Die Grenzen zwischen IT und OT abbauen

Operational IT

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Michael Kienle ist Geschäftsführer der it-novum GmbH und gehört zu den führenden Köpfen in der Business Open Source-Welt. Er hat Open Source-Projekte wie openATTIC und openITCOCKPIT gegründet und den Gedanken von Business Open Source maßgeblich vorangetrieben. Bevor Michael Kienle zu it-novum kam, hatte er verschiedene Managementposten in der IT-Branche inne.

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IT und OT (Operational Technology) waren in der Vergangenheit getrennte Bereiche. In friedlicher Koexistenz erledigten sie ihre jeweiligen Aufgaben. Anknüpfungspunkte zwischen beiden Fachbereichen gab es kaum. Das ändert sich in der Ära des Internets der Dinge radikal. IT und OT sollen und müssen jetzt nahtlos ineinandergreifen.

Bis 2020 werden 50 Milliarden Geräte mit dem Internet verbunden werden. Das wird laut McKinsey einen weltweiten wirtschaftlichen Mehrwert von bis zu 11 Billionen Dollar im Jahr 2025 schaffen. Die Nutzung des Internet der Dinge (IoT) wird sich dabei nicht auf reine Produktions- und Industriebetriebe beschränken. Sondern neben der Privatnutzung in unzähligen Alltagsgegenständen werden auch öffentliche Einrichtungen, zum Beispiel im Gesundheitsbereich, in der Stadtverwaltung sowie Unternehmen im Handel, im Bereich Fahrzeuge, Navigation und Smart Home auf die Vorteile von IoT setzen.

Wer ist zuständig?

Damit einher geht eine Problematik, der sich die Unternehmen stellen müssen: All diese vernetzten Geräte müssen verwaltet und abgesichert werden. Das wirft die Frage auf, wer dafür zuständig ist. Intuitiv werden viele der Operational Technology (OT) diese Aufgabe zuordnen. OT ist laut Gartner Hardware und Software, die eine Änderung durch die direkte Überwachung und/oder Kontrolle von physikalischen Geräten, Prozessen und Ereignissen im Unternehmen erkennen und verursachen.

Aber, die OT war bislang auf Produktions- und Industrieanlagen konzentriert – allerdings in der Regel in geschlossenen Systemen, ohne Anbindung an das Internet. Sie war darauf ausgerichtet, in erster Linie die Verfügbarkeit der Anlagen zu gewährleisten.
Die IT hingegen hat weit mehr Erfahrung mit dem Internet vorzuweisen. Die IT befasst sich klassischerweise mit dem gesamten Spektrum an Technologien zur Datenverarbeitung, wie Software, Hardware, Kommunikationstechnologien und damit verbundene Services. Und: Sie ist darauf ausgerichtet, Datensicherheit zu gewährleisten.
IT-Teams haben dafür wenig Erfahrung mit industriellen Systemen, kennen sich zum Beispiel mit Anlagen unter Starkstrom nicht aus.

Enge Zusammenarbeit

Eine enge Zusammenarbeit wäre also die Ideallösung. Allerdings arbeiten beide Bereiche noch eher nebeneinander als miteinander. Ein Beispiel: Nach wie vor speisen viele Unternehmen ihre Produktionsdaten nicht in die Unternehmenssysteme ein. Genau diese Integration aber ist notwendig, um die Chancen von IoT nutzen zu können. Beispiel: Unternehmen, deren Produktionsdaten mit modernen Big Data-Systemen verarbeitet und analysiert werden, können auf Basis dieser Daten gezielt Produktivitätsverbesserungen durchführen. Um produktiv, effizient und erfolgreich im Zeitalter des IoT zu arbeiten, ist die Zusammenarbeit von IT und OT unerlässlich.

Optimierungsmöglichkeiten

IoT bringt neue Geschäftschancen und Möglichkeiten zur Serviceverbesserung und Kostenreduktion. Nur einige Beispiele: Wenn Software-Updates im Auto automatisch eingespielt werden, spart sich der Besitzer den Besuch in der Werkstatt. Geld- und sonstige Automaten, die ihren Füllstand übermitteln, können rechtzeitig aufgefüllt und somit verhindert werden, dass Kunden vor leeren Automaten stehen. Produktionsmaschinen, die notwendige Wartungsmaßnahmen rechtzeitig aufzeigen, verhindern Ausfälle. Dies gilt auch für vernetzte Boiler beziehungsweise andere Geräte der Hausinfrastruktur. Und auch die Fernüberwachung von Patienten gehört zu den positiven Beispielen.

Open Source als Klebstoff für IT und OT

Durch IoT werden Daten nutzbar, die bislang nicht genutzt werden konnten. Kombiniert mit modernen Big Data-Lösungen können nunmehr Daten unterschiedlichster Quellen analysiert werden. Damit können einerseits Probleme schneller erkannt und somit auch vermieden oder gelöst werden. Andererseits können Langzeittrends identifiziert und Produkte entsprechend angepasst werden. Geschwindigkeit und Flexibilität spielen dabei eine große Rolle.