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KI und IoT am Scheideweg: Der Aufstieg von AIoT und seine Auswirkungen auf die Zukunft

Im Zeitalter der digitalen Transformation nutzen Unternehmen fortschrittliche Technologien wie KI für das IoT, um Kosten zu senken, die Effizienz zu steigern und den Kundenservice zu verbessern. Zwei der am schnellsten voranschreitenden Technologien, die künstliche Intelligenz (KI) und das Internet der Dinge (IoT), konvergieren und schaffen ein neues Paradigma, das die Art und Weise, wie Unternehmen arbeiten und auf dem Markt konkurrieren, zu revolutionieren verspricht. Diese leistungsstarke Kombination, die als künstliche Intelligenz der Dinge (AIoT) bekannt ist, verändert jede Branche, vom Einzelhandel, dem Gesundheitswesen und der Automobilindustrie bis hin zur Landwirtschaft.

Laut Gartners Prognose wird bis 2023 etwa ein Drittel der Unternehmen, die IoT-Initiativen durchführen, in mindestens einem Projekt KI einsetzen. Durch den Einsatz von KI-Anwendungen können Rohdaten in Echtzeit analysiert werden, so dass vernetzte Geräte auf der Grundlage der erhaltenen Informationen umgehend Maßnahmen ergreifen können.

Wie KI und IoT die Art und Weise Ihrer Geschäftsabläufe verändern

Im Kern geht es bei AIoT darum, die Macht der künstlichen Intelligenz zu nutzen, um die riesigen Mengen an Rohdaten, die durch das Internet der Dinge erzeugt werden, sinnvoll zu verarbeiten. IoT-Geräte verbreiten sich rasant, von intelligenten Häusern und Wearables bis hin zu intelligenten Städten und Industrieanlagen. Diese Geräte erzeugen riesige Datenmengen, die analysiert werden können, um Erkenntnisse zu gewinnen und den Betrieb zu verbessern. Doch ohne KI sind diese Daten oft überwältigend und schwer zu verwalten.

Durch die Anwendung von maschinellem Lernen und anderen KI-Technologien auf IoT-Daten erhalten Unternehmen Echtzeiteinblicke in den Betrieb, verbessern das Kundenerlebnis und rationalisieren Prozesse. Durch die Analyse von Sensordaten aus Produktionsanlagen können Unternehmen beispielsweise Probleme erkennen, bevor sie zu einem Problem werden, und proaktiv Wartungsarbeiten planen. Dies spart Millionen von Dollar an Produktivitätsverlusten und Reparaturkosten.

Vorteile und Nutzen von AIoT-Anwendungen in Unternehmen

Die Integration von KI- und IoT-Lösungen hat eine neue Ära der Innovation in der Geschäftswelt eingeleitet. Diese Konvergenz von Spitzentechnologien bietet Unternehmen verschiedener Branchen und Größen zahlreiche Vorteile und Nutzen. AIoT hat das Potenzial, die Art und Weise zu revolutionieren, wie Unternehmen arbeiten und auf dem Markt konkurrieren, von der Rationalisierung von Abläufen bis zur Verbesserung der Kundenerfahrung.

Data Mining, Austausch und Formulierung von Nutzerwahrnehmungen

Die künstliche Intelligenz der Dinge bietet Unternehmen die Möglichkeit, Daten aus verschiedenen Quellen zu analysieren und auszutauschen, so dass sie die Wahrnehmung der Nutzer formulieren können. Durch die Analyse all dieser Rohdaten aus dem Internet der Dinge gewinnen Unternehmen ein tieferes Verständnis für das Verhalten, die Vorlieben und die Trends ihrer Kunden. Dies hilft Unternehmen, personalisierte und gezielte Marketingkampagnen zu erstellen sowie neue Produkte und Dienstleistungen zu entwickeln, die den Kundenbedürfnissen besser entsprechen. Darüber hinaus hilft AIoT Unternehmen dabei, fundiertere Entscheidungen zu treffen, indem es ihnen Zugang zu umfangreichen Daten aus verschiedenen Quellen verschafft.

Verbesserte Kundenerfahrung

AIoT hilft Unternehmen auch dabei, die Kundenerfahrung zu verbessern, indem sie personalisierte Empfehlungen und maßgeschneiderte Dienste anbieten. Durch die Analyse von Kundendaten aus Smart-Home-Geräten kann ein Einzelhändler beispielsweise Produkte empfehlen, die einem bestimmten Kunden auf der Grundlage seiner früheren Einkäufe und seines Verhaltens am ehesten zusagen. Dies führt zu einer höheren Kundenzufriedenheit und -treue.

Beseitigung von Ausfallzeiten

AIoT hilft Unternehmen, Ausfallzeiten zu vermeiden, indem potenzielle Probleme erkannt werden, bevor sie auftreten. Durch die Sensordaten-Analyse von Sensordaten können Unternehmen beispielsweise erkennen, wann Maschinen erste Anzeichen von Verschleiß zeigen, und proaktiv Wartungsarbeiten planen. Auf diese Weise lassen sich kostspielige Ausfallzeiten vermeiden und Reparaturkosten senken.

Erhöhte Sicherheit

AIoT trägt zur Verbesserung der Sicherheit bei, indem es Cyberangriffe erkennt und verhindert. Unternehmen können potenziellen Sicherheitsverletzungen proaktiv vorbeugen, indem sie den Netzwerkverkehr in Echtzeit analysieren, Anomalien erkennen und sofort eingreifen, und so den potenziellen Schaden begrenzen.

Bessere betriebliche Effizienz

AIoT ermöglicht es Unternehmen, die betriebliche Effizienz durch Prozessautomatisierung und Minimierung des Bedarfs an manueller Arbeit zu verbessern. Durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz zur Analyse von Sensordaten von Fertigungsanlagen können Unternehmen beispielsweise Wartungs- und Reparaturpläne automatisieren und so den Bedarf an menschlichen Eingriffen reduzieren.

Verstärkte Automatisierung

Der Einsatz von AIoT führt zu einer zunehmenden Automatisierung, bei der Maschinen und Geräte miteinander kommunizieren und Aufgaben ohne menschliches Eingreifen ausführen. Dies führt zu mehr Effizienz, Kosteneinsparungen und weniger menschlichen Fehlern. In einem Fertigungsbetrieb wird AIoT beispielsweise zur Überwachung und Steuerung von Maschinen eingesetzt, was zu geringeren Ausfallzeiten und höherer Produktivität führt. In der Verkehrsbranche wird AIoT für autonome Fahrzeuge und Verkehrsmanagementsysteme eingesetzt, was zu mehr Sicherheit und weniger Staus führt. Die Möglichkeiten für eine verstärkte Automatisierung mit AIoT sind enorm, und Unternehmen können durch die Nutzung dieser Technologie zur Rationalisierung ihrer Abläufe stark profitieren.

Bessere Verarbeitung von Geschäftsanalysen

Durch die Integration von KI-Algorithmen mit Daten, die von IoT-Geräten gesammelt werden, können Unternehmen Rohdaten und große Datensätze effektiv analysieren und wertvolle Erkenntnisse gewinnen. AIoT ermöglicht es Unternehmen, Trends, Muster und Korrelationen aufzudecken, die sich menschlichen Analysten entziehen könnten. Durch maschinelles Lernen können genaue Vorhersagen getroffen, Anomalien erkannt und umsetzbare Empfehlungen gegeben werden. Dies ermöglicht es Unternehmen, verborgene Möglichkeiten für Wachstum und Effizienz aufzudecken. Mit AIoT können Unternehmen das volle Potenzial ihrer Daten ausschöpfen und sich so einen Wettbewerbsvorteil auf dem Markt verschaffen.

Intelligente Bestandsverfolgung und -verwaltung

Durch die Integration von KI-Algorithmen mit IoT-Geräten können Unternehmen in Echtzeit Einblicke in Bestandsmengen, Aufenthaltsorte und Zustände gewinnen. IoT-Sensoren und -Geräte liefern kontinuierlich Daten zu Lagerbeständen, Bewegungen und Umgebungsfaktoren wie Temperatur und Luftfeuchtigkeit. Mithilfe von KI-Algorithmen können Unternehmen Datenanalysen in Echtzeit nutzen, um Lagerbestände und Lieferketten zu optimieren und die Fehl- oder Überbestände zu vermeiden. AIoT ermöglicht auch eine genaue Bedarfsprognose, so dass Unternehmen die Kundennachfrage bei der Planung ihrer Bestände berücksichtigen können. Intelligente Bestandsverfolgung und -verwaltung, die durch AIoT unterstützt wird, reduziert die Lagerkosten und verbessert die Auftragsabwicklung.

Fortgeschrittenes Risikomanagement

Durch die Nutzung von KI-Algorithmen und Live-Daten von vernetzten Geräten können Unternehmen Risiken in verschiedenen Bereichen proaktiv überwachen und bewerten. AIoT ermöglicht eine kontinuierliche Überwachung des Betriebs, der Anlagenleistung und der Umgebungsbedingungen und hilft Unternehmen, potenzielle Risiken und Anomalien in Echtzeit zu erkennen. So können beispielsweise Daten von IoT-Sensoren ausgewertet werden, um Muster zu erkennen, die auf Geräteausfälle oder Wartungsbedarf hinweisen, so dass Unternehmen proaktiv Wartungsarbeiten planen und kostspielige Ausfallzeiten vermeiden können. Außerdem werden Sicherheit und Schutz gestärkt, indem potenzielle Sicherheitsverletzungen oder unbefugter Zugriff durch Datenanalyse und Anomalieerkennung erkannt werden. Die Integration von AIoT in Risikomanagementstrategien ermöglicht es Unternehmen, rechtzeitig vorbeugende Maßnahmen zu ergreifen, die Wahrscheinlichkeit von Fehlern, Schäden oder Verlusten zu verringern und die Kontinuität und Widerstandsfähigkeit des Unternehmens zu gewährleisten.

Auslösung neuer und verbesserter Produkte/Dienstleistungen

AIoT hilft Unternehmen auch dabei, neue und verbesserte Produkte und Dienstleistungen zu entwickeln. Durch die Analyse von Kundendaten aus vernetzten Geräten können Unternehmen unbefriedigte Bedürfnisse erkennen und neue Produkte und Dienstleistungen entwickeln, die den Kundenbedürfnissen besser entsprechen. Dies hilft ihnen, der Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein und ihr Wachstum voranzutreiben.

Verbesserte IoT-Skalierbarkeit

AIoT ermöglicht es Unternehmen, eine höhere Skalierbarkeit ihrer Internet-of-Things-Infrastruktur zu erreichen. Durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz und Algorithmen des maschinellen Lernens können Unternehmen ihr IoT-Netzwerk optimieren und eine große Anzahl von angeschlossenen Geräten effizienter verwalten. Dies ermöglicht eine schnellere Datenverarbeitung, bessere Erkenntnisse und eine bessere Entscheidungsfindung.Die erhöhte Skalierbarkeit ermöglicht es auch, die IoT-Fähigkeiten auf neue Bereiche und Anwendungen wie Smart Cities oder das vernetzte Gesundheitswesen auszuweiten, was zu neuen Einnahmequellen und Wachstumsmöglichkeiten führt.

Praktische Beispiele für AIoT-Anwendungen wird

Diese Synergie zwischen künstlicher Intelligenz und dem Internet der Dinge ermöglicht die Schaffung intelligenter Systeme, die Daten in Echtzeit erfassen, analysieren und darauf reagieren können, was zahlreiche AI und IoT Anwendungsfälle demonstrieren. Das Potenzial der AIoT-Anwendungen wird ist breit gefächert und findet sich in vielen Branchen, von der Gesundheitsfürsorge und dem Transportwesen bis hin zur Landwirtschaft und Fertigung.

Fertigung

Integration von KI mit dem IIoT

Das Aufkommen des industriellen Internets der Dinge (IIoT) hat Unternehmen neue Möglichkeiten der Datenerfassung aus bisher ungenutzten Quellen eröffnet, was zu Chancen für eine höhere Produktivität führt. Durch die Erfassung von Leistungsmetriken und Umgebungsdaten von Geräten und Maschinen können Unternehmen ihre Entscheidungsfindung verbessern. Allerdings übersteigt die schiere Menge an IIoT-Daten die menschlichen Verarbeitungsfähigkeiten, was zu einer erheblichen Menge an unanalysierten und ungenutzten Informationen führt. Um dieser Herausforderung zu begegnen, setzen Unternehmen und Branchenexperten zunehmend auf KI und maschinelle Lernsoftware für IIoT-Anwendungen, die einen umfassenden Blick auf die Daten ermöglichen und eine schnellere und intelligentere Entscheidungsfindung erleichtern.

Nicht genutzte IIoT-Daten

Die Zahl der mit dem Internet verbundenen Industriegeräte steigt rapide an und wird bis 2025 voraussichtlich 41,6 Milliarden Endpunkte erreichen. Darüber hinaus erzeugt jedes Gerät eine beträchtliche Menge an Daten. Die manuelle Analyse aller von Sensoren generierten Informationen einer Fertigungsstraße wäre eine entmutigende Aufgabe, die viel Zeit in Anspruch nehmen würde. Tatsächlich haben Studien gezeigt, dass weniger als die Hälfte der strukturierten Daten in Unternehmen und weniger als 1% der unstrukturierten Daten in Unternehmen aktiv für die Entscheidungsfindung genutzt werden. Dieser Datenüberblick ist weit verbreitet, wie die Tatsache zeigt, dass täglich nur 10% Videodaten von IP-Kameras analysiert werden, obwohl die Möglichkeit besteht, wesentlich mehr Informationen zu sammeln. Aufgrund der menschlichen Einschränkungen bei der Datenanalyse versuchen Unternehmen, KI und maschinelles Lernen in ihre IIoT-Anwendungen einzubinden.

Kombination von KI und IIoT

Bei unternehmenskritischen industriellen Anwendungen bietet die Integration von KI und IoT Kostensenkungen, eine bessere vorbeugende Wartung und weniger menschliche Fehler. Als Teilbereich der KI ermöglicht das maschinelle Lernen Systemen, durch Erfahrung automatisch zu lernen und sich zu verbessern, indem sie Algorithmen und fortschrittliche neuronale Netze nutzen. Ein weiterer verwandter Begriff ist "Deep Learning", bei dem mehrschichtige neuronale Netze aus umfangreichen Datensätzen lernen.

Im Rahmen des industriellen Internets der Dinge ermöglichen Computer Vision und KI-gestützte Videoanalysen die Klassifizierung und Erkennung für eine Vielzahl von industriellen Anwendungen. Von der Fernüberwachung und vorbeugenden Wartung bis hin zu intelligenten Verkehrssystemen, die Verkehrssignale auf der Grundlage der Fahrzeugidentifikation steuern, steigern Computer Vision und Videoanalyse die Produktivität und Effizienz in industriellen Umgebungen.

Industrielle AIoT-Anwendungen

Industrielle AIoT-Anwendungen umfassen eine breite Palette von Anwendungsfällen in der Fertigung, die die Integration von KI- und IoT-Technologien nutzen. Eine solche Anwendung ist die vorausschauende Wartung, bei der AIoT-Geräte Daten von IoT-Sensoren nutzen, um den Wartungsbedarf von Industrieanlagen vorherzusehen. Durch die Vorhersage des Wartungsbedarfs können Hersteller kostspielige Ausfallzeiten minimieren und die betriebliche Effizienz verbessern. Die Qualitätskontrolle ist ein weiterer wichtiger Bereich, in dem industrielles AIoT Anwendung findet. Die Echtzeitüberwachung durch Sensoren ermöglicht die Erkennung von Produktfehlern, so dass die Bediener sofort handeln können, die Verschwendung reduziert und die Produktqualität insgesamt verbessert wird. 

Darüber hinaus spielt industrielles AIoT eine entscheidende Rolle bei der Optimierung der Energieeffizienz in Fertigungsanlagen. Durch die Analyse von Sensordaten können AIoT-Geräte Bereiche mit Verbesserungspotenzial beim Energieverbrauch identifizieren und Produktionsprozesse entsprechend optimieren. Dies führt zu einer Reduzierung der Energieverschwendung und senkt die Betriebskosten. Automatisierung ist ein Schlüsselaspekt industrieller AIoT-Anwendungen, der es Herstellern ermöglicht, verschiedene Prozesse zu automatisieren, Produktionslinien zu überwachen, Wartungsaufgaben zu planen und den gesamten Produktionsbetrieb zu optimieren. Diese Integration von AIoT-Geräten steigert die gemeinsame Effizienzt, indem sie Arbeitsabläufe rationalisiert und die Ressourcennutzung optimiert. Die Sicherheit ist dabei ein entscheidender Bereich, in dem sich industrielles AIoT auszeichnet. AIoT-Geräte können potenzielle Gefahren erkennen, Sicherheitsausrüstungen überwachen und Echtzeitwarnungen ausgeben, um Unfälle und Verletzungen in der Fertigungsumgebung zu vermeiden und so eine sicherere Arbeitsumgebung für die Mitarbeiter zu schaffen.

Intelligenter Einzelhandel

Durch die Nutzung von künstlicher Intelligenz und dem Internet der Dinge sind AIoT-Geräte in der Lage, Kundendaten zu analysieren, die aus verschiedenen Kanälen stammen, darunter Smart Home-Geräte und mobile Apps. Diese Daten bieten wertvolle Einblicke in das Verhalten und die Vorlieben der Kunden, die Unternehmen nutzen können, um personalisierte Empfehlungen und maßgeschneiderte Dienstleistungen anzubieten. Darüber hinaus wird die Bestandsverwaltung optimiert und die Verschwendung reduziert, indem Sensoren zur Erkennung von Produktständen und Verfallsdaten eingesetzt werden, was zu einer effizienten Bestandsverwaltung und Kosteneinsparungen für Unternehmen führt. Dieser Ansatz fördert auch ein nachhaltigeres Einzelhandelsmodell, indem unnötiger Abfall reduziert wird.

Smart Home

Die AIoT-Technologie wird in Smart Homes genutzt, um verschiedene Prozesse wie Temperaturregelung, Beleuchtung und Sicherheit zu automatisieren. Durch den Einsatz von Sensoren erkennen Smart-Home-Systeme Veränderungen in der Umgebung und ändern automatisch die Einstellungen, um die Energieeffizienz zu optimieren und einen komfortableren Lebensraum zu schaffen. Dies führt zu niedrigeren Energiekosten für die Hausbesitzer und fördert gleichzeitig einen nachhaltigeren Ansatz für das Hausmanagement. Automatisierte Sicherheitssysteme bieten außerdem den Hausbesitzern einen besseren Schutz und sorgen für mehr Sicherheit.

Intelligente Autos

Im Verkehrsbereich nutzt AIoT Sensoren wie Kameras und Lidar zur Analyse von Daten, um die Sicherheit zu erhöhen und Unfälle zu minimieren. Dies gilt insbesondere für autonome Fahrzeuge, die diese Daten nutzen, um Veränderungen in der Umgebung zu erkennen und darauf zu reagieren, z. B. das Vorhandensein von anderen Fahrzeugen und Fußgängern. Durch die Verbesserung der Sicherheit und Zuverlässigkeit trägt sie zur Schaffung eines effizienteren Verkehrssystems bei.

Intelligentes Gesundheitswesen

AIoT wird im Gesundheitswesen zur Überwachung der Gesundheit von Patienten und Erstellung personalisierter Behandlungspläne eingesetzt. Wearable Devices sammeln Vital- und Aktivitätsdaten, die von KI-Algorithmen analysiert werden, um Muster zu erkennen und Einblicke in den Gesundheitszustand des Patienten zu geben. Dies ermöglicht es Ärzten, fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen und gezielte Behandlungsoptionen anzubieten. Die Effizienz von Gesundheitssystemen wird gesteigert, indem die Ressourcenzuweisung optimiert und Wartezeiten verkürzt werden, was letztlich zu einer besseren Patientenversorgung führt.

Intelligente Städte

Intelligente Städte stellen die nächste Generation der Stadtentwicklung dar, und die Einbindung von AIoT steigert ihre Effizienz noch weiter. So passen beispielsweise mit Sensoren ausgestattete Verkehrssignale ihre Zeitplanung automatisch an das Verkehrsaufkommen an. Abfallwirtschaftssysteme nutzen künstliche Intelligenz, um die Ressourcenzuweisung zu optimieren, Kosten zu senken und Abfall zu minimieren. AIoT überwacht und verwaltet den Energieverbrauch in der gesamten Stadt, fördert die effiziente Energienutzung und senkt die Kosten für die Bewohner und die Stadt.

Wearable-Technologie

Wearable-Technologien erfreuen sich großer Beliebtheit, und mit der Integration von AIoT wird ihr Potenzial noch weiter gesteigert. Geräte wie Smartwatches und Fitness-Tracker sammeln wertvolle Daten über den Gesundheitszustand, die Aktivität und das Schlafverhalten einer Person. Diese Daten werden von Algorithmen der künstlichen Intelligenz analysiert, um personalisierte Trainingsroutinen zu erstellen und Vorschläge zur Verbesserung der allgemeinen Gesundheit zu machen. Zusätzlich zu den gesundheitsbezogenen AIoT-Anwendungen wird die tragbare Technologie auch zur Standortverfolgung, für Notfallwarnungen und zur sicheren Authentifizierung eingesetzt.

Sind Sie bereit für die digitale Transformation?

Die Integration von künstlicher Intelligenz und dem Internet der Dinge kann erhebliche Auswirkungen auf Unternehmen haben, und diejenigen, die sich nicht anpassen, könnten zurückbleiben. Der Einsatz von AIoT-Anwendungen kann Abläufe rationalisieren, die Effizienz verbessern und die Kundenzufriedenheit steigern. Um AIoT erfolgreich zu implementieren, sind jedoch die richtige Infrastruktur und das richtige Fachwissen erforderlich.

Die Integration von künstlicher Intelligenz und dem Internet der Dinge verändert die Art und Weise, wie wir leben und arbeiten. AIoT hat das Potenzial, die Industrie zu revolutionieren und die Lebensqualität der Menschen weltweit zu verbessern. Von intelligenten Häusern bis hin zu Wearables - die Anwendungen von AIoT sind umfangreich und vielfältig. In dem Maße, wie Unternehmen und Privatpersonen AIoT-Anwendungen übernehmen und nutzen, werden die Vorteile dieser Technologie noch deutlicher werden. Unabhängig davon, ob Sie Unternehmer oder Verbraucher sind, ist es wichtig, dass Sie über die neuesten Entwicklungen im Bereich AIoT informiert bleiben und bereit sind, sich an die sich verändernde Technologielandschaft anzupassen.

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FAQ

Die Anwendungen von AIoT sind zahlreich. Es kann in intelligenten Häusern, im Gesundheitswesen, in der Fertigung, in der Logistik und im Transportwesen eingesetzt werden. AIoT kann Geräte und Systeme intelligenter und effizienter machen, die Entscheidungsfindung verbessern und den Bedarf an menschlichen Eingriffen verringern.

Ein Beispiel für AIoT ist ein intelligentes Haussicherheitssystem, das Kameras und Sensoren nutzt, um verdächtige Aktivitäten zu erkennen und Hausbesitzer zu alarmieren. Das System kann auch maschinelle Lernalgorithmen verwenden, um das Verhalten der Hausbesitzer zu lernen und Anomalien in Echtzeit zu erkennen.

Zu den AIoT-Produkten gehört eine Vielzahl von Geräten und Systemen mit eingebetteter künstlicher Intelligenz und Technologien des Internets der Dinge. Dazu können intelligente Geräte, Hausautomatisierungssysteme, intelligente Sicherheitssysteme, Industriesensoren sowie Logistik- und Transportsysteme gehören.

IoT bezieht sich auf Geräte, die mit dem Internet verbunden sind und miteinander kommunizieren können, ohne notwendigerweise über Intelligenz oder die Fähigkeit zum eigenständigen Lernen zu verfügen. AIoT hingegen umfasst Algorithmen für maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz, um IoT-Geräte und -Systeme intelligenter zu machen und sie zu eigenständigen Entscheidungen zu befähigen.

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