Wie wichtig ist künstliche Intelligenz in industriellen Anwendungen?

Viele Hersteller wenden hochentwickelte Analysen und künstliche Intelligenz auf ihre IoT-Daten an, um Abläufe zu überwachen, die Effizienz zu verbessern und fundierte Entscheidungen in Echtzeit zu treffen. Warum verdient das Internet der Dinge so viel Aufmerksamkeit? Das liegt daran, dass IoT-Anwendungen in Verbraucher-, Gewerbe- und Industriemärkten boomen.

Viele Studien schätzen die Anzahl der derzeit eingesetzten IoT-Geräte. Im Jahr 2024 wird die Zahl der vernetzten IoT-Geräte etwa 17 Milliarden betragen. Bis 2030 wird sich diese Zahl voraussichtlich mindestens verdreifachen. Diese Zahlen umfassen alle vernetzten IoT-Geräte, wie sie beispielsweise in Industrie- und Verbraucherprodukten zu finden sind.

Derzeit gibt es fast ein Dutzend vertikale Branchen mit mehr als 100 Millionen vernetzten IoT-Geräten. Zu diesen Branchen gehören Strom, Erdgas, Wasserversorgung, Einzelhandel, Regierung und mehr. Eine frühere Marktstudie ergab, dass unter diesen Industriesektoren die Fertigung den größten Anteil an IoT-Geräten ausmacht und etwa 30 % des gesamten industriellen IoT-Marktes ausmacht.

Darüber hinaus wird der globale Markt für das industrielle Internet der Dinge (IIoT) im Jahr 2023 einen Wert von 394 Milliarden US-Dollar haben, und die durchschnittliche jährliche Wachstumsrate (CAGR) von 2024 bis 2030 wird voraussichtlich 23,2 % betragen.

Das Wachstum dieses Marktes wird durch den Bedarf an Echtzeitinformationen zur Steuerung von Herstellungsprozessen und -abläufen vorangetrieben. Insbesondere besteht ein wachsender Bedarf an der Verbesserung der betrieblichen Effizienz sowie der Verbesserung von Produktivität und Qualität. Mehrere Faktoren werden dazu führen, dass sich das digitale Wachstum in den nächsten sechs Jahren verdoppelt. Am wichtigsten sind vielleicht die technologischen Fortschritte in der drahtlosen Netzwerktechnologie und die starke Verbreitung von Wi-Fi-Verbindungen zu Gerätesensoren in Fabriken.

Analytik und künstliche Intelligenz spielen eine Schlüsselrolle in IoT-Anwendungen

Künstliche Intelligenz sowie maschinelles Lernen und Deep Learning ermöglichen es Unternehmen nun, „beispiellose Verbindungen zwischen Datensätzen herzustellen“. Mithilfe dieser Technologien können Entscheidungen auf der Grundlage präziser und aufschlussreicher Daten getroffen werden.

Im Hinblick auf industrielle Anwendungen wenden viele Hersteller ausgefeilte Analysen und künstliche Intelligenz auf die zunehmende Menge an IoT-Daten in ihren Betrieben an. Diese Bemühungen zielen darauf ab, präskriptive und prädiktive Analyseeinblicke in den Betrieb zu bringen, um den Betrieb in Echtzeit zu überwachen, die Effizienz zu verbessern und es Herstellern zu ermöglichen, im täglichen Betrieb fundierte Entscheidungen zu treffen.

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