Industrielle ‚Dinge‘ produzieren Ergebnisse von ‚industrieller‘ Größe

Kareem Yusuf von IBM

Unternehmen instrumentieren und verbinden ihre Industrieanlagen, Gebäude und Einrichtungen sowie Fahrzeuge mit Milliarden von Sensoren, um das sogenannte Industrial Internet of Things (IIoT) zu schaffen, sagt Kareem Yusuf, Ph.D. General Manager für IBM Watson IoT

Das industrielle Internet der Dinge erzeugt exponentielle Datenmengen, die Möglichkeiten schaffen, Muster zu erkennen, die neue Arbeitsweisen und neuen Geschäftswert erschließen. Laut der Studie des IBM Institute of Business Value (IBV) von 2017, Intelligent Connections, führen „60 % [der in unserer Studie von 2017 befragten Industrieunternehmen] derzeit Pläne zur Integration des IoT in ihre Betriebsmodelle um. Sie sagen, dass die Hauptfaktoren, die Investitionen in das IoT beeinflussen, auf die Steigerung der Effizienz abzielen.“

Da jedoch 80 % der generierten IIoT-Daten unstrukturiert sind, werden Unternehmen mit der Sinnhaftigkeit der riesigen Datenmengen überfordert. Künstliche Intelligenz (KI) ist entscheidend, um all diese Daten zu verstehen, damit Menschen und Dinge intelligenter und besser arbeiten können. Laut derselben IBM IBV-Studie stimmen zwei Drittel der Neuerfinder, die den höchsten Grad an IoT-Einführung haben und einen visionären Ansatz für eine intelligente IoT-Strategie verfolgen, zu.  dass das volle Potenzial des IoT nur mit der Einführung von KI-Technologien ausgeschöpft werden kann.

Bei IBM arbeiten wir mit unseren Kunden zusammen, um IIoT, fortschrittliche Analytik und KI zu nutzen, um Betriebskosten zu senken und die Betriebszeit zu erhöhen, bessere Produkte schneller auf den Markt zu bringen und neuen Geschäftswert in drei Hauptanlageklassen zu finden – Industrieanlagen, Gebäude und Einrichtungen , und Fahrzeuge.

Industrielle Ausrüstung

In einer Zeit des intensiven globalen Wettbewerbs sehen sich Hersteller mit einer Vielzahl von Problemen konfrontiert, die sich auf die Produktivität auswirken, darunter Personalabwanderung, Qualifikationsdefizite und steigende Rohstoffkosten. All dies wird durch nachgelagerte Defekte und Ausfallzeiten der Ausrüstung noch verschlimmert. Durch die Kombination von IoT und KI können Hersteller die Produktionskosten stabilisieren, indem sie Verlustbereiche wie Energieverschwendung, Geräteausfälle und Probleme, die die Produktqualität beeinflussen, lokalisieren und vorhersagen.

IBM erweitert unser Maximo Enterprise Asset Management-Portfolio um leistungsstarke neue KI- und Analysefunktionen, darunter Produktionsoptimierung, Einblicke in die Produktionsqualität und Gerätewartungsassistent. Zusammen helfen diese Lösungen unseren Kunden, den Fertigungsdurchsatz durch vorausschauende Wartungsqualität, visuelle und akustische Inspektion sowie vorgeschriebene Reparaturen zu maximieren.

Gebäude &Einrichtungen

Heute sind 70 % der Gesamtbetriebskosten eines Gebäudes mit Wartungs- und Energiekosten verbunden. Durch die Kombination von IIoT und KI können Einzelhandelsbesitzer und Immobilienverwalter jetzt Muster der Flächen-, Energie-, Verkehrs- und Anlagennutzung analysieren, um Nutzungsstrategien zu entwickeln, die Verschwendung reduzieren und Ressourcen optimieren, um Immobilieninvestitionen zu maximieren.

Um dieser Gelegenheit zu begegnen, erweitert IBM unser TRIRIGA Facility Management-Portfolio um Building Insights, das Unternehmen dabei unterstützt, die Exabytes an Daten zu entschlüsseln, die Gebäude erzeugen, Energieverbrauch und -missbrauch zu visualisieren und Erkenntnisse aus dem Wetter, der historischen Leistung und Daten von anderen Dritten zu nutzen -Partyanalysen zur Optimierung von Immobilieninvestitionen.

Fahrzeuge

Das Aufkommen des autonomen Fahrens, von Elektrofahrzeugen, die Entwicklung der Verbraucherpräferenzen und die nahezu unbegrenzte Verfügbarkeit von Echtzeitdaten über Fahrmuster, Nutzung und Leistung verändern die Automobilindustrie. Gleichzeitig mit immer komplexer werdenden Fahrzeugen explodieren die technischen Anforderungen, wobei das typische Fahrzeug heute über 100 Millionen Codezeilen und Tausende von technischen Anforderungen erfordert.

Um Systemingenieure bei der Bewältigung dieser Komplexität zu unterstützen, erweitert IBM unser Software- und Systems Engineering-Portfolio um den Requirements Quality Assistant. Diese KI-fähige Anforderungsmanagementlösung der nächsten Generation bewertet die Qualität der Anforderungen und bietet Anleitungen zur Verbesserung der Qualität.

IBM ist einzigartig positioniert, um Unternehmen in anlagenintensiven Branchen dabei zu unterstützen, ihren Fokus auf das industrielle IoT zu erweitern, mit unserem fundierten Branchen- und KI-Wissen, einer starken Grundlage industrieller IoT-Lösungen und der marktführenden industriellen IoT-Plattform, wie IBM kürzlich genannt wurde führend in Forresters Bewertung der „bedeutendsten“ Softwareplattformen für das industrielle Internet der Dinge (IoT), 3. Quartal 2018.

Unsere IBM Watson IoT-Plattform hilft Unternehmen dabei, Daten aus mehreren unterschiedlichen Quellen sicher zu verbinden und zu sammeln und nutzt die Leistungsfähigkeit von Blockchain und KI-gesteuerter Analyse in Echtzeit. IBM Services nutzt die IBM Watson IoT-Plattform als zugrunde liegende Technologie und bringt ein neues Connected Manufacturing-Angebot auf den Markt, das eine Methode und einen Ansatz umfasst, die unseren Kunden helfen, ihre IoT-Transformation zu beschleunigen – von Strategie, Implementierung und Sicherheit bis hin zu Managed Services und laufendem Betrieb. Diese kombinierte Fähigkeit wird unseren Kunden helfen, alle ihre Fertigungsanlagen, Sensoren und Systeme zu verbinden, um eine Geschäftsverbesserung in Bezug auf OEE, Qualität, Durchlaufzeiten und Produktivität zu ermöglichen.

Der Autor dieses Blogs ist Kareem Yusuf, Ph.D., General Manager, IBM Watson IoT