Es ist heute so einfach wie nie zuvor, einen IoT-Prototypen zu entwickeln und zu bauen. Das Problem: Viel zu häufig konzipieren Firmen dabei am Bedarf vorbei. Sie schaffen keinen Mehrwert für die Kunden und verschwenden so wertvolle Zeit, Entwicklungsaufwand und jede Menge Geld. Entscheidend für den Erfolg eines IoT-Projekts ist weniger die technische Umsetzung als vielmehr der richtige Kontext des Produkts. The_thing Consulting weist hier die Richtung, wie sich mit der passenden Strategie Geschäftsmodelle erweitern und neue Märkte erschließen lassen. Dabei lässt sich sogar ohne vorab vorhandene Daten ein passendes IoT-Produkt entwickeln.
IoT – Hauptsache loslegen?
Zahlreiche Unternehmen fühlen derzeit einen enormen Druck, endlich ihr erstes IoT-Projekt zu starten. Die Gründe sind nachvollziehbar: Hier schlummern ungenutzte Marktpotenziale. Es besteht gar die Chance, neue Geschäftsbereiche zu eröffnen. Zudem erfüllt der deutsche Mittelstand bereits sämtliche Grundvoraussetzungen für einen erfolgreichen Launch: Er verfügt über einen ausgezeichneten Ruf, qualitativ hochwertige Produkte sowie gute Ideen. Darüber hinaus sind IoT-Technologien, Cloud- und Connectivity-Lösungen inzwischen auf einem hohen Leistungsniveau – und zu einem vertretbaren Preis – erhältlich.
Locken zusätzlich die Werbeversprechen von IoT-Dienstleistern zur schnellen Marktreife, ist der Einstieg rasch vollzogen. Das Motto könnte lauten: „Hauptsache anfangen, der Rest wird sich ergeben“. Wer schnell am Markt ist, verschafft sich einen Wettbewerbsvorteil. Viele Betriebe lassen dabei jedoch den tatsächlichen Bedarf außer Acht. Folglich übersteigen die Kosten häufig den Mehrwert oder die Integration des Projekts in das vorhandene Geschäftsmodell gestaltet sich unerwartet schwierig. Zu oft beginnt nach dem fertigen Prototyp die Entwicklungsarbeit wieder bei null – doch es geht auch intelligenter.
Ganzheitliche Strategie
Technisch betrachtet bestehen alle IoT-Projekte aus fünf Elementen: Gerät oder Maschine, Kommunikation und Connectivity, Cloud-Services, Frontends und Applications sowie gegebenenfalls Edge Computing. Mit etwas Investitionsaufwand lässt sich in wenigen Monaten jede Maschine in ein IoT-Gerät verwandeln. Warum also scheitern so viele IoT-Projekte, obwohl die technische Umsetzung vergleichsweise einfach ist? Um erfolgreich zu sein, müssen Unternehmen einen ganzheitlichen Ansatz wählen. Dabei sollten Vision, Strategie und Knowhow das Vorgehen leiten.
>>Data Science für sich nutzen<<
Am Anfang steht nicht die Entwicklung eines Prototyps, sondern eine möglichst konkrete Vorstellung des jeweiligen Anwendungsfalls und dem sich ergebenden Mehrwert. Mit anderen Worten: Verantwortliche müssen zunächst einen Business Case entwickeln. Dem tatsächlichen Kundennutzen ordnen sich dann alle weiteren – auch technischen – Elemente und Entscheidungen unter und greifen ineinander: vom Sensor über die passende Stromversorgung bis hin zum Anwender. Für ein bestmögliches Ergebnis sollten in diesem Prozess disziplinübergreifend alle möglichen Blickwinkel, bis hin zum Kunden, auf den Tisch kommen.
Schnittstellen- und Daten-Strategie
Gerade Unternehmen, die am Beginn ihrer IoT-Reise stehen, sind jedoch mit einem Wissensdefizit konfrontiert. Ohne vorhandene Daten und Informationen stoßen Annahmen zum Anwendungsfall schnell an ihre Grenzen. Um dieses mangelnde Knowhow auszugleichen, ist es sinnvoll externe Experten ins Boot zu holen. Diese können bei einer Reihe von Annahmen unterstützen, etwa wenn es um die Entscheidung hinsichtlich der richtigen API (Application Programming Interface)-Strategie geht. Grundsätzlich ist es wichtig, Kunden auch langfristig über möglichst viele unterschiedliche Frontends und Gatekeeper wie Apps und Plattformen zu erreichen. Auch die Anbindung an Partner und deren Softwaresysteme muss möglich sein. Eine breite Aufstellung bei der Übermittlung von Produktdaten in strukturierter Form ist also in jedem Fall sinnvoll. Doch was lässt sich schließlich mit den Daten anfangen?
Die Verantwortlichen müssen in der Lage sein, den Datenschatz richtig zu nutzen, um mit den gewonnenen Erkenntnissen beispielsweise Produktoptimierungen vorzunehmen oder Serviceangebote zu verbessern – mit anderen Worten: Data Science für sich zu nutzen. Zielgebend ist, bei der Datenverwertung spürbaren Mehrwert für den Kunden zu generieren: durch personalisierte Nutzererlebnisse, neue smarte Services oder Produkte. Hierbei können externe Experten von Beginn an unterstützen.
Fazit
Produktionsunternehmen können mittels IoT neue Businessmodelle für sich entdecken und das Firmen-Image mit Innovationskraft schmücken, was in vielen Fällen mit zusätzlichem Marktanteil belohnt wird. Voraussetzung für den Erfolg ist die richtige Herangehensweise. Je konkreter der Anwendungsfall, desto solider der Business Case und somit die IoT-Strategie. Dies schließt begründete Vorannahmen, Schnittstellen-Management und Data-Science ein. Nur wer in der Lage ist, in allen Bereichen konkreten Mehrwert zu erzeugen, wird dauerhaft im Wettbewerb bestehen.
Autor: Caspar Friedrich, Head of Engineering, the_thing Consulting GmbH, Köln
