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Abstract

Die zunehmende Digitalisierung im Maschinen-und Anlagenbau führt zu einer stetig voranschreitenden horizontalen und vertikalen Vernetzung, von der Feld-bis hin zur ERP-Ebene. Da sich in vielen Produktionsbereichen heute Maschinen aus unterschiedlichen Dekaden wiederfinden, entstehen häufig erhebliche Kosten durch den notwendigen Ausbau der Netzwerkinfrastruktur, zusätzliche Messtechnik, Schnittstellenanpassungen, Anpassungen in der Automatisierungssoftware zur Bereitstellung der erfassten Daten und nicht zuletzt durch die Einhaltung von Auflagen aus dem Bereich der IT-Sicherheit. Da sich ein Return On Investment dieser Maßnahmen meist nur sehr schwer ermitteln lässt, stellen die damit verbundenen Investitionen oft ein Hemmnis dar. Im Kontrast dazu finden sich am Markt immer günstigere IoT-gestützte Sensoren für das Erfassen von Maschinendaten und für die Machine-to-Machine-Kommunikation (M2M) mit Hilfe von IoT-Funktechnologien wieder. Aufgrund der vielfältigen Möglichkeiten zur Vernetzung klassischer Automatisierungslösungen mit dem Internet of Things stehen industrielle Anwender vor der Herausforderung, tragfähige Lösungen zu konzipieren und zu implementieren. Dieser Beitrag stellt konkrete Architekturkonzepte für das Zusammenführen von IoT und klassischer Automatisierungstechnik am Beispiel des Einsatzes von IoT-gestützten Sensoren für das Retro-Fitting von Maschinen und Anlagen im Brownfield-Bereich vor. Dabei wird Bezug auf Erfahrungen konkreter operativer Implementierungen solcher Lösungen im industriellen Umfeld genommen.
Hybride Automatisierungslösungen
Wie die IoT-Welt und klassische Automatisierung zusammenwachsen
Prof. Dr.-Ing. M. Strube, Prof. Dr.-Ing. D. Wermser, O. Gebauer, D. Jess
Ostfalia Hochschule - Institut für Kommunikationssysteme und
Technologien, Wolfenbüttel
H.-C. Kesper, Bayer AG, Monheim;
Kurzfassung
Die zunehmende Digitalisierung im Maschinen- und Anlagenbau führt zu einer stetig
voranschreitenden horizontalen und vertikalen Vernetzung, von der Feld- bis hin zur ERP-
Ebene. Da sich in vielen Produktionsbereichen heute Maschinen aus unterschiedlichen
Dekaden wiederfinden, entstehen häufig erhebliche Kosten durch den notwendigen Ausbau
der Netzwerkinfrastruktur, zusätzliche Messtechnik, Schnittstellenanpassungen, Anpassungen
in der Automatisierungssoftware zur Bereitstellung der erfassten Daten und nicht zuletzt durch
die Einhaltung von Auflagen aus dem Bereich der IT-Sicherheit. Da sich ein Return On
Investment dieser Maßnahmen meist nur sehr schwer ermitteln lässt, stellen die damit
verbundenen Investitionen oft ein Hemmnis dar.
Im Kontrast dazu finden sich am Markt immer günstigere IoT-gestützte Sensoren für das
Erfassen von Maschinendaten und für die Machine-to-Machine-Kommunikation (M2M) mit
Hilfe von IoT-Funktechnologien wieder. Aufgrund der vielfältigen Möglichkeiten zur Vernetzung
klassischer Automatisierungslösungen mit dem Internet of Things stehen industrielle
Anwender vor der Herausforderung, tragfähige Lösungen zu konzipieren und zu
implementieren.
Dieser Beitrag stellt konkrete Architekturkonzepte für das Zusammenführen von IoT und
klassischer Automatisierungstechnik am Beispiel des Einsatzes von IoT-gestützten Sensoren
für das Retro-Fitting von Maschinen und Anlagen im Brownfield-Bereich vor. Dabei wird Bezug
auf Erfahrungen konkreter operativer Implementierungen solcher Lösungen im industriellen
Umfeld genommen.
1. Herausforderung der Digitalisierung im Brownfield
Bereits im Jahr 2016 kamen die Autoren der VDE-Studie „Digitalisierung 2020“ [1] zu dem
Ergebnis, dass für die Sicherung des Produktionsstandortes Deutschland die Notwendigkeit
besteht, vermehrt in digitale Schlüsseltechnologien zu investieren, um neue Anwendungen
und Geschäftsmodelle zu entwickeln. Als eines der Kernthemen wird in dieser Studie die
Notwendigkeit des Zusammenwachsens von Elementen der Mikroelektronik und
Mikrosystemtechnik, wie z. B. autark operierenden Sensor- und Aktorsystemen, über das
Internet der Dinge aufgeführt.
Eine im Rahmen der „IoT-Studie 2019“ [2] durchgeführte Befragung von 524 Entscheidern aus
der DACH-Region zeigt einen klaren Trend hinsichtlich der Umsetzung von Projekten im
Internet of Things (IoT): während im Jahr 2017 lediglich 21 Prozent der befragten
Unternehmen IoT-Projekte erfolgreich umgesetzt hatten, waren es im Jahr 2018 bereits 44
Prozent. Auffallend ist hierbei die hohe Quote von 69 % der Unternehmen, die mit den
Ergebnissen ihrer bisherigen IoT-Projekte zufrieden sind.
Beflügelt wird die zunehmende Anzahl von industriellen IoT-Anwendungen aktuell vor allem
durch Fortschritte in Mobilfunktechnologien der Low Power Wide Area Networks (LPWAN), zu
denen z. B. LoRaWAN, Sigfox und NarrowBand-IoT gehören, durch die eine zunehmend
einfache und kostengünstige Möglichkeit der Vernetzung von Geräten und Plattform-basierten
Services entsteht. Welchen Stellenwert deutsche Großkonzerne neuen Mobilfunktechnologien
zuordnen, wird daran deutlich, dass Unternehmen wie Audi, Volkswagen und Siemens bereits
Interesse an lokalen 5G-Frequenzen bekundet haben und Unternehmen wie Bosch bereits an
5G-Lösungen für Roboter, Maschinen und Maschinensteuerung arbeiten [3].
Insbesondere aktuelle Fortschritte in der Künstlichen Intelligenz bieten für die deutsche
Industrie ein enormes Potenzial, wenn Maschinen und Anlagen an das IoT angebunden
werden. Ansgar Hinz, Chef des Verbands Elektrotechnik, Elektronik und Informationstechnik
(VDE), äußerte sich hierzu im April 2019 in einem Interview mit Focus-Online wie folgt:
Unsere große Chance liegt in der Verbindung von KI und unserem Know-how in der
industriellen Produktion, Automatisierung und dem Maschinenbau.“ [4]
Vor diesem Hintergrund wird deutlich, dass wir uns insbesondere mit der Frage beschäftigen
müssen, wie wir von den zuvor aufgeführten Entwicklungen in bereits in Betrieb befindlichen
Maschinen und Anlagen (Brownfield) profitieren können.
Dieser Beitrag fokussiert dabei mögliche Architekturkonzepte zur Realisierung von
Automatisierungslösungen, die zum einen aus klassischen Automatisierungskomponenten
und -lösungen und zum anderen aus IoT-basierenden Lösungen bestehen. Eine derartige
Kombination stellt hinsichtlich der technologischen Wurzeln der darin eingesetzten Elemente
ein hybrides System dar und wird daher im Folgenden als hybride Automatisierungslösung
bezeichnet.
2. Smarte Sensoren für das Retro-Fitting von Bestandsanlagen zur Erweiterung der
Prozessdaten- oder Maschinendatenerfassung bieten eine günstige Alternative
Die Standzeiten industrieller Anlagen können in manchen Domänen wie z. B. der
Stahlindustrie nahezu ein Jahrhundert erreichen. Im Gegensatz dazu steigen die an
Produktionsanlagen gestellten Verfügbarkeits- und Qualitätsanforderungen stetig. Daraus
resultiert ein nahezu kontinuierlicher Modernisierungsprozess für in Betrieb befindliche
Maschinen und Anlagen, der heute häufig mit dem Begriff „Retro-Fitting“ beschrieben wird.
Ein großer Teil der Bemühungen liegt dabei auf der Implementierung zusätzlicher bewährter
Automatisierungstechnik für Diagnose, Überwachung und steuerungstechnische Optimierung,
die jedoch gerade im Brownfield-Bereich häufig mit hohen Aufwänden für Ausrüstung,
Integration und Migration verbunden ist.
Im Gegensatz zur Automatisierungstechnik steckt das Internet of Things heute im industriellen
Umfeld noch in den Kinderschuhen. Das generelle Wachstum im IoT-Umfeld hingegen ist
beeindruckend stark ausgeprägt. Während im Jahr 1992 noch etwa eine Million Geräte im IoT
verbunden waren, sollen es laut einer Prognose von Cisco im Jahr 2030 bereits etwa 500
Milliarden sein [5]. IoT Analytics hat allein im Jahr 2018 ein Wachstum des IoT-Marktes um 37
Prozent im Vergleich zum Vorjahr prognostiziert [6].
Insbesondere die Massenmarktproduktion von Smartphones, Tablets, Wearables und
weiteren Produkten aus dem Consumer-Bereich beschleunigt dieses Wachstum aktuell stark,
wodurch auch das Nutzen-zu-Kosten-Verhältnis von IoT-Technologien in den letzten Jahren
immens gestiegen ist.
Beobachtet man diese Entwicklung ist es naheliegend z. B. über die Einsatzmöglichkeiten von
IoT-Technologien zur Datenübertragung im industriellen Umfeld nachzudenken. Derzeit
existieren etwa 20, für IoT geeignete Funknetztechnologien, von denen einige bereits als
öffentliche Netze zur Verfügung stehen (z. B.: Sigfox, Narrowband-IoT, LTE M2M, …) und
andere als private Netze auf dem Industriegelände aufgebaut werden können (z. B.:
LoRaWAN, N-Wave, Echoring, Symphony Link, …). Insbesondere die IoT-Funknetze in dem
Bereich der LPWANs wurden vom Verband der Elektrotechnik, Elektronik Informationstechnik
e.V. (VDE) im VDE Positionspapier „Funktechnologien für Industrie 4.0“ als geeignet für
Prozessautomatisierung, Zustandsmonitoring und generelle Diagnose & Wartungsaufgaben
gewertet [7].
Das enorme Wachstum der IoT-Branche weltweit führte in den letzten Jahren zu einer starken
Zunahme von IoT-fähigen Sensoren, die im Wesentlichen aus einem klassischen
Sensormodul mit integriertem IoT- Funkkommunikationsmodul bestehen. Insbesondere in den
letzten zwei Jahren kamen vermehrt IoT-fähige Sensoren hinzu, die Anforderungen an den
Einsatz im industriellen Umfeld erfüllen und damit eine Alternative zu klassischen
Komponenten der Automatisierungstechnik darstellen.
Die sehr einfache nachträgliche Installation IoT-fähiger Sensorik an bestehenden industriellen
Anlagen und Maschinen führt vor allem durch das Wegfallen von kosten- und zeitaufwändigen
Verkabelungsarbeiten zu einem deutlichen Einsparpotenzial. Die zum Teil sehr hohe
Energieeffizienz von IoT-fähigen Sensoren ermöglicht zudem einen Einsatz an Stellen in
Maschinen und Anlagen, an denen keine externe Energieversorgung zur Verfügung steht.
Auch IoT-Geräte mit der Funktion eines Buskoppler bzw. Gateways, beispielsweise zu
verbreiteten Bussystemen wie Modbus oder Stromschleifenschnittstellen sind bereits erhältlich
und ermöglichen einen unkomplizierten Zugriff auf Mess- und Steuerungsdaten im Brownfield-
Bereich.
Vergleicht man die Leistungsfähigkeit eines heute marktüblichen Smartphones mit der einer
typischen Speicherprogrammierbaren Steuerung wird schnell deutlich, welche Möglichkeiten
der Einsatz aktueller Mikroprozessorentechnik aus dem Consumer-Bereich für
Funktionalitäten des Edge-Computing, also der Sensordatenvorverarbeitung auf dem IoT-
Sensormodul, entstehen. Es ist davon auszugehen, dass innerhalb der nächsten Jahre
vermehrt IoT-fähige Komponenten am Markt verfügbar werden, die klassischen
Automatisierungsgeräten hinsichtlich der Möglichkeiten einer Datenvorverarbeitung, z. B. KI-
basiert, deutlich überlegen sind.
Betrachtet man den Stand der Technik ist es naheliegend, zukünftig in bestimmten
Teilbereichen ein Retro-Fitting von Bestandsanlagen und -maschinen auf Basis von IoT-
Lösungen durchzuführen, um mit vergleichsweise geringen Kosten und geringem zeitlichen
Aufwand einen Nutzen zu erzielen. Auf Basis der Erfahrungen von durchgeführten IoT-
Pilotprojekten der Autoren dieses Beitrags im industriellen Umfeld lässt sich ableiten, dass ein
Retro-Fitting auf Basis von IoT-Lösungen erheblich kostengünstiger als auf Basis bewährter
Automatisierungstechnik umsetzbar ist.
Ein weiterer Vorteil des Einsatzes von IoT-Funktechnologien für die Sensordatenübertragung
besteht darin, dass hierzu keine Kopplung mit dem Anlagennetzwerk notwendig ist. Vor dem
Hintergrund der gestiegenen Anforderungen an die IT-Sicherheit, stellt diese Art der
Datenübertragung insbesondere dann eine interessante Alternative dar, wenn die
Sensordaten nicht direkt für steuerungsrelevante Aufgabenstellungen erfasst werden sollen,
sondern z. B. für Predictive Maintenance Ansätze. So lässt sich beispielsweise im Falle von
privaten IoT-Funknetzen anstelle von lokalen, kabelgebundenen Netzwerken die Konnektivität
der IoT-Funkgateways über LTE realisieren, welches in der Regel deutlich geringere Kosten
und eine höhere Flexibilität mit sich bringt. Die im IoT etablierten Protokollstandards wie
Message Queuing Telemetry Transport (MQTT) ermöglichen zudem einen sehr einfachen
Austausch der Daten mit den für die Verarbeitung geeigneten Cloud-Plattformen (z. B.:
Amazon AWS, IBM Bluemix, Microsoft Azure, usw.) und ihren Services.
Die über diesen Weg erfassten Daten können so ohne Rückwirkung auf das Produktions- oder
Anlagennetz an die gewünschte Datensenke geführt werden. Mit diesem Vorgehen ist es
möglich, verhältnismäßig schnell und günstig, IoT-basierte Projekte ohne zusätzliche
Installation von klassischen Automatisierungskomponenten und fest installierten
Netzwerkzugängen umzusetzen, die zusätzlich durch Entkopplung vom Anlagennetz meist
sehr schnell mit den Auflagen der IT-Sicherheit in Einklang zu bringen sind.
3. Architekturkonzepte zur Vernetzung klassischer Automatisierungstechnik und IoT-
Sensorik
Basierend auf den vorhergehenden Überlegungen werden in diesem Kapitel ausgewählte
Konzepte für die Vernetzung von klassischen Automatisierungslösungen mit IoT-fähigen
Sensoren betrachtet.
Mithilfe von hybriden Automatisierungslösungen können einerseits Messdaten aus dem
Anlagennetzwerk des Unternehmens zu Cloud-Plattformen übertragen werden, um diese mit
den dort verfügbaren Services zu analysieren und auszuwerten und andererseits Messdaten
IoT-fähiger Sensoren und die Ergebnisse einer Cloud-basierten Datenauswertung in
bestehende Leittechnik integriert werden (siehe Abbildung 1).
Abbildung 1: Überblick über die Bestandteile von hybriden Automatisierungslösungen
Hybride Automatisierungslösungen lassen sich auf Grundlage unterschiedlicher
Architekturkonzepte realisieren. Die Kommunikation zwischen den Komponenten in der
Automatisierungspyramide und den Cloud-Diensten kann entweder über die Prozess-,
Steuerungs- oder Feldebene erfolgen. In den nachfolgend dargestellten Architekturkonzepten
wird gezeigt, wie beispielsweise eine Verbindung zwischen den Komponenten in den
einzelnen Ebenen der Automatisierungspyramide und Cloud-Services von Amazon Web
Services (AWS), wie z. B. Amazone Elastic Compute Cloud (Amazone EC2) und AWS
Internet of Things (AWS IoT), realisiert werden kann.
Bei Architekturkonzept 1 (vgl. Abbildung 2) erfolgt die Kommunikation zwischen dem SCADA-
System in der Prozessleitebene und der EC2-Instanz in der AWS Cloud über das lokale
Netzwerk mittels OPC UA, welches von den meisten SCADA-Systemen der neuen Generation
unterstützt wird. Das SCADA-System fungiert als Client und initiiert die Kommunikation mit
einem OPC UA Server in der AWS Cloud. Das SCADA-System nimmt entweder die Rolle des
Publishers oder Subscribers an. Wenn Daten auf den OPC UA Server geschrieben werden
sollen, nimmt das SCADA-System die Rolle des Publishers an und überträgt die Sensordaten
in Richtung AWS Cloud. Falls IoT-Sensordaten und/oder Auswertungsergebnisse in das
Anlagennetzwerk eingespeist werden sollen, nimmt das SCADA-System die Rolle des
Subscribers an und liest die erforderlichen Daten aus den OPC UA Server in der AWS Cloud
aus.
Abbildung 2: Architekturkonzept 1
Bei Architekturkonzept 2 (vgl. Abbildung 3) erfolgt die Kommunikation zwischen den SPSen in
der Steuerungsebene, deren neue Generationen in der Regel MQTT unterstützen, und dem
Broker von AWS IoT über das Mobilfunknetzwerk mittels MQTT.
Abbildung 3: Architekturkonzept 2
Dabei fungieren die SPSen als Client und initiieren die Kommunikation mit dem Broker von
AWS IoT. Die SPSen nehmen in Abhängigkeit der Datenübertragungsrichtung entweder die
Rolle des Publishers oder Subscribers an. Wenn Daten zum Broker von AWS IoT übertragen
werden sollen, nehmen die SPSen die Rolle des Publishers an und veröffentlichen die
Sensordaten im Broker von AWS IoT. Falls IoT-Sensordaten und/oder
Auswertungsergebnisse in das Anlagennetzwerk eingespeist werden sollen, nehmen die
SPSen der neuen Generation die Rolle des Subscribers an und abonnieren die
entsprechenden Daten im Broker von AWS IoT. Durch die Abonnements leitet der Broker von
AWS IoT die neuzugestellten abonnierten Daten an die SPSen weiter.
Bei Architekturkonzept 3 (vgl. Abbildung 4) erfolgt die Kommunikation zwischen den
herkömmlichen Sensoren in der Feldebene und dem Broker von AWS IoT über das
Mobilfunknetzwerk indirekt mittels MQTT. Die herkömmlichen Sensoren können nicht über
MQTT oder OPC UA kommunizieren. Deshalb übertragen die herkömmlichen Sensoren die
Sensordaten über Zweidrahttechnik oder ähnliche Technologien zu einem Gateway, welches
als Protokollumsetzer fungiert.
Als Gateway kann beispielsweise ein Wireless Local Area Network-fähiger (WLAN-fähiger)
Mikrocontroller eingesetzt werden. Das Gateway fungiert als Client und initiiert die
Kommunikation mit dem Broker von AWS IoT. Es nimmt die Rolle des Publishers an und
veröffentlicht die Sensordaten im Broker von AWS IoT.
Abbildung 4: Architekturkonzept 3
4. Diskussion alternativer Architekturkonzepte
Die im vorherigen Kapitel vorgestellten drei Architekturkonzepte stellen lediglich eine Auswahl
von mehr als 20 im Rahmen eines Forschungsvorhabens betrachteten Lösungsansätzen dar.
Die hierzu durchgeführten Untersuchungen haben gezeigt, dass sich der
Implementierungsaufwand am stärksten minimieren lässt, wenn die Datenübertragung auf
Basis von MQTT erfolgt. Bei im industriellen Umfeld durchgeführten IoT-Pilotprojekten hat sich
gezeigt, dass eine Entkopplung der Datenübertagung vom Anlagennetz mittels Mobilfunk am
schnellsten implementiert werden konnte. Insbesondere dann, wenn es sich nicht um
schutzbedürftige Daten handelte war der Abstimmungsaufwand hinsichtlich der IT-Sicherheit
verhältnismäßig gering.
Auf der Prozessleitebene hat sich jedoch gezeigt, dass die Unterstützung von MQTT heute
noch eine große Ausnahme darstellt. Eine geeignete Alternative stellt jedoch die Nutzung von
OPC UA dar, welches zwar deutlich mehr Möglichkeiten als MQTT bietet, jedoch bisher noch
zu einem höheren Integrationsaufwand auf Seiten der Cloud-Plattformen führt. Da sich OPC
UA in der Automatisierungstechnik bereits etabliert hat und oftmals Erfahrungen unter den
Mitarbeitern vorhanden sind, ist davon auszugehen, dass hierbei eine Datenübertragung unter
Nutzung der Unternehmensnetzwerkinfrastruktur mit vertretbarem Abstimmungsaufwand
hinsichtlich der IT-Sicherheit realisierbar ist.
Ein weiterer wesentlicher Aspekt besteht in der Auswahl einer geeigneten IoT-
Funktechnologie für den geplanten Anwendungsfall. Die verschiedenen IoT-Funktechnologien
lassen sich anhand ihrer Eigenschaften in Bezug auf Reichweiten, Netzabdeckung,
Energieeffizienz, Datenübertragungsraten, etc. gegeneinander abgrenzen (vgl. Abbildung 5)
Abbildung 5: „Vergleich der Kommunikationsanforderungen zwischen Mobilfunkanwendungen
und industriellen Anwendungen.“ [7]
Die Auswahl einer geeigneten IoT-Funktechnologie erfordert in der Regel eine
projektspezifische Anforderungserhebung, bei der unter anderem die in Abbildung 5
dargestellten Kriterien Berücksichtigung finden sollten. Basierend auf den Erfahrungen einer
größeren Anzahl der im Kreis der Autoren durchgeführten IoT-Pilotprojekte lässt sich jedoch
feststellen, dass aktuell der IoT-Funktechnologie LoRaWAN in industriellen
Produktionsbereichen ein besonders hoher Stellenwert zuzuordnen ist.
5. Zusammenfassung und Ausblick
Die in diesem Beitrag vorgestellten Einsatzmöglichkeiten von Lösungen aus dem IoT-Umfeld
für das Retro-Fitting von Bestandsanlagen und -maschinen zeigen deutlich, dass diese bereits
heute eine interessante Alternative zu Lösungen auf der Basis bewährter
Automatisierungstechnik darstellen. Die hohe Dynamik im IoT-Umfeld, in der Entwicklung
Cloud-basierter Services für KI-gestützte Datenauswertung und -analyse, sowie die
bevorstehende Einführung von 5G lässt auf eine zunehmende Bedeutung hybrider
Architekturen in der Automatisierungstechnik schließen.
6. Literaturangaben
[1] Verband der Elektrotechnik, Elektronik Informationstechnik e.V. (VDE),“Digitalisierung
2020“, VDE-Studie, 2016.
[2] Computerwoche, CIO, Telefónica, Alcatel-Lucent, Device Insight, Q-Loud, in-GmbH,
tresmo und Gefits, “IoT-Studie 2019”, 2019.
[3] S. Scheuer, K. Knitterscheidt: Schlüsseltechnologie 5G: Die Industrie will nicht auf die
Netzbetreiber warten, Handelsblatt, 05.04.2019.
[4] J. Klöckner, “VDE-Chef kritisiert Merkels Plan und sagt, wo Deutschland wirklich
Weltspitze ist“, Focus-Online, 07.04.2019.
[5] Cisco Systems, “Internet of Things At-a-Glance,” 2016.
[6] L. Columbus, „2018 Roundup Of Internet Of Things Forecasts And Market
Estimates”, Forbes-Online, 2018.
[7] Verband der Elektrotechnik, Elektronik Informationstechnik e.V. (VDE),
“Funktechnologien für Industrie 4.0,” VDE Positionspapier der ITG AG
Funktechnologie 4.0, 2017, pp. 27 - 35.
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Elektronik Informationstechnik e.V. (VDE)
  • Elektrotechnik Verband Der
Verband der Elektrotechnik, Elektronik Informationstechnik e.V. (VDE), "Funktechnologien für Industrie 4.0," VDE Positionspapier der ITG AG Funktechnologie 4.0, 2017, pp. 27 -35.
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Computerwoche, CIO, Telefónica, Alcatel-Lucent, Device Insight, Q-Loud, in-GmbH, tresmo und Gefits, "IoT-Studie 2019", 2019.
VDE-Chef kritisiert Merkels Plan und sagt, wo Deutschland wirklich Weltspitze ist
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J. Klöckner, "VDE-Chef kritisiert Merkels Plan und sagt, wo Deutschland wirklich Weltspitze ist", Focus-Online, 07.04.2019.
Roundup Of Internet Of Things Forecasts And Market Estimates
  • L Columbus
L. Columbus, "2018 Roundup Of Internet Of Things Forecasts And Market Estimates", Forbes-Online, 2018.