Intelligente IIoT-Datenauswertung in der Industrie — AI + IoT (AIoT)

Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz zur Auswertung von IIoT-Daten

Die intelligente Auswertung von IIoT-Daten (Industrial Internet of Things) mithilfe von Künstlicher Intelligenz bietet KMU erhebliche Vorteile in der Prozessoptimierung und Entscheidungsfindung. Nahtlos integriert ermöglichen die beiden Technologien, verborgene Muster und Trends in Datenströmen zu erkennen und so Effizienzsteigerungen zu erreichen.

Datenintegration und Vernetzung

Der erste Schritt für KMU besteht darin, eine robuste Infrastruktur für die Erfassung und Integration von Daten aus unterschiedlichen IoT-Geräten zu schaffen. Oftmals sind Maschinen und Sensoren von unterschiedlichen Herstellern im Einsatz, was die Vernetzung erschweren kann. Einheitliche Kommunikationsstandards wie MQTT können hier eine Lösung bieten, um eine reibungslose Datenerfassung zu gewährleisten. Mit einer zentralen Plattform lassen sich diese Daten effizient konsolidieren, um sie KI-gestützt auszuwerten.

Datenanalyse mit Künstlicher Intelligenz

Nach der Datenerfassung erfolgt die Analyse mit Künstlicher Intelligenz, die es erlaubt, grosse Datenmengen in kürzester Zeit zu verarbeiten. KI-Algorithmen, wie maschinelles Lernen, identifizieren Muster, die mit traditionellen Methoden kaum sichtbar wären. In der Praxis bedeutet das etwa, Anomalien im Maschinenverhalten frühzeitig zu erkennen oder Wartungszyklen präziser zu gestalten. Ein bekanntes Beispiel aus der KMU-Praxis ist die prädiktive Instandhaltung, bei der der Verschleiss von Maschinenkomponenten vorausgesagt und so teure Ausfallzeiten vermieden werden.

Nutzen für die Entscheidungsfindung

Die qualitative Auswertung von IIoT-Daten führt zu besseren Entscheidungen. Echtzeitinformationen über den Produktionsprozess ermöglichen eine schnelle Anpassung der Produktionspläne, was zu einer höheren Flexibilität und Wettbewerbsfähigkeit führt. Besonders für KMU ist dies ein enormer Vorteil, da sie oft zu schnelleren Marktanpassungen gezwungen sind. Ein Schweizer Fertigungsbetrieb konnte durch die intelligente Auswertung der Produktionsdaten seine Durchlaufzeiten um 15 % reduzieren.

Häufige Fehler und deren Korrektur

KMU begehen oft den Fehler, zu viele Daten zu sammeln, ohne klare Ziele zu definieren. Weniger, aber gezielt erhobene Daten ermöglichen eine effektive Auswertung und zielgerichtete Massnahmen. Ebenso kann die mangelnde Qualifikation der Mitarbeitenden ein Hindernis darstellen. Schulungen in Datenanalyse und KI helfen, dieses Potenzial voll auszuschöpfen. Ein weiterer Fehler ist die Vernachlässigung der Datensicherheit. Eine vernünftige Sicherheitsstrategie schützt vor Datenmissbrauch und gewährleistet die Integrität der Informationen.

Schritte zur Umsetzung in 30 Tagen

Woche 1: Bestandsaufnahme der aktuellen IoT-Geräte und Datensilos. Identifizieren Sie Einsatzgebiete für KI.

Woche 2: Integrieren Sie eine einheitliche Kommunikationsplattform. Schliessen Sie die Geräte an.

Woche 3: Setzen Sie KI-Algorithmen ein, um die ersten Datenanalysen durchzuführen. Schulen Sie Mitarbeitende in der Interpretation der Ergebnisse.

Woche 4: Implementieren Sie Sicherheitsmassnahmen. Werten Sie die ersten Ergebnisse aus und passen Sie die Strategien entsprechend an.

Durch die systematische Umsetzung dieser Schritte können KMU das volle Potenzial von AIoT-Technologien ausschöpfen und ihre Wettbewerbsfähigkeit signifikant steigern.