10 Fragen zur technologischen und organisatorischen Reife für Industrial IoT und KI-gestützte Datenverarbeitung — von der ersten Sensoranbindung bis zur datengetriebenen Wertschöpfung.
Sind Ihre relevanten Maschinen, Anlagen oder Produktionsprozesse bereits mit Sensoren ausgestattet oder konnektiert?
Mindestens ein bedeutender Anlagen- oder Prozessbereich erfasst Betriebsdaten (Temperatur, Vibration, Druck, Laufzeiten, Energieverbrauch) automatisch und digital — nicht nur manuell auf Papier oder in Excel.
Frage 2 von 10
Gibt es eine definierte Datenstrategie für IIoT-Daten (Erfassung, Speicherung, Nutzung)?
Es ist festgelegt, welche Daten für welche Entscheidungen genutzt werden sollen, wie Daten gespeichert und aufbewahrt werden (Edge, On-Premise, Cloud) und wer auf welche Daten zugreifen darf.
Frage 3 von 10
Sind die Konnektivitätsinfrastruktur und Kommunikationsprotokolle für IIoT definiert und implementiert?
Festgelegte Protokolle (z. B. OPC UA, MQTT, LoRaWAN) und Netzwerktopologien (Ethernet, 5G, LoRaWAN-Gateway) sind für IIoT-Anwendungen in Betrieb oder explizit spezifiziert.
Frage 4 von 10
Ist mindestens ein konkreter IIoT-Use-Case mit nachweisbarem Business Value in Betrieb?
Z. B. Condition Monitoring, Energieverbrauchsoptimierung, automatische Qualitätskontrolle, Predictive Maintenance oder Remote Asset Monitoring — mit messbarem Nutzen (Einsparung, Qualitätsgewinn, Effizienzsteigerung).
Frage 5 von 10
Verfügt Ihre Organisation über die internen Kompetenzen für IIoT-Betrieb und -Weiterentwicklung?
Interne Expertise in Bereichen wie IoT-Architektur, Datenanalyse, OT/IT-Integration oder Edge Computing ist vorhanden — oder durch langfristige Partnerschaften gesichert, nicht nur durch einmalige Projektdienstleister.
Frage 6 von 10
Sind OT/IT-Sicherheitsanforderungen für IIoT-Komponenten adressiert?
Sicherheitskonzepte für vernetzte Feldgeräte und Anlagen sind vorhanden: Segmentierung von OT- und IT-Netzen, Authentifizierung von Geräten, Patch-Management für Embedded Systems — nicht nur für klassische IT-Infrastruktur.
Frage 7 von 10
Werden KI- oder ML-Methoden zur Auswertung von IIoT-Daten eingesetzt (AIoT)?
Anomalieerkennung, Predictive-Maintenance-Modelle, Qualitätsprognostik oder Prozessoptimierung durch Machine Learning sind in Piloten oder produktiv im Einsatz — nicht nur klassische regelbasierte Schwellwertüberwachung.
Frage 8 von 10
Ist ein Business Case für IIoT-Investitionen quantifiziert und nachvollziehbar dokumentiert?
ROI-Kalkulation, Break-Even-Analyse und messbare KPIs für IIoT-Vorhaben sind vorhanden. Der Business Case wird nach Inbetriebnahme gegen die realisierten Einsparungen/Erträge abgeglichen.
Frage 9 von 10
Ist die IIoT/AIoT-Roadmap in die Unternehmensstrategie und IT-Architektur integriert?
IIoT-Initiativen sind Teil der Digitalstrategie, aufeinander abgestimmt und in die Enterprise-Architektur (ERP-Integration, MES, Cloud-Plattform) eingebettet — kein Flickenteppich aus Insellösungen.
Frage 10 von 10
Werden IIoT-Daten bereits für strategische Entscheidungen und Geschäftsmodell-Innovationen genutzt?
IIoT-Daten fließen in strategische Entscheidungen (Investitionen, Produktentwicklung, Serviceangebote) ein. Neue datenbasierte Geschäftsmodelle (z. B. Pay-per-Use, Predictive-Service-Verträge) sind in Entwicklung oder bereits im Markt.