In vier Schritten zur optimalen Nutzung Ihrer IoT-Daten

Das IoT hat sich in den letzten Jahren stark weiterentwickelt. Es hat aber definitiv noch einen weiten Weg vor sich. Werfen wir einen Blick auf die vier Schritte, die jedes Unternehmen beherrschen sollte, um einen echten Nutzen aus seinen IoT-Bemühungen zu ziehen.

Schritt 1 beginnt mit den Grundlagen: Den IoT-Daten. Oder genauer gesagt, mit dem Erfassen der Daten von Ihren Geräten in einem brauchbaren Format. Als das Internet der Dinge (IoT) aufkam, waren wir von den Möglichkeiten fasziniert, die sich uns in unseren eigenen vier Wänden boten. Wir entdeckten, dass wir Dinge wie unsere Glühbirnen mit dem Internet der Dinge vernetzen konnten. Und wir konnten diese Vernetzung nutzen, um sie aus- und einzuschalten. Eine coole Technologie, deren erste Vernetzungen einen echten Hype auslösten. Aber zu welchem Zweck?

Deshalb beginnt Schritt 1 mit den Grundlagen: Den IoT-Daten. Oder genauer gesagt, mit dem Erfassen der Daten von Ihren Geräten in einem brauchbaren Format.

Mit der Weiterentwicklung der Technologie stiegen auch die Erwartungen der Unternehmen. Deshalb hat sich der Schwerpunkt im Zuge der Marktentwicklung von der Instrumentierung der Daten zur Visualisierung verlagert.

Nehmen wir die in Schritt 1 erwähnte, vernetzte Glühbirne und verlagern wir diese in ein großes Einzelhandelsgeschäft. Wenn man die vielen Glühbirnen lediglich über ihre Sensoren ein- und ausschalten müsste, dann wäre das schon praktisch. Aber ist es nützlich? Oder anders ausgedrückt: Ist es nützlich genug, um die Umrüstung Ihrer gesamten Einrichtung mit instrumentierten Glühlampen zu rechtfertigen? Noch interessanter und brauchbarer wäre, was uns eine vernetzte Glühbirne über ihre Nutzung verraten kann. Diese Erkenntnisse zeigen Ihnen den Energieverbrauch. Sie helfen dem Einzelhandelsbesitzer, den Energieverbrauch zu steuern und zu verstehen, wo und wie man Geld und Ressourcen sparen kann.

Da wären zum Beispiel Bereiche, die zu bestimmten Zeiten nicht beleuchtet werden müssen. Oder man entdeckt, dass man an besonders sonnigen Tagen die Lichter um 10 Prozent dimmen kann und trotzdem das gleiche Helligkeitsniveau beibehält. Sobald Sie die Muster in Ihren Daten erkennen und den Nutzen für Ihr Unternehmen anwenden, können Sie Schritt 2 optimal nutzen.

Der nächste Schritt auf dem Weg zum IoT konzentriert sich darauf, Daten durch Analyse noch intelligenter zu machen.

Mithilfe von Analysen können Sie Echtzeitdaten von IoT-Geräten mit bestehenden, längerfristigen und historischen Informationen verknüpfen. Sie bieten ein umfassenderes Bild davon, was mit Ihren Geräten und in Ihrer Umgebung geschieht. Außerdem können Sie so Muster erkennen und Vorhersagen treffen sowie neue Vorgehensweisen einführen, die Risiken proaktiv abwenden und potenziellen Problemen vorbeugen.

Um dies zu veranschaulichen, ändern wir das Beispiel von vernetzten Glühbirnen hin zu komplexeren Fertigungsmaschinen. Von Zeit zu Zeit fällt eine dieser Maschinen aus, wenn das Drehmoment der Maschine ansteigt. Aber nur manchmal. Hier können Analysen Ihnen helfen, Detektiv zu spielen, um das Problem zu lösen. Beim Durchsehen Ihrer anderen Daten stellen Sie fest, dass Ihre Temperatursensoren zwei Stunden vor der Drehmomentabweichung einen Anstieg verzeichnen. Wenn diese beiden Dinge eintreten, ist die Wahrscheinlichkeit eines Maschinenausfalls um 80 Prozent höher. Mit Informationen aus mehreren Quellen können Sie jetzt die besondere Kombination der Probleme verursachenden Faktoren zuverlässiger vorhersagen. Das ermöglicht es Ihnen wiederum, proaktivere Maßnahmen zu ergreifen, um die Maschinen am Laufen zu halten, die Ausfallzeit zu reduzieren und die Produktivität zu steigern.

Der vierte Schritt auf dem Weg zum IoT konzentriert sich auf den Einsatz von künstlicher Intelligenz, um noch mehr aus Ihren Daten herauszuholen. Selbst mit einem ausgefeilten Anwendungsfall, wie IoT Ihr Unternehmen unterstützen kann, liegen Ihnen immer noch zu viele Daten vor, insbesondere wenn Sie Datensätze kombinieren. Da verliert man leicht den Überblick und genau an diesem Punkt kommt die KI ins Spiel. Das maschinelle Lernen hilft Ihnen, Ihre Daten zu bereinigen, sie auf die wichtigsten Anteile zu reduzieren und die scheinbar hoffnungslosen Datensätze zu finden, die tatsächlich wichtig sind.

Mit diesen Bemühungen finden Sie noch mehr Synergien in Ihren Daten. Es hilft auch dabei, herauszufinden, welche Daten verwendet und welche verworfen werden sollten, denn nicht alle Daten sind gleich. Wenn Sie den Prozess optimieren, werden Sie in der Lage sein, anspruchsvollere Aufgaben wie Forecasting-Modelle, vorausschauende Wartung und Anomalie-Erkennung durchzuführen. Mit anderen Worten: Sie erhalten den richtigen, aussagekräftigen Kontext, der Ihnen hilft, das Gesehene zu verstehen. Sie können außerdem Probleme leichter lösen und vielleicht sogar neue Chancen und Geschäftsmodelle identifizieren.

Denken Sie daran, Ihr Weg zum IoT besteht nicht aus einer einzigen Maßnahme. Das Integrieren von IoT in Ihr Unternehmen ist wahrlich ein weiter Weg. Aber es ist die Mühe auf jeden Fall wert!

Wenn Sie daran interessiert sind, Ihre IoT-Bemühungen zu starten oder darauf aufzubauen, empfehle ich Ihnen, den aktuellen Forrester-Bericht zu lesen: The Forrester Wave™: Industrial IoT Software Platforms, Q3 2018. Dabei handelt es sich um eine Bewertung von Anbietern von Softwareplattformen für das industrielle Internet der Dinge (IIoT) anhand von 24 Kriterien.

Über den Autor: Die ausgebildete Ingenieurin und langjährige Technologie-Enthusiastin Jiani Zhang ist Programmdirektorin für das Angebotsmanagement der IBM Watson IoT Platform. In dieser Funktion ist sie maßgeblich an der Gestaltung der Kundenbindung beteiligt und steuert die Weiterentwicklung der Technologie, was den Kunden jeweils hilft, Ergebnisse zu erzielen. Zuvor leitete Jiani ein Angebotsstrategie- und Managementteam mit Schwerpunkt auf industriellem IoT. Um ihr IoT-Fachwissen zu vertiefen, war sie zudem Gründungsmitglied des IBM IoT-Führungsteams. Ihre Technologieexpertise reicht von Produktdesign und -entwicklung bis hin zu Management und Beratung.

Jiani besitzt einen Bachelor of Science in Elektrotechnik und Informatik von der University of California, Berkeley und einen MBA von der UCLA Anderson mit Schwerpunkt Technologiemanagement.