Im Bereich der industriellen Leittechnik haben sich SCADA-Systeme (Supervisory Control and Data Acquisition) seit den 1960er Jahren als besonders robust und zuverlässig etabliert.
Sie erfassen Prozessdaten in Echtzeit und ermöglichen die kontinuierliche Überwachung von Anlagen. Darüber hinaus unterstützen sie die Analyse sowie die Automatisierung industrieller Prozesse, die häufig sicherheits- oder produktionskritisch sind.
Das IoT (Internet of Things), das in den 2010er Jahren an Bedeutung gewann, vernetzt Geräte und Sensoren über das Internet, um Daten zu erfassen und auszutauschen.
Ursprünglich vor allem im privaten Umfeld, etwa in der Gebäudeautomation, eingesetzt, wurde diese Technologie schnell von der Industrie adaptiert.
Daraus entstand das Industrial Internet of Things (IIoT), das sich im Zuge technologischer Fortschritte wie künstlicher Intelligenz und 5G dynamisch weiterentwickelt hat.
Dieser Artikel beleuchtet die Einsatzszenarien von SCADA-Systemen und IIoT in der industriellen Leittechnik. Er stellt ihre jeweiligen Stärken gegenüber, definiert Auswahlkriterien und gibt einen Ausblick auf zukünftige Entwicklungen.
In einem früheren Beitrag haben wir die Rolle von SCADA-Systemen in der industriellen Leittechnik ausführlich behandelt. Zusammengefasst umfassen ihre Kernfunktionen die Datenerfassung, die Prozesssteuerung aus der Ferne über Mensch-Maschine-Schnittstellen (HMI) sowie das Alarm- und Ereignismanagement. Die darauf basierende Entscheidungsfindung erfolgt in der Regel durch das Bedienpersonal in der Leitwarte.
Dieses Betriebsmodell beruht auf zwei zentralen Prinzipien:
Die Investitionskosten für SCADA-Systeme sind in der Regel hoch. Daher ist es entscheidend, die Weiterentwicklung der Anlage über einen Zeitraum von 15 bis 20 Jahren zu berücksichtigen, was der typischen Lebensdauer eines SCADA-Systems entspricht. Eine nachträgliche Skalierung ist oft nur eingeschränkt möglich.
Das IIoT basiert auf einer Vielzahl intelligenter Sensoren und vernetzter Geräte, die große Mengen an Prozess- und Betriebsdaten erfassen.
In ihrer grundlegenden Funktionalität ähneln IIoT-Lösungen klassischen SCADA-Systemen, da sie ebenfalls Datenerfassung, Fernzugriff, Automatisierung sowie Ereignisverarbeitung ermöglichen.
Darüber hinaus erweitern sie den Funktionsumfang um Aspekte wie Predictive Maintenance und datengetriebene, komplexe Entscheidungsprozesse.
Auch hier lassen sich zwei grundlegende Prinzipien identifizieren:
Der Aufbau der hierfür notwendigen Netzwerkinfrastruktur kann mit erheblichen Kosten verbunden sein. Gleichzeitig ergeben sich daraus entscheidende Vorteile in Bezug auf Flexibilität, Skalierbarkeit und Effizienzsteigerung.
Im IIoT kommen zwei komplementäre Modelle der Datenverarbeitung zum Einsatz, die sich hinsichtlich Architektur, Rechenleistung und Latenzverhalten unterscheiden.
Cloud Computing ermöglicht die zentrale Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen in skalierbaren Cloud-Umgebungen. Dabei kommen fortschrittliche KI- und Machine-Learning-Modelle zum Einsatz, etwa für Predictive Maintenance, Optimierung von Produktionsprozessen oder automatisierte Entscheidungsunterstützung. Zudem erlaubt die Cloud einen standortunabhängigen Zugriff auf Daten bei gleichzeitig hoher Konnektivität.
Edge Computing hingegen verlagert die Datenverarbeitung näher an die Datenquelle, also direkt an die Anlage oder Maschine. Dadurch lassen sich Latenzzeiten deutlich reduzieren und die Ausfallsicherheit erhöhen. Durch die lokale Vorverarbeitung und Filterung der Daten wird außerdem die Netzwerklast minimiert. Zeitkritische Entscheidungen können direkt vor Ort getroffen werden, ohne Abhängigkeit von einer Cloud-Verbindung.
Eine hybride Architektur kombiniert beide Ansätze und passt sie flexibel an die jeweiligen Anforderungen einzelner Prozesse an. So lassen sich kurze Reaktionszeiten und hohe Verfügbarkeit durch Edge Computing mit der leistungsfähigen, zentralen Datenanalyse in der Cloud verbinden.
SCADA-Systeme weisen funktional viele Parallelen zum Edge Computing auf. Gleichzeitig geht der Trend zunehmend dahin, SCADA-Daten für weiterführende Analysen in Cloud-Plattformen zu überführen. Dabei stoßen Unternehmen jedoch häufig an Grenzen, insbesondere in Bezug auf Latenzanforderungen, Verfügbarkeit sowie die Integration oft proprietärer Systeme.
Durch den Einsatz von Edge Computing lässt sich eine der zentralen Schwächen vieler IIoT-Architekturen, nämlich die Latenz, deutlich reduzieren. Gleichzeitig verbessert sich die Systemverfügbarkeit, und potenzielle Angriffsflächen werden verringert.
Dennoch empfiehlt sich bei besonders kritischen Anwendungen häufig ein hybrider Ansatz aus SCADA und IIoT, und zwar aus mehreren Gründen:
SCADA-Systeme und IIoT schließen sich nicht aus, sondern ergänzen sich in modernen Industrieumgebungen häufig sinnvoll.
Das IIoT überzeugt insbesondere durch seine hohe Konnektivität sowie durch Flexibilität und Skalierbarkeit. Die Integration in bestehende IT- und OT-Systemlandschaften ist in der Regel unkompliziert, da offene Standards und weit verbreitete Protokolle zum Einsatz kommen. Durch die Cloud-Anbindung eignet sich das IIoT besonders für Unternehmen mit verteilten Standorten. In Kombination mit großen Datenmengen und fortschrittlichen Analyseverfahren wie künstlicher Intelligenz, Machine Learning oder Expertensystemen ermöglicht es Predictive Maintenance sowie automatisierte, datenbasierte Entscheidungen.
Demgegenüber steht eine starke Abhängigkeit von stabiler Netzwerkkonnektivität, was sich in höheren Latenzen und einer erhöhten Anfälligkeit für Verbindungsunterbrechungen äußern kann. Zudem erhöht die Nutzung offener Netzwerke trotz vorhandener Sicherheitsmechanismen das Risiko von Cyberangriffen.
SCADA-Systeme hingegen zeichnen sich durch ihre geschlossenen Systemarchitekturen, hohe Redundanz und damit verbundene Zuverlässigkeit aus. Das Risiko von Cyberangriffen ist vergleichsweise gering. Besonders in der Prozessführung bieten sie entscheidende Vorteile durch intuitive HMI, deterministische Echtzeitsteuerung und ein ausgereiftes Alarmmanagement. Darüber hinaus ermöglichen sie eine tiefgehende Anpassung der Steuerungslogik und unterstützen proprietäre industrielle Kommunikationsprotokolle.
Ihre Nachteile liegen vor allem in der eingeschränkten Flexibilität sowie in der vergleichsweise aufwendigen Integration in moderne IT-Systeme, insbesondere bei der Verarbeitung großer Datenmengen in Cloud-Umgebungen.
In der Praxis setzt sich daher zunehmend ein hybrider Ansatz durch:
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