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2021 | OriginalPaper | Buchkapitel

10. End-to-End-Architekturen zur Datenmonetarisierung im Industrial Internet of Things (IIoT)

Konzepte und Implementierungen

verfasst von : Christoph F. Strnadl

Erschienen in: Monetarisierung von technischen Daten

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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Zusammenfassung

Das Wertschöpfungspotenzial des Internets der Dinge (Internet of Things, IoT), also des Verbindens arbiträrer Objekte mit dem Internet, liegt im Aufschließen und in der nutzenstiftenden Verarbeitung der circa 80 Zettabyte (1 ZB = 1021 Bytes) an Daten, die von den voraussichtlich 40 Mrd. IoT-Endpunkten produziert werden (Prognose für 2025). Dieser Beitrag behandelt die informationstechnischen Voraussetzungen, die es herzustellen gilt, um dieses Potenzial realisieren zu können. Die Quantität und Heterogenität der besonders im Industrial IoT (IIoT) anzutreffenden Geräte und Maschinen der Industrie bedingen dabei den Einsatz einer typischerweise Cloud-basierten IoT-Plattform zur logischen Bündelung und zum effizienteren Management dieser im Industriekontext unvermeidbaren Komplexität. Stringente nicht-funktionale Anforderungen besonders im Hinblick auf (niedrige) Latenz, (hohe) Bandbreite, Zugang zu großen Rechenkapazitäten sowie Sicherheits- und Vertraulichkeitsaspekte bedingen in der Folge den Einsatz von intermediären IoT-Gateways verschiedenster funktionaler Ausprägungen im Edge-Kontinuum zwischen IoT-Endpunkten und IoT-Plattform in der Cloud. Dies wird an Hand zweier Praxisfälle aus der Perspektive einer Komponentenarchitektur illustriert. Schließlich argumentieren wir, dass dieses klassische Konzept von IoT-Projekten strategisch in Richtung Applikationsintegration (Stichwort: IT/OT-Integration) und API-Management erweitert und über eine Integrations- bzw. API-Management Plattform an die IoT-Plattform angekoppelt werden muss, um im Rahmen eines End-to-End-Verständnisses von IoT/IIoT dem innovationsstiftenden Transformationscharakter von Industrie 4.0 gerecht zu werden.

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Fußnoten
1
einschließlich von tags, wie bspw. radio frequency identification (RFID) tags, oft passive Elemente, die erst durch (in der Regel elektromagnetische) Kopplung mit einem weiteren (oft nur Lese-)System in einem begrenzten Ausmaß eine unidirektionale (Tag ⇒ System) bzw. mitunter auch bidirektionale (Tag ⇔ System) Datenkommunikation erlauben.
 
2
man denke etwa Stellmotoren, Ventile, Pumpen, aber auch pneumatische Kolben u.v. a.m.
 
3
Darüber hinaus war der Begriff M2M um 2010 auch der begriffliche Vorläufer von IoT, ohne dass man damals allerdings der peer-to-peer (P2P)-Kommunikation einen so hohen Stellenwert eingeräumt hat [6].
 
4
Eine derartige extensive Umsetzung von IIoT ist in der industriellen Praxis derzeit nach Kenntnisstand des Autors deutlich nicht erkennbar.
 
5
Man spricht hier auch von einem cyber-physical system (CPS).
 
6
Diese Unterscheidung zwischen dem allgemeineren Begriff IIoT gegenüber dem eher eng geführten Industrie 4.0 hat sich in der wissenschaftlichen Praxis allerdings noch nicht durchgesetzt. Siehe etwa [8], wo zahlreiche Quellen bspw. IIoT und Industrie 4.0 einfach gleich setzen.
 
7
Hier sind tatsächlich europäische „Billionen“ gemeint: 1 Billion = 1.000 Mrd.
 
8
Projekterfahrungen des Autors.
 
9
Hypertext transfer protocol/representational state transfer, das Standardprotokoll in der API-Ökonomie.
 
10
constrained application protocol.
 
11
message queuing telemetry transport.
 
12
Für diesen Fachbegriff hat sich kein passender deutscher Ausdruck etabliert. Die in [2] ventilierte Bezeichnung als “Infrastruktursoftware» ist deutlich zu weit gefasst und entspricht nicht dem Einsatz in der Praxis, die sich – nach Ansicht des Autors völlig zu Recht – nach wie vor an [21, 24] orientiert.
 
13
Das gelingt nur auf Seite der sogenannten north-bound interfaces. Die Komplexität auf der south-bound Seite der IoT-Middleware kann nicht eliminiert, sondern nur besser sichtbar und damit effizienter steuerbar gemacht werden.
 
14
application programming interface.
 
15
entsprechend dem englischen Begriff für Automatisierungstechnik (AT), operational technology (OT).
 
16
ohne den (oft zu beobachtenden) Kategoriefehler zu begehen, Begriffe über ihre Funktionen und Leistungen zu definieren, wie das bspw. bei [40] der Fall ist. Die Frage „Was ist ein Auto“ wird eben nicht durch den Satz „Ein Auto hat vier Räder, vier Sitze, einen Motor und ein Lenkrad“ beantwortet.
 
17
Eine deutschsprachige Übersetzung für die Verwendung von “Edge” im Kontext von IoT hat sich (noch) nicht herausgebildet.
 
18
In diesem Sinne wird Fog Computing zutreffenderweise als “cloud computing closer to the ground” bezeichnet [55].
 
19
bspw. mit Einsatz von Ölfiltern oder ohne.
 
20
controller area network.
 
21
message queuing telemetry transport, ein nachrichten-orientiertes Client/Server Protokoll.
 
22
Da es sich hier um kanonisches Protokoll für typische industrielle Feldbusse, wie bspw. Modbus, Profibus, Controller Area Network (CAN), handelt, das für die Kommunikation zwischen Edge-Device (hier einem IoT-Gateway) und der IoT-Plattform in der Cloud optimiert ist.
 
23
Vorteile ergeben sich in funktionaler (vor allem durch das Ausdehnen plattformspezifischer Abstraktionen auf die Edge-Devices) und nicht-funktionalere Hinsicht, wie bspw. Bandbreiten- und Latenzreduktion, Sicherheit, Zentralisierung der Verantwortlichkeiten und Erhöhung der Agilität.
 
24
im Englischen tenant.
 
25
business-to-business.
 
26
communication services provider.
 
27
z. B.: IoT-Plattform sendet Befehle an das Gerät bis hin zu einem Update der Software auf dem Gerät.
 
28
Open Platform Communications – universal architecture. Ein service-orientiertes Protokoll zur Anbindung und Steuerung von Maschinen.
 
29
light-weight M2M (protocol). Ein Client/Server Protokoll zum Device Management.
 
30
Im Gegensatz zu Personenzügen, bei denen jeder einzelne Personenwaggon über einen Anschluss an ein Stromnetz verfügt, ist dies bei Güterzügen nur für das Zugfahrzeug („Lokomotive“) der Fall. Die Güterwaggons selbst haben keinen Zugang zu elektrischer Energie.
 
31
narrow-band IoT, ein 4G/5G Standard.
 
32
Projekterfahrungen des Autors.
 
33
wo also das Ergebnis der Analyse sehr rasch, sozusagen on the fly (in der Größenordnung von Sekunden), verfügbar sein muss.
 
34
der sogenannte lambda fork (eigene Bezeichnung). In der obigen Architektur befindet sich diese Aufspaltung (fork) nach der IoT-Plattform; für extrem hohe Datenströme wird dieser Verzweigungspunkt mitunter auch vor die IoT-Plattform bzw. an einen geeigneten Punkt im Edge-Kontinuum gelegt.
 
35
Dies führt eigentlich dazu, dass die Systeme auf der rechten Seite der Abbildung teilweise mit den Ursprungssystemen auf der linken Seite überlappen und das Architekturdiagramm derart mit einer Torus-Topologie versehen.
 
36
Richtlinie (EU) 2015/2366 vom 25. Nov. 2015 (Payments Service Directive 2, PSD2).
 
37
hierbei handelt es sich um die Anwendung der klassischen Architekturregel “separation of concerns”.
 
38
integration PaaS.
 
Literatur
1.
Al-Fuqaha A et al (2015) Internet of Things: a survey on enabling technologies, protocols, and applications. IEEE Commun Surveys Tuts 17(4):2347–2376CrossRef
2.
Hansen HR, Mendling J, Neumann G (2019) Wirtschaftsinformatik. 12. Aufl, de Gruyter. Berlin
3.
Heimann B et al (2016) Mechatronik. Komponenten – Methoden – Beispiele. Carl Hanser, München, S 29ff
4.
Sendler U (2013) Industrie 4.0–Beherrschung der industriellen Komplexität mit SysLM (Systems lifecycle management). In Sendler U. (Hrsg.) Industrie 4.0. Springer, Berlin, S 1–19
5.
Kim J et al (2014) M2M service platforms: survey, issues, and enabling technologies. IEEE Commun Surv Tut 16(1):61–76CrossRef
6.
Vaillant S (2020) Private Mitteilung (01. November 2020)
7.
8.
Liao Y et al (2018) Industrial internet of things: a systematic literature review and insights. IEEE Internet Things J 5(6):4515–4525CrossRef
9.
Fraile F et al (2018) Trustworthy industrial IoT gateways for interoperability platforms and ecosystems. IEEE Internet Things J 5(6):4506–4514CrossRef
10.
Hänisch W (2017) Grundlagen Industrie 4.0. In Andelfinger VP, Hänisch T (Hrsg) Industrie 4.0. Wie cyber-physische Systeme die Arbeitswelt verändern. Springer, Wiesbaden , S 9–32
11.
Oztemel E, Gursev S (2020) A taxonomy of industry 4.0 and related technologies. In Industry 4.0-current status and future trends. IntechOpen
12.
Plattform Industrie 4.0 (2015) Umsetzungsstrategie Industrie 4.0. Ergebnisbericht der Plattform Industrie 4.0. April 2015, S 8
13.
Qi Q, Tao F (2018) Digital twin and big data towards smart manufacturing and industry 4.0: 360 degree comparison. IEEE Access 6:3585–3593CrossRef
14.
Middleton P, Sharpington K, Eschinger C (2019) Forecast: internet of things, endpoints and communications, worldwide, 2019–2029. G00719959, Gartner Inc.
15.
MacGillivray C, Reinsel D (2019) Worldwide global datasphere IoT device and data forecast, 2019–2023. IDC Market Forecast
16.
Schmitz C et al (2019) Industry 4.0. Capturing value at scale in discrete manufacturing. McKinsey. S 6.
17.
Voß S, Gutenschwager K (2001) Informationsmanagement. Springer, BerlinCrossRef
18.
Olsen TL, Tomlin B (2020) Industry 4.0: opportunities and challenges for operations management. Manuf Serv Oper Manag 22(1):113–122
19.
Slack N, Chambers S, Johnston R (2001) Operations management. Pearson Education, Essex
20.
Strnadl CF (2006) Aligning business and IT: the process-driven architecture model. IS Manag 23(4):67–77
21.
Manouvrier B, Ménard L (2010) Application integration: EAI B2B BPM and SOA, Bd. 130. Wiley, Hoboken
22.
Ferstl OK, Sinz EJ (2008) Grundlagen der Wirtschaftsinformatik. Oldenbourg, München
23.
Hansen HR, Neumann G (2005) Wirtschaftsinformatik 2. Informationstechnik. 9. Aufl. Lucius & Lucius: UTB, S 774
24.
Völter M, Kircher M, Zdun U (2005) Remoting patterns: foundations of enterprise, internet and realtime distributed object middleware. Wiley, Chichester. Zugegriffen: 25. Juni. 2021
25.
Ngu AH, Gutierrez M, Metsis V, Nepal S, Sheng QZ (2017) IoT middleware: a survey on issues and enabling technologies. IEEE Internet Things J 4(1):1–20CrossRef
26.
Razzaque MA, Milojevic-Jevric M, Palade A, Clarke S (2016) Middleware for internet of things: a survey. IEEE Internet Things J 3(1):70–95CrossRef
27.
Eclipse (2016) The three software stacks required for IoT architectures. IoT software requirements and how to implement them using open source technology. Eclipse Foundation/iot.​eclipse.​org
28.
Da Cruz MAA et al (2018) A reference model for internet of things middleware. IEEE Internet Things J 5(2):871–883CrossRef
29.
30.
Jagdev HS, Browne J (1998) The extended enterprise – a context for manufacturing. Prod Plann Control 9(3):216–229CrossRef
31.
Mineraud J, Mazhelis O, Su X, Tarkoma S (2016) A gap analysis of internet-of-things platforms. Comput Commun 89:5–16CrossRef
32.
Vogel B et al (2020) What is an open IoT platform? Insights from a systematic mapping study. Future Internet 12(73):1–19
33.
Song X, Hwong B, Ros J (2011) Lessons from developing nonfunctional requirements for a software platform. IEEE Softw 29(2):74–80CrossRef
34.
Hilkert D, Benlian A, Sarstedt M, Hess T (2011) Perceived software platform openness: the scale and its impact on developer satisfaction. In: International conference on information systems 2011 (ICIS 2011), Shanghai, S 3188–3207
35.
36.
37.
Falck O, Koenen J (2020) Industrielle Datenwirtschaft – B2B Plattformen. ifo Studie im Auftrag des BDI
38.
BDI (2020) Deutsche digitale B2B-Plattformen. BDI Publikationsnr. 0102.
39.
Asemani M, Abdollahei F, Jabbari F (2019) Understanding IoT platforms: towards a comprehensive definition and main characteristic description. In 5th International conference on web research (ICWR 2019), Iran, Theran, S 172–177
40.
Hoffmann JP, Heimes P, Senel S (2019) IoT platforms for the internet of production. IEEE Internet Things J 6(3):4098–4105CrossRef
41.
Ullah M et al (2020) Twenty-one key factors to choose an IoT platform: theoretical framework and its applications. IEEE Internet Things J 7(10):10111–10118CrossRef
42.
Weyrich M, Ebert C (2016) Reference architecture for the IoT. IEEE Softw 33(1):112–116CrossRef
43.
Shi W, Dustdar S (2020) The promise of edge computing. IEEE Comput 49(5):78–81CrossRef
44.
Pan J, McElhannon J (2018) Future edge cloud and edge computing for internet of things applications. IEEE Internet Things J 5(1):439–449CrossRef
45.
Taleb T et al (2017) On multi-access edge computing: a survey of the emerging 5G network edge cloud architecture and orchestration. IEEE Commun Surv Tutor 19(3):1657–1681MathSciNetCrossRef
46.
Premsankar G, Di Francesco M, Taleb T (2018) Edge computing for the internet of things: a case study. IEEE Internet Things J 5(2):1275–1284CrossRef
47.
Pham QV et al (2020) A survey of multi-access edge computing in 5G and beyond: fundamentals, technology integration, and state-of-the-art. IEEE Access 8:116974–117017CrossRef
48.
Hu P et al (2020) Software-Defined Edge Computing (SDEC): principle, open IoT system architecture, applications, and challenges. IEEE Internet Things J 7(7):5934–5945CrossRef
49.
Cui L et al (2020) A decentralized and trusted edge computing platform for internet of things. IEEE Internet Things J 7(5):3910–3922CrossRef
50.
51.
ETSI (2019) Multi-access edge computing: terminology. ETSI GS MEC 001 V2.1.1 (2019-01).
52.
Chiang M, Zhang T (2016) Fog and IoT: an overview of research opportunities. IEEE Internet Things J 3(6):854–864CrossRef
53.
Naha RK et al (2018) Fog computing: survey of trends, architectures, requirements, and research directions. IEEE Access 6:47980–48009CrossRef
54.
Omoniwa B et al (2019) Fog/Edge computing-based IoT (FECIoT): architecture, applications, and research issues. IEEE Internet Things J 6(3):4118–4149CrossRef
55.
Mouradian C et al (2017) A comprehensive survey on fog computing: state-of-the-art and research challenges. IEEE Commun Surv Tutor 20(1):416–464CrossRef
56.
Iorga M et al (2018) Fog computing conceptual model. Recommendations of the National Institute of Standards and Technology. NIST Special Publication S 500–325
57.
Bittmann T (2020) Why and how I&O should lead edge computing. Gartner Report G00467223
58.
Varghese B, Reano C, Silla F (2018) Accelerator virtualization in fog computing: moving from the cloud to the edge. IEEE Cloud Comput 5(6):28–37CrossRef
59.
Silva D, Sofia RC (2020) A discussion on context-awareness to better support the IoT cloud/edge continuum. arXiv preprint arXiv:​2010.​04563
60.
Spanopoulos-Karalexidis M et al (2020) Simulating across the cloud-to-edge continuum. In Managing distributed cloud applications and infrastructure. Palgrave Macmillan, Cham, S 93–115
61.
Domaschka J et al (2020) Towards an architecture for reliable capacity provisioning for distributed clouds. In Managing distributed cloud applications and infrastructure. Palgrave Macmillan, Cham, S 1–25
62.
Abts D, Mülder W (Hrsg) (2010) Masterstudium Wirtschaftsinformatik. Vieweg+Teubner, Wiesbaden
63.
64.
65.
66.
Kroß J, Brunnert A, Prehofer C, Runkler TA, Krcmar H (2015) Stream processing on demand for lambda architectures. In European workshop on performance Eegineering. Springer, Cham S 243–257
67.
68.
Kiran M, Murphy P, Monga I, Dugan J, Baveja SS (2015) Lambda architecture for cost-effective batch and speed big data processing. In: 2015 IEEE international conference on big data (big data), S 2785–2792
69.
Lin J (2017) The lambda and the kappa. IEEE Internet Comput 21(5):60–66CrossRef
70.
Fremantle P, Kopecký J, Aziz B (2015) Web API management meets the internet of things. In European semantic web conference. Springer, Cham, S 367–375
71.
72.
Vukovic M et al (2016) Riding and thriving on the API hype cycle. Guidelines for the enterprise. Commun ACM 59(3):35–37
73.
Tan W, Fan Y, Ghoneim A, Hossain MA, Dustdar S (2016) From the service-oriented architecture to the web API economy. IEEE Internet Comput 20(4):64–68CrossRef
74.
Lindman J et al (2020) Emerging perspectives of application programming interface strategy: a framework to respond to business concerns. IEEE Softw 37(2):52–59CrossRef
75.
Evans PC, Basole RC (2016) Revealing the API ecosystem and enterprise strategy via visual analytics. Commun ACM 59(2):26–28CrossRef
76.
Mathijssen M, Overeem M, Jansen S (2020) Identification of practices and capabilities in API management: a systematic literature review. arXiv preprint arXiv:​2006.​10481.
77.
Weir L (2019) Enterprise API Management: Design and deliver valuable business APIs. Packt Publishing, Birmingham. Zugegriffen: 25. Juni. 2021
78.
Andreo S, Bosch J (2019) API management challenges in ecosystems. In International conference on software business. Springer, Cham, S 86–93
Metadaten
Titel
End-to-End-Architekturen zur Datenmonetarisierung im Industrial Internet of Things (IIoT)
verfasst von
Christoph F. Strnadl
Copyright-Jahr
2021
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Buch
Monetarisierung von technischen Daten

Print ISBN: 978-3-662-62914-7

Electronic ISBN: 978-3-662-62915-4

Copyright-Jahr: 2021

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-662-62915-4_10

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