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Auflistung nach Schlagwort "Industry 4.0"

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  • Zeitschriftenartikel
    Anwendungsszenarien für die Blockchain-Technologie in der Industrie 4.0
    (HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik: Vol. 55, No. 6, 2018) Bartsch, Florian; Neidhardt, Nils; Nüttgens, Markus; Holland, Martin; Kompf, Martin
    Neue Entwicklungen in der Fertigung durch Industrie 4.0 gehen mit vielfältigen sicherheitstechnischen Herausforderungen einher. Einen möglichen Lösungsansatz zu deren Behebung stellt die Verwendung der Blockchain-Technologie dar. Gegenstand dieses Beitrages ist somit die Charakterisierung sicherheitstechnischer Herausforderungen in der Industrie 4.0 sowie nachfolgend die Darstellung Blockchain-basierter Lösungsansätze. Letztere werden beispielhaft anhand des Projektes „Secure Additive Manufacturing Platform“ (SAMPL) beschrieben, dessen Ziel es ist, die vollständige Wertschöpfungskette additiv gefertigter Bauteile in der Luftfahrtindustrie abzusichern. Die Eignung der Blockchain-Technologie für diesen Anwendungsfall konnte hierbei anhand einer prototypischen Implementierung nachgewiesen werden. New developments in manufacturing under the umbrella of Industry 4.0 introduce a variety of security challenges. A possible solution thereof could be the use of the Blockchain technology. The aim of this paper is hence the characterisation of security issues in Industry 4.0, as well as the presentation of Blockchain-based solution approaches. The latter are described by using the SAMPL project as an example, which inteds to secure the value chain of 3D-printed parts in the aviation industry. The suitability of the Blockchain technology for this use case could be demonstrated via a prototype implementation.
  • Zeitschriftenartikel
    Auf dem Weg zum vertrauensvollen, unternehmensübergreifenden automatisierten Datenaustausch von Maschinen – Identifikation von schützenswertem Wissen im Zeitalter von Industrie 4.0
    (HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik: Vol. 58, No. 6, 2021) Adler, Leon; Frank, Andreas; Gimpel, Henner; Heger, Sebastian; Nüske, Niclas; Starke, Joachim; Waldmann, Daniela; Wöhl, Moritz
    Der unternehmensübergreifende Datenaustausch in der Welt von Industrie 4.0 birgt für Unternehmen immense Potenziale. So können Unternehmen wertvolles Wissen über den Einsatz ihrer Produkte gewinnen und ihren Kunden innovative Dienstleistungen anbieten. Umgekehrt können Kunden die Produkte zielgerichteter einsetzen, wenn sie beispielsweise Produktions- und Materialdetails kennen. Doch dabei möchte kein Unternehmen für sich geschäftskritisches Wissen an einen Partner im Wertschöpfungsnetzwerk freigeben. Zu groß ist das Risiko, Einblicke in beispielsweise Forschungs- und Entwicklungsergebnisse zu gewähren oder dem Kunden eine Kostenkalkulation aufgrund des genauen Prozessablaufes zu ermöglichen. Es ergibt sich die Frage, welche Daten bedenkenlos ausgetauscht werden können und in welchen Daten implizit wertvolles Wissen enthalten ist. Aus diesem Grund stellt der vorliegende Beitrag ein Vorgehensmodell zur Identifikation von schützenswertem Wissen vor dem Hintergrund des unternehmensübergreifenden automatisierten Datenaustauschs von Maschinen über Netzwerkplattformen vor. Mit Hilfe des Modells lassen sich Daten und Wissen analysieren und auf Basis der Schutzbedarfe und enthaltenen Potenziale einstufen. Ein möglichst umfangreicher unternehmensübergreifender Datenaustausch bei möglichst geringem Verlust von Know-how soll ermöglicht werden. Anschließend wird die Erprobung des Modells im Rahmen eines Anwendungsbeispiels vorgestellt und ein Ausblick gegeben. Cross-company data exchange in the world of industry 4.0 holds immense potential for companies. Companies can gain valuable knowledge about the use of their products and offer their customers innovative services. Conversely, customers can use their products in a more targeted way if they know production and material details, for example. But no company wants to share business-critical knowledge with a partner in the value creation network. The risk of providing insights into, for example, research and development results or enabling the customer to calculate costs based on the exact process flow is too great. The question arises as to which data can be exchanged without hesitation and which data implicitly contain valuable knowledge. For this reason, this article presents a process model for identifying knowledge worth protecting against the background of cross-company data networking. With the help of the model, data and knowledge can be analyzed and classified on the basis of protection requirements and contained potentials. The aim is to enable cross-company data exchange while preventing the violation of know-how. Subsequently, the testing of the model is presented in the context of an application example and an outlook is given.
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    Digitalisierung von KMU – Fragestellungen, Handlungsempfehlungen sowie Implikationen für IT-Organisation und IT-Servicemanagement
    (HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik: Vol. 56, No. 2, 2019) Lindner, Dominic; Leyh, Christian
    Mit Blick auf die aktuelle Literatur ist die Digitalisierung von Unternehmen ein sehr breites Thema und wird in vielerlei Hinsicht diskutiert. Um Forschern und Praktikern einen Überblick über das Thema zu geben, werden in diesem Beitrag zahlreiche Beiträge aus akademischen Datenbanken analysiert und überblicksartig nach Themenclustern zusammengefasst. Besonderer Fokus wird bei dieser Literaturanalyse vor allem auf kleine und mittlere Unternehmen (KMU) gelegt, da diese sich aufgrund geringerer Budgets, kürzerer Entscheidungswege und oft stärkerer Nischenexpertise grundlegend von Großunternehmen unterscheiden. Ziel dabei ist es, Digitalisierungsaspekte im speziellen Kontext von KMU zu diskutieren und spezifische Fragestellungen sowie Handlungsempfehlungen herauszuarbeiten. Dieser Beitrag stellt damit eine State-of-the-Art-Betrachtung der aktuellen Digitalisierungs-Literatur mit speziellem KMU-Fokus dar und liefert Wissenschaftlern Fragestellungen für weitere Forschung sowie Praktikern Handlungsempfehlungen für eine mögliche Strategieentwicklung und Entscheidungsfindung. Weiterhin werden Implikationen für die IT-Organisation und das IT-Servicemanagement abgeleitet. In view of the current literature, the digitalization of companies is a very broad topic and is discussed in many different ways. In order to provide researchers and practitioners an overview of the topic, our article analyzes numerous contributions from academic databases and summarizes them according to specific topical clusters. Thereby, our article focusses on small and medium-sized enterprises (SMEs) as they differ fundamentally from large companies due to lower budgets, shorter decision-making processes and often strong niche expertise. Therefore, we aim to discuss different aspects of the digitalization of enterprises in the specific context of SMEs and to point out specific questions and recommendations for SME managers. This article provides a state-of-the-art view of the current digitalization literature with a specific SME focus and provides scientists with questions for further research as well as for practitioners recommendations for strategy development. Furthermore, implications for the IT organization and IT service management are derived.
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    Ethische Aspekte beim Einsatz künstlicher Intelligenzen im Kontext des industriellen Wandels
    (HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik: Vol. 61, No. 2, 2024) Fall, Daniel; Manouchehri, Shakib
    Der Beitrag untersucht die ethischen Implikationen des Einsatzes von künstlicher Intelligenz (KI) im industriellen Kontext vor dem Hintergrund eines sich ständig wandelnden Industrieumfelds. Methodisch beruht der Beitrag auf einer qualitativen Dokumentenanalyse. Es wurden 56 Zeitungsartikel zwischen 1960 und 2023 zum Thema analysiert und mithilfe eines induktiv gebildeten Kategoriensystems codiert. Dadurch konnten gesellschaftliche Haltungen, Erwartungen, Hoffnungen und Ängste im Zusammenhang mit KI bestimmt werden. Die Ergebnisse zeigen die wichtigsten Anwendungsbereiche von KI im industriellen Kontext auf und identifizieren auf Grundlage der narrativen Ethik spezifische ethische Problemstellungen. Als zentrale Problem- und Fragestellungen kristallisieren sich die Bedeutung und Möglichkeit einer Substitution menschlicher Arbeit durch KI, Fragen der moralischen Verantwortung, Regulierungsansätze und damit verbundene Problemstellungen sowie die Notwendigkeit der digitalen Kompetenzen in verschiedenen Ausprägungen heraus. This article examines the ethical implications of Artificial Intelligence (AI) deployment in the industrial context, considering a constantly evolving industrial environment. The article is methodologically based on qualitative document analysis. 56 newspaper articles published between 1960 and 2023 were analyzed and coded using an inductively derived categorization system. This approach enabled the identification of societal attitudes, expectations, hopes, and concerns associated with AI. The findings of the study highlight the key application areas of AI in the industrial context and identify specific ethical issues based on the narrative ethics approach. The central problem and research questions revolve around the significance and potential substitution of human labor by AI, questions of moral responsibility, regulatory approaches and associated challenges, as well as the need for digital skills in various forms.
  • Zeitschriftenartikel
    Geschäftsmodellinnovationen im Zeitalter von Digitalisierung und Industrie 4.0
    (HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik: Vol. 55, No. 2, 2018) Lassnig, Markus; Stabauer, Petra; Breitfuß, Gert; Mauthner, Katrin
    Zahlreiche Forschungsergebnisse im Bereich Geschäftsmodellinnovationen haben gezeigt, dass über 90 % aller Geschäftsmodelle der letzten 50 Jahre aus einer Rekombination von bestehenden Konzepten entstanden sind. Grundsätzlich gilt das auch für digitale Geschäftsmodellinnovationen. Angesichts der Breite potenzieller digitaler Geschäftsmodellinnovationen wollten die Autoren wissen, welche Modellmuster in der wirtschaftlichen Praxis welche Bedeutung haben. Deshalb wurde die digitale Transformation mit neuen Geschäftsmodellen in einer empirischen Studie basierend auf qualitativen Interviews mit 68 Unternehmen untersucht. Dabei wurden sieben geeignete Geschäftsmodellmuster identifiziert, bezüglich ihres Disruptionspotenzials von evolutionär bis revolutionär klassifiziert und der Realisierungsgrad in den Unternehmen analysiert. Die stark komprimierte Conclusio lautet, dass das Thema Geschäftsmodellinnovationen durch Industrie 4.0 und digitale Transformation bei den Unternehmen angekommen ist. Es gibt jedoch sehr unterschiedliche Geschwindigkeiten in der Umsetzung und im Neuheitsgrad der Geschäftsmodellideen. Die schrittweise Weiterentwicklung von Geschäftsmodellen (evolutionär) wird von den meisten Unternehmen bevorzugt, da hier die grundsätzliche Art und Weise des Leistungsangebots bestehen bleibt. Im Gegensatz dazu gibt es aber auch Unternehmen, die bereits radikale Änderungen vornehmen, die die gesamte Geschäftslogik betreffen. Entsprechend wird im vorliegenden Artikel ein Clustering von Geschäftsmodellinnovatoren vorgenommen – von Hesitator über Follower über Optimizer bis zu Leader in Geschäftsmodellinnovationen. Numerous results of research in the field of business model innovation demonstrate that during the last five decades more than 90% of all new business models evolved out of re-combinations of existing concepts. This is true for digital business model innovations, too. The authors of this article wanted to investigate the relevance of digital business model patterns in the real economy. They conducted an empirical study based on qualitative interviews with 68 companies and identified seven business model patterns, classified their disruptive potential from evolutionary to revolutionary and analysed them regarding their degree of realisation within the companies. The conclusion—strongly shortened—says that the topic of business model innovations by Industry 4.0 and digital transformation has reached companies. Yet, there are big differences in the speed of implementation and the degree of novelty of business model ideas. Most companies prefer an incremental development of business models step by step (evolutionary), as this does not change the basic range of services offered by the company. But there are also companies who enhance radical shifts which affect their whole logic of value creation. Therefore, this article clusters business model innovators—from hesitator to follower to optimizer to leader in business model innovation.
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    Industrial Internet of Things(IIoT)-Plattformtypen im Maschinen- und Anlagenbau
    (HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik: Vol. 59, No. 4, 2022) Scheel, Laura; Bender, Benedict
    Das Angebot digitaler Plattformen ist mittlerweile auch im Maschinen- und Anlagenbau weit verbreitet. Dabei konnte in den letzten Jahren der Trend verzeichnet werden, dass die Herstellerunternehmen von Maschinen und Anlagen nicht mehr ausschließlich physische Produkte veräußern, sondern zusätzliche auf das Produkt abgestimmte Dienstleistungen, wie bspw. digitale Services. Dieser Wandel kann einen großen Einfluss auf die Veränderung des Geschäftsmodells haben und je nach Komplexität der digitalen Plattformen unterschiedliche Ausmaße annehmen, die auch strategische Entscheidungen bestimmen können. In diesem Beitrag wird eine Klassifizierung der digitalen Plattformen im deutschen Maschinen- und Anlagenbau vorgenommen, mithilfe derer unterschiedliche Plattformtypen auf Grundlage ihrer Funktionszusammensetzung identifiziert werden. Demnach können bspw. Plattformen, über die lediglich grundlegende Funktionen wie die Verwaltung von Maschinen angeboten werden, von umfangreicheren Plattformen unterschieden werden, die eine höhere Komplexität aufweisen und somit einen größeren Einfluss auf die Veränderung des Geschäftsmodells haben. Diese Einteilung unterschiedlicher Plattformtypen kann Unternehmen im Maschinen- und Anlagenbau dabei unterstützen, strategische Entscheidungen bezüglich der Entwicklung und des Angebots digitaler Plattformen zu treffen und eine Einordnung ihrer digitalen Plattform im Wettbewerb vorzunehmen. The offer of digital platforms has become very popular in mechanical and plant engineering. In recent years, there has been a trend for machinery and plant manufacturers to no longer sell only physical products, but also additional product-related services, such as digital services. This change can have a major impact on the transformation of the business model and can take on different dimensions depending on the complexity of the digital platforms, which can also determine strategic decisions. In this paper, a classification of digital platforms in the German machinery and plant engineering sector is made, with the help of which different platform types are identified based on their functions. Accordingly, platforms that only offer basic functions such as the management of machines can be distinguished from more extensive platforms that are more complex and thus have a greater influence on the change of the business model. This classification of different platform types can help companies in the mechanical and plant engineering sector to make strategic decisions regarding the development and offering of digital platforms and to classify their digital platform in the competitive environment.
  • Zeitschriftenartikel
    Industrie 4.0 in kleinen und mittleren Unternehmen – Welche Potenziale lassen sich mit smarten Geräten in der Produktion heben?
    (HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik: Vol. 56, No. 6, 2019) König, Ulrich Matthias; Röglinger, Maximilian; Urbach, Nils
    Die hohe Anzahl genutzter smarter Geräte führt zu deren weiter Verbreitung und engen Integration im Alltag. Mit der Erweiterung von Alltagsgegenständen um Netzwerkkonnektivität, dem Internet der Dinge (Internet of Things, IoT), ist ein neuer Trend beobachtbar. Das Internet der Dinge bietet zahlreiche Einsatzgebiete und katalysiert die Verschmelzung von physischer und digitaler Welt. Dadurch lassen sich insbesondere Kommunikation und Interaktion zwischen Individuen, Gegenständen und Unternehmen verbessern. In der Industrie muss zur Integration und Potenzialnutzung des Internets der Dinge der Kontext gewissenhaft analysiert werden. Plant ein Unternehmen eine Transformation hin zu Industrie 4.0, so muss es Abhängigkeiten zu Produktionsanlagen und Anwendungssystemen berücksichtigen. Motiviert durch Effizienzpotenziale, haben große Unternehmen bereits mit der Transformation begonnen. In kleinen und mittleren Unternehmen (KMU) wird die Umstellung oft noch defensiv betrachtet. Jedoch bietet sich auch für KMU großes Kostenreduktions- und Prozessverbesserungspotenzial. Diese Problemstellung adressiert das von der Bayerischen Forschungsstiftung geförderte Forschungsprojekt „SmarDes@Work – Smart Devices in der Produktion“ . Ziel war es, handelsübliche smarte Geräte einfach in die Produktionsprozesse von KMU zu integrieren. Im Rahmen des Forschungsprojekts erarbeitete ein Konsortium aus Wissenschaftlern, Produktionsbetrieben und Softwareherstellern eine Startlösung für Industrie 4.0 in KMU. In diesem Beitrag werden die zentralen Erkenntnisse vorgestellt und Handlungsempfehlungen abgeleitet. The growing number of smart devices leads to widespread use and close integration to daily life. A new trend, the Internet of Things (IoT), has emerged as a result of technology being closely integrated with everyday objects. The IoT offers numerous areas of application and catalysis the fusion of the physical and digital worlds. In this way, communication and interaction between individuals, objects, and organizations can be improved. In manufacturing, the integration and exploitation of the potential of IoT requires a careful analysis of the context. If a company plans for a transformation to industry 4.0, they must consider dependencies on production facilities and application systems. Motivated by efficiency potentials, large companies have already started the transformation. In small and medium-sized enterprises (SMEs), the changeover is often still viewed defensively. However, there is also a great potential for cost reduction and process improvement for SMEs. This problem is addressed by the research project “SmarDes@Work – Smart Devices in Production” funded by the Bavarian Research Foundation . The aim of the research project was to easily integrate commercially available smart devices into the production processes of SMEs. As part of this research project, a consortium of academics, production companies, and software developers developed a starting solution for Industry 4.0 in SMEs. In this paper, the central findings are presented and recommendations for action are derived.
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    Industrie 4.0 und das Konzept der Verwaltungsschale – Eine kritische Auseinandersetzung
    (HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik: Vol. 58, No. 3, 2021) Reich, Johannes; Zentarra, Luisa; Langer, Jan
    In diesem Artikel bewerten wir die bisherigen Ergebnisse der Standardisierungsanstrengungen der Plattform Industrie 4.0 im Hinblick auf das Verfolgen einheitlicher und in sich konsistenter Konzepte. Die von uns betrachteten Ergebnisse sind das Referenzarchitekturmodell Industrie 4.0 (RAMI4.0) sowie das Konzept der Verwaltungsschale (VWS). Um seinen Zweck zu erfüllen, den Diskurs zur Standardisierung von Industrie 4.0 (I4.0)-relevanten Aspekten im Sinne einer Schichtung zu vereinfachen, müssten die vom RAMI4.0 eingeführten Begriffsachsen ein klares Ordnungskriterium aufweisen. Dies ist zumindest bei der Architekturachse (Business, Functional, Information, Communication, Integration, Asset) nicht der Fall, weswegen diese Begriffsachse nicht die gewünschte „Schichtung“ erreicht. Stattdessen repräsentieren die Werte der Architekturachse eher verschiedene, sich überlappende Aspekte. Das Konzept der Verwaltungsschale analysieren wir mit Hilfe der drei grundsätzlich verschiedenartigen Konzepte der „administrativen Prozesse“, des „Komponentenmodells“ und des „Datenmodells“. Wir stellen fest, dass sich im Laufe der Zeit Elemente aller drei Konzepte in unterschiedlicher Zusammensetzung wiederfinden und insbesondere die ursprüngliche Idee der VWS als eine „schmale informatische Hülle“ in sich widersprüchlich ist. Diese konzeptuelle Unschärfe hat unseres Erachtens erheblich dazu beigetragen, dass die Ergebnisse der Standardisierung der VWS bis jetzt hinter den ursprünglichen Plänen zurückgeblieben sind. In this article we evaluate the results of the standardization efforts of the Industry 4.0 platform with regard to the pursuit of uniform and consistent concepts. The results we consider are the reference architecture model Industry 4.0 (RAMI4.0) and the concept of the asset adminstration shell (AAS, German: Verwaltungsschale (VWS)). In order to fulfill its purpose of simplifying the discourse on standardization of I40-relevant aspects in the sense of stratification, the conceptual axes introduced by RAMI4.0 would have to have a clear ordering criterion. This is not the case at least for the architectural axis (Business, Functional, Information, Communication, Integration, Asset), which is why this conceptual axis does not achieve the desired “layering”. Instead, the values of the architectural axis tend to represent different, overlapping aspects. We analyze the concept of the AAS using the three concepts of administrative processes, component model and data model. We find that over time, elements of all three concepts are found in different compositions, and in particular the original idea of the AAS as a “thin informatical shell” is contradictory in itself. In our opinion, this conceptual fuzziness has contributed significantly to the fact that the results of the standardization of the AAS have so far fallen short of the original plans.
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    Innovation durch den Einsatz von Enterprise IoT-Lösungen: Ein Modell zur Bestimmung des Innovationspotenzials
    (HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik: Vol. 56, No. 6, 2019) Marheine, Christian; Gruber, Lukas; Back, Andrea
    Getrieben durch Technologietrends wie das Internet der Dinge und günstigere Sensorik zielen Industrieunternehmen zunehmend darauf ab, aus den eigenen Daten und Analyseverfahren neue, innovative Produkte und Dienstleistungen zu schaffen. Durch den Einsatz von vernetzen Geräten und entsprechender Software entstehen häufig individuelle IoT-Lösungen mit denen sich Unternehmen im Markt differenzieren wollen. Doch wo liegen die Kernunterschiede zwischen verschiedenen IoT-Lösungen und welches Innovationspotenzial geht mit ihnen einher? Auch die Literatur gibt wenig Aufschluss über diese Frage. Basierend auf der Untersuchung 18 bereits existierender Reifegradmodelle sowie 5 Experteninterviews identifizieren wir vier Schlüsseldimensionen, (1) Datenquelle, (2) Datenziel, (3) Datenanalyse und (4) Datenbasierte Transformation, die mit ihren vier Ausprägungen das Innovationspotenzial verschiedener Enterprise IoT-Lösungen beschreiben. Auf Basis dieser Ergebnisse leiten wir ein Innovationsstufenmodell ab, das Unternehmen dabei hilft das Innovationspotenzial Ihrer IoT-Lösung zu erkennen und weitere Ausbaustufen aufzeigt. Im Anschluss demonstrieren wir die Anwendung des Modells, indem wir es zur Klassifizierung von zwei IoT-Lösungen aus Industrieunternehmen benutzen. Dabei schließen wir einerseits die konzeptionelle Lücke mit einem Modell, das Aussagen über den Einfluss von IoT auf Unternehmensinnovation macht, und bieten der Praxis ein konkretes Werkzeug, um Managementaufgaben im Zusammenhang mit der Entwicklung neuer und innovativer Produkte und Dienstleistungen zu unterstützen. Driven by trends in technology, like the Internet of Things, industrial companies seek to create new, innovative products and services based on their own data. By using connected things and data analytics companies leverage individual enterprise IoT solutions to differentiate in the market. But what characteristics define different maturity levels of IoT solutions? How do these IoT solutions open up a company’s further potential to innovate? Based on a study of 18 existing maturity models and 5 expert interviews, we identify four key dimensions of IoT solutions’ innovation stages: (1) data source, (2) data target, (3) data analysis and (4) data-based transformation. This model helps companies to determine the innovation potential of their IoT solution and to plan further innovation stages. We demonstrate the model’s utility by applying it to two industrial IoT solutions. On the one hand, we close the conceptual gap with a model that makes statements about the influence of IoT on business innovation. On the other hand, we offer a specific instrument to support management tasks in connection with the development of new and innovative products and services.
  • Zeitschriftenartikel
    IoT Best Practices
    (HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik: Vol. 56, No. 6, 2019) Barenkamp, Marco; Schoenke, Jan; Zarvic, Novica; Thomas, Oliver
    Das Internet der Dinge treibt die Digitalisierung in vielen Lebensbereichen und vor allem in der Industrie stark voran. Dabei ergeben sich eine Vielzahl von neuen und verbesserten Anwendungsszenarien und Geschäftsmodellen. Getrieben durch die (theoretisch) unbegrenzten Möglichkeiten der Umsetzung, müssen besonders in der Planung zentrale Sachverhalte vorab evaluiert und bewertet werden, um in Bereichen wie Sicherheit, Betriebsfähigkeit, Skalierung, Wirtschaftlichkeit sowie Geschäftsmodell eine bestmögliche Qualität zu erreichen. Wir geben einen Überblick über die Bedeutung und Zusammenhänge dieser verschiedenen Aspekte und zeigen an einem internationalen IIoT-Projekt konkrete Fallstricke und die getroffenen Gegenmaßnahmen auf. Auf Basis dieser Erkenntnisse geben wir Empfehlungen an Best Practices ab, um neu zu beginnende IoT Projekte zukünftig zielgerichtet planen zu können. The Internet of Things is driving forward digitalization in many areas of life and especially in industry. This results in a large number of new and improved application scenarios and business models. Driven by the (theoretically) unlimited possibilities of implementation, central issues in particular must be evaluated in advance in order to achieve the best possible quality in areas such as security, operability, scaling, cost-effectiveness and business model. We give an overview of the significance and interrelations of these different aspects and point out specific pitfalls and the mitigations taken in an international IoT project in order to recommend best practices to plan new IIoT projects in a more sophisticated way.