IIoT: Das Industrial Internet of Things verständlich erklärt
Zuletzt aktualisiert am 28.01.2026
/beitragsbild-iiot.jpg "IIoT: Industrielle Anwendungen im Internet of Things")
Die digitale Transformation verändert Produktion und Fertigung nachhaltig. Treiber dieser Entwicklung ist die zunehmende Vernetzung von Maschinen und Anlagen, die Daten nicht nur erfassen und verarbeiten, sondern auch untereinander austauschen. Dieses Zusammenspiel wird als Industrial Internet of Things (IIoT) bezeichnet.
Was ist IIoT? Definition und Bedeutung
Während das Internet of Things (IoT) auf die Vernetzung technischer Alltagsgeräte und die Verarbeitung ihrer Daten abzielt, beschreibt das Industrial Internet of Things (IIoT) die Vernetzung von Maschinen und Produktionsanlagen in der industriellen Fertigung. Die dabei entstehenden Daten werden automatisiert ausgewertet, um Produktionsprozesse zu optimieren – idealerweise ohne aktives Eingreifen von Mitarbeitenden.
IIoT leistet damit einen wesentlichen Beitrag zur Digitalisierung industrieller Produktionsumgebungen im Sinne der Industrie 4.0 – neben Technologien wie Machine Learning und Robotic Process Automation.
Steigerung der industriellen Produktivität
Durch die datenbasierte Zusammenarbeit von Maschinen und Anlagen lassen sich Effizienz und Produktivität deutlich steigern. Die gewonnenen Daten liefern zudem wertvolle Erkenntnisse, etwa indem sie …
- fehlerhafte Abläufe sichtbar machen.
- Wartungslücken aufdecken.
- Produktionsausfälle verhindern.
Damit entwickelt sich IIoT auch für kleine und mittelständische Unternehmen (KMU) zu einem wichtigen Wettbewerbsfaktor.
Wachsende Komplexität beherrschbar machen
Datenmengen wachsen kontinuierlich, gleichzeitig steigen Aufwand und Kosten für deren Auswertung. Für viele Unternehmen entsteht dadurch ein Dilemma: Um Prozesse zu optimieren, Produktionswege zu vereinfachen oder Ressourcen effizienter einzusetzen, sind verlässliche Echtzeitdaten unerlässlich.
IIoT hilft dabei, die zunehmende Komplexität industrieller Anwendungsszenarien beherrschbar zu machen – und wird so zu einer wirtschaftlich sinnvollen Investition für Industrieunternehmen. Für KMU gilt dies in besonderem Maße: Laut dem World Economic Forum (WEF) geraten sie ohne den Einsatz entsprechender Technologien in der vierten industriellen Revolution gegenüber großen Konzernen zunehmend ins Hintertreffen.
Funktionsweise und Voraussetzungen für das IIoT
Um eine hochgradig vernetzte Produktion im Rahmen des Industrial Internet of Things (IIoT) zu realisieren, sind nicht nur geeignete technische Voraussetzungen erforderlich, sondern auch eine einheitliche Referenzarchitektur. Ohne eine solche gemeinsame Struktur würde IIoT bereits an der Vielzahl unterschiedlicher Standards und Anforderungen in verschiedenen Branchen scheitern.
Daher entwickelte das Bundesministerium für Wirtschaft und Energie bereits 2013 das Referenzarchitekturmodell Industrie 4.0 (RAMI 4.0). Das dreidimensionale Modell dient dazu, industrielle Produktionsobjekte über ihren gesamten Lebenszyklus hinweg einheitlich abzubilden – von der Planung über die Fertigung und Nutzung bis hin zur Entsorgung.
Der entscheidende Vorteil von RAMI 4.0 liegt in der durchgängigen IT-seitigen Darstellung: Einzelne Komponenten, die produzierenden Maschinen sowie die Datenerfassung durch vernetzte Anlagen lassen sich konsistent modellieren und miteinander verknüpfen. So entsteht eine gemeinsame Grundlage für die Integration, den Betrieb und die Weiterentwicklung von IIoT-Lösungen.
/iiot-infografik-rami-4-0-2026.jpg "Das RAMI 4.0 Modell stellt eine grundlegende und standardisierte Architektur für Industrie 4.0 dar")
Das Referenzarchitekturmodell Industrie 4.0 (RAMI 4.0) lässt sich als dreidimensionaler Würfel darstellen, der aus drei Achsen besteht und die komplexen Zusammenhänge im Industrial Internet of Things systematisch abbildet.
- Architektur-Dimension (vertikale Achse): Diese Achse umfasst sechs Ebenen, die unterschiedliche Funktions- und Abstraktionsschichten innerhalb eines Unternehmens widerspiegeln. Ausgangspunkt ist das reale physische Produkt auf der untersten Ebene. Darauf aufbauend werden schrittweise die digitalen Informationen und Modelle abgebildet, die entlang des Produktlebenszyklus entstehen – bis hin zur Nutzung dieser Daten für übergeordnete Geschäfts- und Entscheidungsprozesse.
- Lebenszyklus- und Wertschöpfungs-Dimension (erste horizontale Achse): Diese Dimension stellt den vollständigen Produktlebenszyklus dar: von der ersten Idee über Entwicklung und Produktion bis hin zur Vermarktung und Nutzung. Sie macht deutlich, in welchen Phasen IIoT-Daten entstehen und wie sie zur Optimierung von Wertschöpfungsprozessen beitragen können.
- Hierarchie-Dimension (zweite horizontale Achse): Hier wird die Einbindung eines Produkts in die verschiedenen Hierarchiestufen der industriellen Fertigung beschrieben – von der Sensorik über Maschinen und Steuerungssysteme bis hin zur Produktions- und Unternehmensplanung. Die klassische Automatisierungspyramide wurde dabei um zwei Ebenen ergänzt: das „Produkt“ als unterste Stufe sowie die „vernetzte Welt“ (Internet) als oberste Ebene. Dadurch lässt sich nicht nur die interne Vernetzung innerhalb eines Unternehmens, sondern auch die digitale Zusammenarbeit über Unternehmensgrenzen hinweg abbilden.
Durch diese strukturierte Darstellung schafft das RAMI 4.0 klare Richtlinien dafür, wie Komponenten, Daten und Prozesse im IIoT erfasst, organisiert und miteinander verknüpft werden. Seit seiner Einführung bildet das Modell damit eine zentrale Grundlage für die Entwicklung und Implementierung einheitlicher, interoperabler IIoT-Lösungen.
Arten von IIoT-Plattformen
Um mithilfe von IIoT relevante Daten zu erfassen, zu verarbeiten und auszuwerten, kommen unterschiedliche IIoT-Plattformen zum Einsatz. Anbieter stellen dabei verschiedene Softwarekomponenten bereit, die je nach Branche, Unternehmensgröße und Zielsetzung flexibel kombiniert werden können. So lassen sich IIoT-Lösungen passgenau an individuelle Produktions- und Geschäftsanforderungen anpassen.
Bei der Auswahl einer geeigneten IIoT-Plattform lassen sich grundsätzlich unterschiedliche Ansätze unterscheiden. Einige Lösungen verfolgen einen Framework-Ansatz und stellen modulare Dienste bereit, auf deren Basis Unternehmen eigene, individuell zugeschnittene Anwendungen entwickeln können.
Andere Plattformen setzen auf vorkonfigurierte Standardfunktionen, die sich mit vergleichsweise geringem Entwicklungsaufwand anpassen lassen. Dieser Ansatz ermöglicht einen schnellen Einstieg in IIoT-Szenarien und bietet gleichzeitig ein hohes Maß an IoT- und Cybersicherheit.
Große Anbieter mit breitem Funktionsumfang
IIoT-Plattformen großer Cloud-Anbieter wie Microsoft oder Amazon decken ein besonders breites Spektrum ab. Sie reichen von der Bereitstellung der technischen Infrastruktur bis hin zu fertigen Software-as-a-Service-Lösungen wie Microsoft Azure IoT Central. Diese Plattformen ermöglichen sowohl die Entwicklung maßgeschneiderter Anwendungen für branchenspezifische Prozesse als auch den schnellen Einsatz vorkonfigurierter Funktionen – ein Vorteil insbesondere für Unternehmen mit begrenzten technischen Ressourcen.
Spezialisierte IIoT-Plattformen für die Industrie
Spezialisierte IIoT-Plattformen wie PTC ThingWorx oder Siemens Industrial Edge sind gezielt auf industrielle Produktionsumgebungen ausgerichtet. Sie bieten u. a. vorkonfigurierte Konnektoren für speicherprogrammierbare Steuerungen (SPS) sowie Werkzeuge zur Visualisierung und Überwachung von Produktionsprozessen in Echtzeit.
Welche Plattform am besten geeignet ist, hängt maßgeblich von den individuellen Produktionsanforderungen, dem gewünschten Funktionsumfang und dem vorhandenen IIoT-Reifegrad eines Unternehmens ab. Gerade Unternehmen ohne bisherige IIoT-Erfahrung sollten verfügbare Lösungen sorgfältig vergleichen und den benötigten technischen Support in ihre Entscheidung einbeziehen.
Die Vorteile für die Industrie
Um besser einschätzen zu können, ob der Einsatz einer IIoT-Lösung für Ihr Unternehmen sinnvoll ist, stellen wir Ihnen zentrale Vorteile anhand typischer Anwendungsfälle in der industriellen Produktion vor:
- Asset Tracking und Condition Monitoring: IIoT ermöglicht es, Werkzeuge, Materialien und Maschinen kontinuierlich zu überwachen und ihren aktuellen Zustand in Echtzeit zu erfassen. Kritische Abweichungen oder drohende Ausfälle lassen sich frühzeitig erkennen, wodurch eine vorausschauende und zustandsbasierte Instandhaltung möglich wird.
- Tracing und Materialflussoptimierung: Sie erhalten Transparenz darüber, mit welchen Werkzeugen, Parametern und Einstellungen Werkstücke auf einzelnen Maschinen bearbeitet werden. Gleichzeitig lässt sich analysieren, welche Materialien in welcher Menge in der Produktion gebunden sind. Auf dieser Basis können Materialflüsse optimiert und Durchlaufzeiten reduziert werden.
- OEE-Optimierung und Qualitätssicherung: Durch die automatisierte Datenerfassung lassen sich Ursachen für eine geringe Overall Equipment Effectiveness (OEE) datenbasiert identifizieren. Dadurch können Sie Stillstände, Leistungs- oder Qualitätsverluste transparent machen. Sie erkennen Qualitätsmängel frühzeitig und können deren Ursachen gezielt beheben und so die Anlagenverfügbarkeit und Produktqualität erhöhen.
- Fertigungsprozessanalyse: IIoT erlaubt die detaillierte Analyse von Prozessparametern wie Temperatur, Luftfeuchtigkeit oder Maschinenverschleiß. Ihr Team kann bewerten, welchen Einfluss diese Faktoren auf die Produktqualität und die Effizienz einzelner Prozessschritte haben – und Prozesse entsprechend optimieren.
- Datenerfassung und Werkassistenzsysteme: IIoT-Plattformen führen Daten aus unterschiedlichen Schnittstellen und Formaten zusammen und überführen sie in ein einheitliches Zielformat. So entsteht eine durchgängige und konsistente Datengrundlage für den Produktionsprozess. Gleichzeitig unterstützen digitale Werkassistenzsysteme Mitarbeitende in der Fertigung, etwa durch kontextbezogene Informationen beim Montieren oder Kommissionieren.
Beispiele für praktische Anwendungen
IIoT in der Auftragsabwicklung
Ein deutscher Hersteller von Aluminiumprofilen stand bei kurzfristigen Auftragsänderungen vor Herausforderungen: Mitarbeitende im Vertrieb mussten die Auftragsbestände im ERP-System manuell mit den Rückmeldungen aus der Produktion abgleichen und anpassen.
Das Unternehmen identifizierte Potenziale zur Effizienzsteigerung durch den Einsatz einer IIoT-Plattform. Das bestehende ERP-System wurde um IIoT-Prozessmodule, Logiken und Algorithmen für eine intelligente Auftragsabwicklung erweitert.
Heute kann das Fertigungsunternehmen bei Auftragsänderungen automatisiert prüfen, ob Anpassungen technisch und organisatorisch umsetzbar sind, und diese direkt in die Produktionsplanung übernehmen. Auf diese Weise konnten Bestände reduziert, Durchlaufzeiten verkürzt und ineffiziente Prozesse schrittweise eliminiert werden.
KI im Kraftwerk: IIoT in der Energieerzeugung
Ein bayerisches Geothermiekraftwerk nutzt IIoT-Lösungen zur Optimierung des Anlagenbetriebs. Die Erfahrungswerte der Kraftwerksingenieurinnen und -ingenieure werden dabei durch Datenanalysen auf Basis von maschinellem Lernen ergänzt.
Zwar waren Pumpen und Wärmetauscher bereits mit zahlreichen Sensoren ausgestattet und lieferten umfangreiche Temperatur-, Durchfluss- und Betriebsdaten. Die schiere Datenmenge überstieg jedoch die Fähigkeit des Personals, relevante Zusammenhänge manuell zu erkennen.
Abhilfe schaffte der Einsatz einer KI-basierten Datenauswertung. Sie ergänzt menschliches Fachwissen um digitale Methoden und ermöglicht es, den Betrieb gezielt zu optimieren – etwa im Hinblick auf vorausschauende Wartung (Predictive Maintenance) oder unterschiedliche Temperatur- und Lastszenarien.
Industrial Internet of Things (IIoT) im Überblick
- Das Industrial Internet of Things vernetzt Maschinen und Produktionsanlagen, analysiert deren Daten automatisiert und optimiert so industrielle Prozesse. Es ist ein zentraler Baustein der Industrie 4.0.
- Damit IIoT branchenübergreifend funktioniert, sind einheitliche technische Standards und Referenzarchitekturen erforderlich. Etwa das RAMI-4.0-Modell, das den gesamten Produktlebenszyklus digital abbildet.
- IIoT steigert Transparenz, Effizienz und Qualität in der Produktion, indem es u. a. Wartung, Materialflüsse und Fertigungsprozesse datenbasiert optimiert.
- Praxisbeispiele aus Industrie und Energieerzeugung zeigen, wie IIoT durch intelligente Datenvernetzung und KI Prozesse automatisiert, Ressourcen schont und betriebliche Abläufe nachhaltig verbessert.
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Häufig gestellte Fragen
Während klassische Automatisierung meist auf fest definierten Abläufen basiert, vernetzt IIoT Maschinen, Systeme und Daten intelligent miteinander und ermöglicht datenbasierte, selbstoptimierende Prozesse in Echtzeit.
5G bietet hohe Bandbreiten, geringe Latenzen und eine stabile Verbindung vieler Geräte gleichzeitig, was IIoT-Anwendungen wie Echtzeitsteuerung, autonome Systeme oder mobile Sensorik deutlich leistungsfähiger macht.
Ja, viele IIoT-Lösungen lassen sich schrittweise in bestehende Anlagen integrieren, etwa über nachrüstbare Sensoren oder Schnittstellen, ohne die gesamte Produktion neu aufbauen zu müssen.
Die Sicherheit hängt stark von der eingesetzten Architektur ab: Moderne IIoT-Plattformen setzen auf Verschlüsselung, Zugriffskontrollen, Netzsegmentierung und kontinuierliche Überwachung, um industrielle Systeme zu schützen.
Ja, viele IIoT-Architekturen kombinieren beides. Sie nutzen Cloud-Computing für zentrale Analysen und Edge-Computing, um Daten direkt an der Maschine in Echtzeit zu verarbeiten.
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