So gelingt es in Projekten — verständlich erklärt — Schritt-für-Schritt-Anleitung.
Intelligente Auswertung von Industrie-IoT-Daten als Wachstumstreiber
Die intelligente Auswertung von Industrie-IoT-Daten (IIoT) kann als entscheidender Impulsgeber für Effizienzsteigerungen und Kostensenkungen in der Industrie dienen. Durch die Verknüpfung von IoT-Technologie mit künstlicher Intelligenz (AIoT) lassen sich Massen an Daten nicht nur sammeln, sondern auch in wertvolle Informationen umwandeln. Dadurch können sowohl Prozesse optimiert als auch neue Geschäftsmodelle entwickelt werden. Allerdings gibt es typische Hindernisse, die einem solchen Erfolg im Wege stehen können.
Fehlende Integration der Datenquellen
Ein häufig anzutreffender Fehler bei der Auswertung von IIoT-Daten liegt in der Fragmentierung der Datenquellen. Oft werden Sensoren und Geräte von unterschiedlichen Herstellern verwendet, wobei sie in isolierten Systemen operieren. Dies führt zu einer unzureichenden Vernetzung und erschwert die ganzheitliche Analyse der gesammelten Informationen.
Korrektur: Unternehmen sollten sich für eine IoT-Plattform entscheiden, die offene Schnittstellen bietet und eine nahtlose Integration verschiedener Datenquellen erlaubt. Durch die Zusammenführung der Daten in einem zentralen System kann eine umfassendere und präzisere Analyse durchgeführt werden.
Unzureichende Analysetools
Ein weiterer Stolperstein ist der Gebrauch inadäquater Analysetools, die nicht für die spezifischen Anforderungen der Industrie-IoT-Daten ausgelegt sind. Solche Werkzeuge können an der Menge, Komplexität oder Geschwindigkeit der Datenströme scheitern, was die Nutzbarkeit der Daten einschränkt.
Korrektur: Es sollte in spezialisiertes Analysetooling investiert werden, das auf die speziellen Eigenschaften und Anforderungen von Industrie-IoT-Daten zugeschnitten ist. Solche Tools sollten skalierbar sein und die Fähigkeit haben, Echtzeitanalysen durchzuführen.
Mangelnde fachspezifische Kompetenz
Oftmals fehlt in Unternehmen das notwendige Fachwissen, um die potenziellen Einblicke aus der Datenanalyse effektiv zu interpretieren und umzusetzen. Ein Verständnis für sowohl technologische als auch betriebswirtschaftliche Aspekte der Datenverwertung ist erforderlich.
Korrektur: Um diesem Mangel zu begegnen, sollten gezielte Schulungsprogramme eingeführt werden. Eine weitere Möglichkeit besteht darin, Fachkräfte mit entsprechender Erfahrung in AI- und Datenanalyseprojekte zu integrieren.
Handlungsanleitung für die nächsten 14–30 Tage
Analyse und Bestandsaufnahme: Überprüfen Sie die bestehenden IoT-Geräte und deren Integrationsgrad in Ihr System. Erstellen Sie eine Liste aller genutzten Plattformen und Schnittstellen.
Plattformauswahl initiieren: Recherchieren Sie nach IoT-Plattformen mit offenen Schnittstellen, die eine leicht zugängliche Integration und Verwaltung von verschiedenen Datenquellen unterstützen.
Tooling evaluierten: Setzen Sie eine Bewertungskommission ein, um gegenwärtige Analysetools zu überprüfen und gegebenenfalls neue, geeignetere Lösungen zu identifizieren.
Schulungsplan erstellen: Erkennen Sie den fachspezifischen Schulungsbedarf Ihrer Mitarbeiter und entwerfen Sie einen Schulungsplan, der auf die Vermittlung von AIoT-Kompetenzen abzielt.
Pilotprojekt starten: Führen Sie ein erstes kleines Pilotprojekt zur Integration von Datenquellen durch. Nutzen Sie dabei spezialisierte Analysetools, um Unterschiede in der Datenverwertung zu identifizieren.
Durch strukturierte Schritte und den Abbau typischer Hürden können Unternehmen beginnen, das volle Potenzial von Industrie-IoT-Daten zu realisieren und somit entscheidende Wettbewerbsvorteile zu generieren.