Wie IoT das Potenzial künstlicher Intelligenz nutzt

​Im letzten Jahrzehnt hat das IoT eine stetige Verbreitung in der Geschäftswelt erfahren. Unternehmen bauen oder optimieren bereits IoT-Geräte und deren Datenfunktionen und läuten damit eine neue Ära der Geschäfts- und Verbrauchertechnologie ein. Jetzt kommt die nächste Welle, da Fortschritte in der künstlichen Intelligenz und im maschinellen Lernen die Möglichkeit eröffnen, dass IoT-Geräte „künstliche Intelligenz“ oder AIoT nutzen.

Verbraucher, Unternehmen, Volkswirtschaften und Branchen, die AIoT einführen und in es investieren, können seine Leistungsfähigkeit nutzen und sich einen Wettbewerbsvorteil verschaffen. IoT sammelt Daten und KI analysiert sie, um intelligentes Verhalten zu simulieren und den Entscheidungsprozess mit minimalem menschlichen Eingriff zu unterstützen.

Warum IoT künstliche Intelligenz braucht

Das IoT ermöglicht es Geräten, miteinander zu kommunizieren und auf der Grundlage dieser Erkenntnisse Maßnahmen zu ergreifen. Diese Geräte sind nur so gut wie die Daten, die sie liefern. Um für die Entscheidungsfindung nützlich zu sein, müssen Daten gesammelt, gespeichert, verarbeitet und analysiert werden.

Dies stellt Organisationen vor Herausforderungen. Mit zunehmender IoT-Akzeptanz haben Unternehmen Schwierigkeiten, Daten effizient zu verarbeiten und für reale Entscheidungen und Erkenntnisse zu nutzen.

Dies ist auf zwei Probleme zurückzuführen: Cloud und Datenübertragung. Die Cloud kann nicht skaliert werden, um alle Daten von IoT-Geräten zu verarbeiten, und die Übertragung von Daten von IoT-Geräten in die Cloud ist bandbreitenbegrenzt. Unabhängig von der Größe und Komplexität des Kommunikationsnetzwerks können die riesigen Datenmengen, die von IoT-Geräten gesammelt werden, zu Verzögerungen und Überlastungen führen.

Einige IoT-Anwendungen basieren auf einer schnellen Entscheidungsfindung in Echtzeit, beispielsweise selbstfahrende Autos. Um effektiv und sicher zu sein, müssen selbstfahrende Autos Daten verarbeiten und sofortige Entscheidungen treffen (genau wie Menschen). Sie sind nicht durch Latenz, unzuverlässige Verbindungen und geringe Bandbreite eingeschränkt.

Selbstfahrende Autos sind bei weitem nicht die einzigen IoT-Anwendungen, die auf solch schnelle Entscheidungsfindung angewiesen sind. In der Fertigung sind bereits IoT-Geräte integriert, und Verzögerungen oder Verzögerungen können sich auf Prozesse auswirken oder die Kapazität in Notfällen einschränken.

Aus Sicherheitsgründen werden biometrische Daten häufig verwendet, um den Zugang zu bestimmten Bereichen einzuschränken oder zu ermöglichen. Ohne schnelle Datenverarbeitung kann es zu Verzögerungen kommen, die sich auf Geschwindigkeit und Leistung auswirken, ganz zu schweigen von Risiken in Notsituationen. Diese Anwendungen erfordern eine extrem niedrige Latenz und hohe Sicherheit. Daher muss die Bearbeitung am Rand erfolgen. Die Übertragung von Daten in die Cloud und zurück ist einfach nicht machbar.

Vorteile von AIoT

Jeden Tag generieren IoT-Geräte etwa 1 Milliarde GB an Daten. Bis 2025 wird die weltweite Zahl der mit dem IoT verbundenen Geräte voraussichtlich 42 Milliarden betragen. Mit dem Wachstum des Netzwerks wachsen auch die Daten.

Da sich Bedürfnisse und Erwartungen ändern, reicht IoT nicht aus. Die Datenmengen nehmen zu und schaffen mehr Herausforderungen als Chancen. Barrieren schränken die Erkenntnisse und Möglichkeiten aller Daten ein, aber intelligente Geräte können dies ändern und es Unternehmen ermöglichen, das wahre Potenzial ihrer Unternehmensdaten auszuschöpfen.

Mit künstlicher Intelligenz können IoT-Netzwerke und -Geräte aus vergangenen Entscheidungen lernen, zukünftige Aktivitäten vorhersagen und die Leistung und Entscheidungsfähigkeit kontinuierlich verbessern. KI ermöglicht es Geräten, „selbst zu denken“, Daten zu interpretieren und Entscheidungen in Echtzeit zu treffen, ohne Verzögerungen und Überlastungen, die durch die Datenübertragung entstehen.

AIoT bringt Unternehmen vielfältige Vorteile und bietet leistungsstarke Lösungen für die intelligente Automatisierung.

(1) Vermeiden Sie Ausfallzeiten

Einige Branchen werden durch Ausfallzeiten beeinträchtigt, beispielsweise die Offshore-Öl- und Gasindustrie. Ein unerwarteter Geräteausfall kann zu kostspieligen Ausfallzeiten führen. Um dies zu verhindern, kann AIoT Geräteausfälle im Voraus vorhersagen und Wartungsarbeiten planen, bevor ernsthafte Probleme an den Geräten auftreten.

(2) Verbessern Sie die betriebliche Effizienz

Künstliche Intelligenz verarbeitet die großen Datenmengen, die in IoT-Geräte eingehen, und erkennt zugrunde liegende Muster effektiver als Menschen. Künstliche Intelligenz mit maschinellem Lernen kann diese Fähigkeit verbessern, indem sie Betriebsbedingungen und Modifikationen vorhersagt, die zur Verbesserung der Ergebnisse erforderlich sind.

(3) Ermöglichung neuer und verbesserter Produkte und Dienstleistungen

Die Verarbeitung natürlicher Sprache verbessert sich weiter und ermöglicht es Geräten und Menschen, effektiver zu kommunizieren. AIoT kann neue oder bestehende Produkte und Dienstleistungen verbessern, indem es eine bessere Datenverarbeitung und -analyse ermöglicht.

(4) Risikomanagement verbessern

Risikomanagement ist notwendig, um sich an das sich schnell ändernde Marktumfeld anzupassen. KI und IoT können Daten nutzen, um Risiken vorherzusagen und ideale Reaktionen zu priorisieren, wodurch die Sicherheit der Mitarbeiter verbessert, Cyber-Bedrohungen gemindert und finanzielle Verluste minimiert werden.

Industrielle Schlüsselanwendungen von AIoT

AIoT hat viele Branchen revolutioniert, darunter Fertigung, Automobilindustrie und Einzelhandel. Nachfolgend finden Sie einige häufige Anwendungen von AIoT in verschiedenen Branchen.

(1) Fertigung

Hersteller nutzen das Internet der Dinge für die Geräteüberwachung. AIoT geht noch einen Schritt weiter und kombiniert Dateneinblicke von IoT-Geräten mit Funktionen der künstlichen Intelligenz, um prädiktive Analysen bereitzustellen. Mit AIoT können Hersteller eine aktive Rolle bei der Lagerinventur, Wartung und Produktion übernehmen.

Robotertechnologie in der Fertigung kann den Betrieb deutlich verbessern. Die Roboter sind mit implantierten Sensoren zur Datenübertragung und künstlicher Intelligenz ausgestattet, sodass sie kontinuierlich aus Daten lernen und im Herstellungsprozess Zeit und Kosten sparen können.

(2) Vertrieb und Marketing

Retail Analytics erfasst Datenpunkte von Kameras und Sensoren, um die Bewegungen der Kunden zu verfolgen und ihr Verhalten in stationären Geschäften vorherzusagen, beispielsweise die Zeit, die benötigt wird, um die Kasse zu erreichen. Dies kann genutzt werden, um Personalbesetzungen zu empfehlen, die Produktivität der Kassierer zu verbessern und so die allgemeine Kundenzufriedenheit zu erhöhen.

Große Einzelhändler können AIoT-Lösungen nutzen, um den Umsatz durch Kundeneinblicke zu steigern. Daten wie das mobilbasierte Nutzerverhalten und die Annäherungserkennung liefern wertvolle Erkenntnisse, die genutzt werden können, um den Kunden beim Einkaufen personalisierte Marketingkampagnen anzubieten und so den Fußgängerverkehr in stationären Geschäften zu erhöhen.

(3) Automobil

AIoT hat viele Anwendungen in der Automobilindustrie, einschließlich Wartung und Rückrufen. AIoT kann Fehlfunktionen oder defekte Teile vorhersagen und Daten von Rückruf-, Garantie- und Sicherheitsbehörden kombinieren, um zu sehen, welche Teile möglicherweise ausgetauscht werden müssen, und Kunden Service-Checks anbieten. Letztendlich gewinnt das Fahrzeug an Zuverlässigkeit und der Hersteller gewinnt an Vertrauen und Loyalität seiner Kunden.

Eine der bekanntesten und wahrscheinlich spannendsten Anwendungen von AIoT sind selbstfahrende Autos. Mit künstlicher Intelligenz, die das Internet der Dinge antreibt, können selbstfahrende Autos das Verhalten von Fahrern und Fußgängern in verschiedenen Situationen vorhersagen und so das Fahren sicherer und effizienter machen.

(4) GESUNDHEITSVERSORGUNG

Eines der Hauptziele einer qualitativ hochwertigen Gesundheitsversorgung ist die Ausweitung auf alle Gemeinden. Unabhängig von der Größe und Komplexität des Gesundheitssystems stehen Ärzte unter zunehmendem Zeit- und Arbeitsdruck und verbringen immer weniger Zeit mit den Patienten. Die Herausforderung, eine qualitativ hochwertige Gesundheitsversorgung bereitzustellen und gleichzeitig den Verwaltungsaufwand zu bewältigen, ist enorm.

Medizinische Einrichtungen generieren ebenfalls große Datenmengen und erfassen große Mengen an Patienteninformationen, einschließlich Bildgebungs- und Testergebnissen. Diese Informationen sind wertvoll und notwendig, um die Qualität der Patientenversorgung zu verbessern, aber nur, wenn Gesundheitsorganisationen schnell auf diese Informationen zugreifen können, um Diagnose- und Behandlungsentscheidungen zu treffen.

Die Kombination von IoT und KI hat bei diesen Erkrankungen viele Vorteile, darunter die Verbesserung der diagnostischen Genauigkeit, die Ermöglichung von Telemedizin und Fernversorgung von Patienten sowie die Reduzierung des Verwaltungsaufwands für die Überwachung der Patientengesundheit in Einrichtungen. Am wichtigsten ist vielleicht, dass AIoT durch die Verarbeitung von Patienteninformationen kritisch kranke Patienten schneller identifizieren kann als Menschen und so eine effiziente Patiententriage gewährleistet.

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