Warum schnelles Prototyping in IoT-Projekten unerlässlich ist

Prototyping für das Internet of Things
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Das Internet of Things (IoT) hat das Potenzial, Prozesse zu optimieren, Produkte intelligenter zu machen und sogar völlig neue Geschäftsmodelle zu entwickeln. Die Konzeption und Entwicklung von IoT-Lösungen stellt jedoch in vielerlei Hinsicht eine Herausforderung dar. Prototyping kann dabei Abhilfe schaffen.

Insbesondere hohe Investitionskosten und fehlendes Know-how sowie die Unsicherheit, ob die einzuführende Lösung den erwünschten Erfolg verspricht, schafft Barrieren, auf die viele Unternehmen beim Thema IoT treffen. Die schnelle Umsetzung von IoT-Lösungen mithilfe eines iterativen und agilen Prozesses hilft dabei, genau diese Risiken zu minimieren. Prototyping ist ein wichtiges Werkzeug in diesem Prozess. Schnell umsetzbare Prototypen minimieren Risiken, helfen bei der Verständnisbildung und ermöglichen ein frühes Feedback aus der Praxis.

Innovation schaffen

Bevor Prototypen entstehen können, braucht es zuallererst eine Idee oder Vision. Viele Unternehmen wissen nicht, wie sie IoT für sich nutzen können oder haben nur eine vage Vorstellung von einer Lösungsidee. Darüber hinaus ist jede IoT-Lösung individuell, was es für viele Unternehmen schwer macht, eine konkrete Anwendung zu identifizieren. Im Umfeld von IoT soll die Idee häufig besonders innovativ sein. Echte Innovation entsteht jedoch selten spontan und im Vakuum. Kreative Ideenfindung ist ein langwieriger, schwieriger und aufwändiger Prozess. Die Innovationsforschung hat gezeigt, dass sich Innovationen am besten in Gruppen und Workshops erarbeiten lassen. Sowohl die Gruppenzusammenstellung als auch die Rahmenbedingungen sollten dabei kreativitätsfördernd sein.

Entscheidend ist, dass die Idee ein reales Problem oder Bedürfnis des Nutzers oder Kunden löst. Es gibt Methoden wie das Design Thinking, die beim Prozess der Innovationsfindung unterstützen. Beim Design Thinking steht zunächst eine ausgiebige Auseinandersetzung mit den existierenden Prozessen und Kunden sowie deren Bedürfnissen und Problemen im Vordergrund. Daraus lassen sich Fragestellungen ableiten, für die nach konkreten Lösungen gesucht wird. Mit verschiedenen Kreativitätstechniken können so Ideen generiert und anschließend bewertet werden. Die beste Idee wird als Prototyp umgesetzt und direkt erprobt. Dieser Prozessschritt kann beliebig häufig wiederholt werden, um neue Prototypen zu erstellen oder die existierenden weiter zu verfeinern.

Prototyping

Prototyping bezeichnet einen Prozess, in dem eine komplexe Lösung oder ein Produkt zunächst möglichst aufwandsarm in Form eines Prototyps umgesetzt wird. Der Prototyp ist eine Annäherung an die spätere Lösung, mit dem sich bereits wichtige Erkenntnisse gewinnen lassen. Es existieren verschiedene Formen von Prototypen, die von sogenannten Papierprototypen bis hin zu voll funktionsfähigen Produktprototypen reichen.

Selbst ein Papierprototyp, mit dem sich beispielsweise eine Smartphone-App simulieren lässt, erlaubt schon wichtige Rückschlüsse – beispielsweise auf die Bedienbarkeit der späteren App. Noch besser sind Funktionsprototypen, die im Kontext von IoT alle Komponenten – von der Hardware über die Cloud bis zur App – berücksichtigen können. Durch die zunehmende Verbreitung von IoT existieren eine Vielzahl an Hardware- und Software-Prototyping-Werkzeugen, mit denen sich IoT-Szenarien innerhalb weniger Wochen bis hin zu wenigen Stunden umsetzen lassen. Diese extrem schnelle Herangehensweise wird als Rapid Prototyping bezeichnet. All diese Formen von Prototypen haben gemeinsam, dass sie zwar eine Vorstellung für das spätere Produkt vermitteln, jedoch nicht produktiv eingesetzt werden können. Es sind Einwegprodukte, die zumeist verworfen werden, sobald mit der richtigen Lösung gestartet wird.

MVP-Prototypen

Im Gegensatz dazu erlaubt der Minimal-Viable-Product-(MVP-)Prototyp sogar einen produktiven Einsatz. Ein solcher Prototyp erfüllt alle Qualitätskriterien wie Robustheit und Performance und ist lediglich in seiner Funktion auf ein absolutes Minimum beschränkt. Obwohl sich mit einem minimalen, aber sinnvollen Featureset in der Regel schon ein echter Mehrwert für den Nutzer erzielen lässt, sind Lastenhefte meist übersät mit Anforderungs- und Featurelisten, wenngleich viele Features häufig ohnehin nicht genutzt werden. Die Kunst besteht darin, die wirklich relevanten Features zu identifizieren und den Rest erst in den nächsten Produktiterationen nachzuschieben. Der Übergang zwischen Funktionsprototyp und MVP-Prototyp ist dabei fließend, und selbstverständlich kann auch ein Funktionsprototyp zu einem MVP-Prototyp ausgebaut werden.

IoT-Prototypen

Die Besonderheit von IoT-Prototypen ist die Kombination aus Hardware und Software, die eine komplette IoT-Lösung ausmachen. Die IoT-Hardware (Things) misst Werte und verarbeitet Befehle, um Aktionen auszulösen. Die Verarbeitung dieser Werte und Steuerungs- sowie Businesslogik findet wiederum im Internet statt. Dazu müssen die Geräte zunächst über eine Netzwerktechnologie und ein Kommunikationsprotokoll mit dem Internet verbunden werden. Darüber hinaus wird eine zentrale Stelle – die IoT-Cloud – benötigt, mit der sich die Geräte verbinden und in der die Businesslogik der IoT-Anwendung abläuft. Hierzu gehört neben der Interpretation und Nutzung von Daten sowie deren Visualisierung häufig auch die Integration von Drittsystemen. Ein funktionaler IoT-Prototyp sollte alle Kernaspekte einer Anwendung abdecken. Obwohl das zunächst sehr aufwändig klingt, gibt es sowohl im Hardware- als auch im Softwarebereich eine Reihe von Werkzeugen, die das Prototyping stark vereinfachen.

Hardware-Prototyping

Bis vor wenigen Jahren war Hardware-Prototyping lediglich echten Bastlern vorbehalten, die keinen Lötkolben oder Assembler-Code scheuen. Spätestens seit dem Erscheinen des Raspberry Pi im Jahr 2012 sind die Hürde und das notwendige Know-how deutlich geringer. Kleinstcomputer wie der Raspberry Pi oder der Arduino haben damit die Do-it-yourself- und Maker-Szene befeuert und erlauben es jedem ambitionierten Maker, eigene Hardwarelösungen für ganz individuelle Herausforderungen aufzubauen.

Grundlage des Internet of Things sind vor allem Sensoren und Aktoren, die eine Verbindung zum Internet aufbauen und dort mit einer IoT-Cloud kommunizieren. Innerhalb weniger Stunden lassen sich entsprechende Elektronikbauteile beispielsweise mit einem Raspberry Pi verbinden und es lässt sich ein Stück Code schreiben, das die Werte ausliest und ins Internet schickt. Noch schneller und einfacher geht es jedoch mit fertigen IoT-Development-Kits. Im Folgenden werden einige der Development-Kits und Module vorgestellt, die sich besonders gut für das Prototyping von IoT-Lösungen eignen.

API Summit 2018

From Bad to Good – OpenID Connect/OAuth

mit Daniel Wagner (VERBUND) und Anton Kalcik (business.software.engineering)

Smartphone als IoT-Sensor

Unsere Smartphones sind mit derart vielen Sensoren ausgestattet, dass man sie gut als IoT-Sensor verwenden kann. So ziemlich jedes Smartphone besitzt einen Beschleunigungssensor und einen GPS-Sensor. Je nach Modell kommen noch ein Kompass, ein Gyrometer, ein Helligkeitssensor, ein Näherungssensor oder ein Temperatursensor hinzu. Android-Smartphones erlauben einen einfachen Zugriff auf alle Sensoren per App. Die kostenlose App Sensors Multitool stellt beispielsweise alle Sensordaten in Echtzeit und mit Diagrammen dar. Mit entsprechenden Kenntnissen lässt sich auch eine eigene App mit spezifischen Sensordaten entwickeln, die an einen Onlineservice gesendet werden können. Insbesondere mit dem Bewegungs- und GPS-Sensor lassen sich bereits viele IoT-Szenarien wie beispielsweise eine Diebstahlsicherung prototypisch umsetzen. In einer selbst entwickelten App können zudem virtuelle Buttons platziert werden, die Aktionen auslösen sollen.

TI SensorTag: Der Chiphersteller Texas Instruments hat mit dem TI SensorTag ein mächtiges und mit 29 Dollar günstiges IoT-Gerät geschaffen. Der SensorTag verfügt neben einem Temperatur- und Beschleunigungssensor über einen Infrarotsensor, einen Magnetsensor, zwei Knöpfe sowie fünf weitere Sensoren. Verbunden wird der SensorTag wahlweise je nach Modell über 6LoWPAN, ZigBee oder Bluetooth. Auf GitHub finden sich unzählige Projekte, die den SensorTag über das Bluetooth-API mit den verschiedensten IoT-Protokollen und -Plattformen verbinden. Auch aufgrund seiner sehr geringen Größe ist der SensorTag ein optimales Prototyping-Werkzeug, mit dem sich die verschiedensten IoT-Szenarien schnell umsetzen lassen.

WunderBar: Mit der WunderBar hat das Berliner Unternehmen relayr ein IoT-Hardwarekit in Form einer Schokoladentafel geschaffen. Das Gerät stellt Daten von sechs Sensoren bereit, wobei jeder Sensor ein eigenständiges kleines Modul ist, das kabellos mit dem Hauptmodul kommuniziert. Dieses ist wiederum für die Verbindung zum Internet verantwortlich. Der Vorteil der WunderBar gegenüber dem SensorTag liegt darin, dass sich die einzelnen Sensoren individuell positionieren lassen und so gezielt in bestehende Szenarien integriert werden können. Dafür schlägt das Gerät auch mit einem deutlich höheren Preis zu Buche und kommuniziert standardmäßig nur mit der relayr-IoT-Cloud. Seit Anfang 2017 wird die WunderBar in ihrer ursprünglichen Form nicht länger vertrieben; Firmware und SDKs finden sich aber noch auf GitHub.

littleBits: Im Gegensatz zu den vorher genannten Sensorkits ist littleBits ein vollwertiges Hardware-Prototyping-Kit mit Sensorik und Aktorik. Die Bausteine des amerikanischen Herstellers sollen einen spielerischen Umgang mit Elektronik ermöglichen. Deshalb lassen sich die einzelnen Module ganz ohne Kabel magnetisch zusammenstecken und komplexe Prototypen auf diese Weise selbst von Kindern aufbauen. Die Liste der Module ist lang und umfasst neben den üblichen Sensoren wie Bewegungsmelder, Geräuschsensor, Drucksensor und Knöpfe eine Reihe wirklich interessanter Aktoren wie einen MP3-Player, eine Zahlensegmentanzeige, einen Lautsprecher und einen Servomotor. Zur Kommunikation steht neben einem Bluetooth-Modul ein sogenanntes cloudBit zur Verfügung, das sich über eine WiFi-Verbindung mit dem Onlinedienst IFTTT verbindet. Darüber lassen sich die einzelnen Bits mit anderen Internetdiensten wie Twitter und Co. verbinden.

Die zusammengestellten Modulkits bieten die richtigen Bausteine für bestimmte Anwendungsszenarien wie Smart Home oder Sound. Das cloudBit-Kit beinhaltet beispielsweise sechs Bits (cloudBit, Button, LED, Servo, Sound Trigger, USB-Power) und ist beim Hersteller für 99 Dollar zu haben. Der Preis eines einzelnen Bits liegt zwischen acht und 40 Dollar. Mit der Fülle an Sensoren und Aktoren lassen sich komplexe Prototypen binnen weniger Minuten wirklich einfach zusammenstecken. Die Integration der Hardware mit IFTTT oder einem Arduino-Board macht littleBits zudem extrem flexibel und damit zu einem der ausgereiftesten Hardware-Prototyping-Kits auf dem Markt.

Software-Prototyping

Mit den Hardware-Prototyping-Werkzeugen lassen sich bereits beeindruckende Lösungen umsetzen. Um vollwertige IoT-Prototypen aufzubauen, fehlt allerdings noch die Businesslogik sowie die Interaktion mit anderen Geräten, Systemen und Nutzern. Dazu wird eine zentrale Cloud-Komponente benötigt, die eine besonders schnelle Integration von verschiedenen Geräten erlaubt und idealerweise bereits über Visualisierungen der Daten und ein Regelmanagement verfügt. Auf das Software-Prototyping von Smartphone-Apps und Webanwendungen wird an dieser Stelle bewusst nicht weiter eingegangen, da die Herausforderung der Gerätekommunikation im Fokus steht.

IFTTT: Der Onlinedienst If This Then That (IFTTT) erlaubt das Erstellen von Regeln, die dem Prinzip „Wenn X passiert, dann reagiere mit Y“ folgen. Die Trigger (X) und Aktionen (Y) können dabei beliebige Onlinedienste und Geräte sein, die allgemein als Services bezeichnet werden. IFTTT beherbergt bereits eine große Anzahl an Services, die von Twitter über E-Mail und SMS-Benachrichtigung bis hin zu Geräteintegrationen wie Philipps Hue reichen. Beliebte Kombinationen von Channels können mit anderen Nutzern in Form von Rezepten geteilt werden. Neben den bereits fertig integrierten Geräten, zu denen auch die vorher beschriebenen littleBits gehören, können über den Maker-Channel auch andere Geräte ohne eigene Programmierung angebunden werden. Der Maker-Channel kann als Trigger HTTP-Requests empfangen und als Aktion HTTP-Requests absetzen. IFTTT ist kostenlos und erfordert lediglich eine Benutzerregistrierung.

Insbesondere wenn Hardware eingesetzt wird, die bereits in IFTTT integriert ist, bietet sich diese Plattform für Rapid Prototyping an. Die Regelerstellung ist intuitiv und kann auch von nicht technisch versierten Usern – beispielsweise in Workshops – verwendet werden, um zwei Geräte über eine Regel miteinander zu verbinden oder eine E-Mail zu versenden, falls ein bestimmtes Ereignis eintritt. Daher ist es ein optimales Tool für das Rapid Prototyping von ersten Funktionsprototypen. Mit dem Maker-Channel besitzt IFTTT zwar ein Minimum an Flexibilität, sobald jedoch komplexere Prototypen umgesetzt werden sollen, stößt IFTTT mit seiner Einfachheit schnell an seine Grenzen.

Node-RED: Im Gegensatz zu IFTTT ist Node-RED kein Onlinedienst, sondern ein Open-Source-Tool, das sich lokal oder auf einem eigenen Server betreiben lässt. Node-RED ist von IBM entwickelt, greift im Kern die Idee einer klassischen Enterprise-Middleware-Anwendung auf und überträgt sie auf das Internet der Dinge. Mit Node-RED lassen sich verschiedene Geräte und Services über einen grafischen Editor miteinander verbinden. Dazu modelliert der Nutzer einen Dataflow, bei dem Daten über verschiedene Kanäle wie beispielsweise MQTT empfangen und im weiteren Verlauf konvertiert, adaptiert und weiter versendet werden können. Auch wenn der grafische Editor durchaus intuitiv ist, erfordert die Modellierung von Dataflows deutlich mehr technisches Know-how als IFTTT. Dafür sind jedoch auch deutlich komplexere Use Cases umsetzbar. Node-RED selbst ist in JavaScript implementiert und läuft auf einem NodeJS-Server. Als Nutzer lassen sich eigene JavaScript-Bausteine in die Module des Dataflows einfügen, um Businesslogik oder Konvertierungen auszuführen.

Node-RED unterstützt von Haus aus bereits eine große Menge an sinnvollen Protokollen und Logikblöcken wie WebSocket, HTTP, MQTT, E-Mail und Twitter. Aufgrund der immer größer werdenden Community kommen darüber hinaus kontinuierlich weitere Module hinzu. Mit seiner hohen Flexibilität eignet sich Node-RED optimal als funktionales Prototyping-Werkzeug und kann eingesetzt werden, wenn beispielsweise ein individuelles Gerät mit einem eigenen Protokoll verwendet wird oder zwei sonst miteinander inkompatible Geräte schnell miteinander verbunden werden sollen. Inwieweit sich Node-RED eignet, um darauf MVP-Prototypen aufzubauen, die weiter skaliert werden sollen, ist jedoch fraglich.

freeboard und dweet.io: Wenn es in einem Prototyping Use Case darum geht, möglichst schnell Daten in einem Dashboard zu visualisieren, dann eignet sich freeboard in Kombination mit dweet.io. Beides sind Onlineservices, die sich kostenlos nutzen lassen – dweet.io sogar ohne Registrierung. dweet.io ist eine extrem einfache Datenablage für IoT-Geräte. Über eine REST-Schnittstelle können Daten als JSON-Struktur an eine beliebige Geräte-ID gesendet werden. Die Geräte können über einen definierbaren Schlüssel zudem geblockt werden, sodass man exklusiv auf Geräten arbeiten kann. Die Werte lassen sich anschließend per HTTP auch wieder abrufen. freeboard hingegen ist eine IoT-Dashboardanwendung, die das Erstellen eines Dashboards mit Werten und Charts ermöglicht. Da freeboard eine dweet.io-Integration hat, können die Werte aus dweet.io mit wenigen Klicks visualisiert werden. In Kombination sind die beiden Services sehr mächtig und eignen sich optimal, wenn es um schnelle Datenvisualisierung geht – insbesondere, weil ein Dashboard binnen weniger Minuten erstellt werden kann. Inwieweit allerdings ein Kunde bereit ist, seine Daten öffentlich in eine amerikanische Cloud zu legen, gilt es unbedingt im Vorfeld abzuklären.

Enterprise-IoT-Plattformen

Im Gegensatz zu den im Vorfeld genannten Plattformen, die eher für Privatanwender und allererste Prototyping Use Cases geeignet sind, gibt es eine Reihe von Enterprise-IoT-Plattformen, mit denen sich ebenfalls sehr schnell Lösungen umsetzen lassen. Der Vorteil dieser Plattformen liegt darin, dass sich die initial aufgebauten Prototypen zu vollwertigen Lösungen ausbauen lassen. Je nach Businessmodell der Unternehmen gibt es häufig Gratisaccounts für eine bestimmte Anzahl an Clients. Alternativ bieten viele Anbieter eine Testphase, nach der dann die regulären Gebühren anfallen, die sich nach Clients oder Nutzung richten. Die Liste der Enterprise-IoT-Plattformen wächst stetig. Zu den bekannteren Plattformen zählen AWS IoT, Azure IoT Suite, Cumulocity, relayr und Predix. Im Kern bieten alle Plattformen ein Device- und Connection-Management. Weitere Features wie konfigurierbare Oberflächen und Regelmanagement gehören ebenfalls zu den meisten Plattformen. In welcher Zeit sich mit den genannten Lösungen schnelle Prototypen aufbauen lassen, ist recht unterschiedlich und auch häufig ein schmaler Grat zwischen Einfachheit, Sicherheit und Ergebnisqualität.

Die com2m-IoT-Cloud bietet beispielsweise für Entwickler einen kostenlosen und unbefristeten Testzugang und legt insbesondere viel Wert auf die schnelle und einfache Anbindung von Geräten. Trotzdem lässt sich ein schnell erstellter Prototyp in späteren Produktiterationen sehr gut skalieren und zur eigenen Enterprise-Anwendung ausbauen. Ob beim Prototyping direkt auf eine IoT-Plattform zurückgegriffen wird, hängt vom Umfang und Ziel des Prototyps sowie der zur Verfügung stehenden Zeit ab. Während sich IFTTT, Node-RED und freeboard für extrem schnelle Funktionsprototypen eignen, die innerhalb weniger Stunden umgesetzt werden sollen, können Enterprise-IoT-Plattformen dann eingesetzt werden, wenn Feldtests vor allem auch mit den späteren Nutzern der Anwendung geplant sind. Diese Prototypen erlauben dann nicht nur eine frühe Validierung von Ideen außerhalb einer Laborumgebung, sondern auch einen iterativen Ausbau und eine kurze Time-to-Market. Die Entwicklungszeit beträgt dann einige Tage oder wenige Wochen.

Aus der Praxis: IoT-Evolution einer Kaffeemaschine

Nachdem nun einige Prototyping-Werkzeuge bekannt sind, wird im Folgenden demonstriert, wie sich die Werkzeuge kombinieren lassen, um eine vollwertige IoT-Lösung zu realisieren. Als Beispiel dient das reale Szenario der com2m-Büro-Filterkaffeemaschine. Um bei der com2m auch intern Innovation zu fördern, wird regelmäßig in Miniworkshops diskutiert, wie das Head-Office mithilfe von IoT-Technologie noch smarter gestaltet werden kann. Beim Identifizieren von Problemen ist uns aufgefallen, dass wir häufig nicht wissen, ob ein Kollege bereits einen Kaffee aufgesetzt hat oder nicht. In dem Miniworkshop haben wir über mögliche Lösungen diskutiert und erste Szenarioprototypen entwickelt. Nachdem wir die Idee als sinnvoll und umsetzbar eingestuft haben, sind wir mit dem Rapid-Funktions-Prototyping gestartet.

Als MVP sollte der Prototyp uns eine Benachrichtigung senden, wenn der Kaffee durchgelaufen ist. Die Grundidee für die technische Umsetzung besteht darin, den Stromverbrauch der Maschine zu messen und daran abzuleiten, ob die Maschine gerade Kaffee kocht. Dafür haben wir als Hardware einen Belkin Wemo Insight Switch ausgewählt, der über das WiFi-Netzwerk einfach angebunden werden kann. Der Wemo Switch besitzt eine IFTTT-Integration. IFTTT lässt sich wiederum ohne Probleme mit dem Unternehmensmessenger Slack verbinden. Damit lässt sich der MVP-Prototyp durch die Nutzung vorhandener Dienste – und ganz ohne eine Zeile Quellcode programmieren zu müssen – vollständig und binnen kürzester Zeit umsetzen. Tatsächlich war dieser Prototyp sogar eine ganze Zeit im Einsatz, da er schon einen großen Mehrwert dargestellt hat. Wir haben damit Feedback und Erfahrungen gesammelt, die wir in die nächste Phase eingebracht haben.

In der nächsten Ausbaustufe haben wir IFTTT durch die IoT-Cloud der com2m ersetzt. Auf Basis der Plattform können die gemessenen Werte langfristig gespeichert und ausgewertet werden. Darüber hinaus ist noch ein eigenes Kaffeedashboard hinzugekommen, in dem Statistiken zum Kaffeekonsum sowie der aktuelle Status der Kaffeemaschine visualisiert werden. Für die Benachrichtigung wird neben Slack nun auch Twitter verwendet, wobei beide Dienste über einen Node-RED-Server angebunden sind. Diese Iteration ließ sich mithilfe der Plattformstandardfunktionen mit einer individuellen Datenvisualisierung innerhalb weniger Tage umsetzen und könnte in einem realen Kundenprojekt in dieser Form schon für einen ersten Friendly-User-Test genutzt werden. Anschließend könnte die Lösung vollständig ausgebaut, ausgerollt und skaliert werden. Der aktuelle Kaffeekonsum der com2m lässt sich auch jederzeit online einsehen.

Auch wenn hier lediglich ein internes Szenario als Beispiel skizziert wurde, lässt sich dieser Prozess ebenso auf reale Kundenprojekte übertragen. Dabei spielt es keine Rolle, ob Consumer-Produkte oder Industriemaschinen im Fokus des Projekts stehen. Mithilfe der Prototyping-Werkzeuge und etwas Phantasie lassen sich Lösungen für alle erdenklichen Use Cases in kurzer Zeit umsetzen. In mehreren Kundenprojekten wurden mit genau diesem Prozess bereits Lösungen für das Management von Leuchten, Industriekompressoren oder Ladesäulen für Elektrofahrzeuge entwickelt. In allen Projekten wurde dabei zunächst die technische Machbarkeit gezeigt, im Anschluss mit dem Kunden ein MVP-Prototyp definiert und gemeinsam getestet, bevor die Lösung mithilfe der Erfahrungen aus dem Prototyping skaliert und live genommen wurde.

Die Angst vor dem Starten

Viele Kunden wollen mit IoT-Projekten starten. Trotzdem kommt es immer wieder zu Situationen, in denen der Kunde den Beginn der eigentlichen Umsetzung herauszögert. Die Gründe hierfür sind extrem vielfältig, rühren allerdings oft im Kern aus der Angst davor, die falsche Entscheidung zu treffen. Anstatt mit der Umsetzung zu beginnen, wird stattdessen eine lange Analysephase durchgeführt, in der Unmengen an PowerPoint-Folien und Konzeptpapieren produziert werden. Als Ergebnis erhält man zwar ein etwas besseres Bild der Lösung, aber es fehlt an realer Erfahrung. Hätte man direkt mit der Umsetzung gestartet, wären möglicherweise Fehler passiert, aber man hätte diese früh bemerkt und sie korrigieren können. In einigen Unternehmen führt diese Angst sogar zu kuriosen Situationen, in denen am Ende die Analysephase länger dauert und teurer ist als die Umsetzung selbst. Daher ist es aus Sicht des Autors die schlechteste Entscheidung, keine Entscheidung zu treffen. Ausgehend von einer Idee und Zielvorstellung mit einem groben Konzept einfach zu starten, kostet zwar Überwindung, aber mit dem richtigen Team oder Partner wird es am Ende immer die erfolgversprechendste Option sein.

Fazit

Die Herausforderungen, vor denen Unternehmen mit IoT-Ambitionen stehen, sind groß. Gerade deshalb ist es so wichtig, IoT-Projekte in dem skizzierten agilen Prozess umzusetzen und so früh wie möglich an den Markt zu gehen. Wie groß der Nutzen von Prototypen dabei ist, lässt sich schwer beschreiben, sondern muss real erlebt werden. Selbst Papierprototypen oder mit LEGO aufgebaute Storyprototypen helfen, Anwendungen besser zu verstehen und Konzepte zu entwickeln. Aufwandsarme Funktionsprototypen können Türöffner für größere Projekte sein. Darüber hinaus schaffen sie Vertrauen und demonstrieren früh die technische Machbarkeit. Auch im weiteren Verlauf des Projekts eignet sich prototypisches Vorgehen auf die gleiche Art, um neue Features frühzeitig zu evaluieren. Der Prozess minimiert damit die genannten Risiken, solange man früh und häufig die Lösung in Betrieb nimmt und evaluiert. Die Hardware- und Softwarewerkzeuge zur Realisierung von IoT-Prototypen sind vorhanden und müssen lediglich genutzt werden. Für die ersten Schritte sind weder Programmier- noch Elektronikkenntnisse notwendig. Selbst der prototypische Aufbau individueller IoT-Lösungen, die bereits mit Kunden erprobt werden können, ist innerhalb weniger Wochen möglich. In das Internet der Dinge zu starten ist einfacher denn je.

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