anwendungen.

• OPC DA: Der Vorgänger von OPC UA, in vielen Altanlagen noch im Einsatz; kann über Gateways auf OPC UA gehoben werden.

• DDS (Data Distribution Service): Eher in Spezialanwendungen mit sehr hohen Anforderungen an Geschwindigkeit und Zuverlässigkeit, z. B. in der Luftfahrt oder Robotik.

Fehlen Schnittstellen an der Maschine, lässt sich das oft mit Retrofit-Gateways lösen. Sie greifen elektrische Signale, serielle Schnittstellen oder Feldbus-Daten ab und übersetzen sie in moderne Protokolle wie OPC UA oder MQTT. In der Praxis setzen viele IIoT-Projekte auf eine Kombination: Feldbus oder Modbus in der Anlage, OPC UA für den sicheren Austausch in der Produktion und MQTT für den Weg in Cloud- oder Analysesysteme.

Wie binde ich meine bestehenden Systeme (ERP, MES, SCADA) ans IIoT an?

Die Anbindung bestehender Systeme wie ERP, MES oder SCADA ans IIoT ist oft weniger eine technische Hürde als eine Frage der richtigen Architektur. Ziel ist es, Maschinendaten dort bereitzustellen, wo sie gebraucht werden. ohne die bestehenden Systeme zu überlasten oder ihre Funktion zu stören. In der Praxis funktioniert das meist über eine IIoT-Plattform oder Middleware, die zwischen Produktionsebene und Geschäftssystemen sitzt. Auf der einen Seite sammelt sie Daten aus Maschinen, Sensoren und Steuerungen (oft über OPC UA, MQTT oder Feldbus-Gateways), auf der anderen Seite bietet sie Schnittstellen zu IT-Systemen. Diese können klassische Datenbankanbindungen sein, REST- oder SOAP-APIs, oder Standards wie B2MML für MES-Integration.

• ERP-Systeme profitieren vor allem von aggregierten Informationen, z. B. Produktionsmengen, Stillstandszeiten oder Energieverbrauch pro Auftrag. Hier geht es weniger um Sekundenwerte, sondern um saubere, konsolidierte Kennzahlen, die automatisch in Planungs- oder Abrechnungssysteme einfließen.

• MES-Systeme brauchen feinere, oft nahezu Echtzeit-Daten aus der Fertigung, um Aufträge zu steuern, Qualität zu überwachen oder OEE-Kennzahlen zu berechnen. Hier ist eine stabile, latenzarme Verbindung entscheidend.

• SCADA-Systeme sind in vielen Anlagen schon die zentrale Sammelstelle für Prozessdaten. Sie können entweder direkt mit dem IIoT-System sprechen oder ihre Daten über einen Export/Connector an die IIoT-Plattform übergeben.

Was sind typische IIoT-Anwendungen im Maschinenbau?

IIoT ist keine einzelne Technologie, sondern die Grundlage für viele verschiedene Anwendungen, vom reinen Monitoring bis hin zu datengetriebenen Geschäftsmodellen. Welche davon für dich relevant sind, hängt stark von deiner Branche, deinen Maschinen und deinen Zielen ab. Häufige und bewährte IIoT-Anwendungen im Maschinenbau sind:

• Condition Monitoring
  Der „Einstiegsklassiker“: Maschinenzustände werden kontinuierlich überwacht, z. B. Temperatur, Vibration oder Druck. Ziel ist es, Abweichungen früh zu erkennen und ungeplante Stillstände zu vermeiden.
  Beispiel: Ein Hersteller von CNC-Maschinen überwacht die Spindellager-Temperatur, um drohende Ausfälle in der Produktion zu erkennen.

• Predictive Maintenance
  Die Weiterentwicklung des Condition Monitorings: Durch Analyse historischer und aktueller Daten lassen sich Wartungszeitpunkte vorhersagen. Das spart Kosten, reduziert Ausfallzeiten und schont Ressourcen.
  Beispiel: Ein Abfüllanlagenbauer plant Wartungseinsätze nur dann, wenn Sensorwerte auf Verschleiß hindeuten und nicht mehr nach fixen Intervallen.

• Remote Monitoring & Fernwartung
  Maschinen lassen sich aus der Ferne überwachen, konfigurieren oder aktualisieren. Das verkürzt Reaktionszeiten und spart Serviceeinsätze vor Ort.
  Beispiel: Ein Hersteller von Verpackungsmaschinen kann Software-Updates und Parameteränderungen weltweit einspielen, ohne Techniker reisen zu lassen.

• Energie- und Ressourceneffizienz
  Durch die Messung von Strom-, Wasser- oder Druckluftverbrauch pro Maschine oder Auftrag lassen sich Einsparpotenziale aufdecken.
  Beispiel: Ein Lebensmittelproduzent reduziert seinen Energieverbrauch um 12 %, indem er ineffiziente Linienlasten identifiziert und anpasst.

• Qualitätsüberwachung in Echtzeit
  Inline-Messungen werden direkt mit Prozessparametern verknüpft, um Fehler sofort zu erkennen.
  Beispiel: Ein Automobilzulieferer analysiert Schweißparameter live und stoppt fehlerhafte Teile sofort, bevor sie in die nächste Fertigungsstufe gelangen.

• Digitale Services & Geschäftsmodelle
  Hersteller bieten ihren Kunden Zusatzservices wie Produktionsoptimierung, Pay-per-Use oder Ersatzteil-Management auf Basis von Maschinendaten an.
  Beispiel: Ein Maschinenbauer rechnet seine Anlagen nicht mehr als Kauf, sondern nach produzierter Stückzahl ab, inklusive Wartung im Paket.

In der Realität kombinieren viele Unternehmen mehrere dieser Anwendungsfälle. Oft startet man mit einem klar abgegrenzten Pilotprojekt (zum Beispiel Condition Monitoring) und erweitert schrittweise auf Predictive Maintenance, Energieoptimierung oder digitale Services. So wächst nicht nur der Nutzen, sondern auch die Akzeptanz der beteiligten Mitarbeiter:innen im Unternehmen.

Wie funktioniert Predictive Maintenance und wie starte ich damit?

Predictive Maintenance (vorausschauende Wartung) nutzt Maschinendaten, um den optimalen Wartungszeitpunkt vorherzusagen bevor es zu einem Ausfall kommt. Das Ziel: ungeplante Stillstände vermeiden, Ersatzteile rechtzeitig beschaffen, Service-Einsätze optimal planen und die Lebensdauer von Komponenten verlängern. Predictive Maintenance lohnt sich besonders bei teuren, komplexen Maschinen oder in Produktionsumgebungen, in denen ein Ausfall hohe Folgekosten verursacht. Der Schlüssel zum Erfolg liegt darin, klein anzufangen, schnell Erkenntnisse zu gewinnen und dann gezielt zu skalieren. So funktioniert es in der Praxis:

Sensoren erfassen kontinuierlich relevante Parameter wie Vibration, Temperatur, Druck oder Stromaufnahme. Diese Daten werden gespeichert, analysiert und mit historischen Werten sowie bekannten Ausfallmustern verglichen. Intelligente Algorithmen erkennen Abweichungen vom Normalbetrieb, die auf bevorstehenden Verschleiß oder Defekte hindeuten. Das System schlägt dann eine Wartung vor, bevor der Schaden eintritt.

Das Konzept hinter Predictive Maintenance beschreiben wir gerne in drei Etappen:

1. Sensordaten erfassen

Industrieanlagen sind mit einer Vielzahl an IoT-Sensoren ausgestattet, die Betriebsdaten kontinuierlich messen. Vibrationssensoren erkennen minimale Unregelmäßigkeiten, akustische Sensoren analysieren Geräusche, die auf Reibung oder Lagerschäden hindeuten. Temperaturen werden überwacht, um Überhitzung oder Kühlprobleme frühzeitig zu identifizieren. Optische Systeme registrieren feinste Veränderungen an mechanischen Bauteilen. Jede noch so kleine Abweichung kann ein Hinweis auf bevorstehende Defekte sein.

2. Muster und Anomalien erkennen

Die gesammelten Sensordaten werden in einer zentralen Plattform verarbeitet. Je nach Systemarchitektur erfolgt dies entweder direkt an der Maschine über Edge Computing oder in einer Cloud-Umgebung. Algorithmen oder Machine-Learning-Modelle können die Echtzeit-Daten mit historischen Werten abgleichen und Abweichungen identifizieren, die ein Mensch kaum erkennen könnte.

3. Wartungsprognose stellen

Wartungsteams erhalten automatisierte Benachrichtigungen, wenn sich ein Defekt anbahnt. Ersatzteile können proaktiv bestellt werden, sodass keine unnötigen Lagerkosten entstehen und gleichzeitig alle Komponenten rechtzeitig verfügbar sind. Produktionspläne lassen sich so anpassen, dass Wartungen in ohnehin schwach ausgelasteten Zeiten erfolgen.

Wie das konkret aussehen kann, zeigt unser erfolgreiches Projekt mit Industrieunternehmen Windmöller & Hölscher. Und noch mehr Informationen zu Predictive Maintenance findest du in unserem dedizierten Fachartikel.

Wie kann ich durch IIoT neue digitale Services für meine Kunden schaffen?

IoT ermöglicht es Maschinenbauern, ihr Hardwaregeschäft um digitale Services zu erweitern, die nicht nur kontinuierlichen Mehrwert für ihre Kunden schaffen, sondern oft auch neue, wiederkehrende Umsatzquellen eröffnen.Wer früh damit beginnt, verschafft sich einen Wettbewerbsvorteil und bindet Kunden langfristig an sich. Der Schlüssel: Maschinendaten nicht nur intern zu nutzen, sondern sie in Form von Services, Plattformen oder Geschäftsmodellen direkt an Kunden weiterzugeben.

Typische Ansätze für digitale Services im Maschinenbau:

Remote Monitoring Portale

Kunden können den Status, die Auslastung und die Performance ihrer Maschinen jederzeit online einsehen, inklusive Warnmeldungen, KPI-Dashboards oder Produktionsreports.

Beispiel: Ein Verpackungsmaschinenhersteller bietet Kunden ein Portal, das nicht nur den aktuellen Zustand zeigt, sondern auch Optimierungsvorschläge für die Bedienung gibt.

Pay-per-Use Modelle

Die Maschine wird nicht mehr verkauft, sondern pro produzierter Einheit oder pro Betriebsstunde abgerechnet. Für den Kunden sinken die Investitionskosten, für den Hersteller entsteht ein kontinuierlicher Umsatzstrom.

Beispiel: Ein Hersteller von CNC-Maschinen rechnet Nutzungsstunden ab, inklusive Wartung und Software-Updates im Paket.

Automatisierte Ersatzteilbestellung

Sensoren melden frühzeitig, wenn ein Verschleißteil bald ausgetauscht werden muss und lösen automatisch einen Bestellvorschlag im ERP-System aus.

Beispiel: Bei einer Druckmaschine wird ein bevorstehender Lagerwechsel erkannt, das passende Ersatzteil bestellt und der Servicetermin direkt geplant.

Prozessoptimierung als Service

Maschinendaten werden analysiert, um Engpässe, Stillstände oder Energieverluste zu identifizieren und der Hersteller liefert regelmäßige Optimierungsempfehlungen oder Software-Updates.

Beispiel: Ein Maschinenbauer bietet Kunden einen monatlichen Performance-Check an, der direkt auf den echten Produktionsdaten basiert.

Nachhaltigkeits- und Effizienzreports

Kunden erhalten automatisch Reports zu Energieverbrauch, CO₂-Emissionen oder Materialeffizienz. Das ist oft wichtig für Zertifizierungen oder Nachhaltigkeitsberichte.

Wichtig: Nicht jeder digitale Service muss sofort hochkomplex sein. Viele erfolgreiche Geschäftsmodelle starten mit einem einfachen Mehrwert, wie der Transparenz über Maschinenzustände, und entwickeln sich dann Schritt für Schritt zu vollwertigen Plattformangeboten. Entscheidend ist, dass der Service ein konkretes Kundenproblem löst und sich nahtlos in deren Alltag integriert. Wer diesen Weg jetzt geht, profitiert doppelt: von neuen Umsatzquellen und einer stärkeren, langfristigen Kundenbindung.

Was bringt mir die Fernwartung via IIoT und wie sicher ist das?

Fernwartung über IIoT bedeutet, dass Techniker nicht mehr vor Ort sein müssen, um Maschinen zu überwachen, Fehler zu analysieren oder Software-Updates einzuspielen. Stattdessen greifen sie aus der Ferne auf die Maschine zu. Das spart Zeit, reduziert Reisekosten und minimiert ungeplante Stillstände. Der Nutzen im Überblick:

• Schnellere Reaktionszeiten: Probleme lassen sich oft innerhalb von Minuten analysieren und beheben, statt erst nach Stunden oder Tagen.

• Geringere Stillstandskosten: Je schneller eine Maschine wieder läuft, desto geringer sind Produktionsausfälle.

• Effizienter Ressourceneinsatz: Servicepersonal muss nur noch für Eingriffe vor Ort reisen, die wirklich notwendig sind.

• Bessere Servicequalität: Kunden profitieren von kürzeren Ausfallzeiten und planbaren Wartungsfenstern.

• Sicherheit bei der Fernwartung: Die größte Hürde für viele Unternehmen ist die Sorge vor unbefugtem Zugriff. Moderne IIoT-Architekturen setzen hier auf ein mehrstufiges Sicherheitskonzept:

• Gesicherte Verbindung: Per VPN oder über verschlüsselte Protokolle (TLS/SSL), damit Daten während der Übertragung nicht mitgelesen werden können.

• Zugriffskontrolle: Nur autorisierte Nutzer:innen mit klar definierten Rollen und Rechten dürfen auf Maschinen zugreifen.

• Audit-Logs: Jeder Zugriff und jede Änderung wird protokolliert, um Nachvollziehbarkeit und Compliance sicherzustellen.

• Temporäre Freigabe: Maschinenzugriff wird nur für einen definierten Zeitraum und Zweck freigeschaltet.

Praxisbeispiel: Ein Hersteller von Verpackungsmaschinen bietet seinen Kunden einen 24/7-Fernwartungsservice an. Tritt ein Problem auf, kann sich ein Techniker per gesicherter Verbindung einloggen, Diagnose fahren und entweder per Software-Update oder Konfigurationsänderung direkt eingreifen. In vielen Fällen läuft die Maschine nach weniger als einer Stunde wieder, ganz ohne Anfahrt.

Wie gehe ich ein IIoT-Projekt strategisch richtig an?

Der Start in IIoT ist kein Selbstzweck, er sollte immer auf ein klares Ziel einzahlen. Statt einer starren Schritt-für-Schritt-Anleitung lohnt es sich, am Anfang die richtigen Fragen zu stellen. Sie helfen dir, den Fokus zu finden, Ressourcen zu planen und spätere Stolperfallen zu vermeiden. Fragen, die du dir am Anfang stellen solltest:

• Welches konkrete Problem oder welche Chance will ich adressieren? Geht es um weniger Stillstände, neue digitale Services für Kunden oder mehr Energieeffizienz? Ohne klares Ziel fehlt später die Messlatte für den Erfolg.

• Wo bekomme ich den schnellsten sichtbaren Nutzen? Wähle einen Anwendungsfall, der in wenigen Monaten Ergebnisse bringt und gleichzeitig machbar ist. Das schafft Akzeptanz im Unternehmen.

• Welche Daten habe ich bereits und welche fehlen noch? Oft sind in Maschinen, Steuerungen oder IT-Systemen schon wertvolle Daten vorhanden. Fehlende Sensorik oder Schnittstellen lassen sich gezielt nachrüsten.

• Wie binde ich alle relevanten Stakeholder ein? Produktion, IT, Service und Management müssen gemeinsam an Bord sein, sonst bleiben Dateninseln und Widerstände.

• Welche Technologien und Partner passen zu meinen Wachstumsplänen? Eine Lösung, die nur den Pilot abdeckt, bremst später die Skalierung. Denke früh an offene Schnittstellen und langfristige Wartbarkeit.

• Wie fließen die Daten später in meine Prozesse ein? Die beste IIoT-Plattform bringt nichts, wenn Erkenntnisse nicht im Service, in der Produktion oder im Management ankommen.

• Wie plane ich die Skalierung? Starte klein, lerne schnell und definiere von Anfang an, wie du das System später auf weitere Maschinen, Werke oder Länder ausrollen willst.

Praxis-Tipp: IIoT ist ein fortlaufender Prozess, kein einmaliges Projekt. Je klarer du am Anfang weißt, was du erreichen willst und wie du dahin kommst, desto leichter kannst du später optimieren und erweitern.

Welche Rollen und Kompetenzen brauche ich für ein IIoT-Projekt im Team?

Ein IIoT-Projekt lebt nicht nur von der Technik, sondern davon, dass die richtigen Leute gemeinsam an einem Strang ziehen. Im Maschinenbau bedeutet das oft: Mehrere Rollen werden von wenigen Personen abgedeckt, und man holt sich gezielt externe Unterstützung für Spezialthemen. Typische Schlüsselrollen für ein erfolgreiches IIoT-Setup sind:

Jemand, der den Hut aufhat

Das ist oft die Produktionsleitung oder ein technischer Projektleiter. Diese Person hält Ziele, Zeitplan und Budget im Blick und sorgt dafür, dass interne und externe Beteiligte zusammenarbeiten.

Der oder die Maschinenkenner:in

Meist jemand aus der Instandhaltung oder dem Service, der die Anlagen und ihre typischen Probleme in- und auswendig kennt und weiß, wo die Daten herkommen (oder noch fehlen).

Die OT/Steuerungsexpertise

Eine Person, die versteht, wie Sensoren, SPSen und industrielle Netzwerke funktionieren und wie man Daten sicher aus der Maschine bekommt.

IT- bzw. IIoT-Architektur-Know-how

Das Wissen, wie Daten gespeichert, verarbeitet und in bestehende Systeme wie ERP oder MES integriert werden. Hier holen sich viele Unternehmen externe Partner ins Boot, zum Beispiel für Cloud-Architektur, Datenplattformen oder App-Entwicklung.

Daten- und Analysekompetenz

Jemand, der aus Rohdaten wertvolle Informationen macht. Das kann intern wachsen, aber gerade am Anfang wird diese Kompetenz oft zugekauft.

Kommunikation & Change

Eine Person, die intern erklärt, warum das Projekt wichtig ist, Kollegen schult und Akzeptanz schafft. Das ist besonders dann entscheidend, wenn neue Prozesse eingeführt werden.

Praxis-Tipp: Gerade im Mittelstand muss man nicht sofort ein großes Spezialistenteam aufbauen. Wichtiger ist, dass die Kernaufgaben klar sind und dass man weiß, wo man externe Spezialisten einbindet, statt alles selbst zu stemmen. So bleibt das Projekt realistisch und bezahlbar.

Make or Buy, soll ich auf Standardlösungen setzen oder individuell entwickeln lassen?

Die kurze Antwort: Es kommt darauf an, wie speziell deine Anforderungen sind und wie flexibel du in Zukunft bleiben willst.

Standardlösungen sind oft der schnellere und günstigere Weg, um zu starten. Viele IIoT-Plattformen bringen bereits Funktionen wie Maschinendatenerfassung, Dashboards oder einfache Analyse-Tools mit. Das reicht, wenn dein Ziel klar umrissen ist, deine Maschinen moderne Schnittstellen haben und du vor allem bewährte Funktionen brauchst. Typische Beispiele: Energieverbrauch überwachen, Maschinenauslastung messen oder einfache Wartungspläne digital abbilden.

Individuelle Entwicklungen lohnen sich, wenn deine Prozesse komplexer sind oder du mit IIoT etwas umsetzen willst, das dich von Wettbewerbern abhebt. Zum Beispiel mit einem speziellen digitalen Service für Kunden, tiefe Integration mit deinem ERP/MES oder die Anbindung älterer Maschinenparks. Hier stößt Standard-Software oft an Grenzen, weil Schnittstellen fehlen oder Anpassungen teuer und kompliziert werden.

Praxis-Tipp:

Viele erfolgreiche Projekte kombinieren beides: Standard-Software als stabile Basis und maßgeschneiderte Module oder Integrationen, um genau deine Anforderungen abzudecken. So profitierst du von der schnellen Verfügbarkeit einer bestehenden Plattform, bleibst aber flexibel für zukünftige Erweiterungen. Genau hier kommen Partner wie slashwhy ins Spiel: Wir helfen dir zu entscheiden, wann „von der Stange“ reicht und wo sich Investitionen in individuelle Entwicklung wirklich auszahlen.

Wie wähle ich den passenden Umsetzungspartner für mein IIoT-Projekt?

Der richtige Partner kann über Erfolg oder Misserfolg deines IIoT-Projekts entscheiden. Vor allem dann, wenn du intern nicht alle Kompetenzen abdecken kannst oder eine maßgeschneiderte Lösung brauchst. Wichtige Punkte, auf die du achten solltest:

• Branchenerfahrung: Kennt der Partner die Herausforderungen im Maschinenbau? Weiß er, wie sich alte und neue Maschinenwelten verbinden lassen?

• Technologie- und Integrationskompetenz: Hat er Erfahrung mit den gängigen IIoT-Protokollen, Cloud-Plattformen und der Anbindung an ERP/MES/SCADA-Systeme? Auch in heterogenen Umgebungen?

• Flexibilität statt „One Size Fits All“: Kann der Partner sowohl individuelle Software entwickeln als auch vorhandene Standardlösungen einbinden? So bleibst du unabhängig von einem einzigen Produkt oder Anbieter.

• Praxisorientierung: Liefert er nicht nur Konzepte, sondern auch funktionierende Lösungen? Am besten erkennst du das an Referenzprojekten mit klar messbarem Nutzen.

• Zusammenarbeit und Kultur: Passt die Arbeitsweise zu deiner Organisation? Offene Kommunikation und kurze Entscheidungswege sind oft wichtiger als reine Technik-Exzellenz.

Praxis-Tipp: Führe ein kleines, klar abgegrenztes Pilotprojekt mit deinem Favoriten durch. So merkst du schnell, ob die Chemie stimmt, die Qualität passt und ob der Partner hält, was er verspricht. Genau so arbeiten wir bei slashwhy: Wir setzen auf einen pragmatischen Start mit z.B. Workshops, lernen gemeinsam mit dir und entwickeln individuelle Lösungen, die zu deinen Prozessen und Zielen passen, statt dich in ein starres Software-Produkt zu pressen.