IoT-Monitoring-Systeme: Echtzeitüberwachung und Analyse vernetzter Geräte

• Gerätezustand: z.B. Konnektivität, Energie, Verfügbarkeit
• Datenverbindungen: z.B. aufgebaute Netzwerkverbindungen, gesendetes und empfangenes Datenvolumen, Latenzzeiten
• Sensorwerte: z.B. Temperatur, Luftfeuchtigkeit und Luftdruck, Sonneneinstrahlung
• Fehlermeldungen: z.B. ungewöhnliche Aktivitäten und Störungen wie fehlgeschlagene Log-ins, verdächtige Zugriffe, Gateway-Fehler
• Leistungsdaten: z.B. Auslastung von Prozessoren und Speichern, Laufzeit von Komponenten

• Erkennen von Problemen: Kritische Werte lösen einen Alarm aus, sodass Sie einzelne IoT-Geräte oder ganze Prozesse sofort analysieren und Probleme beheben können, etwa bei fehlerhaften Konfigurationen oder defekter IoT-Hardware.
• Erhöhen der Sicherheit: Durch das Tracking sämtlicher Aktivitäten von Benutzer:innen und vernetzter Prozesse erkennen Sie frühzeitig mögliche Anomalien, die auf Cyberattacken durch Hacker:innen oder Malware hindeuten.
• Optimieren von Geschäftsprozessen: Das permanente Monitoring sämtlicher Geräte ermöglicht u.a. effizientere Prozessabläufe und eine vorausschauende Wartung (Predictive Maintenance).
• Entscheidungen auf Datenbasis: Auf der soliden Grundlage von vergleichbaren historischen und Echtzeitdaten können Sie bessere taktische und strategische Entscheidungen treffen (Predictive Analytics).
• Skalierbarkeit: Durch die Verwaltung aller IoT-Geräte über eine zentrale Plattform, etwa eine IoT-Cloud, können Sie Leistungsdaten und Parameter jederzeit an wechselnde Anforderungen anpassen.

• IoT-Plattform: Das Backend-System dient als Zentrale des IoT-Monitorings für die IT-Administration. Es empfängt und sendet Daten, bietet Tools zur Verwaltung der Geräte, erlaubt die Zuweisung von Rechten und regelt die Sicherheitsfunktionen. Hier gibt es auch Programmierschnittstellen zu weiteren Anwendungen (APIs).
• Big-Data-Analyse: Die gesammelten Daten wandern über die APIs der Monitoring-Plattform in Data Lakes und/oder Data Warehouses. Dort lassen sie sich umfangreich analysieren und in Beziehung zu Daten aus anderen Quellen setzen.
• Dashboards und Visualisierungs-Tools: Diese Frontend-Anwendungen dienen der Darstellung und Übersicht der gesammelten und analysierten Daten. Sie bieten grafische Darstellungen zur Mustererkennung oder zum Echtzeit-Monitoring, historische Datenanalysen sowie Benachrichtigungen bei Anomalien und Fehlermeldungen.
• Security-Tools: Zum Schutz von Daten, IoT-Geräten und kompletten Netzwerkstrukturen gibt es verschiedene Tools: beispielsweise für die Verschlüsselung, die effektive Authentifizierung, die globale Durchsetzung von Updates, das Device-Management sowie für die Gefahrenabwehr (Intrusion Detection).
• Alarmsystem: Bei unerwarteten und/oder fest definierten Ereignissen spielt ein IoT-Monitoring-System Benachrichtigungen aus – etwa bei Fehlermeldungen, Geräteausfall oder Datenverlust. Diese Benachrichtigungen können über unterschiedliche Kanäle eingehen. Am gebräuchlichsten sind E-Mails, Push-Nachrichten, SMS und Webhooks (unabhängig von Nachrichten innerhalb des eigentlichen Systems).

IoT-Plattformen

• Microsoft Azure IoT Hub: Ermöglicht die Verwaltung von theoretisch Milliarden IoT-Geräten in der Cloud inklusive der Durchsetzung von Updates und der Einbeziehung von Edge Computing.
• AWS IoT: Verbindet IoT-Geräte mit weiteren AWS-Services wie IoT-Geräte-SDKs (zum Erstellen von Anwendungen auf den Geräten) und Command Line Interface (zum Erstellen und Verwalten von Zertifikaten, Regeln und Richtlinien sowie weiteren Schnittstellen).
• IBM Maximo: Die Maximo Application Suite bietet Echtzeitüberwachung, KI-Analytik und prädiktive Instandhaltung und eignet sich vor allem für das Industrial Internet of Things (IIoT).

Dashboards & Analytics

• Power BI: Business-Intelligence-Tool von Microsoft zur interaktiven Visualisierung und Analyse von Daten aus verschiedenen Quellen über Dashboards und Berichte; nicht in Microsoft 365 Business enthalten, jedoch in der großen Enterprise-Lösung Microsoft 365 E5
• Grafana: Open-Source-Plattform zur Visualisierung, Analyse und Überwachung von Zeitreihendaten aus verschiedenen Datenquellen über interaktive Dashboards
• Kibana: Open-Source-Tool zur Visualisierung und Analyse von Daten mittels interaktiver Dashboards, Diagramme und Suchfunktionen für große Datenmengen

• Industrial Internet of Things (IIoT): Vor allem in digitalisierten Produktionsumgebungen ist IoT-Monitoring wichtig. Das Monitoring umfasst dabei vor allem die Überwachung von Maschinen und Produkten, aber auch die Prozessautomatisierung. Menschliche Eingriffe sind nur nötig, wenn es zu Fehlern kommt oder Neuskalierungen notwendig sind. Aber selbst dann kann das IIoT durch KI-Funktionen und Machine Learning selbständig Anpassungen vornehmen.
• Smart Buildings: Eng in Zusammenhang mit dem IIoT stehen die Gebäude, in denen diese Produktionsprozesse ablaufen. Beispielsweise können Türen und Schließanlagen, Aufzüge, Beleuchtung und sogar Regale im Lager IoT-fähig sein. Sie lassen sich entsprechend programmieren und senden selbständig Daten über ihren Zustand oder ihre Umgebung. Auch in Bürogebäuden und modernen Gebäudekomplexen sind viele Komponenten miteinander vernetzt und sollten entsprechend überwacht werden, etwa Fahrstühle, Heizungssysteme, Solar-, Elektro- und Sanitäranlagen.
• Logistik: Die Überwachung von IoT-fähigen Produkten umfasst auch die Logistik. Hier lassen sich Waren permanent überwachen, um etwa ihren Standort zu verfolgen oder Kühlketten einzuhalten. Das gilt auch für Fahrzeuge – egal ob autonom fahrend auf dem Werksgelände oder durch einen Menschen gesteuert, etwa Lkw bei der Auslieferung.
• Gesundheitswesen: In der sogenannten E-Health können medizinische Geräte Bestandteil des IoT sein, etwa zur Patientenüberwachung. Es kann aber auch darum gehen, die Geräte aus der Ferne zu bedienen, etwa in der Robotik bei Operationen. Außerdem sind Patientendaten über die elektronische Patientenakte (ePA) abrufbar. Diese Daten können die Konfiguration von IoT-Geräten beeinflussen.
• Landwirtschaft: In der Landwirtschaft 4.0 ist ein gutes IoT-Monitoring gerade vor dem Hintergrund erschwerter Umweltbedingungen hilfreich. Das sogenannte Precision Farming erfasst Wetterdaten, die Bodenfeuchte oder trackt Viehbestände. Das erleichtert Landwirt:innen die Arbeitsplanung und ermöglicht es ihnen, schnell auf sich ändernde Bedingungen zu reagieren.

• Verschlüsselung aller empfangenen und gesendeten Daten
• Lückenloses Monitoring mit Echtzeitanalyse
• Stets aktuelle Soft- bzw. Firmware auf den Geräten
• Netzwerksegmentierung und Zero-Trust-Prinzip
• Regelmäßig aktualisierte Authentifizierungen

• Sicherheit und Datenschutz: Angriffssicheres Device-Management, Verschlüsselungstechnologien und Compliance-Richtlinien nach Vorgaben der DSGVO
• Komplexität der Systeme: Integration und einheitliches Monitoring unterschiedlicher Hardware, Protokolle und Systemstandards
• Netzwerkstabilität: Ausfallsicheres Monitoring durch Edge Computing auch bei IoT-Geräten in schlecht vernetzten Bereichen/Regionen
• Big Data: Erfassung und Analyse wachsender Datenmengen, ohne Überlastung des Netzwerks
• Skalierbarkeit: Bewältigung von sich verändernden Masseninstallationen hinsichtlich Infrastruktur und Performance

• Edge Computing: Verlagerung der Datenverarbeitung an den Rand des Netzwerks bzw. nah an die IoT-Geräte heran
• KI und Machine Learning: Mustererkennung, Fehlererkennung und automatisierte Entscheidungen (u.a. Predictive Maintenance)
• Zero Trust: Strenge Sicherheitsvorgaben in segmentierten IoT-Netzwerken
• Standardisierung: Verwendung offener Protokolle wie MQTT, OPC UA und LwM2M
• Hybride Plattformen: Einsatz von Cloud-Mikroservices, serverlosen Architekturen und Kubernetes