Kognitive Automatisierung macht das Internet der Dinge intelligenter

Künstliche Intelligenz sowie das Internet der Dinge sind die Digitalisierungsmotoren schlechthin. Kombiniert man beide Technologien, vervielfältigt man deren Potenzial maßgeblich – CPA ist der Beweis:

Kognitive Automatisierung macht das Internet der Dinge intelligenter

In den letzten Jahren ist eine Welle technologischer Innovationen über die Unternehmen hinweggeschwappt. Im Wesentlichen handelt es sich hierbei um digitale Technologien, die es Unternehmen ermöglichen, ihre Flexibilität, Produktivität und Reaktionsfähigkeit im globalen Wettbewerb zu verbessern. Künstliche Intelligenz (KI) und das Internet of Things (IoT) sind für sich alleine schon einzigartige und faszinierende Technologien. Eine Kombination beider Technologien ist der entscheidende Hebel für eine umfassende Modernisierung der Unternehmen und die Optimierung der Geschäftsprozesse. Vereinfacht ausgedrückt: IoT sammelt die Daten und KI verarbeitet sie, um ihnen Bedeutung zu verleihen.

Daten in Hülle und Fülle

Bei IoT denkt fast jeder an ein System von unabhängigen, miteinander verbundenen Rechnern, mechanischer und digitaler Maschinen oder Objekten, die Daten über ein Netzwerk übertragen und austauschen, ohne dass eine Interaktion von Mensch zu Mensch oder Mensch zu Computer erforderlich ist. IoT liegt die Idee zu Grunde: „Anything that can be connected, will be connected“. Durch seine Fähigkeit, die physische Welt der Dinge und Maschinen zu digitalisieren, beispielsweise durch die Installation von vernetzten Sensoren, die permanent Daten sammeln und weiterleiten, schafft IoT einen Mehrwert unter anderem durch die Optimierung der Ressourcenverteilung und die Antizipation von Betriebsstörungen mithilfe von Tools für die vorausschauende Instandhaltung.

Datenerhebung alleine nützt niemandem

Die Hauptschwierigkeit liegt heute nicht mehr darin, Objekte miteinander zu verbinden. Mit immer mehr verbundenen Objekten steigt die Anzahl der Daten, die das Potenzial haben, Unternehmen unglaubliches Wissen zu liefern. Die Herausforderung besteht nun darin, wie man die von den Objekten täglich erzeugten Daten sammelt, analysiert und gewinnbringend nutzt. Allein die Erhebung dieser Daten nützt niemandem. Es sei denn, es gibt ein System, das die Daten interpretiert, um sie zu verstehen. An dieser Stelle kommt die KI ins Spiel. Mit anderen Worten: IoT muss intelligent werden.

Immer mehr IoT-Plattformen setzten auf KI-Technologien

KI bietet nicht nur die Möglichkeit, all diese Daten, die von vernetzten Objekten erzeugt werden, zu verarbeiten, sondern auch intelligentere Erkenntnisse in wesentlich kürzerer Zeit daraus zu gewinnen, als es dem Menschen möglich ist. KI offeriert heute schon eine breite Palette von Technologien, um strukturierte und unstrukturierte Daten zu verarbeiten.

Viele der zahlreichen Anbieter von IoT-Plattformen bieten neben typischen IT-Infrastruktur-Services bereits auf intelligenten Algorithmen basierende Microservices an, um die Messdaten intelligent und automatisiert zu verarbeiten. Neben IBM und Microsoft zählt Amazon Web Services (AWS) zu den prominentesten IoT-Backend-Anbietern.

AWS IoT Greengras ist beispielsweise eine Software, mit der nicht nur ein breites Spektrum von Geräten wie etwa Sensoren, Glühbirnen und Roboter mit der AWS-Cloud verbunden und Gerätedaten synchronisiert werden können. Mit AWS IoT Greengrass können beispielsweise anhand von KI-Tools wie Machine-Learning auf der Basis der gesammelten Gerätedaten auch Prognosen erstellt werden und Folgeprozesse automatisch ausgelöst werden. Die unbestrittene Leistungsfähigkeit dieser Lösung hat aber auch ihren Preis. Neben Hardware-Ressourcen, die leistungsfähig genug für Mehrzweck-Betriebssysteme sind, setzt die Implementierung und die erfolgreiche Nutzung der verschiedenen, innovativen Services schon ein gehöriges Fachwissen des Anwenders voraus, das längst nicht in jedem Unternehmen vorhanden ist. Wer zudem mit der kompletten Migration seiner Software-Struktur liebäugelt, muss sich bewusst sein, dass er sich nicht nur von einem Anbieter abhängig macht, sondern sich zumindest teilweise auch auf einen Technologiewechsel einlässt. Allen führenden IoT-Backend-Anbietern ist zudem ein komplexes Preismodell eigen, das eine transparente Darstellung der Gesamtkosten erschwert.

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Post Author: Redaktion des ROBINAUT

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