von Gabriele Müller-Steinhagen | Jul 27, 2020 | Neu
Jede Minute zählt, wenn es darum geht, Daten und Informationen effektiv zu interpretieren und zu nutzen, die Produktion zu beschleunigen und nachhaltiger zu machen. Hier hilft der Einsatz von Edge Computing.
SMC Deutschland (führender Hersteller, Partner und Lösungsanbieter für pneumatische und elektrische Automatisierungstechnik) hat sich ein hohes Ziel gesteckt: eine neue Automatisierungslösung zu entwickeln, die Daten von der Feldebene in die Cloud-Plattform transferiert.
Gemeinsam mit Dell Technologies (ein Unternehmen, dass Kunden das branchenweit umfangreichste und innovativste Technologie- und Services-Portfolio bietet) und der Software AG (Hersteller der Cumulocity IoT Plattform) wurde ein Konzept entwickelt, dass Prozesse in der Produktion fit macht für Industrie 4.0: Smart Field Analytics. Der Fokus liegt auf der einfachen Vernetzung intelligenter Sensoren und Aktoren sowie der schnellen Verarbeitung der Daten mit Edge Computing. Ein erster Prototyp belegt, welche Vorteile Smart Field Analytics für den Betreiber hat: schnelle Reaktionszeiten, optimierte Prozesse und Kostenersparnis.
SMC setzt beim Thema Industrie 4.0 auf den konsequenten Ausbau der Produktlinien in Richtung Vernetzung und dezentraler Intelligenz. Die Anbindung an übergeordnete Systeme muss schnell und einfach realisierbar sein und Anwender in die Lage versetzen, ihre Produktionsabläufe permanent zu optimieren. Um eine reibungslose Produktion und vorausschauende Planung sicherzustellen, müssen deshalb die Massen an Daten, die Maschinen und Sensoren in Werkshallen erzeugen, in Echtzeit an ihrem Entstehungsort überwacht werden. Hier kommt Edge Computing zum Einsatz: Die Daten werden vor ihrer Analyse nicht zuerst in die Cloud übertragen, sondern direkt in der Edge verarbeitet. Latenzzeiten werden somit massiv verringert, drohende Fehlproduktionen oder -funktionen können verhindert und Maschinenstillstand oder Ausschuss vermieden werden – vorausschauende Wartung in ihrer Perfektion.
Smart Field Analytics kann aber noch mehr
Energieeffizienz ist das erklärte Ziel. Der bewusste und schonende Umgang mit Ressourcen konfrontiert auch die Produktionsindustrie mit der Herausforderung, stets ressourcenschonend und gleichzeitig kosteneffizient zu agieren.
Durch die dauerhafte Überwachung der Maschinendaten wird die Energieeffizienz gesteigert. Auftretende Leckagen in den Maschinen, Druckschwankungen oder Verbrauchsspitzen werden erkannt, analysiert und bilden die Grundlage für Maßnahmen zur langfristigen Energieeinsparung. So konnte beispielsweise das Leckage-Management von pneumatischen Zylindern unter Einsatz eines Machine-Learning-Modells analysiert und automatisiert werden: Anhand historischer Daten wurde einem Algorithmus durch Machine-Learning antrainiert, drohende Leckagen in der pneumatischen Anlage selbstständig sofort zu erkennen. Per Internet-Protokoll werden die Daten direkt an die Cloud-Plattform geschickt und automatisch ein Ticket für das Wartungspersonal erstellt.
Jeder der drei Projektpartner hat für Smart Field Analytics sein individuelles Know-how eingebracht. Das gemeinsam entwickelte Konzept ist praktisch umsetzbar und nutzt die Potenziale der Industrie 4.0 für höhere Produktivität und Energieeffizienz.
Nicht alle IoT-Projekte sind so erfolgreich. Die Ursachen des Scheitern können Sie hier nachlesen.
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von Andreas Schophoven | Mai 4, 2020 | Neu
Herr Gast, Herr Prang, Sie arbeiten für Dell Technologies beziehungsweise SMC an Lösungen für die vernetzte Industrie. Wie hat sich das Internet der Dinge entwickelt und wohin geht der Trend?
Prang: Die Verbreitung und Akzeptanz des Internets der Dinge hat in den letzten Jahren enorme Sprünge gemacht. Im Privatsektor hat man sich an smarte vernetzte Geräte gewöhnt und Hersteller haben hier zu Beginn wertvolle Erfahrungen gesammelt. Nun beschäftigen sich auch Maschinenbauer im Industriebereich mit der Technologie. Dabei sind anfängliche Bedenken, Maschinen- und Prozessdaten in der Cloud zu speichern, bereits zurückgegangen. Gleichzeitig ist die Erkenntnis erwachsen, dass es nicht unbedingt sinnvoll ist, alle Daten in der Cloud vorzuhalten und erst dort zu verarbeiten. Gerade im industriellen Umfeld fallen Unmengen an Daten an und nicht alle sind zwingend relevant für die Analyse.
Daher geht der Trend in Richtung IoT-Datenmanagement. Muss ich die Daten in der Cloud vorhalten? Sind sie langfristig wertvoll? Welche Daten benötige ich in Echtzeit, welche für langfristige Optimierungen? Solche Fragen entscheiden darüber, ob die Daten an der Edge direkt verarbeitet werden oder in die Cloud gesendet werden. Maschinenbauer, die sich intensiv mit IoT-Anwendungen auseinandersetzen, wollen heute selbst entscheiden, wie und wo die Daten zum Einsatz kommen.
Gast: Ich sehe das ähnlich. Die Industrie ist mittlerweile über die PoC-Phase hinaus und viele Unternehmen arbeiten bereits an der Implementierung von validen Strategien für das (Industrial) Internet of Things. Hier hat sich einiges getan, vor allem im Datenmanagement – Stichwort “Hybrid Integration”: Hybride Modelle für das Datenmanagement, in denen Edge, Core und Cloud dedizierte Aufgaben zukommen, sind auf Entscheiderebene angekommen. Man hat in den letzten Jahren gemerkt, dass die Datenauswertung vor Ort häufig effizienter ist und dass Smart Field Analytics einen monetären Mehrwert bieten kann – direkt am Entstehungsort der Daten.
Mit Blick auf IoT-Trends für die kommenden Jahre steht aus meiner Sicht alles unter dem Motto “Collaboration”. Viele Unternehmen arbeiten nicht nur daran IoT-Daten effizient zu erheben und in Data-Lake-Systemen zusammen zu führen, sondern sie wollen auch den Zugang für interne und externe Stakeholder verbessern. Solche konsolidierten und offenen Systeme erlauben den Partnern nicht nur eine bessere Integration, sondern auch die Adaption von Geschäftsmodellen und Wertschöpfungsketten.
Warum spielt die Verarbeitung von Daten an der Edge heute so eine wichtige Rolle?
Gast: Für Unternehmen hat die Nutzung von Edge-Technologie vor allem Vorteile mit Blick auf die Kosteneffizienz. Es gibt durchaus Prozesse, bei denen sich die Nutzung von Cloud-Umgebungen anbietet, beispielsweise um Erkenntnisse aus Maschinendaten für Partner und Kunden aufzubereiten und zur Verfügung zu stellen. Doch die Cloudanbindung und das Betreiben der Infrastruktur in der Cloud ist mit nicht unbeträchtlichen Kosten verbunden. Daher macht es Sinn, Rohdaten direkt an der Edge zu verarbeiten anstatt sie zuerst in die Cloud zu senden. Maschinendaten im Industriebereich sind zwar in der Regel nicht besonders groß, doch bei der Masse an Datenpunkten, die in smarten Fabriken entstehen, macht das Volumen insgesamt durchaus einen Unterschied. Hinzu kommt die Frage nach der Latenz, also der Verzögerung, die bei der Verarbeitung und Übermittlung der Daten entsteht. Gerade wenn Geschäftsprozesse ins Spiel kommen, die Daten in Echtzeit benötigen, ist die Verarbeitung direkt auf dem Gerät von entscheidender Wichtigkeit.
Prang: Hier spielt auch die Übertragungstechnik eine nicht zu unterschätzende Rolle. Unternehmen wollen möglichst viele Daten in kürzester Zeit sammeln und analysieren, um sie nutzbar zu machen. Doch es ist weder praktikabel alle Endpunkte per DSL zu verbinden, noch den gesamten Datenverkehr über Mobilfunk abzubilden – das eine gelangt schnell an seine physikalischen Grenzen und das andere an die finanziellen. Die Edge übernimmt hier die Rolle des Gatekeepers: mit der geeigneten Software lässt sich steuern, welche Daten für die Übermittlung in die Cloud vorbereitet werden müssen und welche erst gar nicht übersendet werden sollten. In Kombination mit leistungsfähigen Sensoren und Edge-Gateways lassen sich heute auch rechenintensive Prozesse direkt vor Ort abwickeln. Das schützt die Infrastruktur vor Überlastung und das Unternehmen vor einer Kostenexplosion.
Wie ist in diesem Zusammenhang die Rolle von digitalen Ökosystemen zu bewerten?
Prang: Digitale Ökosysteme sind im IoT-Bereich von unschätzbarem Wert. Die Industrie 4.0 bedingt, dass Produktionsprozesse zunehmend digitalisiert und automatisiert werden. Gleichzeitig sind heute deutlich mehr Stakeholder involviert, Produktionen werden weltweit vernetzt und die Lieferketten werden komplexer. Dabei gilt auch heute der Grundsatz des komparativen Kostenvorteils: Nicht jedes Unternehmen kann alle Prozessschritte beziehungsweise Dienste gleich effizient anbieten. Daher müssen sie sich auf ihr bestehendes Know-How konzentrieren, dieses einbringen und mit geeigneten Partnern zusammenarbeiten, um am Ende eine für alle beteiligten Parteien vorteilhafte Lösung zu erzielen. Nehmen Sie den Bereich Automation: Wir von SMC sind Entwickler und Hersteller von industrieller Automationstechnik und stellen unseren Kunden eine extrem große Produktpalette zur Verfügung. Für unsere digitalen Geschäftsaktivitäten haben wir uns jedoch mit DELL und der Software AG geeignete Partner ins Boot geholt, die auf diesem Feld durch Expertise überzeugen. Somit bildet jeder Partner einen Teil der Lieferkette ab.
Gast: Gerade das Argument der komplexen Lieferketten spricht für digitale Ökosysteme. Jedes Unternehmen ist heute auf Lieferanten und deren Lieferketten angewiesen. Um nicht den Überblick zu verlieren und mögliche Bottlenecks zu vermeiden, sind Firmen heute auf die Transparenz innerhalb digitaler Ökosysteme angewiesen. Nehmen wir an Sie vernetzen ihre Fabrik und stellen die Daten sowohl intern als auch für externe Partner zu Verfügung. Intern führt die Aufbereitung von Maschinendaten in einer Plattform zum Beispiel zur Reduktion von Ausfallzeiten, da sich Vorhersagen zu Wartungsintervallen präziser treffen lassen können. Doch auch der Einkauf profitiert, wenn er genau über Materialbedarf oder Lagerbestände Bescheid weiß. Wenn diese Daten einheitlich an und von Partnern innerhalb der Lieferkette kommuniziert werden können, lassen sich Engpässe vermeiden und die Planungssicherheit steigt. Und nicht zuletzt sichern sich Unternehmen innerhalb eines Ökosystems durch starke Partnerschaften und den oben genannten komparativen Kostenvorteil auch entsprechend Wettbewerbsvorteile.
Welche Voraussetzungen müssen gegeben sein, damit die Edge-Cloud-Kommunikation reibungslos funktioniert?
Gast: Für die Kommunikation zwischen Edge und der Cloud gelten die gleichen Grundsätze wie für jede Art der Kommunikation: Alle betroffenen Parteien müssen involviert und gehört werden, es bedarf eines roten Fadens für die Kommunikation und ohne Verantwortlichkeiten sowie konkreten Anforderungen an den In- sowie Output geht in der Regel gar nichts. Im Kontext komplexer IoT-Cases kommt hinzu, dass das Setup mit Bedacht aufgesetzt werden muss. Dabei empfiehlt es sich, das Projekt stets ganzheitlich zu betrachten und gleichzeitig in Phasen zu unterteilen. Eine entsprechende Roadmap ist dabei genauso wertvoll wie ein vorgelagerter Business Case zur Orientierung.
Prang: Hinzu kommt aus meiner Sicht noch, dass die Komponenten für das IoT-Projekt aufeinander abgestimmt sind. Es gibt derzeit unzählige Kommunikationsprotokolle, Software- sowie Hardwarelösungen. Hier willkürlich Produkte zu kombinieren, kann sich schnell als Fehler herausstellen. Gerade wenn die Bereitstellung schnell erfolgen muss, sollten kompatible Komponenten und vorkonfigurierte Module verwendet werden, um den Setup-Prozess zu verkürzen und die Performance des Lösung langfristig zu gewährleisten.
Welche Rolle spielen Best Practices für Unternehmen?
Prang: Gerade im Bereich Industrie 4.0 lassen sich innovative Geschäftsmodelle leichter Umsetzen, wenn Best Practices vorhanden sind, an denen sich Unternehmen orientieren können. Exemplarisch lässt sich das an unserer Kooperation mit Dell Technologies und der Software AG verdeutlichen. Wir wollten für unseren Kunden eine neue Automatisierungslösung entwickeln, die es ihnen ermöglicht, Daten direkt aus der Feldebene in die Cloud-Plattform zu transferieren. Statt von Grund auf eine Neuentwicklung vorzunehmen, haben wir uns auf dem Markt umgesehen und in der Cumulocity IoT Edge, powered by Dell Technologies, einen erprobten Technologie-Stack gefunden. Diesen konnten wir im Zuge der Projektpartnerschaft an unsere Bedürfnisse und Einsatzgebiete anpassen und so schnell eine konsistente und skalierbare Lösung entwickeln.
Gast: Best Practices sind die entscheidende Voraussetzung für Fortschritt. Neue Orientierungspunkte und Erfahrungen aus der Vergangenheit helfen nicht nur bei der Erarbeitung neuer Geschäftsmodelle, sondern zeigen auch Optimierungspotential bei bestehenden Prozessen auf. Zudem haben sich am Markt Lösungen etabliert, die einfach und schnell adaptiert und produktiv eingesetzt werden können. Wie zum Beispiel die Produkt-Bundles der Software AG und Dell Technologies. Diese bieten eine Grundlage für diverse Anwendungszwecke – und die Option der ressourcenschonenden Erweiterung.
Was ist aus Ihrer Sicht der nächste logische Schritt in Richtung Industrie 4.0?
Gast: Um wirklich vorwärts zu kommen und eine Industrie 4.0 in Deutschland zu verwirklichen, müssen Unternehmen ihre IoT-Strategien konsequent vorantreiben. Bei allem Fortschritt herrscht gerade in der deutschen Industrie noch eine gewissen Risikoaversion vor. Mangelnde Fehlerkultur und Investitionsstau bremsen die Entwicklung aus. Natürlich gilt es, diverse Aspekte in die Unternehmensentscheidungen einfließen zu lassen, doch wenn Unternehmen anfangen würden, sich auf relevante KPIs zu konzentrieren und diese auch konsequent umzusetzen, wäre schon viel passiert.
Prang: Ganz genau. Unternehmen müssen sich trauen, den ersten Schritt zu machen. Die Technologie ist den Kinderschuhen längst entwachsen und es stehen bereits großartige Lösungen zur Verfügung, die sofort einsetzbar wären. Doch es wird noch immer viel geredet, diskutiert und abgewogen. Das bremst den Prozess. Es macht oft Sinn, in kleinen Projekten anzufangen, statt riesige Konzepte mit allen erdenklichen Möglichkeiten zu erarbeiten. Mein Tipp: machen Sie lieber schnell Erfahrungen, testen Sie und lernen Sie aus möglichen Fehlern. Auch die Erkenntnis, dass der eingeschlagene Weg falsch war, kann dabei als Erfolg für die Erfahrung gewertet werden.
Wir bedanken uns recht herzlich bei Herrn Gast und Herrn Prang für das ausführliche und aufschlussreiche Interview und freuen uns auf die weitere Zusammenarbeit.
von Christoph Uhlich | Apr 7, 2020 | Neu
Mit Cumulocity IoT unkompliziert zum industriellen Use Case
Der Industriestandort Deutschland ist für seine Ingenieurleistungen im Bereich Maschinen- und Anlagenbau weltweit bekannt. Diese Maschinen digital aufzuwerten und mit Services im Bereich Maintenance, Condition Monitoring oder Prozessoptimierung anzureichern, ist das zentrale Versprechen der Digitalisierung. Dafür gilt es jedoch, in der Regel meist sehr heterogene Maschinenparks mit siloartigen Softwarelösungen zu harmonisieren. Aktuell sind proprietäre Interfaces und Protokolle einzelner Maschinen noch an der Tagesordnung. Diese verhindern eine konsistente Datenhaltung, mit der eine effiziente Datenanalyse in Echtzeit erleichtert wird. Nur mit einer effizienten Methode für das Erheben und Auswerten von Daten wiederum können heutzutage die Produktion und somit die Wirtschaftlichkeit von Industrieunternehmen verbessert werden.
Damit das gelingt und sowohl die Datenerhebung als auch das Monitoring in Echtzeit gewährleistet sind, muss die Operation Technology (OT), die bisher ausschließlich für die autarke und isolierte Steuerung der Industrieanlagen verwendet wird, nun mit der Information Technology (IT) verschmelzen. Ermöglicht wird das durch Cumulocity IoT, eine Plattform, die Maschinendaten standardisiert verarbeiten kann. Die standardisierte, vernetzte Kommunikation ermöglicht einen hohen Detaillierungsgrad in der Fehleridentifizierung und Transparenz von Produktionsabläufen. Mithilfe dieser Informationen und unter Verwendung intuitiver Widgets von Cumulocity IoT lassen sich datenbasierte Entscheidungen treffen, die die Effektivität der Gesamtanlagen steigern.
Voraussetzungen der digitalen Transformation
Industrieunternehmen haben ein hohes Potenzial, ihre Produktion digital zu transformieren. Um Use Cases jedoch schnell und einfach zu erproben, benötigen sie eine intuitive Plattform, die proprietäre Kommunikationsprotokolle vereinheitlicht und standardisierte Schnittstellen für die Vernetzung bietet. Nur so kann der Datenfluss zwischen einzelnen Systemen gewährleistet und Daten für das Monitoring und die Analyse von Prozessen langfristig und konsistent vorgehalten werden. Auch die Verwaltung der Daten sowie die Governance mit einem individuellen Rechtekonzept muss gegeben sein.
Cumulocity als Plattform für den Shopfloor
Cumulocity IoT bietet eine zuverlässige Plattform zur Abbildung industrieller Use Cases. Multiple Schnittstellen erlauben einen schnellen Start von IIoT-Projekten, und Microservices bieten eine individuelle Konfiguration und Abstimmung der Plattform auf den jeweiligen Use Case. Damit lassen sich Legacy-Systeme modernisieren und Silos abbauen. Nehmen wir als Beispiel eine simple Maschinensteuerung. Diese Steuerung sowie das Programm, das die Regelung der Anlage vornimmt (siehe Bild unten), ermöglichen eine Produktion im Hersteller-Ökosystem.
Die Optimierung der Produktion sowie die Entwicklung digitaler Services wie dem Condition Monitoring wird durch die nahtlose Integration der Maschinensteuerung über standardisierte Protokolle wie MQTT in Cumulocity IoT ermöglicht. Durch diese Integration wird die Maschinensprache in ein Protokoll übersetzt, das die Daten automatisiert und in Echtzeit in Cumulocity IoT schreibt. Eine solche Integration des bestehenden Maschinenparks sowie der Enterprise Systeme ist das Kernelement der digitalen Transformation in der Industrie.
Visualisierung der Daten in Cumulocity IoT
Für die datenbasierten Entscheidungen werden die Maschinendaten auf einem intuitiven Dashboard in Cumulocity IoT dargestellt. Diese Visualisierung, also das Abbilden des Use Cases in der Plattform, kann mit den Standardmodulen erfolgen, wenn das Projekt eine schnelle Umsetzung erfordert. Bei Bedarf kann die Visualisierung aber auch mit Hilfe individualisierter Widgets optimiert werden.
Die Transparenz der Daten sowie die individuell an das Unternehmen angepasste Visualisierung ermöglichen die Integration der Qualitätssicherung in die Produktion und somit die stetige Optimierung des Produktionsprozesses in Echtzeit. Des Weiteren ist Cumulocity IoT eine hervorragende Basis für die Generierung innovativer Geschäftsmodelle. Da die gesamte Softwarearchitektur auf Microservices basiert, können digitale Services stetig erweitert und angepasst werden. Anhand der Analytics Engine können historisch erhobene Daten im Nachhinein mit KI-Algorithmen analysiert und somit neue Erkenntnisse in einem individuellen Widget dargestellt werden.
Schnelleinstieg ins digitale Zeitalter
Industrieunternehmen profitieren auf vielfältige Art von Cumulocity IoT. Die Plattform ist über Schnittstellen mit zahlreichen Systemen kompatibel und ermöglicht eine anschauliche Visualisierung aller relevanten Maschinendaten. Auf diese Weise können Use Cases schnell und einfach erprobt werden. So fallen nicht nur die Digitalisierung und Analyse von Daten deutlich leichter, sondern auch die Reduzierung von Ausfallzeiten sowie die Optimierung wichtiger Unternehmensprozesse.
Um Industrieunternehmen einen Schnelleinstieg in die Welt des Industrial Internet of Things zu ermöglichen, haben wir als Partner der Software AG leichtgewichtige Einstiegspakete entwickelt. Erfahren Sie hier mehr über die IoT-Device Integration und die Cumulocity Widget Entwicklung und loten Sie mit uns in einem kostenlosen Anforderungsworkshop gemeinsam Ihr Potenzial aus.
von Gabriele Müller-Steinhagen | Mrz 3, 2020 | Neu
Häufig schlägt es den Firmen um die Ohren, ihre eigenen Daten seien ein Schatz, den sie nur zu heben bräuchten. Tatsächlich erlauben insbesondere in der Industrie Daten einen detaillierten Einblick in die eigene Performance und Wirtschaftlichkeit. Ein integraler Aspekt, der maßgeblich zum Erfolg eines Industrial Internet of Things- – oder kurz IIoT- – Projekts beiträgt, bleibt allerdings häufig unzureichend behandelt: die vollständige Integration der IoT-Plattform in die übrige IT-Architektur des Unternehmens als Schlüsselelement gelingender digitaler Transformation.
Heutzutage beschränken sich die Daten, die ein Produktionsunternehmen verarbeitet längst nicht mehr nur auf diese, die von den Sensoren der eigenen Maschinen erhoben werden. Die Daten in der zunehmend verbreiteten „hybriden Infrastruktur“ kommen mittlerweile auch aus externen Netzwerken, beispielsweise von Unternehmenspartnern, Zulieferern und Kunden. Hinzu kommen Daten über die Wetter- und Verkehrssituation, aus Social-Media-Tools und weiteren Quellen. All diese Daten sollten im Kontext dieser Integration einbezogen werden.
Die Zusammenführung, also die digitale Integration, sämtlicher erwähnter Daten ist das Herzstück einer erfolgreichen digitalen Transformation. Unternehmen sind also darauf angewiesen, sich auf einen starken Cloud- beziehungsweise SaaS-Dienstleister verlassen zu können. Gebraucht wird also eine leistungsfähige Integration-Platform-as-a-Service (iPaaS). Der entscheidende Vorteil einer solchen cloud-basierten Lösung: sie ist von Anfang an für oben beschriebene hybride Infrastrukturen ausgelegt. Zeitgemäße Integrations-Plattformen reduzieren hier die Komplexität bei der übersichtlichen Darstellung der Daten aus verschiedensten Quellen durch einfach zu bedienende Benutzeroberflächen nach dem Drag-&-Drop-Prinzip.
Doch das IIoT wächst stetig und mit diesem Wachstum steigen auch die Anforderungen an die Integrationsleistung. Hier ist der State of the Art wirklich starker Integrationstechnologien in der IT gegenüber der OT weit fortgeschritten. Während iPaaS bereits die dritte Generation der IT-Integrationslösungen ist, handelt sich Integration in der OT noch um eine recht neue Herausforderung. Setzt ein Unternehmen bereits eine iPaaS ein, ist die Integration einer IoT-Plattform nur ein weiteres System, das an diese zentrale Plattform angeschlossen wird, um die hybride Infrastruktur zu erweitern. Wichtig bei der Einführung einer Integrationsplattform in der OT sind die Bereitstellung eines durchgängigen Datenflusses sowie einer performanten, sicheren Anbindung der IoT-Plattform an die iPaaS.
Das rasante Wachstum des IoT und die damit verbundene stetig steigende Anzahl an vernetzten Geräten wird in Zukunft immer größere Anforderungen an die Integration stellen. Unternehmen sollten also bei der ganzheitlichen Integration aller geschäftsrelevanten Komponenten neben der IoT-Plattform auch auf die Funktionalität einer leistungsfähigen Integration Platform as a Service setzen, um vorausschauend zukunftsfit zu bleiben.
