Möglichkeiten der AI im industriellen IoT nutzen — AI + IoT (AIoT)

Industrie-IoT-Daten mit künstlicher Intelligenz auswerten

Die effiziente Auswertung von IoT-Daten mit künstlicher Intelligenz bietet KMU die Möglichkeit, Prozesse zu optimieren und Kosten zu senken. Unternehmen, die industrielle IoT-Lösungen einsetzen, sammeln grosse Mengen an Daten. Doch statt diese ungenutzt zu lassen, können sie durch gezielte Auswertung wertvolle Einblicke gewinnen.

Mehrwert aus Daten generieren

In der Praxis sammeln Maschinen und Sensoren kontinuierlich Daten über Produktionsabläufe, Energieverbrauch und Maschinenzustände. Diese Daten werden oft nur zur Fehlersuche herangezogen, bleiben aber sonst ungenutzt. Mithilfe von AIoT, der Kombination von künstlicher Intelligenz und IoT, können diese Informationen jedoch zu aussagekräftigen Prognosen weiterentwickelt werden. Zum Beispiel kann ein KMU durch die Analyse von Verschleissdaten vorausschauende Wartungspläne entwickeln, was die Lebensdauer von Maschinen verlängert und ungeplante Ausfallzeiten minimiert.

Herausforderungen bei der Datenauswertung

Ein häufiger Fehler ist die fehlende klare Definition von Zielen für die Datenanalyse. Ohne spezifische Fragestellungen ist es schwierig, aussagekräftige Resultate zu generieren. Unternehmen sollten präzise bestimmen, welche Informationen sie aus den Daten gewinnen möchten, beispielsweise Reduktion von Energieverbrauch oder Verbesserung von Produktionszeiten. Ein weiterer Fehler kann die unzureichende Datenqualität sein, welche die Resultate der Analyse verfälscht. Hier ist eine gründliche Datenvorbereitung entscheidend, um Fehldaten zu bereinigen und so die Analyseergebnisse zu verbessern.

Integration von AIoT in bestehende Systeme

Die Integration von AIoT-Technologien in bestehende IT-Infrastrukturen muss mit Bedacht geschehen, um keine Betriebsunterbrüche zu riskieren. Die Interoperabilität der neuen Lösungen mit bestehenden Systemen muss geprüft werden. Ein gutes Beispiel aus der Praxis ist ein mittelständisches Produktionsunternehmen, das KI-gestützte Software nahtlos in seine Qualitätskontrollprozesse integrierte, um Anomalien in der Produktionslinie in Echtzeit zu erkennen und zu beheben.

Verbesserte Entscheidungsfindung

Durch die intelligente Auswertung von IoT-Daten erhalten Entscheidungsträger einen besseren Überblick über operative Abläufe. Echtzeitdaten erleichtern das Identifizieren von Engpässen und helfen, Anpassungen schneller umzusetzen. Beispielsweise kann ein Logistikunternehmen mit Hilfe von AIoT Lösungen Engpässe im Lieferkettenmanagement erkennen und durch alternative Routen automatisch ausgleichen.

14-Tage Aktionsplan zur AIoT-Einführung

Tag 1-3: Zieldefinition

– Setzen Sie klare Ziele, welche spezifischen Herausforderungen AIoT-Lösungen adressieren sollen.

Tag 4-6: Dateninventur

– Identifizieren und erfassen Sie alle vorhandenen und potenziellen Datenquellen in Ihrem Betrieb.

Tag 7-10: Datenbereinigung

– Bereinigen Sie die vorhandenen Datenbestände und stellen Sie sicher, dass die Datenqualität den Anforderungen für die AIoT-Auswertung entspricht.

Tag 11-14: Lösungsrecherche

– Evaluieren Sie AIoT-Lösungen, die auf Ihre spezifischen Anforderungen abgestimmt sind, und prüfen Sie die Kompatibilität mit Ihren bestehenden Systemen.

Dieser Plan bietet KMU die Grundlage, um in kurzer Zeit mit der intelligenten Auswertung von IoT-Daten zu beginnen und erste Erfolge zu erzielen.