7 min gelezen

AI en IoT op een kruispunt: de opkomst van AIoT en de impact op de toekomst

AI & ML

IoT

In het tijdperk van digitale transformatie maken bedrijven gebruik van geavanceerde technologieën zoals AI voor IoT om kosten te besparen, de efficiëntie te verhogen en de klantenservice te verbeteren. Twee van de snelst ontwikkelende technologieën, kunstmatige intelligentie (AI) en het internet der dingen (IoT) komen samen om een nieuw paradigma te creëren dat een revolutie belooft teweeg te brengen in de manier waarop bedrijven werken en concurreren op de markt. Deze krachtige combinatie, die bekend staat als kunstmatige intelligentie van dingen (AIoT), transformeert elke branche, van de detailhandel tot de gezondheidszorg en van de auto-industrie tot de landbouw.

Volgens het onderzoek van Gartner's voorspellingIn 2023 zal ongeveer een derde van de bedrijven die IoT-initiatieven ontplooien, AI gebruiken in ten minste één project. Met behulp van AI-toepassingen kunnen ruwe gegevens in real-time worden geanalyseerd, waardoor aangesloten apparaten onmiddellijk actie kunnen ondernemen op basis van de ontvangen informatie.

Hoe AI en IoT samenkomen om de manier van zakendoen te veranderen

In de kern gaat AIoT over het benutten van de kracht van kunstmatige intelligentie om de enorme hoeveelheden ruwe gegevens die door het internet der dingen worden gegenereerd, te begrijpen. Het aantal IoT-apparaten neemt snel toe, van slimme huizen en wearables tot slimme steden en industriële apparatuur. Deze apparaten genereren enorme hoeveelheden gegevens die kunnen worden geanalyseerd om inzichten te verkrijgen en de bedrijfsvoering te verbeteren. Maar zonder AI zijn die gegevens vaak overweldigend en moeilijk te beheren.

Door machine learning en andere AI-technologieën toe te passen op IoT-gegevens krijgen organisaties realtime inzicht in hun activiteiten, verbeteren ze de ervaringen van klanten en stroomlijnen ze processen. Door bijvoorbeeld sensorgegevens van productieapparatuur te analyseren, kunnen organisaties problemen opsporen voordat ze een probleem worden en proactief onderhoud plannen. Dit bespaart miljoenen dollars aan verloren productiviteit en reparatiekosten.

Voordelen van AIoT-toepassingen in het bedrijfsleven

De integratie van AI- en IoT-oplossingen heeft een nieuw tijdperk van innovatie in de bedrijfswereld ingeluid. Deze convergentie van geavanceerde technologieën biedt tal van voordelen voor bedrijven in verschillende sectoren en groottes. AIoT heeft het potentieel om een revolutie teweeg te brengen in de manier waarop bedrijven werken en concurreren op de markt, van het stroomlijnen van activiteiten tot het verbeteren van de klantervaring.

Datamining, delen en formuleren van gebruikerspercepties

De kunstmatige intelligentie van dingen biedt bedrijven de mogelijkheid om gegevens uit meerdere bronnen te verzamelen en te delen, waardoor ze percepties van gebruikers kunnen formuleren. Door al deze ruwe gegevens van het internet der dingen te analyseren, krijgen organisaties een beter inzicht in het gedrag, de voorkeuren en trends van hun klanten. Dit helpt bedrijven bij het maken van meer gepersonaliseerde en gerichte marketingcampagnes en bij het ontwikkelen van nieuwe producten en diensten die beter voldoen aan de behoeften van de klant. Daarnaast helpt AIoT bedrijven betere strategische beslissingen te nemen door ze toegang te geven tot uitgebreide gegevens uit verschillende bronnen, waardoor ze beter geïnformeerde beslissingen kunnen nemen.

Verbeterde klantervaring

AIoT helpt bedrijven ook om de klantervaring te verbeteren door gepersonaliseerde aanbevelingen en diensten op maat te leveren. Door bijvoorbeeld klantgegevens van smart home-apparaten te analyseren, beveelt een detailhandelaar producten aan die een bepaalde klant het meest waarschijnlijk zullen aanspreken, op basis van zijn eerdere aankopen en gedrag. Dit leidt tot een hogere klanttevredenheid en loyaliteit.

Eliminatie van uitvaltijd

AIoT helpt bedrijven om stilstand te voorkomen door potentiële problemen te detecteren voordat ze zich voordoen. Door sensorgegevens van industriële apparatuur te analyseren, kunnen organisaties bijvoorbeeld vaststellen wanneer machines tekenen van slijtage beginnen te vertonen en proactief onderhoud plannen. Dit helpt kostbare stilstand te voorkomen en reparatiekosten te verlagen.

Verbeterde beveiliging

AIoT helpt de beveiliging te verbeteren door cyberaanvallen op te sporen en te voorkomen. Bedrijven kunnen potentiële beveiligingsinbreuken proactief voorkomen door gebruik te maken van realtime analyse van netwerkverkeersgegevens, waardoor ze afwijkingen kunnen identificeren en direct kunnen ingrijpen om zo potentiële schade te beperken.

Betere operationele efficiëntie

AIoT stelt bedrijven in staat om de operationele efficiëntie te verbeteren door processen te automatiseren en de behoefte aan handmatige arbeid te minimaliseren. Door kunstmatige intelligentie te gebruiken om sensorgegevens van productieapparatuur te analyseren, kunnen organisaties bijvoorbeeld onderhouds- en reparatieschema's automatiseren, waardoor er minder menselijke tussenkomst nodig is.

Meer automatisering

Het gebruik van AIoT leidt tot een toename in automatisering, waarbij machines en apparaten met elkaar communiceren en taken uitvoeren zonder menselijke tussenkomst. Dit leidt tot meer efficiëntie, kostenbesparingen en minder menselijke fouten. In een productiefabriek wordt AIoT bijvoorbeeld gebruikt om machines te monitoren en te besturen, wat leidt tot minder stilstand en een hogere productiviteit. In de transportsector wordt AIoT gebruikt voor autonome voertuigen en verkeersmanagementsystemen, wat leidt tot verbeterde veiligheid en minder verkeersopstoppingen. De mogelijkheden voor meer automatisering met AIoT zijn enorm en bedrijven kunnen veel voordeel halen uit deze technologie om hun activiteiten te stroomlijnen.

Betere verwerking van bedrijfsanalyses

Door AI-algoritmen te integreren met gegevens van IoT-apparaten kunnen bedrijven ruwe gegevens en grote datasets effectief analyseren en waardevolle inzichten verwerven. AIoT stelt bedrijven in staat om trends, patronen en correlaties te ontdekken die menselijke analisten ontgaan. Door middel van machine learning kunnen nauwkeurige voorspellingen worden gedaan, afwijkingen worden gedetecteerd en bruikbare aanbevelingen worden gedaan. Dit stelt bedrijven in staat om weloverwogen keuzes te maken, de operationele effectiviteit te verbeteren en verborgen mogelijkheden voor groei en efficiëntie te ontdekken. Met AIoT kunnen bedrijven het volledige potentieel van hun gegevens ontsluiten en een concurrentievoordeel op de markt behalen.

Slim bijhouden en beheren van voorraden

Organisaties kunnen realtime inzicht krijgen in voorraadhoeveelheden, verblijfplaatsen en toestanden door AI-algoritmes te integreren met IoT-apparaten. IoT-sensoren en -apparaten leveren continu gegevens over voorraadniveaus, bewegingen en omgevingsfactoren zoals temperatuur en vochtigheid. Met behulp van AI-algoritmen kunnen bedrijven real-time gegevensanalyse gebruiken om voorraadniveaus te optimaliseren, voorraaduitval of te grote voorraden te beperken en de supply chain te stroomlijnen. AIoT maakt ook nauwkeurige vraagvoorspellingen mogelijk, zodat bedrijven bij het plannen van voorraden rekening kunnen houden met de vraag van klanten. Het slim volgen en beheren van voorraden, ondersteund door AIoT, verlaagt de transportkosten, verbetert de orderverwerking en optimaliseert de toeleveringsketen.

Geavanceerd risicobeheer

Door gebruik te maken van AI-algoritmen en live gegevens van aangesloten apparaten kunnen bedrijven proactief risico's op verschillende gebieden bewaken en beoordelen. AIoT maakt continue monitoring van activiteiten, prestaties van apparatuur en omgevingsfactoren mogelijk, waardoor bedrijven potentiële risico's en afwijkingen in realtime kunnen detecteren. Het kan bijvoorbeeld gegevens van IoT-sensoren beoordelen om patronen te herkennen die wijzen op storingen in apparatuur of onderhoudsbehoeften, waardoor bedrijven proactief onderhoud kunnen plannen en kostbare uitvaltijd kunnen voorkomen. Het versterkt ook de beveiliging en veiligheid door potentiële beveiligingslekken of ongeautoriseerde toegang te detecteren via gegevensanalyse en anomaliedetectie. De integratie van AIoT in risicobeheerstrategieën stelt bedrijven in staat om tijdig preventieve maatregelen te nemen, de kans op fouten, schade of verliezen te verkleinen en de bedrijfscontinuïteit en veerkracht te waarborgen.

Aanzetten tot nieuwe en verbeterde producten/services

AIoT helpt bedrijven ook bij het in gang zetten van nieuwe en verbeterde producten en diensten. Door klantgegevens van verbonden apparaten te analyseren, kunnen organisaties onvervulde behoeften identificeren en nieuwe producten en diensten ontwikkelen die beter voldoen aan de behoeften van de klant. Dit helpt hen de concurrentie voor te blijven en groei te stimuleren.

Verhoogde schaalbaarheid van IoT

AIoT stelt bedrijven in staat om hun internet of things-infrastructuur schaalbaarder te maken. Door gebruik te maken van kunstmatige intelligentie en machine learning-algoritmen kunnen organisaties hun internet of things-netwerk optimaliseren en een groot aantal aangesloten apparaten efficiënter beheren. Dit zorgt voor snellere gegevensverwerking, betere inzichten en verbeterde besluitvorming. Bovendien stelt de toegenomen schaalbaarheid bedrijven in staat om hun IoT-mogelijkheden uit te breiden naar nieuwe gebieden en toepassingen, zoals slimme steden of verbonden gezondheidszorg, wat leidt tot nieuwe inkomstenstromen en groeimogelijkheden.

Praktische voorbeelden van AIoT-toepassingen

Deze synergie tussen kunstmatige intelligentie en het internet der dingen maakt het mogelijk om intelligente systemen te creëren die gegevens in realtime kunnen waarnemen, analyseren en erop kunnen reageren. AI en IoT-gebruiksgevallen. Het potentieel van AIoT-toepassingen is enorm en is te vinden in vele industrieën, van gezondheidszorg en transport tot landbouw en productie.

Productie

AI integreren met het IIoT

De opkomst van het industriële internet der dingen (IIoT) heeft bedrijven nieuwe mogelijkheden geboden voor het verzamelen van gegevens uit onbenutte bronnen, wat leidt tot kansen voor een verbeterde productiviteit. Door het verzamelen van prestatiegegevens en omgevingsgegevens van apparatuur en machines kunnen organisaties hun besluitvorming verbeteren. De enorme hoeveelheid IIoT-gegevens overstijgt echter de menselijke verwerkingscapaciteit, wat resulteert in een aanzienlijke hoeveelheid niet-geanalyseerde en ongebruikte informatie. Om deze uitdaging aan te gaan, wenden bedrijven en industrie-experts zich steeds meer tot AI en machine learning software voor IIoT-toepassingen, die een uitgebreid beeld van de gegevens mogelijk maakt en snellere en slimmere besluitvorming faciliteert.

Onderbenutte IIoT-gegevens

Het aantal industriële apparaten dat is aangesloten op het internet neemt snel toe en zal naar verwachting 41,6 miljard eindpunten bereiken in 2025. Bovendien genereert elk apparaat een aanzienlijke hoeveelheid gegevens. Handmatige analyse van alle door sensoren gegenereerde informatie van een productielijn zou een ontmoedigende taak zijn, die veel tijd in beslag zou nemen. Studies hebben aangetoond dat minder dan de helft van de gestructureerde gegevens van organisaties en minder dan 1% van de ongestructureerde gegevens in organisaties actief worden gebruikt voor het nemen van beslissingen. Dit gegevenstekort is wijdverbreid, zoals wordt geïllustreerd door de slechts 10% aan videodata van IP-camera's die elke dag wordt geanalyseerd, ondanks de mogelijkheid om aanzienlijk meer informatie te verzamelen. Vanwege de menselijke beperkingen in gegevensanalyse proberen bedrijven AI en machine learning op te nemen in hun IIoT-toepassingen.

AI combineren met IIoT

In bedrijfskritische industriële toepassingen biedt de integratie van AI en IoT kostenreductie, beter preventief onderhoud en minder menselijke fouten. Als onderdeel van AI stelt machine learning systemen in staat om automatisch te leren en te verbeteren door ervaring, met behulp van algoritmen en geavanceerde neurale netwerken. Een andere verwante term is "deep learning", waarbij meerlaagse neurale netwerken leren van uitgebreide datasets.

Binnen de context van het industriële internet der dingen maken computervisie en AI-gestuurde videoanalyse classificatie en herkenning mogelijk voor een verscheidenheid aan industriële toepassingen. Van bewaking op afstand en preventief onderhoud tot intelligente transportsystemen die verkeerssignalen regelen op basis van voertuigidentificatie, computervisie en videoanalyse verhogen de productiviteit en efficiëntie in industriële omgevingen.

Industriële AIoT-toepassingen

Industriële AIoT-toepassingen omvatten een breed scala aan gebruikssituaties binnen productieomgevingen, waarbij gebruik wordt gemaakt van de integratie van AI en IoT-technologieën. Een van deze toepassingen is voorspellend onderhoud, waarbij AIoT-apparaten gegevens van IoT-sensoren gebruiken om te anticiperen op onderhoudsvereisten voor industriële apparatuur. Door de onderhoudsbehoeften te voorspellen, kunnen fabrikanten dure stilstand minimaliseren en de operationele efficiëntie verbeteren. Kwaliteitscontrole is een ander belangrijk gebied waar industriële AIoT toepassing vindt. Real-time monitoring via sensoren maakt het mogelijk om productdefecten op te sporen, waardoor operators onmiddellijk actie kunnen ondernemen, verspilling wordt tegengegaan en de algehele productkwaliteit wordt verbeterd.

Daarnaast speelt industriële AIoT een cruciale rol bij het optimaliseren van de energie-efficiëntie binnen productiefaciliteiten. Door gegevens van sensoren te analyseren, kunnen AIoT-apparaten gebieden identificeren waar het energieverbruik kan worden verbeterd en de productieprocessen dienovereenkomstig optimaliseren. Dit leidt tot minder energieverspilling en lagere operationele kosten. Automatisering is een belangrijk aspect van industriële AIoT-toepassingen, waardoor fabrikanten verschillende processen kunnen automatiseren, productielijnen kunnen bewaken, onderhoudstaken kunnen plannen en de algehele productieactiviteiten kunnen optimaliseren. Deze integratie van AIoT-apparaten verhoogt de efficiëntie en productiviteit door workflows te stroomlijnen en het gebruik van middelen te optimaliseren. Bovendien is veiligheid een cruciaal gebied waarin industriële AIoT uitblinkt. AIoT-apparaten kunnen potentiële gevaren identificeren, veiligheidsapparatuur bewaken en real-time waarschuwingen geven om ongevallen en letsel binnen de productieomgeving te voorkomen, waardoor een veiligere werkomgeving voor werknemers wordt bevorderd.

Slimme detailhandel

Door gebruik te maken van kunstmatige intelligentie en het internet der dingen kunnen AIoT-apparaten klantgegevens analyseren die afkomstig zijn van verschillende kanalen, waaronder slimme thuisapparaten en mobiele apps. Deze gegevens bieden waardevolle inzichten in het gedrag en de voorkeuren van klanten, die bedrijven gebruiken om gepersonaliseerde aanbevelingen en op maat gemaakte diensten aan te bieden die resulteren in een grotere klanttevredenheid en -loyaliteit. Daarnaast optimaliseert het voorraadbeheer en vermindert het verspilling door sensoren te gebruiken om productniveaus en vervaldata te detecteren, wat leidt tot efficiënt voorraadbeheer en kostenbesparingen voor bedrijven. Deze aanpak bevordert ook een duurzamer retailmodel door onnodig afval te verminderen.

Slimme huizen

AIoT-technologie wordt in slimme huizen gebruikt om verschillende processen te automatiseren, zoals temperatuurregeling, verlichting en beveiliging. Door gebruik te maken van sensoren detecteren slimme thuissystemen veranderingen in de omgeving en veranderen ze automatisch de instellingen om de energie-efficiëntie te optimaliseren en een comfortabelere leefruimte te creëren. Dit resulteert in lagere energiekosten voor huiseigenaren terwijl het ook een duurzamere benadering van thuisbeheer bevordert. Bovendien zorgen geautomatiseerde beveiligingssystemen voor een betere bescherming en gemoedsrust voor huiseigenaren.

Slimme auto's

Op het gebied van transport maakt AIoT gebruik van sensoren zoals camera's en lidar om gegevens te analyseren en zo de veiligheid te verbeteren en ongelukken te minimaliseren. Dit geldt met name voor autonome voertuigen, die deze gegevens gebruiken om veranderingen in de omgeving te detecteren en hierop te reageren, zoals de aanwezigheid van andere voertuigen en voetgangers. Door de veiligheid en betrouwbaarheid te verbeteren, helpt het bij het creëren van een efficiënter transportsysteem.

Slimme gezondheidszorg

AIoT wordt gebruikt in de gezondheidszorg om de gezondheid van patiënten te monitoren en gepersonaliseerde behandelplannen op te stellen. Draagbare apparaten verzamelen vitale functies en activiteitsgegevens die worden geanalyseerd door AI-algoritmen om patronen te detecteren en inzicht te bieden in de gezondheid van de patiënt. Hierdoor kunnen artsen weloverwogen zakelijke beslissingen nemen en gerichte behandelingsopties aanbieden. Bovendien verbetert het de efficiëntie van gezondheidszorgsystemen door de toewijzing van middelen te optimaliseren en wachttijden te verkorten, waardoor uiteindelijk de patiëntenzorg en -resultaten verbeteren.

Slimme steden

Slimme steden vertegenwoordigen de volgende generatie van stedelijke ontwikkeling, en de integratie van AIoT verbetert hun efficiëntie nog verder. Verkeerssignalen die zijn uitgerust met sensoren passen bijvoorbeeld automatisch hun timing aan op basis van het verkeersvolume. Afvalbeheersystemen maken gebruik van kunstmatige intelligentie om de toewijzing van middelen te optimaliseren, kosten te verlagen en afval te minimaliseren. Bovendien bewaakt en beheert AIoT het energieverbruik in de hele stad, waardoor een efficiënt energiegebruik wordt bevorderd en de kosten voor zowel de bewoners als de stad als geheel worden verlaagd.

Draagbare technologie

Draagbare technologie heeft aan populariteit gewonnen en met de integratie van AIoT wordt het potentieel ervan verder vergroot. Apparaten zoals smartwatches en fitnesstrackers verzamelen waardevolle gegevens over iemands gezondheid, activiteiten en slaappatronen. Deze gegevens worden geanalyseerd door algoritmes van kunstmatige intelligentie om gepersonaliseerde trainingsroutines te creëren en suggesties te doen om de algemene gezondheid te verbeteren. Naast gezondheidsgerelateerde AIoT-toepassingenwordt draagbare technologie ook gebruikt voor locatiebepaling, noodwaarschuwingen en veilige authenticatie.

Bent u klaar voor digitale transformatie?

De integratie van kunstmatige intelligentie en het internet der dingen kan een grote impact hebben op bedrijven en bedrijven die zich niet aanpassen, kunnen achterblijven. Het gebruik van AIoT-toepassingen kan activiteiten stroomlijnen, de efficiëntie verbeteren en de klanttevredenheid verhogen. Het is echter essentieel om de juiste infrastructuur en expertise te hebben om AIoT succesvol te implementeren.

De integratie van kunstmatige intelligentie en het internet der dingen verandert onze manier van leven en werken. AIoT heeft het potentieel om een revolutie teweeg te brengen in industrieën en de levenskwaliteit van mensen wereldwijd te verbeteren. Van slimme huizen tot wearables, de toepassingen van AIoT zijn enorm en gevarieerd. Naarmate bedrijven en particulieren AIoT-toepassingen blijven gebruiken, zullen de voordelen van deze technologie nog duidelijker worden. Of je nu een bedrijfseigenaar of een consument bent, het is cruciaal om op de hoogte te blijven van de nieuwste ontwikkelingen op het gebied van AIoT en je aan te passen aan het veranderende technologielandschap.

Bedankt voor de beoordeling!

Bedankt voor het commentaar!

FAQ

Wat zijn de toepassingen van AIoT?

De toepassingen van AIoT zijn talrijk. Het kan worden gebruikt in slimme huizen, gezondheidszorg, productie, logistiek en transport. AIoT kan apparaten en systemen intelligenter en efficiënter maken, de besluitvorming verbeteren en de behoefte aan menselijke tussenkomst verminderen.

Wat is een voorbeeld van een AIoT?

Een voorbeeld van AIoT is een slim beveiligingssysteem voor thuis dat camera's en sensoren gebruikt om huiseigenaren te waarschuwen voor verdachte activiteiten. Het systeem kan ook algoritmes voor machinaal leren gebruiken om het gedrag van huiseigenaren te leren en afwijkingen in realtime te detecteren.

Wat zijn AIoT-producten?

AIoT-producten omvatten een verscheidenheid aan apparaten en systemen met ingebedde kunstmatige intelligentie en het internet der dingen-technologieën. Dit kunnen slimme apparaten zijn, domoticasystemen, slimme beveiligingssystemen, industriële sensoren en logistieke en transportsystemen.

Wat is het verschil tussen IoT en AIoT?

IoT verwijst naar apparaten die verbonden zijn met het internet en met elkaar kunnen communiceren, zonder dat ze noodzakelijkerwijs intelligentie bezitten of zelf kunnen leren. AIoT daarentegen maakt gebruik van algoritmen voor machinaal leren en kunstmatige intelligentie om IoT-apparaten en -systemen intelligenter te maken en in staat om zelfstandig beslissingen te nemen.

Dmitry Nazarevich CTO

Datum: 14 jun 2023

Inhoudsopgave

Beoordeel dit artikel:

★★★★★ 4/5

4.8/5 (45 beoordelingen)

Gerelateerde inhoud

Blog

IoT in de bouw: voordelen, succesverhalen en trends

Blog

Kleine omslag Software ontwikkelingstrends 2024

De toekomst coderen: 14 trends in softwareontwikkeling die je in 2024 niet kunt negeren

Blog

Kunstmatige intelligentie in de diagnostiekmarkt

Blog

Digital twin in de bouw: voordelen, uitdagingen & praktijkvoorbeelden

Blog

Slimme landbouw: de toekomst van de landbouw

Blog

Internet van gedragingen: de toekomst van klantendienst?

Blog

Slimme huizen van de toekomst

Blog

Een zakelijke gids voor bedrijf chatbot ontwikkeling

Blog

Hoe machine learning en kunstmatige intelligentie worden gebruikt in het bank- en financiewezen

Blog

Beslissingsintelligentie: het nieuwe tijdperk van AI

Blog

Kunstmatige intelligentie in de gezondheidszorg

Blog

Waarom machinaal leren goed is voor de detailhandel en e-commerce

Bracht ons een uitdaging?

Naam

Bedrijf

E-mail

Telefoon

Bericht Voeg projectgegevens alsjeblieft, duur, technische stapel, IT-professionals nodig en andere relevante informatie toe

Neem een spraakbericht over uw
project op om het ons beter te helpen begrijpen

Voeg indien nodig aanvullende documenten bij

Bestand uploaden

Je kunt maximaal 1 bestand van 2MB bijvoegen. Geldige bestanden: pdf, jpg, jpeg, png

Wij wijzen u erop dat wanneer u op de verzendknop klikt, Innowise uw persoonsgegevens verwerkt in overeenstemming met ons Privacybeleid om u van de juiste informatie te voorzien.

Wat gebeurt er nu?

Na ontvangst en verwerking van uw aanvraag, nemen wij binnenkort contact met u op om uw projectbehoeften in detail te beschrijven en een NDA te ondertekenen om de vertrouwelijkheid van informatie te garanderen.

Na het bestuderen van de vereisten, stellen onze analisten en ontwikkelaars een projectvoorstel met de omvang van de werkzaamheden, teamgrootte, tijd en kosten schattingen.

Wij regelen een ontmoeting met u om het aanbod te bespreken en tot een overeenkomst.

We tekenen een contract en beginnen zo snel mogelijk aan uw project te werken.

AI en IoT op een kruispunt: de opkomst van AIoT en de impact op de toekomst

Hoe AI en IoT samenkomen om de manier van zakendoen te veranderen

Voordelen van AIoT-toepassingen in het bedrijfsleven