IoT-Datenbasis für KI-Anwendungen

Künstliche Intelligenz etabliert sich endgültig als ein Muss für das moderne Industrieunternehmen. Mit der Entwicklung von maschinellem Lernen und Data Science eröffnen sich für Unternehmen mehr Möglichkeiten, die nächste Stufe zu erreichen.

All diese spannenden und vielversprechenden Ansätze wären jedoch nutzlos ohne die zugrunde liegende Infrastruktur und geeignete Möglichkeiten der Datenaufnahme.

Das Wesen von IIoT

Das industrielle Internet der Dinge (IIoT) verbindet Menschen, Produkte und Prozesse und beschleunigt die digitale Transformation von Unternehmen auf der ganzen Welt. Mit industriellen IoT-Plattformen ermöglichen Unternehmen neue Methoden der Kommunikation, Überwachung, Analyse und datengesteuerten Entscheidungsfindung. Führende Industrieunternehmen nutzen Ansätze des Industrial Internet of Things, um Produkte zu entwickeln, herzustellen und zu warten, um Werte zu schaffen und mit ihren Kunden zu interagieren.

Die Einführung der IIoT-Konzepte in die bestehenden Geschäftsprozesse erfolgt in der Regel in mehreren Schritten. In erster Linie sollten die industriellen Geräte mit Sensoren, Steuerungen und Aktoren ausgestattet werden. Dadurch können Management und Stakeholder genaue und objektive Daten über den Zustand der Produktion erhalten - und zwar zu jedem beliebigen Zeitpunkt, basierend auf den gesammelten Informationen. Die verarbeiteten Daten sollten allen Abteilungen des Unternehmens zur Verfügung gestellt werden. Dies hilft den Mitarbeitern der verschiedenen Abteilungen, eine bessere und effizientere Kommunikation aufzubauen und fundierte Entscheidungen zu treffen.

Diese neu gewonnenen Informationen ermöglichen es dem Unternehmen, Ausfälle von Anlagen und ungeplante Ausfallzeiten zu vermeiden sowie Ausfälle im Lieferkettenmanagement und ungeplante Wartungsarbeiten zu reduzieren. Bei der Verarbeitung von unstrukturierten Datenströmen, die von Sensoren stammen, sind die Filterung und Interpretation dieser Daten die nächste Priorität. Daher ist die Darstellung der Informationen in einer für den Nutzer verständlichen und klaren Form von höchster Bedeutung. Zu diesem Zweck werden fortschrittliche Analyseplattformen eingesetzt, um Produktionsprozessdaten in Echtzeit zu sammeln und zu analysieren.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass das industrielle Internet der Dinge Unternehmen dabei hilft, Produktionsanlagen effizienter, flexibler und kostengünstiger zu gestalten. IP-fähige drahtlose Geräte, einschließlich Sensoren, Tablets und Smartphones, werden bereits aktiv in der Fertigung eingesetzt. In den kommenden Jahren ist damit zu rechnen, dass die bestehenden kabelgebundenen Sensornetzwerke durch drahtlose Netzwerke erweitert und ergänzt werden, was die Zahl der unternehmensspezifischen Anwendungen von Überwachungs- und Kontrollsystemen erheblich steigern wird. Die nächste Stufe der Optimierung industrieller Prozesse wird voraussichtlich auf eine zunehmende Konvergenz von Betriebstechnologien und den besten verfügbaren Informationen zurückzuführen sein.

KI im industriellen Kontext

In der Regel wird das Schlagwort "Künstliche Intelligenz" verwendet, um die Möglichkeiten zu beschreiben, mit Hilfe von maschinellem Lernen und Data-Science-Know-how neue Erkenntnisse über ihre Prozesse zu gewinnen.

Heutzutage erkennen immer mehr Unternehmen, dass KI und ML für ein vorausschauendes operatives Management und eine fortschrittliche, analytische Entscheidungsfindung äußerst nützlich sind. Verschiedene Unternehmen haben durch die Einführung von KI-Ansätzen zur Optimierung ihrer Gesamtanlageneffizienz (OEE) positive Veränderungen ihrer Leistung erzielt. Die Datenverarbeitung ist einer der Bereiche, in denen KI einen wesentlichen Beitrag leisten kann. Insgesamt ebnet sie den Weg für technologische Innovationen in einer Vielzahl von Bereichen, von der Optimierung des städtischen Verkehrs über die Erhöhung der öffentlichen Sicherheit bis hin zur Verbesserung der Bereitstellung von Finanzdienstleistungen.

Im industriellen Kontext ist KI in der Lage, langfristige Analysen durchzuführen, die es den Nutzern ermöglichen, Trends und Muster über längere Zeiträume zu erkennen. Mit ausgefeilten KI-Algorithmen können Unternehmen prädiktive Analysen auf der Grundlage vieler möglicher Szenarien durchführen und so den Problemlösungsprozess für die Nutzer vereinfachen. Diese Fähigkeit ermöglicht es dem Unternehmen, Risiken in Echtzeit zu bewerten und darauf zu reagieren, betriebliche Änderungen vorzunehmen und ungeplante Ausfallzeiten zu vermeiden und so einen Wettbewerbsvorteil zu erlangen.

Warum KI IoT braucht

In Diskussionen über Industrie 4.0 werden oft die Begriffe "Künstliche Intelligenz" und "Industrielles Internet der Dinge" genannt. Viele verwenden beide Begriffe bereits als Synonyme, weil sich die beiden Technologien oft ergänzen. Doch es gibt noch einen weiteren Begriff, der - wenn auch zu Unrecht - nicht so populär ist wie die genannten: Künstliche Intelligenz der Dinge (AIoT).

Durch die Kombination der Fähigkeiten von KI und IoT und den Vorteil, riesige Datenmengen zu sammeln, zu speichern und zu produzieren, führt AIoT zu einer echten digitalen Transformation der traditionellen Arbeitsprozesse und Entscheidungsfindungsrahmen. Außerdem kann es Analysen und Rückmeldungen in Echtzeit liefern. Während IoT-Systeme nur Daten sammeln und organisieren können, helfen AIoT-Systeme neben der Bereitstellung einer Schnittstelle für die Datenerfassung auch bei der Analyse aller gesammelten Informationen mithilfe von KI/ML. Die AIoT-Plattform ist daher in der Lage, Anomalien, Ausfälle und Sicherheitsbedrohungen für Systeme in Echtzeit zu erkennen und kann sogar so programmiert werden, dass sie darauf reagiert.

2 große Herausforderungen

Die beiden größten Herausforderungen bei der Einführung von KI-Ansätzen in die bestehende IoT-Lösung für Unternehmen sind derzeit:

1. Unzureichende Kenntnis der KI-Fähigkeiten, da sie sich noch in der aktiven Forschungs- und Entwicklungsphase befindet. Um ihre Entwicklung verfolgen zu können, ist ein umfangreiches mathematisches Hintergrundwissen erforderlich, zusammen mit der Fähigkeit, frei mit neuen Ansätzen zu experimentieren.
2. Hohe Rechenanforderungen, die zu hohen Kosten führen, die mit zunehmender Komplexität der eingegebenen Daten und der Präzision des KI-Modells weiter steigen.

Die Lösung für diese Probleme findet sich in der Symbiose zwischen IoT-Plattformen und skalierbaren KI-Diensten. Eine solche Plattform ist in der Lage, sowohl Zeitreihendaten von Industrieanlagen zu erfassen als auch wichtige Erkenntnisse vollautomatisch zu analysieren und bereitzustellen.

In der Regel ist es der beste Weg, Dinge auszuprobieren. Deshalb starten wir unsere Reihe von KI-Tools mit einem virtuellen Versuch-und-Irrtum-Ansatz für Industrieingenieure: Wir nennen es sparring.ai - erfahren Sie hier mehr darüber und bleiben Sie dran, um mehr zu erfahren!

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