IoT-Plattformen entscheiden über Erfolg oder Misserfolg deiner digitalen Transformation. Der Markt bietet über 450 verschiedene Lösungen – von Cloud-Giganten bis zu Industrie-Spezialisten.
Wir bei Newroom Media haben die fünf führenden Plattformen analysiert und ihre Stärken für verschiedene Unternehmenstypen bewertet.
Diese Übersicht hilft dir, die richtige Entscheidung für dein Unternehmen zu treffen.
AWS IoT Core dominiert bei komplexen Enterprise-Projekten
AWS IoT Core verarbeitet bereits über 18 Milliarden IoT-Geräte weltweit und zeigt seine Stärke bei großvolumigen Implementierungen. Die Plattform unterstützt umfangreiche gleichzeitige Verbindungen pro AWS-Konto und skaliert automatisch je nach Bedarf. Du zahlst ausschließlich für die tatsächlich übertragenen Nachrichten ohne versteckte Grundgebühren oder Mindestabnahmen. Besonders für Unternehmen mit unvorhersehbarem Datenaufkommen rechnet sich dieses nutzungsbasierte Abrechnungsmodell schnell. Die Integration mit über 200 AWS-Services macht die Plattform zur ersten Wahl für datenintensive Anwendungen.
Die Kostenstruktur beginnt bei 1,20 Dollar pro Million Nachrichten und sinkt bei höheren Volumina auf 0,80 Dollar. Zusätzlich entstehen Kosten für Device Registry bei 0,50 Dollar pro Million Operationen und für Thing Types bei 0,05 Dollar pro Registrierung. AWS bietet 250.000 kostenlose Nachrichten monatlich im ersten Jahr – ideal zum Testen komplexer Szenarien. Die direkte Anbindung an Amazon S3, Lambda und CloudWatch eliminiert teure Datensilos und reduziert Integrationsaufwände um bis zu 60 Prozent gegenüber Multi-Vendor-Lösungen. Microsoft Azure IoT Hub positioniert sich als direkter Konkurrent mit ähnlichen Enterprise-Features.
Microsoft Azure IoT Hub überzeugt Windows-Umgebungen mit Enterprise-Sicherheit
Microsoft Azure IoT Hub verwaltet Millionen von IoT-Geräten und dominiert in Unternehmen mit bestehender Microsoft-Infrastruktur. Die Plattform erfüllt ISO 27001-zertifizierte Sicherheitsstandards und DSGVO-Anforderungen vollständig durch europäische Rechenzentren. Azure Active Directory ermöglicht Single Sign-On für alle IoT-Anwendungen und reduziert administrative Aufwände um durchschnittlich 40 Prozent. Die direkte Integration mit Microsoft Teams automatisiert Alarmmeldungen und Statusberichte, während Office 365-Anbindung Excel-basierte Dashboards für Führungskräfte erstellt.
Die Kostenstruktur startet bei 25 Dollar monatlich für 8.000 Nachrichten täglich im Standard-Tier, das Basic-Tier beginnt bereits bei 10 Dollar. Azure bietet 500 kostenlose Geräte und 8.000 Nachrichten täglich im ersten Jahr. Edge Computing-Module verarbeiten kritische Daten lokal und synchronisieren nur relevante Erkenntnisse mit der Cloud – das reduziert Bandbreitenkosten um bis zu 70 Prozent. PowerBI-Integration visualisiert IoT-Daten automatisch in vertrauten Microsoft-Dashboards, während Azure Machine Learning Predictive Maintenance ohne zusätzliche Entwicklungsarbeit ermöglicht. Google Cloud IoT Core setzt dagegen auf KI-gestützte Datenanalyse als Hauptunterscheidungsmerkmal.
Google Cloud IoT Core wurde 2023 eingestellt
Google stellte Cloud IoT Core im August 2023 ein, nachdem die Plattform moderne Sicherheitsstandards nicht erfüllen konnte und bei Enterprise-Kunden keine ausreichende Akzeptanz erreichte. Diese Entscheidung traf viele Unternehmen unerwartet, die bereits auf die KI-gestützten Analysefunktionen der Plattform gesetzt hatten. Bestehende Nutzer mussten ihre kompletten IoT-Implementierungen auf alternative Plattformen migrieren. Die Einstellung demonstriert deutlich, dass selbst Tech-Giganten bei unzureichender Marktdurchdringung drastische Schnitte machen.
Betroffene Unternehmen wechselten hauptsächlich zu AWS IoT Core wegen der überlegenen Skalierbarkeit oder zu Microsoft Azure IoT Hub aufgrund besserer Enterprise-Integration. Die Migration kostete Unternehmen erhebliche Investitionen je nach Projektgröße und Komplexität der bestehenden Infrastruktur. BigQuery-Anbindungen lassen sich heute über AWS Redshift oder Azure Synapse Analytics realisieren, während Machine Learning-Features durch AWS SageMaker oder Azure Machine Learning ersetzt werden. Diese Alternativen bieten erweiterte Funktionalitäten und stabilere Langzeitunterstützung als die eingestellte Google-Lösung. IBM Watson IoT Platform etabliert sich als industriefokussierte Alternative mit bewährten Standards.
IBM Watson IoT Platform dominiert in Fertigungsumgebungen mit KI-Power
IBM Watson IoT Platform verarbeitet täglich über 200.000 industrielle Geräte und konzentriert sich vollständig auf Fertigungs- und Logistikunternehmen. Watson nutzt KI-Algorithmen zur Prozessautomatisierung und reduziert ungeplante Ausfallzeiten um durchschnittlich 35 Prozent durch Predictive Maintenance. Edge Computing-Module verarbeiten kritische Maschinendaten direkt vor Ort und übertragen nur relevante Erkenntnisse an die Cloud – das spart bis zu 80 Prozent Bandbreitenkosten bei datenintensiven Produktionslinien. Watson analysiert Sensordaten in Echtzeit und erkennt Anomalien 15 Minuten vor kritischen Fehlern. Die Blockchain-Integration dokumentiert jeden Produktionsschritt manipulationssicher und erstellt lückenlose Rückverfolgbarkeit für Supply Chain Management.
Die Kostenstruktur beginnt bei 0,14 Dollar pro Gerät monatlich plus 0,002 Dollar pro Nachricht – deutlich teurer als AWS oder Azure, aber mit industriespezifischen Funktionen gerechtfertigt. Watson integriert sich nahtlos in bestehende SAP- und Oracle-Systeme durch vorgefertigte Konnektoren und reduziert Implementierungszeiten um 40 Prozent. Digital Twins simulieren komplette Produktionsanlagen virtuell und optimieren Prozesse ohne Stillstandzeiten. Die Plattform erfüllt TISAX-Sicherheitsstandards der Automobilindustrie und verarbeitet sensible Produktionsdaten DSGVO-konform in deutschen Rechenzentren. Siemens MindSphere etabliert sich als deutsche Alternative mit ähnlichen Industrie 4.0-Funktionen und lokaler Datenverarbeitung.
Siemens MindSphere setzt deutsche Industrie-Standards für Automatisierung
Siemens MindSphere verwaltet industrielle Geräte europaweit und dominiert deutsche Fertigungsumgebungen mit lokaler Datenverarbeitung. Ab 2025 fordert die EU-Maschinenverordnung 2023 IoT-basierte Wartungsfunktionen, wodurch Retrofit-Lösungen für bestehende Maschinen unverzichtbar werden. Die Plattform integriert sich nahtlos in bestehende SIMATIC-Steuerungen und TIA Portal-Umgebungen ohne zusätzliche Gateway-Hardware – das spart durchschnittlich 15.000 Euro Implementierungskosten pro Produktionslinie. MindSphere verarbeitet alle Daten ausschließlich in deutschen und europäischen Rechenzentren und erfüllt DSGVO-Anforderungen vollständig durch lokale Speicherung. Deutsche Automobilhersteller wie BMW und Audi nutzen die Plattform bereits für Digital Twin-Simulationen ihrer kompletten Fertigungsstraßen. Die Kostenstruktur beginnt bei 30 Euro monatlich pro Asset mit 100 MB Datenvolumen – deutlich günstiger als amerikanische Konkurrenten bei vergleichbaren Industriefunktionen.
Die Plattform reduziert ungeplante Maschinenstillstände durch Predictive Analytics basierend auf Siemens-eigenen Algorithmen für Antriebstechnik und Automatisierung. Edge Computing-Module der SIMATIC-Serie verarbeiten kritische Prozessdaten direkt an der Maschine und übertragen nur aggregierte Werte an MindSphere – das reduziert Netzwerklast um 90 Prozent gegenüber Cloud-only-Lösungen. Condition Monitoring analysiert Schwingungen, Temperaturen und Stromaufnahme in Echtzeit und warnt 20 Minuten vor kritischen Zuständen. Die Integration in SAP-Systeme erfolgt über vorgefertigte Konnektoren und ermöglicht automatische Wartungsaufträge basierend auf Maschinenzuständen. Diese fünf Plattformen decken unterschiedliche Unternehmensanforderungen ab – doch welche passt optimal zu deiner spezifischen Situation und Branche?
Fazit
Die Auswahl der richtigen IoT-Plattform bestimmt den Erfolg deiner digitalen Transformation maßgeblich. Kleine Unternehmen mit bis zu 50 Geräten profitieren von Azure IoT Hub durch 500 kostenlose Geräte im ersten Jahr und nahtlose Microsoft-Integration. Mittelständische Fertigungsunternehmen wählen Siemens MindSphere wegen der direkten SIMATIC-Anbindung und deutschen Datenschutzstandards, während Enterprise-Konzerne mit über 10.000 Geräten AWS IoT Core für automatische Skalierung und nutzungsbasierte Abrechnung bevorzugen.
Der Implementierungsaufwand unterscheidet sich drastisch zwischen den IoT-Plattformen. AWS erfordert 3-6 Monate Entwicklungszeit und kostet über fünf Jahre zwischen 50.000-200.000 Euro, während MindSphere durch bestehende Siemens-Infrastruktur oft binnen 4 Wochen produktiv läuft. Azure positioniert sich mit 30.000-150.000 Euro Gesamtkosten als Mittelweg zwischen Funktionsumfang und Implementierungsgeschwindigkeit (je nach Gerätezahl und Projektkomplexität).
Zukunftssicherheit erfordert heute Edge Computing-Fähigkeiten und KI-Integration von deiner gewählten Plattform. AWS und Azure bieten globale Verfügbarkeit, während MindSphere auf europäische Rechenzentren fokussiert bleibt. Wir bei Newroom Media unterstützen dich bei der Auswahl und Implementierung der optimalen IoT-Lösung für deine spezifischen Unternehmensanforderungen.
