Wie Philips elektrische Zahnbürsten ins Internet der Dinge bringt

Der niederländische Elektronikkonzern Philips nutzt IoT, um sich von einem geräteorientierten Hersteller zu einem Anbieter von Gesundheitstechnologie zu wandeln. [...]

Die vernetzte elektrische Zahnbürste Philips FlexCare Platinum ist mehr als nur ein Gerät, um den Mundraum sauber zu halten – es ist eine IoT-Maschine. Drahtlose Sensoren messen die Ortungs-, Druck- und Schrubmuster der mit 31.000 Hüben pro Minute vibrierenden Borsten. Die Daten werden dann via Bluetooth an eine mobile App übertragen, die nach dem Bürsten als Dokumentation eine dreidimensionale Nachbürstenanalyse erstellt und Bereiche des Mundes empfiehlt, die auch „berührt“ werden sollten oder zusätzliche Aufmerksamkeit erfordern. Es gibt auch die Option, eine monatliche Übersicht der Putzmuster an den Zahnarzt zu schicken, um ihn über die Putzgewohnheiten zu informieren.

All diese Daten, zusammen mit vielen anderen von Philips‘ Ambitionen rund um Connected Devices, kommen aus der Amazon Web Services Cloud. Die Ära der IoT-fähigen Devices hat begonnen und Philips möchte auf dem neuesten Stand sein, wenn es darum geht, Privat- und Geschäftskunden Zugang zu mehr Daten zu bieten, die dann hoffentlich dazu beitragen, dass die Patienten gesünder leben und die Maschinen reibungsloser laufen.

Ziel von Philips ist es, einen Fuß in den aufstrebenden IoT-Markt bekommen. Dieser umfasste laut Berechnungen von IHS 2015 bereits 15,4 Milliarden vernetzte Devices und soll sich bis 2020 verdoppeln. IDC schätzt, dass das Marktvolumen im vergangenen Jahr 737 Milliarden Dollar betrug. Bis 2020 soll der IoT-Markt auf 1,29 Milliarden Dollar anwachsen, bei einer jährlichen Wachstumsrate von knapp 16 Prozent.

Daneben unterstütze die vernetzte elektrische Zahnbürste auch das Ziel von Philips, die allgemeine Gesundheitsversorgung zu verbessern, erklärt Dale Wiggins, Vice President und General Manager der Abteilung Philips HealthSuite Digital Platform, die die Connected-Funktionalität der FlexCare-Zahnbürste entwickelt hat. „Indem wir unsere Geräte und Hilfsmittel im Krankenhaus- oder Verbraucherumfeld vernetzen, stellen wir mehr Daten bereit, von denen dann unsere Kunden profitieren können.“

Eine weitere wichtige Maßnahme von Wiggings Geschäftsbereich bestand darin, die Konnektivität von bildgebenden Geräten des Unternehmens, insbesondere Magnetresonanztomographen (MRT), zu ermöglichen. Der entscheidende Vorteil in diesem Anwendungsfall sind die Wartungskosten. Auch traditionelle MRI-Maschinen, die nicht vernetzt sind, zeichnen ihre Vitalstatistik auf, erfassen also also, wie effizient die Maschine läuft, den Status verschiedener Komponenten und Fehlerberichte. In der Vergangenheit brauchte es jedoch einen ausgebildeten Techniker, um die Maschine auszulesen, die Log-Dateien zu sichten und anschließend einen Wartungstermin zu planen – basierend auf den Ersatzteilen, die bestellt werden müssen.

Sind die Maschinen vernetzt, können diese Logdateien sicher in der IoT-Cloud von Philips gespeichert werden, die in der AWS-Cloud untergebracht ist. Dank Backup-Rechenleistung in der Cloud können sie nun selbst analysieren, wie sie arbeiten, wie hoch der Füllstand der verschiedenen Flüssigkeiten ist und welche Laufzeiten die verschiedenen beweglichen Teile aufweisen. Damit nicht genug, sammelt Philips diese Daten und verknüpft sie mit vielen anderen MRTs im ganzen Land. Zeigt eine Maschine ein Problem an, kann Philips in den Daten nach Anzeichen dafür suchen und diese als Alarmsignal für andere Maschinen markieren. Ein weiterer Vorteil ist Predictive Maintenance: Anstatt spezialisierte Techniker für eine Routineuntersuchung ins Krankenhaus zu rufen, müssen diese nur reagieren, wenn sie wirklich gebraucht werden – was ihre Arbeit effizienter macht und günstiger für die Kunden ist. Das große Plus ist, dass Informationen viel schneller gesammelt und durch Algorithmen und Analyse auswertbar werden“, so Wiggins.

IoT aus der Cloud
Das Backend-System, das die Connected-Funktionalität der MRI-Maschine ermöglicht, läuft weitgehend aus der AWS-Cloud. Die Log-Daten werden zwar wie bisher auch lokal gesammelt, aber neuere Maschinen und nachgerüstete ältere besitzen eine Reihe von Empfängern, die die Daten sicher in die AWS-Cloud übertragen.

Dort werden die Daten mit Hilfe von AWS Lambda (Amazons Cloud-basierter Computing-Service) erst gesammelt und dann organisiert, verarbeitet und gespeichert. Philips verwendet prädiktive Algorithmen und Datenanalyse-Tools, um die Aktivität zu überwachen, Trends zu identifizieren und anormale Verhalten zu melden. Konkret kommt dabei eine Kombination von AWS-Services zum Einsatz, einschließlich der IoT-Plattform des Unternehmens zusammen mit rund 10.000 ECS- (Elastic Compute Cloud) und verschiedene Datenbankinstanzen, erklärt der Philips-Manager. Auch Tools wie Amazons CloudWatch (zur Alarmierung) und Cloud Formation (für die automatische Planung und Ausführung von Aufgaben) werden genutzt.

Insgesamt hat Philips – konkret mithilfe von Amazon Snowballs – bislang 19 Petabyte an medizinischen Bilddaten von Hardware-basierten Systemen in die Cloud geschoben. Die Bilder werden in Datenbanken gespeichert, dem Simple Storage Service (S3) von Amazon (die hochskalierbare Speicherplattform) und Glacier zur günstigen Langzeit-Datensicherung. Alle Daten werden von Philips verschlüsselt, die als Einzige den Schlüssel besitzen.

„Philips als Unternehmen hat beschlossen, dass dies ein wesentlicher Kompetenzbereich für uns sein wird. Wir wandeln uns von einem vorwiegend geräteorientierten Unternehmen zu einem Anbieter von Gesundheitstechnologie rund um Pflege und Service“, erklärt Wiggins die Transformation seines Unternehmens. Der schwierigste Teil des gesamten Prozesses ist aus seiner Sicht dabei, in dem hart umkämpften Markt in Führung zu bleiben. „Konkret bedeutet dies, unsere Mitarbeiter weiterzubilden, neue Angestellte zu werben und sie angemessen zu bezahlen.“

*Manfred Bremmer ist Redakteur der Zeitschrift Computerwoche. Der Artikel basiert auf einem Beitrag der IDG-Schwesterpublikation NetworkWorld von Brandon Butler.