Die Smart Factory auf der grünen Wiese stellt eine Ausnahme dar. Der Normalfall ist dagegen die gewachsene Bestandsanlage mit einem heterogenen Maschinenpark und Steuerungen aus mehreren Jahrzehnten. Die industrielle Digitalisierung findet überwiegend in einem solchen „Brownfield“ statt. Industrial IoT lässt sich auch in einem solchen Umfeld umsetzen, ohne den Maschinenpark komplett erneuern zu müssen. Sinnvoll ist ein pragmatischer, schrittweiser Ansatz: Retrofit statt Austausch.
Eine für viele Betriebe entscheidende Frage lautet, wie man IoT-Anwendungen, wie Predictive Maintenance oder digitale Zwillinge, in einer Anlage installiert, die vor fünfzehn oder zwanzig Jahren geplant wurde. Denn praktisch kein Unternehmen baut einfach seine Fabrik neu. Betriebe modernisieren, was bereits läuft. Dabei stehen sie vor ganz eigenen technischen und organisatorischen Fragen.
Wer das Industrial Internet of Things (IIoT) wie ein reines Neubauprojekt behandelt, läuft Gefahr, an der Realität des Bestands zu scheitern. Wer die bestehende Infrastruktur jedoch ernst nimmt, kann mit überschaubarem Aufwand wertvolle Transparenz gewinnen. Der Unterschied liegt dabei weniger in der Technik als in der Herangehensweise.
Brownfield gilt als der Normalfall
In der Industrie wird zwischen zwei Szenarien unterschieden. Sogenannte „Greenfield“-Projekte entstehen „auf der grünen Wiese“: Ein neuer Standort oder eine neue Linie wird von Anfang an auf durchgängige Vernetzung, moderne Kommunikationsstandards und IIoT ausgelegt. „Brownfield“-Projekte dagegen modernisieren bestehende Werke, in die bereits erhebliche Investitionen in Maschinen, Steuerungen und IT gesteckt wurden.
Der Reiz des Greenfield liegt in der konzeptionellen Freiheit: Alles lässt sich sauber und einheitlich planen. In der Praxis ist dieser Fall aber die Ausnahme. Die meisten Anlagen sind über Jahre gewachsen, laufen im Mehrschichtbetrieb und lassen sich nicht einfach über mehrere Tage oder Wochen stilllegen. Die wertvolle Kehrseite des Bestands: Es liegen jahrelange Prozess- und Ausfallerfahrungen sowie historische Daten vor. Wenn man weiß, wo die Engpässe und Schwachstellen liegen, kann man IIoT viel gezielter einsetzen als in einer neuen Anlage, in der mögliche Herausforderungen erst noch erkannt werden müssen.
Wo es im Bestand klemmt
Die typischen Hürden im Brownfield sind allgemein bekannt und sie liegen selten dort, wo man sie zuerst vermutet.
Technisch sind viele Produktionsanlagen über Jahre gewachsen. Deshalb arbeiten dort häufig unterschiedliche SPS-Generationen, NC-Steuerungen und Feldbusse wie Profibus oder Modbus parallel, oft ergänzt durch proprietäre Protokolle oder Insellösungen. Älteren Maschinen fehlen moderne Schnittstellen wie OPC UA oder MQTT und sie verfügen manchmal nur über eine lokale Bedienoberfläche ohne jeden Datenausgang. Ein einheitlicher „Data Layer“ muss erst noch geschaffen werden. Ein wichtiger Punkt ist die Sicherheit: Historisch gewachsene Netzwerke sind oft nicht segmentiert und OT und IT nicht sauber getrennt. Jede zusätzliche Komponente vergrößert damit die Angriffsfläche. IIoT-Retrofit und OT-Security nach Normen wie IEC 62443 müssen deshalb von Anfang an berücksichtigt werden.
Die vielleicht am meisten unterschätzte Hürde ist die Datenqualität. Für Anwendungen wie Predictive Maintenance oder OEE-Analysen kommt es nicht auf die Menge der Daten an, sondern auf eine gute Strukturierung und Kontextualisierung. Fehlen konsistente Stammdaten, eindeutige Asset-IDs oder verlässliche Zeitstempel, liefert auch die beste Sensorik letztlich nur unbrauchbaren Informationsmüll.
Ein weiterer Aspekt ist die Organisation: In vielen Betrieben verläuft zwischen Produktion und Instandhaltung einerseits und der IT andererseits eine unsichtbare Grenze. IIoT greift in beide Welten ein. Ohne gemeinsame Verantwortung geraten Projekte schnell ins Stocken, beispielsweise wenn die IT Sicherheitsbedenken äußert, die Produktion aber keinen Stillstand für den Retrofit einplanen will.
Retrofit statt Austausch
Für fast jede dieser Hürden gibt es heute erprobte, nicht-invasive Lösungen. Der Grundgedanke lautet: Retrofit statt Austausch. Bestehende Maschinen werden also ergänzt und nicht ersetzt.
Der einfachste Weg ist externe Sensorik, die ganz ohne Eingriff in die Steuerung auskommt. Vibrations- und Temperatursensoren an Lagern und Motoren, Energie-Messklemmen an Zuleitungen oder akustische Sensoren lassen sich im laufenden Betrieb montieren und funken ihre Daten drahtlos an ein Gateway. Die Maschine selbst bleibt dabei unberührt; ein Produktionsstillstand erübrigt sich.
Wo Daten aus der vorhandenen Steuerung benötigt werden, kommen Edge-Gateways ins Spiel. Diese lesen Signale aus Bestandssteuerungen aus (auch über serielle Schnittstellen oder ältere Feldbusse), normalisieren sie und übersetzen sie in moderne Standards wie OPC UA oder MQTT. Gleichzeitig verarbeiten sie Daten direkt vor Ort und reduzieren somit das Übertragungsvolumen. In Brownfield-Umgebungen bilden solche Gateways gewissermaßen das Rückgrat der Integration: Sie schlagen die Brücke zwischen Legacy-Technik und moderner IT.
Aus beidem entsteht eine durchgängige Kette – vom Sensor über die sichere Übertragung bis zur Visualisierung im Dashboard. Für Entscheider ist dabei vor allem wichtig, dass diese Kette schrittweise wachsen kann und keine Grundsatzentscheidung über den gesamten Maschinenpark voraussetzt.
Der Green Patch als Blaupause
So wenig wie Predictive Maintenance sollte auch die Brownfield-Digitalisierung als Großprojekt angesehen werden. Ein bewährtes Muster beschreibt das Industry IoT Consortium mit dem Bild des „Green Patch“: Statt ein ganzes Werk auf einmal umzukrempeln, wird zunächst ein klar abgegrenzter Teilbereich modernisiert, z. B. eine einzelne Produktionslinie, eine Zelle oder eine kritische Anlage. Dort lassen sich Erfahrungen sammeln, Best Practices ableiten und der wirtschaftliche Nutzen in einem überschaubaren Rahmen nachweisen.
Entscheidend ist, dass am Anfang nicht die Technik steht, sondern ein konkretes, messbares Ziel, beispielsweise weniger ungeplante Stillstände in einer bestimmten Linie, eine bessere OEE oder ein geringerer Energieverbrauch. Als Einstieg bieten sich in der Praxis drei übliche Szenarien an:
- Ein Transparenz-Pilot instrumentiert eine einzelne, wirtschaftlich wichtige Fertigungslinie und macht Stillstandszeiten und ihre Ursachen erstmals automatisiert sichtbar.
- Ein Predictive-Maintenance-Projekt konzentriert sich auf wenige hochwertige Aggregate wie Kompressoren, Pressen oder Antriebe.
- Ein Energiemonitoring deckt ineffiziente Verbraucher auf, was angesichts steigender Energiekosten schnell zu Kosteneinsparungen verhelfen kann.
Damit aus dem Piloten mehr werden kann als eine Insellösung, ist eine grobe Roadmap notwendig: eine Bestandsaufnahme der OT/IT-Landschaft, eine Priorisierung der Use Cases und nicht zuletzt eine eindeutige Antwort auf die Frage, wer für Plattform, Daten und Betrieb verantwortlich ist. Diese Governance ist am Ende oft wichtiger als die Wahl des einzelnen Sensors.
Fazit: Im Bestand liegt das eigentliche Potenzial
Die industrielle Digitalisierung findet überwiegend im Bestand statt, nicht auf der grünen Wiese. Dies sollte man nicht als Notlösung sehen, sondern als Chance: Nirgendwo ist das Wissen über die eigenen Prozesse größer als in einer Anlage, die schon jahrelang läuft. Wenn man dieses Wissen mit Retrofit-Sensorik, Edge-Gateways und einem abgegrenzten ersten Use Case verbindet, kann man IIoT auch im Brownfield wirtschaftlich sinnvoll einführen. Dabei kommt es nicht auf die perfekte Gesamtarchitektur an, sondern auf einen pragmatischen ersten Schritt. Und auf die Bereitschaft von OT und IT, diesen gemeinsam zu gehen.
Die intelligente Sensorik der Zukunft wird nicht einfach „mehr KI“ enthalten. Sie wird besser verstehen, zuverlässiger entscheiden und den Menschen dort unterstützen, wo Datenmengen und Systemkomplexität klassische Methoden an ihre Grenzen bringen.
Die nächsten Jahre werden deshalb spannend: Es wird viele Experimente geben, manche Anwendungen werden scheitern. Aber genau daraus werden die Lösungen entstehen, die die industrielle Messtechnik nachhaltig verändern. Ich bin gespannt, was die nächsten Ausgaben der all about automation in Sachen KI zeigen werden.
Axel Hahne
Axel Hahne ist PR- und Marketingberater für Unternehmen aus Industrie, Technik und Logistik. Unter dem Label HAHNE PR unterstützt er vorwiegend Mittelständler und Start-ups bei der Presse- und Öffentlichkeitsarbeit, beim Content-Marketing und bei der strategischen Kommunikation. Darüber hinaus arbeitet er als freier Journalist für verschiedene Fachmedien. Zu seinen Schwerpunktthemen zählen Automatisierung, IIoT, Industrial AI, Erneuerbare Energien und Logistik.
