«Wie wettbewerbsfähig ist meine Firma ohne IoT noch?»

Das Internet der Dinge (IoT) entwickelt sich für Orange Business Services (OBS) zum Kassenschlager. Werner Reuss, Head of IoT Industries Verticals bei OBS, hat Computerworld im Interview vom Potenzial des IoT und den Vorteilen für seine Kunden erzählt.

» Von Michael Kurzidim , 15.05.2017 07:00.

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Das Internet der Dinge wird für den Telekommunikationsanbieter Orange Business Services (OBS) zum lukrativen Geschäft. 700 IoT-Entwickler arbeiten weltweit für den Telko-Riesen, 1000 programmieren Lösungen für die Cloud. Computerworld sprach mit Werner Reuss, Head of IoT Industries Vertical, über das Marktpotenzial des IoT und welche Lösungen für den Kunden einen echten Mehrwert bringen.

Computerworld: Herr Reuss, womit verdienen die OBS ihr Geld? Welche Dienstleistungen bieten sie ihrer Business-Kundschaft?

Werner Reuss: Da gibt es drei Hauptgebiete. Wir helfen unseren Kunden beim Aufbau digitaler Prozesse, bei der Entwicklung digitaler Geschäftsmodelle und bei der Sicherheit. Wir offerieren sowohl Komplettlösungen als auch einzelne Bausteine, beraten bei der Hardware-Auswahl und der Connectivity.

CW: Mit welchen Anfangsinvestitionen müssen Kunden rechnen, die zum Beispiel ein Asset Tracking oder eine Predictive-Maintenance-Lösung bei sich installieren wollen?

Reuss: Ich empfehle, sich vorneweg Gedanken über den Business Case zu machen. Wie soll sich die Lösung rechnen, welchen Return on Invest kann man erwarten? Beim Asset Tracking reduzieren Sie die Verluste, die Ihnen durch Schwund oder Diebstahl entstehen. Einem unserer Kunden, einem Anbieter von Softdrinks, wurden die Kühlschränke gestohlen, in denen die Drinks aufbewahrt werden. Da ist der Mehrwert, den ein Asset Tracking durch Diebstahlvermeidung generiert, offensichtlich.

CW: Bei Predictive-Maintenance-Cases ist das anspruchsvoller?

Reuss: Um den Mehrwert von Predictive Maintenance voll auszuschöpfen, braucht man drei Typen von Experten: Einen Domain-Experten, der die Maschine oder Anlage, die überwacht werden soll, sehr gut kennt. Zweitens einen Implementierungspartner und drittens einen Data Scientist, der die für Predictive Maintenance relevanten Muster aus den erfassten Daten extrahiert. Ich hatte einmal den Fall - es ging um die Überwachung von Maschinen - dass ein sehr erfahrener Mitarbeiter Geräusche herausgefunden hatte, die auf einen baldigen Ausfall hindeuteten. Andere Geräusche waren kein Grund, Alarm zu schlagen. Seine Expertise haben wir als Grundlage für unsere Lösung verwendet.

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