IoT-Branchenanalist Gartner hat IoT Entwickler Eurotech zum dritten Mal in Folge in seinen Magic Quadrant for Industrial IoT Platforms Report aufgenommen. Der Bericht würdigt damit Eurotechs Beitrag zur Etablierung des industriellen Internet of Things (IIot) als wirtschaftlichen Standard.
Inhaltsverzeichnis: Das erwartet Sie im Artikel
Eurotech: Everywere IoT-Lösungen
Der multinationale Produzent von integrierter Soft- und Hardware für IIot orientiert sich bei der Konzeption seiner Produkte stark an den Bedürfnissen seiner Kunden. Daher sind die Integration von Cybersecurity und einfach zu bedienende Elemente Kernpunkt seiner Marktstrategie.
Der Lieferant von Edge Computern und systemintegrativen IoT-Lösungen bietet Nutzern Geräte und Dienstleistungen für KI-fähige Anwendungen und Edge Gateways für Condition Monitoring kritischer Assets und Hochleistungscomputern.
Gartners Quadrant for Industrial IoT Platforms Repor
Das IT-Beratungsunternehmen Gartner Inc. liefert mit seinen Magic Quadrant Dokumentationen Marktforschungsberichte über Technologiefirmen und ihre Verortung hinsichtlich gegenwärtiger und zukünftiger Marktbewegungen. Er trifft Aussagen über den Status der untersuchten Unternehmen und den ihres Personals. Das Hauptaugenmerk der Analysen richtet sich dabei auf die Beschaffenheit der Unternehmensvision und ihre tatsächliche Umsetzbarkeit.
Im Detail wird hierbei untersucht, ob sich die Marktteilnehmer proaktiv oder eher passiv verhalten. Darüber hinaus wird beurteilt, wie es um die finanzielle Ausstattung, Produktentwicklung, den Vertrieb und die Kundenorientierung bestellt ist. Aus diesen Erkenntnissen können dann Handlungsanleitungen für Führungskräfte und ihre Mitarbeiter gewonnen werden.
IoT Plattformen: Standard zur IoT-Realisierung
Die Verbreitung und Kommerzialisierung des Internets der Dinge wurde maßgeblich mit der Durchsetzung von IoT-Plattformen möglich. Sie realisieren mittlerweile als Standardlösung die Verknüpfung von IoT-fähigen Geräten und Dienstleistungen mit der Kommunikations- und Informationstechnologie.
Immer mehr Smart Devices erhalten Sensoren, integrierte Computermodule und Kommunikationssysteme um mit Netzwerken verbunden werden zu können. Die damit gekoppelte IoT-Plattform übernimmt hierbei die Funktion eines Betriebssystems und ermöglicht die Erfassung und Auswertung von Daten. Diese durch IoT in Echtzeit gewonnenen Informationen versetzen Nutzer in die Lage, ihre Geräte vollautomatisiert betreiben, überwachen und warten zu lassen.
IIoT Plattformen: Gewinnmaximierung durch effizientere Device-Nutzung
Das industrielle Internet der Dinge (IIoT) ist aus dem amerikanischen entlehnt und in etwa vergleichbar mit dem deutschen Begriff der vierten industriellen Revolution. Verwendung findet diese Technologie vor allem in der industriellen Güterproduktion. IIoT Plattformen ermöglichen hier Maschinenbetreibern einen erweiternden Mehrwert ihrer bisherigen Möglichkeiten, *in Form einer vorhersehbaren Wartung ihrer Geräte. Diese predictive Maintenance produziert durch Echtzeitmessungen stetig Daten, die Herstellern tiefe innere Einblicke in die Beschaffenheit ihrer eingesetzten Produktionsmittel erlauben. Mittels dieser lassen sich nicht nur ineffiziente Fertigungsformen und von Verschleiß betroffene Einzelteile identifizieren. Auch absehbare Reparaturen sind so lange im Voraus planbar und daher weniger kostenintensiv, wenn sie unerwartet auftreten.
IIoT Plattformen: mehr Sicherheit und Qualitätskontrolle
Eine wachsende Verwendung finden industrielle IoT Plattformen heute vor allem in der Öl, Gas- und Elektroindustrie. Mit ihnen können bei der Gewinnung fossiler Brennstoffe Sicherheits- und Umweltprobleme eingehegt werden. Deep Learning Prozesse und künstliche Intelligenz überwachen dabei via Sensoren und integrierten Clouddiensten z. B. Bohrtürme und vergleichen geologische Erhebungen früherer Förderungen mit aktuellen Werten, um mögliche Störszenarien bereits frühzeitig einkalkulieren zu können.
Ein weiteres Einsatzgebiet für IIoT ergibt sich in der Elektroindustrie. Hier wird vor allem die proaktive Qualitätskontrolle favorisiert. Die automatische optische Inspektion identifiziert hierbei vollautomatisch defekte Bauteile der Produktionsstraße und optimiert sie sofort an Ort und Stelle. Oder sollte das nicht möglich sein, leitet das Stück umgehend aus der gesamten weiteren Entwicklung aus. Auch hier hilft das maschinelle Lernen durch Messungen gewonnene Daten mit Produktionsindizes zu verbinden. Diese wiederum helfen drohende Qualitätsmängel rechtzeitig zu erkennen und abzuwenden.
