Geräte und Maschinen verschiedenster Art – von Leuchten über Aufzüge bis hin zu ganzen Fabrikanlagen – produzieren innerhalb kürzester Zeit gewaltige Datenmengen, die in Dashboards visualisiert und in Datenbanken gespeichert werden. Dabei geht ein wesentlicher Mehrwert der Digitalisierung verloren: Die Nutzung der angefallenen Daten und das Ziehen von Rückschlüssen auf künftige Situationen und Ereignisse basierend auf den Erfahrungen der Vergangenheit. Mit Hilfe von Cloud-Ansätzen lassen sich Datenanalysen zur Erkennung und Prognose anomaler Ereignisse realisieren, um so die Mehrwerte von IoT zu nutzen. Am Modellbeispiel einer SPS-gesteuerten Maschinenstraße zeigen wir den Weg der Daten von der Erfassung an der Steuerung bis zur Anomalieerkennung und -prognose in der Cloud.