IoT für Unternehmen

IoT for business

Bei meinem letzten Besuch an der IMD Business School im Herbst letzten Jahres sprach ich mit einem Programmberater, der mich über einen neuen Kurs im Rahmen des Lehrplans zur digitalen Transformation informierte, den ich derzeit besuche: ein Modul zum Internet der Dinge (IoT) war in Vorbereitung. Ich meldete mich freudig an und teile nun meine Erkenntnisse und Überlegungen zum Thema IoT.

IoT ist ein Hype-Thema, ebenso wie KI oder Blockchain, aber es wird von der Mainstream-Presse oft vernachlässigt. Dennoch – und wahrscheinlich aufgrund meines beruflichen Hintergrunds in der Telekommunikationsbranche – scheint mir diese neue Technologie die vielversprechendste zu sein, da sie die Grundlage für viele innovative Anwendungsfälle darstellt, sei es in der Industrie oder bei Verbrauchern.

„Da digitale Sensoren und Konnektivität in immer mehr Gegenstände eingebettet werden, wird das Internet der Dinge wahrscheinlich die Grenzen vieler Branchen neu definieren, die durch das Internet weniger verändert wurden als die Medien- und Informationsbranche.“

David L. Rogers, The Digital Transformation Playbook

Erkenntnisse und Schlussfolgerungen

#Nr. 1: „Design Thinking ist ein Muss für den ersten Schritt“

Design Thinking ist eine Methodik, die als nichtlinearer kreativer Prozess strukturiert ist. Sie ändert das Paradigma der Design-Aktivitäten und wird strategisch (zu Beginn der Produkt- oder Dienstleistungsentwicklung) statt taktisch (ganz am Ende der Anforderungserfassung).

Design Thinking hilft Menschen und Organisationen, Komplexität zu durchbrechen. Es ist großartig für Innovationen und eignet sich hervorragend, um sich die Zukunft vorzustellen – aber es ist nicht das richtige Instrumentarium für die Optimierung, Rationalisierung oder den Betrieb eines stabilen Unternehmens.

„Anstatt Designer zu bitten, eine bereits entwickelte Idee für die Verbraucher attraktiver zu machen, bitten die Unternehmen sie, Ideen zu entwickeln, die den Bedürfnissen und Wünschen der Verbraucher besser entsprechen.“

Tim Brown, Design Thinking, HBR

Durch die iterative Entwicklung eines IoT-Prototyps und die Konfrontation mit der tatsächlichen Nutzung durch die Kunden kann man die Stärken und Schwächen der Idee kennenlernen und neue Richtungen identifizieren, die weitere Prototypen einschlagen könnten (pivot).

#2 „IoT ist viel mehr als nur ein vernetztes Gerät“

Die derzeitigen Top-3-Kategorien der Anwendungsfälle des Internets der Dinge sind Smart Homes, Wearables und Smart Cities. Interessanterweise sind sie alle sehr stark verbraucherorientiert. Aber die Zukunft des IoT scheint tatsächlich in B2B-Anwendungen zu liegen, wie z. B. vorbeugende und vorausschauende Wartung, Asset Tracking, Smart Metering, automatische Lieferung usw.

Einfache Konnektivität und Fernzugriff auf Geräte gibt es schon seit 20 Jahren, aber das Sammeln der Daten – und ihre tatsächliche Nutzung – ist der wahre Mehrwert moderner IoT-Produkte.

Sie profitieren natürlich von besserer Technologie (bessere Sensoren, effizienteres Energiemanagement, mehr Konnektivitätsmöglichkeiten), aber die damit verbundenen Anwendungsfälle werden durch die zusätzliche Recheninfrastruktur (Cloud & Edge) und die hochmodernen Analysemöglichkeiten (künstliche Intelligenz) stark erweitert.

„Die wichtigste Erkenntnis aus der Managementperspektive ist, dass die Quelle der Innovation nicht in einer einzigen Technologie liegt; es ist die Verschmelzung verschiedener Technologien, die innovative IoT-Lösungen vorantreibt.“

IEEE The IoT and Digital Transformation: Auf dem Weg zum datengesteuerten Unternehmen

#3 „Maschinelles Lernen ist der Game Changer für das IoT“

Künstliche Intelligenz, insbesondere maschinelles Lernen, führt in Verbindung mit Sensoren und den zugehörigen Daten zu neuen Anwendungen: Groß angelegte Datenerfassung für fundierte Entscheidungen, virtuelle Zwillinge, Wartung von Anlagen & Reparatur von Infrastrukturen, persönliche Assistenten, etc. – die Liste wird jeden Tag länger.

Big-Data-Analysen für Echtzeit-Überwachung und -Diagnose sind schon länger auf dem Markt, und KI kommt langsam hinzu, um bessere, ganzheitliche Geschäftsentscheidungen zu treffen. Programmierte Regeln & Prozesse werden heute durch trainierbare Systeme ersetzt, die dank der riesigen Menge an vorhandenen Daten selbst „lernen“.

Dieses Konzept, das als maschinelles Lernen bezeichnet wird, ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz, aber bereits der vielversprechendste. Verstärktes Lernen (Belohnungssystem für KI-Agenten auf der Grundlage der Auswirkungen von Entscheidungen, ähnlich der Art und Weise, wie ein Kind lernt) und tiefe neuronale Netze (konkurrierende oder zusammenarbeitende KI-Gruppen) sind Methoden, die im Trend liegen. Interpretierbare oder erklärbare KI (dem Menschen verständlich machen, wie neuronale Netze arbeiten) wird der nächste Anwendungsfall sein.

Maschinelles Lernen ist nicht auf das Internet der Dinge beschränkt, im Gegenteil. Aber seine spezifische Verbindung mit vernetzten Geräten ermöglicht die folgenden Vorteile:

  • Steigerung der betrieblichen Effizienz und Vermeidung ungeplanter Ausfallzeiten
  • Risiken und Chancen besser managen
  • Neue/erweiterte Produkte und Dienstleistungen auslösen
  • Erhöhung der IoT-Skalierbarkeit und Optimierung der Datenerfassung

#4 „Die wichtigsten Herausforderungen des IoT sind Sicherheit & Ethik“

Ein kompromittiertes IoT-Gerät kann nicht nur zu Sicherheitsverletzungen auf der Datenebene führen, sondern auch die Funktion des Geräts selbst beeinträchtigen. Man denke nur an gehackte autonome Autos oder schlecht funktionierende, lebenswichtige medizinische Geräte!

Eine Folge davon ist, dass sich im IoT vertikale Märkte bilden, in denen Unternehmen die verschiedenen Komponenten (Hardware + Cloud + Daten) besitzen und entwickeln. Google, Amazon oder Microsoft bieten bereits „off-the-shelf“ IoT-Lösungen an.

Dies ist etwas kontraintuitiv, da im Datenbereich (Analytik, maschinelles Lernen) höhere Margen erwartet werden, aber die Kontrolle über die gesamte Kette hilft bei der Sicherung der Daten (Komplettlösung) und ist für die Kunden attraktiv – auch wenn dies mit einem höheren Preis verbunden ist!

Aufgrund der Natur des unüberwachten Lernens haben die Anwendungen des IoT große Auswirkungen auf rechtliche Aspekte. Da es keine vorherige Programmierung durch einen Menschen und keinen Algorithmus als solchen gibt, wer trägt die Verantwortung im Falle eines Vorfalls?

Und auch wenn ein Mensch die endgültige Entscheidung trifft, wird die berechnete Empfehlung auf der Grundlage von Eingabedaten generiert, die voreingenommen oder unausgewogen sein können, durch lokale oder soziale Besonderheiten verändert werden können usw.

Es handelt sich dabei nicht nur um das klassische Moralmaschinen-Paradoxon („soll das autonome Auto einen älteren Menschen oder ein Kleinkind überfahren?“), sondern es kann noch weiter gehen mit positiveren Szenarien: könnte zum Beispiel ein selbstfahrendes Auto im Notfall über das Tempolimit hinausfahren? Aber wenn ja, wie wird die Dringlichkeit kommuniziert, erkannt und von der KI des Autos bewertet?

Ethische und sicherheitstechnische Bedenken müssen in vielen Fällen berücksichtigt werden, bevor ein System zum Einsatz kommt. Daher ist es von entscheidender Bedeutung, diese Fragen bereits in der Entwurfsphase zu stellen und auch exotische Fachleute wie Sozialingenieure oder Psychologen einzubeziehen.

#5 „Netzwerkeffekte sind das Herzstück des IoT“

Das Metcalfesche Gesetz besagt, dass der Wert eines Netzwerks mit dem Quadrat der Anzahl der Komponenten zunimmt. Dieses exponentielle Wachstum ist kontraintuitiv zu unserem linearen Ansatz des Wandels, aber es unterstreicht das gesamte Paradigma der digitalen Transformation, von Big Data bis hin zu den Plattform-Geschäftsmodellen („The Winner Takes All“).

Wir werden bald 50 Milliarden IoT-Geräte – eigentlich kleine Computer – haben, die in einem Netzwerk miteinander verbunden sind. Fünfzig Milliarden zum Quadrat entsprechen der Anzahl der Sterne in unserem Universum. Dieses leistungsstarke globale Netzwerk wird zu einer neuen Computerplattform!

Und ein Großteil der Datenverarbeitung wird in den Sensoren an der Peripherie des Netzes und nicht im Kern des Netzes stattfinden (Edge Computing).

Kombinieren Sie diese Aussage mit dem Mooreschen Gesetz (das grob besagt, dass sich die Rechenleistung alle zwei Jahre verdoppelt und folglich die Kosten für diese Fähigkeiten kontinuierlich sinken, während die Leistungsfähigkeit stetig zunimmt), und Sie können das schiere Ausmaß der IoT-Revolution erahnen.

Die Technik wird immer schneller, kleiner und billiger. Der Tag wird kommen, an dem es technologisch machbar und wirtschaftlich rentabel sein wird, selbst die einfachsten Dinge zu vernetzen, bis hin zur Glühbirne.

Weitere Überlegungen & Möglichkeiten

Projektmanagement & Design Thinking

Design Thinking sieht das große Ganze: eine Innovation ist nicht das Ende, sondern der eigentliche Wert ergibt sich aus dem Zusammenhang zwischen dieser Innovation und der gesamten Reise des Kunden/Verbrauchers.

Um effizient und effektiv zu sein, braucht es daher Teams, die vielfältig sind, verschiedene Funktionen abdecken und über ein breites Spektrum an Fähigkeiten verfügen.

Dies ist einem Projektteam sehr ähnlich, insbesondere bei einem agilen Ansatz. Die vielen Gemeinsamkeiten mit der agilen Projektmanagement-Methodik sind:

  • Beide, Design Thinking und Agile, befassen sich mit funktionsübergreifenden, multidisziplinären Teams;
  • Sie sind eine Methode/Prozess und eine Denkweise:
  • Beide haben iterative & kundenzentrierte Ansätze (Prototypen vs. MVP).

Stakeholder Management im Projektmanagement und Avatare/Personas im Design Thinking sind sehr ähnliche Aktivitäten; das heißt, Personas können mehr Informationen enthalten als die anonymisierten Stakeholder, die in Projektmanagement-Mapping-Techniken verwendet werden.

Möglichkeit: Verwendung „personalisierter“ Stakeholder (mit gefälschtem Hintergrund und Betonung von Emotionen und Gefühlen usw.) während der Stakeholder-Analyse, um zusätzliche Erkenntnisse zu gewinnen.

Design Thinking in einem B2B Setup

Wie sieht Design Thinking in B2B-Kontexten aus? Was ist in diesem Fall eine „Customer Journey“? In wen sollte man sich einfühlen, wenn man mit einem Unternehmen zu tun hat? Diese Fragen kamen mir immer wieder in den Sinn, während ich das Lernmaterial durchging.

In der Tat ist Design Thinking ein sehr mächtiges Werkzeug, wenn es darum geht, einen typischen Endverbraucher darzustellen, der nach Demografie, Verhalten, Interessen, Macht usw. kategorisiert werden kann.

In einem B2B-Umfeld spielt der Kontext eine größere Rolle. Außerdem haben wir es nicht nur mit einem Kunden zu tun – verschiedene Gesichtspunkte (Nutzung, Machbarkeit, Finanzen, …) müssen berücksichtigt werden.

Deshalb ist Stakeholder Management in diesem Bereich so wichtig, aber Designer tun sich schwer, das große Ganze zu erfassen.

„Design für Business-to-Business ist nicht schön. (…) Viele B2B-Lösungen sind zufriedenstellend für Manager, aber unbrauchbar oder unbrauchbar für Mitarbeiter.“

Masakazu Iwabu, Was erschwert B2B-Design?

 

Chance: Betrachten Sie die Funktionen, die mit einem IoT-Produkt oder -Dienst zu tun haben (Käufer, Betreiber, Endnutzer, Entwickler usw.), und kombinieren Sie Stakeholder-Mapping mit Persona-getriebenen Ergebnissen.

Projektmanagement & KI

In Bezug auf Künstliche Intelligenz habe ich bereits herausgefunden und in meine Karriereüberlegungen integriert, dass KI früher oder später Projektmanager ersetzen wird – zumindest für bestimmte Aufgaben.

Die Grundidee ist, mit Hilfe von KI das Projektverhalten anhand von typischen Projektparametern (Kosten, Dauer, etc.) und historischen Daten aus vergangenen Projekten vorherzusagen. So könnte beispielsweise das Auftreten von roten Fahnen, Kostenüberschreitungen oder Verzögerungen vorhergesagt – und hoffentlich verhindert – werden, wenn die ersten Anzeichen erfüllt sind.

Warnungen und ein möglicher Lösungsweg könnten den Sponsoren in Echtzeit zur Verfügung gestellt werden, ohne dass der Projektleiter aktiv eingreifen muss, was den Projektbeteiligten Transparenz und fundierte Entscheidungen ermöglicht.

Damit wird die Funktion des PMO in gewisser Weise überflüssig, nicht unbedingt die Rolle des Projektleiters selbst. In der Tat liegt der Mehrwert eines Projektmanagers in den Soft Skills und im Verständnis des Projektkontextes (ganzheitlicher Ansatz). Mandate und Stellen, die ausschließlich technische Projektmanagementkompetenzen (Berichtswesen, Planung, Organisation) erfordern, sollten vermieden werden, da ihre Zukunft eindeutig gefährdet ist.

„Experten für maschinelles Lernen müssen ihrerseits die Kluft zwischen der Spitzenwissenschaft und der Fähigkeit von Unternehmen erkennen, funktionierende Modelle für reale Probleme tatsächlich umzusetzen.“

Der Nutzen von maschinellem Lernen liegt nicht in ausgefeilteren Algorithmen, sondern in der einfacheren Anwendung, HBR

Chance: eine Brücke zwischen Datenwissenschaftlern und Geschäftsleuten schlagen.

Digitale Zwillinge

Dieser Kurs hat es mir ermöglicht, das sehr interessante Thema der digitalen Zwillinge zu vertiefen, da ich das Konzept für meine persönlichen Aufgaben verwendet habe.

Was ist ein Digitaler Zwilling? Es handelt sich um eine virtuelle Kopie einer Industrielösung, eine Online-Nachbildung eines physischen Systems, die dazu dient, die Vergangenheit zu verfolgen und die Zukunft vorherzusagen. Er ist kein statisches Modell, sondern wird ständig mit Echtzeitdaten von den Sensoren des Live-Systems angereichert.

Digitale Zwillinge gehören zu den wichtigsten Anwendungsfällen für das industrielle Internet der Dinge (IIoT), das oft auch als Industrie 4.0 oder intelligente Fertigung bezeichnet wird. Ihre Nutzung nimmt schnell zu, und es werden Entwicklungsumgebungen zur Verfügung gestellt, ursprünglich von Industrieanbietern (z. B. GE’s Predix), jetzt mehr und mehr von Softwareherstellern (z. g. AWS IoT Core, Microsoft Azure)

Wevolver hat eine aufschlussreiche Artikelserie zum Thema Smart Manufacturing verfasst, die die verschiedenen IIoT-Komponenten (datengesteuerte Produktion, Netzwerke und Sensoren, Roboter und Cobots, …) abdeckt und anhand von Beispielen erläutert, wie IoT-Geräte zu nutzen und einzusetzen sind.

Gelegenheit: Einstieg in die Technologie des Digitalen Zwillings, indem Sie einen geeigneten Anwendungsfall finden und mit IoT-Softwareplattformen und Entwicklungstools spielen

Was nun

Ein angeschlossenes Gerät allein reicht nicht aus, um einen erfolgreichen IoT-Anwendungsfall zu schaffen. Es muss mit KI, Cloud und Daten verbunden und erweitert werden. Diese 4 Technologien zusammen sind die Säule der Digitalen Transformation, wie Thomas Siebel in seinem Buch Digitale Transformation: Survive and Thrive in an Era of Mass Extinction.

„Das Zusammentreffen von elastischem Cloud Computing, Big Data, KI und IoT treibt die digitale Transformation voran. Unternehmen, die sich diese Technologien zunutze machen und sich in lebendige, dynamische digitale Unternehmen verwandeln, werden florieren. Diejenigen, die dies nicht tun, werden irrelevant werden und aufhören zu existieren. If reality sounds harsh, that’s because it is.”

Thomas Siebel, Digital Transformation

 

Doch wie bei jeder neuen Technologie gibt es Hindernisse, die einer umfassenden Umsetzung innovativer IoT-Anwendungen im Wege stehen, z. B:

  • Interne IT (betreibt das Geschäft, hat Angst vor unbekannten Dingen)
  • Unklarheit bei der Kosten-Nutzen-Analyse (keine Erfahrung)
  • Wettbewerb um Talente
  • Technologische Reife

Die Gefahr, dass etwas schiefgeht, ist groß. Laut der IoT-Branchenstudie von Cisco aus dem Jahr 2017 unterschätzen 60 % der Unternehmen die Komplexität des IoT und 75 % der IoT-Projekte scheitern.

Aber genau das macht die Faszination aus: über die rein technischen Herausforderungen hinauszugehen und ein ganzheitliches Verständnis für die Störung zu entwickeln, um die es geht. Und die notwendigen Transformationsinitiativen mit einem professionellen, strukturierten und dennoch anpassungsfähigen Ansatz zu führen.

Jerome-Delmotte

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