Kapitel 25

Die Entwicklung des Internets der Dinge (IoT)

Das Jahrzehnt 2010–2020 war Zeuge der Reifung und großflächigen Verbreitung des Internets der Dinge (IoT) , eines Netzwerks physischer Objekte („Dinge“), integriert mit Sensoren, Software und anderen Technologien, die es ihnen ermöglichen, Daten zu sammeln und auszutauschen. Diese Entwicklung hat die Art und Weise, wie wir mit der Welt um uns herum interagieren, radikal verändert und zu intelligenten Häusern, vernetzten Städten, automatisierten Industrien und vielem mehr geführt.

25.1 Definition und Schlüsselkonzepte:
Eine Welt verbundener Objekte

Das Internet der Dinge (IoT) kann als ein Netzwerk aus physischen Objekten, Geräten, Fahrzeugen, Gebäuden und anderen Elementen definiert werden, die mit Elektronik, Software, Sensoren und Netzwerkkonnektivität ausgestattet sind, die es diesen Objekten ermöglichen, Daten zu sammeln und auszutauschen. Diese Daten können dann analysiert werden, um umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen, Prozesse zu automatisieren und die Effizienz zu verbessern.

Zu den Schlüsselkomponenten eines IoT-Ökosystems gehören:

Geräte (Dinge): Physische Objekte, die mit Sensoren, Aktoren und Verarbeitungsfähigkeiten ausgestattet sind. Diese können von einfachen Temperatursensoren bis hin zu komplexen Industriesystemen reichen.
Sensoren und Aktoren: Sensoren sammeln Daten aus der Umgebung (Temperatur, Luftfeuchtigkeit, Bewegung, Licht usw.), während Aktoren als Reaktion auf die empfangenen Daten Aktionen ausführen (z. B. ein Licht einschalten, ein Ventil schließen).
Konnektivität: IoT-Geräte müssen in der Lage sein, eine Verbindung zum Internet oder anderen Netzwerken herzustellen, um die gesammelten Daten zu übertragen. Zu den gängigen Konnektivitätstechnologien gehören Wi-Fi, Bluetooth, Mobilfunknetze (2G, 3G, 4G, LTE, NB-IoT, LTE-M) und Low-Power-Wide-Reach-Netzwerke (LPWAN) wie LoRaWAN und Sigfox.
IoT-Cloud-Plattform: Von IoT-Geräten gesammelte Daten werden typischerweise an eine Cloud-Plattform gesendet, wo sie gespeichert, verarbeitet und analysiert werden. Diese Plattformen bieten auch Tools für die Geräteverwaltung, Datenvisualisierung und IoT-Anwendungsentwicklung.
Anwendungen: IoT-Anwendungen nutzen die gesammelten Daten, um Benutzern Dienste und Funktionalitäten bereitzustellen, wie z. B. Fernsteuerung von Geräten, Prozessautomatisierung, vorausschauende Wartung und Datenanalyse, um nützliche Erkenntnisse zu gewinnen.

Verwandte Konzepte umfassen Edge Computing , das die Verarbeitung von Daten näher an der Quelle (auf dem Gerät oder an einem lokalen Gateway) beinhaltet, um die Latenz zu reduzieren und die Reaktionsfähigkeit zu verbessern, und digitale Zwillinge , virtuelle Darstellungen physischer Vermögenswerte, Prozesse oder Systeme, die in Echtzeit mit Daten von IoT-Geräten für Simulation, Optimierung und vorausschauende Wartung aktualisiert werden.

25.2 Haupttreiber des Wachstums:
Die Konvergenz der Schlüsseltechnologien

Mehrere Faktoren trugen zum schnellen Wachstum des IoT im Jahrzehnt 2010–2020 bei:

Reduzierung der Hardwarekosten: Die Kosten für Sensoren, Mikrocontroller und andere elektronische Komponenten, die für den Bau von IoT-Geräten benötigt werden, sind erheblich gesunken, wodurch das IoT für eine Vielzahl von Anwendungen zugänglicher wird.
Verbesserungen der Konnektivität: Drahtlose Kommunikationstechnologien wurden effizienter und vielseitiger. Wi-Fi blieb eine beliebte Wahl für Heim- und Geschäftsanwendungen. Bluetooth Low Energy (BLE) hat sich für Low-Power-Geräte wie Wearables etabliert. Mobilfunknetze entwickelten sich weiter und boten eine immer größere Abdeckung. Das Aufkommen von LPWANs wie LoRaWAN und NB-IoT bot kostengünstige Konnektivitätslösungen mit großer Reichweite für Anwendungen, die eine lange Batterielebensdauer und eine große Flächenabdeckung erfordern.
Cloud-IoT-Plattformen: Große Cloud-Dienstanbieter (wie Amazon mit AWS IoT , Microsoft mit Azure IoT , Google mit Google Cloud IoT ) entwickelte vollständige und skalierbare IoT-Plattformen und bietet Dienste für Gerätemanagement, Datenspeicherung und -analyse, Sicherheit und Anwendungsentwicklung. Diese Plattformen haben die Erstellung und Verwaltung komplexer IoT-Lösungen erheblich vereinfacht.

Fortschritte in der Datenanalyse und KI: Die enorme Datenmenge, die von IoT-Geräten generiert wird, erforderte fortschrittliche Tools und Techniken zur Analyse. Fortschritte in der Big-Data-Analyse und künstlichen Intelligenz (KI) machten es möglich, wertvolle Informationen aus diesen Daten zu extrahieren, was zu intelligenteren und automatisierten IoT-Systemen führte, die in der Lage sind, Entscheidungen auf der Grundlage der gesammelten Daten zu treffen.

25.3 IoT-Anwendungen nach Sektoren:
Eine vernetzte Welt

IoT fand in einer Vielzahl von Branchen Anwendung, veränderte Prozesse und schuf neue Möglichkeiten:

Smart Home: Das Smart Home wurde für viele Verbraucher zur Realität, mit Geräten wie intelligenten Lautsprechern (Amazon Echo, Google Home), intelligenten Thermostaten (Nest), vernetzten Beleuchtungssystemen (Philips Hue), intelligenten Sicherheitskameras und vernetzten Geräten, die mehr Komfort, Energieeffizienz und Sicherheit bieten.
Wearables: Tragbare Geräte wie Smartwatches (Apple Watch, Fitbit) und Fitness-Tracker wurden populär für die Überwachung von Gesundheit und Wohlbefinden, indem sie körperliche Aktivität, Schlaf, Herzfrequenz und andere biometrische Daten aufzeichneten Parameter.
Intelligente Städte: Intelligente Städte nutzten das IoT, um das Stadtmanagement zu verbessern, mit Anwendungen wie intelligentem Verkehrsmanagement, adaptiver öffentlicher Beleuchtung, Umweltüberwachung (Luftqualität, Verschmutzungsgrad), Abfallmanagement und intelligenten Parksystemen.

Industrielles IoT (IIoT): Industrielles IoT veränderte Fertigungsprozesse und ermöglichte vorausschauende Wartung (Überwachung des Zustands von Maschinen, um Ausfälle vorherzusagen), Anlagenverfolgung , Optimierung der Produktionsprozesse , erweiterte Qualitätskontrolle und Verbesserung der Arbeitssicherheit.
IoT im Gesundheitswesen: Im Gesundheitssektor ermöglichte das IoT die Fernüberwachung von Patienten (über tragbare Geräte oder implantierte Sensoren), die Verwaltung angeschlossener medizinischer Geräte, Telemedizin und eine effizientere Verwaltung der Arzneimittelversorgung.
IoT in der Landwirtschaft: Die Präzisionslandwirtschaft nutzte das IoT für die Pflanzenüberwachung (Bodenfeuchtigkeit, Temperatur, Wetter), das Viehmanagement (Verfolgung, Gesundheitsüberwachung), die Optimierung der Ressourcennutzung (Wasser, Dünger) und die automatisierte Ernte.
Einzelhandels-IoT: In der Einzelhandelsbranche wurde IoT für die Bestandsverwaltung, die Verfolgung von Kunden in Geschäften, das Anbieten personalisierter Werbeaktionen über Beacons und die Implementierung intelligenter Regale zur Überwachung des Lagerbestands verwendet.

25.4 Herausforderungen und Überlegungen:
Hindernisse für die Verbreitung des IoT

Trotz seiner vielen Vorteile stand das IoT vor mehreren erheblichen Herausforderungen:

Sicherheit: Die Sicherheit von IoT-Geräten wurde zu einem Hauptanliegen angesichts der großen Anzahl angeschlossener Geräte und ihrer potenziellen Anfälligkeit für Cyberangriffe, die zu Datenschutzverletzungen, unbefugter Kontrolle von Geräten und sogar groß angelegten Angriffen über IoT-Botnetze führen könnten.
Datenschutz: Die Erhebung und Nutzung personenbezogener Daten durch IoT-Geräte warf wichtige Datenschutzprobleme auf. Die Menge der gesammelten Informationen (von Verbrauchergewohnheiten bis hin zu biometrischen Daten) und deren Verwendung erforderten mehr Transparenz und Regulierung.
Interoperabilität und Standardisierung: Das Fehlen gemeinsamer Standards und die eingeschränkte Interoperabilität zwischen Geräten und Plattformen verschiedener Hersteller stellten ein Hindernis für die Schaffung nahtloser und integrierter IoT-Ökosysteme dar.
Datenmanagement und -analyse: Die Verwaltung und Analyse des enormen Datenflusses, der von IoT-Geräten generiert wird, erforderte spezielle Infrastruktur und Fähigkeiten.
Zuverlässigkeit und Skalierbarkeit: Die Zuverlässigkeit und Skalierbarkeit von IoT-Lösungen, insbesondere für kritische Anwendungen wie Industrie oder Gesundheitswesen, waren der Schlüssel zu ihrem Erfolg.
Umweltauswirkungen: Die Herstellung, Nutzung und Entsorgung einer immer größeren Zahl vernetzter elektronischer Geräte gab Anlass zu Bedenken hinsichtlich der Umweltauswirkungen.

25.5 Neue Trends und Zukunftsaussichten:
Das nächste Level des IoT

Gegen Ende des Jahrzehnts zeichneten sich Trends ab, die die Zukunft des IoT prägen würden:

Edge Computing: Die Verarbeitung von Daten näher an der Quelle (am Rand) wurde zu einem wichtigen Trend, um Latenz zu reduzieren, den Datenschutz zu verbessern und IoT-Anwendungen in Umgebungen mit eingeschränkter Konnektivität zu ermöglichen.
5G und IoT: Der Einsatz von 5G-Netzwerken versprach, dank höherer Bandbreite, geringerer Latenz und einer höheren Dichte unterstützter Verbindungen fortschrittlichere IoT-Anwendungen zu ermöglichen.
Künstliche Intelligenz und IoT (AIoT): Die Integration von KI und ML mit IoT-Daten ermöglichte die Schaffung intelligenterer und autonomerer Systeme, die in der Lage sind, aus Daten zu lernen, Entscheidungen zu treffen und Abläufe ohne ständiges menschliches Eingreifen zu optimieren.
Digitale Zwillinge: Der Einsatz digitaler Zwillinge ist branchenübergreifend verbreitet und ermöglicht die Simulation, Optimierung und vorausschauende Wartung komplexer Anlagen und Prozesse auf Basis von IoT-Daten in Echtzeit.

25.6 Fazit:

Im Jahrzehnt 2010–2020 wandelte sich das Internet der Dinge von einem Versprechen zu einer weit verbreiteten Realität, mit Anwendungen, die nahezu jeden Aspekt unseres Lebens berühren. Die kontinuierliche Weiterentwicklung der Basistechnologien und das wachsende Bewusstsein für das Potenzial des IoT deuteten auf eine Zukunft hin, in der immer mehr Objekte vernetzt und intelligent sein würden, was zu neuen Chancen und Herausforderungen für die Gesellschaft führen würde.