In den letzten Jahren ist die Verf\u00fcgbarkeit und Nachfrage nach vernetzten Ger\u00e4ten und Sensoren mit begrenztem Einsatzzweck stark gestiegen, um Prozessautomatisierung, Datenerfassung und Monitoring in industriellen Anwendungen zu erm\u00f6glichen. Die F\u00e4higkeit, eine gro\u00dfe Vielfalt operativer Daten in Echtzeit zu erfassen und daraus umsetzbare Erkenntnisse abzuleiten, bietet ein enormes Potenzial zur Prozessoptimierung. W\u00e4hrend die Vorteile dieser kosteng\u00fcnstigen, leicht einzurichtenden Ger\u00e4te f\u00fcr die Entscheidungsfindung eine fr\u00fche Einf\u00fchrung von IoT f\u00fcr F\u00fchrungskr\u00e4fte attraktiv machen, stellen sie Enterprise-Service-Management-Prozesse und die IT-Abteilung, die in ihren Organisationen f\u00fcr das Problemmanagement zust\u00e4ndig ist, vor Herausforderungen. <\/p>\n
Die erste Herausforderung von IoT-Ger\u00e4ten liegt in der Einfachheit der Technologie. Um die Ger\u00e4te g\u00fcnstig und einfach nutzbar zu machen, fehlen den meisten sowohl Management- als auch Diagnosefunktionen, die IT-Support-Fachkr\u00e4ften erforderlich sind, um St\u00f6rungen und Ausf\u00e4lle zu \u00fcberwachen und bei Auftreten zu beheben. Dar\u00fcber hinaus unterst\u00fctzen die meisten IoT-Ger\u00e4te nicht die Erg\u00e4nzung durch Management-Software von Drittanbietern<\/sup> (ein g\u00e4ngiger Ansatz bei Smartphones und PCs). Die Folge dieser Einschr\u00e4nkung ist, dass IT-Mitarbeitende entweder auf Umgebungsmonitoring (Netzwerk, Cloud-Plattform usw.) oder auf die begrenzten administrativen Funktionen des Ger\u00e4teherstellers angewiesen sind, um zu erkennen, wann ein Problem aufgetreten ist, und es zu beheben. <\/p>\n Die zweite Herausforderung besteht darin, wie die gro\u00dfe Datenmenge, die IoT-Ger\u00e4te erzeugen, von Business-Anwendern genutzt wird. Gesch\u00e4ftlicher Nutzen entsteht nicht durch das Erfassen von Daten auf dem IoT-Ger\u00e4t, sondern durch die umsetzbaren Erkenntnisse, die aus den Daten abgeleitet werden und die Entscheidungsfindung unterst\u00fctzen. Um diesen Wert zu generieren, werden die Daten aus IoT-Ger\u00e4ten zusammengef\u00fchrt und im Kontext anderer Technologiekomponenten (Hardware, Software, Konnektivit\u00e4t und Cloud-Services) sowie der industriellen Prozesse, die sie unterst\u00fctzen, betrachtet. <\/p>\n Wenn ein Incident auftritt, der untersucht werden muss, wird in der Regel die User Experience (oder ein integriertes Informationsset, das IoT-Daten umfasst) als problematisch gemeldet \u2013 nicht die IoT-Komponente selbst. Aufgrund der gro\u00dfen Anzahl an Komponenten, die zu den Daten beitragen, die Anwender konsumieren, kann die Diagnose von Problemen und das Zur\u00fcckverfolgen bis zur Ursache schwierig und zeitaufwendig sein, da die Konfiguration h\u00e4ufig nicht bekannt ist und Komponenten verschiedener Anbieter umfassen kann. Da den meisten IoT-Ger\u00e4ten Management-Funktionen auf Enterprise-Niveau fehlen, besteht die einzige Abhilfe oft darin, das IoT-Ger\u00e4t aus der Umgebung zu entfernen und darauf zu warten, dass der Anbieter eine L\u00f6sung entwickelt. <\/p>\n W\u00e4hrend sich die Technologie weiterentwickelt und reift und Problemmanagement-Fachkr\u00e4fte lernen, sich an die durch IoT geschaffene \u201eneue Normalit\u00e4t\u201c anzupassen, werden sich die Herausforderungen der Manageability mit der Zeit von selbst l\u00f6sen. Es gibt laufende Initiativen zur Entwicklung von Industriestandards f\u00fcr Sicherheit, Manageability und Interoperabilit\u00e4t von IoT-Ger\u00e4ten, die diesen Prozess unterst\u00fctzen k\u00f6nnen. In der Zwischenzeit m\u00fcssen Unternehmen die Vorteile und Herausforderungen der Einf\u00fchrung von IoT-Technologie in kritischen Rollen innerhalb ihrer industriellen Prozesse abw\u00e4gen \u2013 und dabei ein angemessenes Risikoprofil f\u00fcr ihre Organisation sicherstellen. <\/p>\n Der Kepner-Tregoe-Ansatz zur Probleml\u00f6sung wird weltweit f\u00fcr Root-Cause-Analysen und zur Verbesserung der IT-Stabilit\u00e4t eingesetzt.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" In den letzten Jahren ist die Verf\u00fcgbarkeit und Nachfrage nach vernetzten Ger\u00e4ten und Sensoren mit begrenztem Einsatzzweck stark gestiegen, um Prozessautomatisierung, Datenerfassung und Monitoring in industriellen Anwendungen zu erm\u00f6glichen. Die F\u00e4higkeit, eine gro\u00dfe Vielfalt operativer Daten in Echtzeit zu erfassen und daraus umsetzbare Erkenntnisse abzuleiten, bietet ein enormes Potenzial zur Prozessoptimierung. W\u00e4hrend die Vorteile dieser […]<\/p>\n","protected":false},"author":5,"featured_media":2998,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[35],"tags":[],"ppma_author":[163],"class_list":["post-65510","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-sonstige"],"acf":[],"yoast_head":"\n