Standardlösungen im Industrial IoT (IIoT) stoßen häufig an ihre Grenzen, weil industrielle Umgebungen heterogen, historisch gewachsen und stark individualisiert sind. Plattformen können den Einstieg erleichtern, sind aber selten in der Lage, reale Maschinenparks, bestehende IT-Systeme und spezifische Prozesse vollständig abzubilden.
In der Praxis zeigen sich typische Herausforderungen:
Der nachhaltige Mehrwert von IIoT entsteht erst, wenn Daten passgenau integriert und weiterverarbeitet werden – häufig durch individuelle Softwareentwicklung statt durch starre Standardplattformen.
Individuelle Softwareentwicklung ist im IIoT entscheidend, weil sie Unternehmen ermöglicht, Lösungen gezielt entlang ihrer eigenen Prozesse und Betriebsanforderungen zu gestalten. Statt sich an die Logik einer Plattform anzupassen, entsteht eine Lösung, die sich nahtlos in die bestehende IT- und Prozesslandschaft einfügt.
Architekturhoheit
Volle Kontrolle über Systemaufbau, Schnittstellen und Datenflüsse.
Anpassbare Geschäftslogik
IIoT-Funktionen folgen den eigenen Prozessen.
Zukunftssicherheit
Erweiterungen, neue Use Cases oder Systeme lassen sich gezielt integrieren.
Nachhaltiger Betrieb
Wartbarkeit, Sicherheit und Skalierung sind von Anfang an mitgedacht.
So wird IIoT nicht zu einer isolierten technischen Lösung, sondern zu einem strategischen Bestandteil der Unternehmenssoftware.
Gerade in industriellen Umgebungen, in denen Software über viele Jahre betrieben wird, sind diese Eigenschaften entscheidend. Dabei setzen wir konsequent auf Clean Code Development, um sicherzustellen, dass Ihre IIoT-Software auch nach Jahren noch erweiterbar und sicher bleibt.
Das .NET-Ökosystem bietet eine ausgereifte Plattform für die Entwicklung von Backend-Services, APIs, Edge-Anwendungen und Cloud-Komponenten. In Kombination mit C# als stark typisierter, strukturierter Programmiersprache entstehen robuste IIoT-Lösungen, die sich kontrolliert erweitern und sicher betreiben lassen.
Typische Vorteile von C#/.NET im IIoT-Kontext sind:
Individuelle IIoT-Software kommt überall dort zum Einsatz, wo industrielle Daten gezielt ausgewertet, kombiniert oder operational genutzt werden sollen. Der Mehrwert entsteht durch deren konkrete Nutzung für operative oder steuernde Aufgaben.

Transparenz über Maschinenzustände, Stillstände oder Abweichungen als Grundlage für operative Entscheidungen – wie unser Praxisbeispiel für hocheffizientes Smart Monitoring in der Referenz LEWA zeigt.

Nutzung von Betriebsdaten zur besseren Planung von Wartungsmaßnahmen und zur Reduktion ungeplanter Ausfälle. Erfahren Sie, wie wir Stillstandszeiten in unserer Referenz LEWA minimieren.

Analyse von Durchlaufzeiten, Engpässen oder Prozessabweichungen auf Basis realer Produktionsdaten. Wie eine standortübergreifende Datenanalyse die Effizienz steigert, zeigt unsere Case Study für Beschichtungsanlagen.

Verknüpfung von Produktions- und Qualitätsdaten zur Ursachenanalyse und Prozessverbesserung. Erfahren Sie in unserer Case Study zur Prozesskontrolle, wie KI-gestützte Analysen die Fehlerquote in der Fertigung minimieren.

Auswertung von Verbrauchsdaten zur Identifikation von Einsparpotenzialen und zur Effizienzsteigerung. Wie wir durch digitale Lösungen die Ressourceneffizienz steigern, zeigt unsere Referenz für Uhlmann Pac-Systeme.

Übergabe ausgewählter Informationen an Planung, Reporting oder andere IT-Systeme. Unsere Referenz für Beschichtungsanlagen zeigt die nahtlose Datenübergabe an übergeordnete IT-Systeme.
Gemeinsam analysieren wir Ihre Prozesse, identifizieren IIoT-Anwendungsfälle und bewerten deren Business Case – als fundierte Grundlage für die Entscheidung über Ihre IIoT-Investition.
Wir konzipieren Ihre IIoT-Lösung als Schnittmenge aus Business-, Technologie- und Nutzeranforderungen. Dazu detaillieren wir Use Cases, definieren Schnittstellen und erstellen einen konkreten Umsetzungsplan.
Im Dual Track Agile entwickeln wir Ihre IIoT-Software nach Clean Code Standard – iterativ, nutzerzentriert und mit kontinuierlichen Releases, die frühzeitig Mehrwert in Ihrem Betrieb schaffen.
Wir betreiben und warten Ihre IIoT-Lösung, überwachen die System-Performance und sorgen mit regelmäßigen Updates und technologischer Weiterentwicklung für einen nachhaltigen, sicheren Betrieb.
Unser Vorgehen folgt dabei denselben Prinzipien, die unserer Clean-Code-Philosophie zugrunde liegen: klare Strukturen, verständliche Logik und Softwarequalität, die langfristigen Betrieb ermöglicht – statt kurzfristiger Übergangslösungen.
Erfahren Sie hier mehr über unsere Philosophie der Individuellen Softwareentwicklung.
Wir entwickeln IIoT-Lösungen passgenau entlang Ihrer Anforderungen – nicht entlang der Grenzen eines Standardprodukts.
Der Fokus liegt auf verständlichem, wartbarem und erweiterbarem Code, der auch nach Jahren noch sicher betrieben werden kann.
Langjährige Erfahrung mit C#/.NET, Schnittstellen, APIs und Unternehmenssystemen bildet die Basis für robuste IIoT-Architekturen.
Wartbarkeit, Sicherheit und Skalierung werden von Anfang an berücksichtigt – nicht erst nach der ersten Inbetriebnahme.
Ein IIoT-Projekt lohnt sich wirtschaftlich, wenn durch die Nutzung von Betriebs- und Produktionsdaten messbare Verbesserungen erzielt werden können. Typische Effekte sind reduzierte Stillstandszeiten, geringere Wartungskosten oder effizientere Produktionsabläufe. In vielen Fällen entstehen wirtschaftliche Vorteile bereits bei klar abgegrenzten Anwendungsfällen. Entscheidend ist, den Nutzen früh zu definieren und Projekte so aufzusetzen, dass sie schrittweise erweitert werden können.
Zu den häufigsten Risiken bei IIoT-Projekten zählen unklare Zielsetzungen und fehlende Integration in bestehende Systeme. Diese Risiken lassen sich reduzieren, indem Projekte mit klaren Fragen starten und technisch sauber konzipiert werden. Ein schrittweises Vorgehen mit Pilotanwendungen hilft, Erfahrungen zu sammeln.
Industrial IoT ist weder ausschließlich ein IT- noch ein reines Fachbereichsthema, sondern ein Zusammenspiel beider Seiten. Fachbereiche definieren Ziele, Fragen und den gewünschten Nutzen, während die IT für Integration, Sicherheit und Betrieb verantwortlich ist. Erfolgreiche IIoT-Projekte entstehen dort, wo beide Perspektiven früh zusammengebracht werden. Eine klare Rollenverteilung und gemeinsame Zieldefinition sind dabei wichtiger als die organisatorische Zuordnung des Projekts.
Für IIoT ist in der Regel keine vollständig neue IT-Infrastruktur erforderlich. Viele IIoT-Lösungen bauen auf bestehenden Systemen auf und erweitern diese gezielt. Wichtig ist, dass relevante Maschinendaten zugänglich gemacht und sinnvoll angebunden werden können. Statt paralleler Strukturen empfiehlt sich ein schrittweiser Ausbau der vorhandenen IT-Landschaft, um langfristig wartbare und integrierte Lösungen zu schaffen.
Cloud und Edge Computing ergänzen sich im IIoT. Edge-Komponenten ermöglichen die Verarbeitung von Daten nahe an der Maschine, etwa für Vorverarbeitung oder zeitkritische Funktionen. Cloud-Komponenten werden häufig für Analyse, Aggregation, Integration und Skalierung genutzt. Welche Aufgaben wo umgesetzt werden, hängt von Anforderungen an Sicherheit und Betrieb ab. In der Praxis entsteht meist eine hybride Architektur aus Edge- und Cloud-Bausteinen.
Ein erstes IIoT-Projekt sollte mit einem klar abgegrenzten und überschaubaren Anwendungsfall beginnen. Ziel ist es, schnell Erkenntnisse zu gewinnen und technische sowie organisatorische Erfahrungen zu sammeln. Ein kleiner Start reduziert Risiken und erleichtert die Bewertung des tatsächlichen Nutzens. Auf dieser Grundlage kann das Projekt gezielt erweitert werden, etwa um weitere Datenquellen oder Anwendungsfälle.
Für ein IIoT-Projekt werden in der Regel Ansprechpartner aus Fachbereichen, IT und gegebenenfalls Instandhaltung benötigt. Wichtig ist weniger die Größe des Projektteams als eine klare Verantwortung und Entscheidungsstruktur. Fachliches Wissen über Prozesse und Anlagen ist ebenso relevant wie technisches Know-how zur Integration. Eine enge Abstimmung zwischen den Beteiligten trägt maßgeblich zum Projekterfolg bei.
Die Dauer eines IIoT-Projekts hängt stark vom Anwendungsfall, der bestehenden Infrastruktur und dem Integrationsumfang ab. Pilotprojekte liefern erste Ergebnisse und helfen, Anforderungen besser zu verstehen.