Die 4 wichtigsten Vorteile des IoT-Datenmanagements

Von Fahrzeugen und Gebäuden bis hin zu Zahnbürsten und Toastern wird alles um uns herum zunehmend von Sensoren gesteuert. Dies bringt IoT-Datenmanagement auf den Plan. Obwohl niemand wirklich eine E-Mail-Benachrichtigung benötigt, wenn sein Toast fertig ist, ist es klar, dass die Menschen ihr Leben einfacher automatisieren. Dies schafft größere Möglichkeiten, intelligente Produkte zu entwickeln, die nützliche Daten sammeln und den Zeitaufwand für manuelle Aufgaben reduzieren.

Aber es bedeutet auch, dass Unternehmen einer ständigen Herausforderung gegenüberstehen. Egal, ob Sie eine Flotte vernetzter Lkw herstellen oder ein intelligentes Gebäude betreiben, das IoT ist für Menschen gemacht. Leider wenden Menschen Technologie auf schwer vorhersehbare Weise an. Unternehmen mit den richtigen Tools auszustatten, um die tatsächliche Nutzung zu verstehen, ist für die Herstellung nützlicher Geräte unerlässlich. Hier kommt das Sammeln, Speichern und Verwalten von IoT-Daten aus dem Feld ins Spiel. Felddaten, die aus der Kundennutzung stammen, haben einen erheblichen Einfluss auf die nächste Iteration eines Produkts.

Quelle:Bosch.IO

Mit IoT-Datenmanagement bessere Produkte erstellen

Das IoT-Datenmanagement ermöglicht es Unternehmen, Nutzungsmuster zu erkennen. Es hinterfragt auch Annahmen, die während der Design- und Entwicklungsphase getroffen wurden, und identifiziert Schwachstellen in verbundenen Geräten. Mit anderen Worten – es hilft, die bestmöglichen vernetzten Produkte zu schaffen.

Bevor Sie ein Produkt veröffentlichen, können Sie mit IoT-Datenmanagement einen Feldtest durchführen. So wie Tony Stark in ein paar Wände geworfen werden musste, bevor sein Iron Man-Anzug kampfbereit war, muss jedes Produkt, das Sie erstellen, eine Testphase durchlaufen. Sie sammeln Daten darüber, wie sie verwendet werden, um die wahrscheinlichsten Verschleißbereiche, die erwartete Produktlebensdauer, die Umgebungsbedingungen und das Benutzerverhalten zu bestimmen.

Quelle:Bosch.IO Datengetriebene Produktentwicklung

Ausgestattet mit diesen Daten können Sie das Design verbessern. Und schaffen Sie ein qualitativ hochwertigeres Produkt, das die beste Benutzererfahrung bietet. Ein Hersteller von automatisierten Fahrzeugen kann beispielsweise erkennen, wie verschiedene Teile und Komponenten verwendet werden, und beurteilen, welchen Bedingungen sie standhalten. Wenn man bedenkt, dass die Kosten für Fahrzeugrückrufe bei Schadensersatzansprüchen in die Millionen gehen können (ganz zu schweigen von den Kosten für Ihren Ruf), ist dies ein Kinderspiel. Das Sammeln von Felddaten ist auch ein wichtiger Schritt nach der Einführung. Sie können mit Software-Updates für kontinuierliche Produktverbesserungen sorgen und wichtige Erkenntnisse für Ihre nächste Version gewinnen. Während der gesamten Produktlebensdauer werden diese Erkenntnisse den Entwicklungsprozess neuer Produkte und zusätzlicher Iterationen unterstützen. Außerdem helfen sie bei der Identifizierung von Anomalien.

4 Hauptvorteile des IoT-Datenmanagements für Ihre IoT-Strategie

1. Bedürfnisse der Nutzer verstehen

Automatisierung existiert, um das Leben der Menschen zu erleichtern. Ihre Bedürfnisse und Gewohnheiten sollten Ihre verbundenen Geräte unterstützen. Durch die Untersuchung von IoT-Daten aus der Praxis erhalten Sie eine bessere Vorstellung davon, wie das Produkt im täglichen Leben eines Benutzers funktioniert. Vielleicht haben Sie eine intelligente Klimaanlage oder ein Beleuchtungssystem entwickelt, das wetterabhängige Automatisierungseinstellungen enthält. Wenn Benutzer diese Einstellungen überschreiben, um eine manuelle Änderung vorzunehmen, ist dies ein Zeichen dafür, dass das Produkt nicht ihren Bedürfnissen oder Erwartungen entspricht. Mit dem IoT-Datenmanagement können Sie diese intelligenten Algorithmen optimieren, indem Sie sensorische Daten und die Zeitpunkte betrachten, zu denen ein Benutzer eine Änderung vorgenommen hat. Dann können Sie Ihr Produkt neu gestalten oder umschulen, um eine bessere Benutzererfahrung zu bieten.

2. Abnutzung von Assets vorhersagen

Dies gilt auch für angeschlossene Infrastruktur und Assets. Der Fußgängerverkehr wirkt sich auf eine intelligente Brücke oder ein Schleusentor aus. IoT-Daten sind unerlässlich, um den erwarteten Verschleiß zu verstehen und Wartungs- und Reparaturarbeiten zu planen. Indem Sie diese Untersuchung während des gesamten Lebenszyklus durchführen, können Sie auch feststellen, ob Benutzer außerhalb der erwarteten Muster agieren. In Kombination können Sie mit diesen Erkenntnissen Bereiche ermitteln, in denen das Produkt Verstärkungen oder zusätzliche Funktionen benötigt.

3. Ressourceneffizienz aktivieren

Das Ziel der Automatisierung ist immer Effizienz, aber das ist leichter gesagt als getan, wenn Sie nach Instinkt oder Annahmen arbeiten. Daten darüber, wie Kunden Ihre Produkte verwenden, ermöglichen es Ihnen, fundiertere Entscheidungen zu treffen. Überwachen Sie beispielsweise in einem vernetzten Gebäude, wie die Menschen Heizung und Beleuchtung bedienen, bewerten Sie die Raumnutzung und verfolgen Sie jede Verschlechterung. Auf diese Weise können Sie ineffiziente Nutzung von Zeit, Platz oder Energie reduzieren – und Sie sparen letztendlich Geld.

4. Erstellen Sie effektive Systeme

Komplexe IoT-Lösungen bestehen aus vielen einzelnen Geräten. Obwohl jeder von ihnen separat perfekt funktionieren kann, können sie sich bei der Arbeit als System auf unerwartete Weise verhalten. Es reicht nicht aus, nur telemetrische Daten von einzelnen Geräten zu sammeln. Durch die Übertragung, Speicherung und Verwaltung von IoT-Daten können Sie Probleme frühzeitig erkennen und die Leistungsfähigkeit des Gesamtsystems validieren.

Quelle:Bosch.IO Schritt für Schritt:Von der Datenübertragung zur Datenanalyse

Starthilfe für das IoT-Datenmanagement

Christoph Grotz

Christoph Grotz ist seit 2012 Solution Architect bei Bosch.IO (ehemals Bosch Software Innovations). Christoph begeistert sich für das Internet der Dinge und hat durch viele Projekte innerhalb und außerhalb von Bosch Erfahrungen zu Themen wie Smart City, drahtlose Sensornetzwerke und verbundene Produkte. In den neun Jahren, die er in der Softwarebranche tätig war, hat er sowohl im Frontend als auch im Backend gearbeitet, bevorzugt jedoch das Backend. Bei Bosch.IO berät er derzeit bei der Implementierung von IoT-Lösungen.

Um alle Datenpunkte zu verstehen, benötigen Kunden in der Regel eine komplexe Lösung, die eine langwierige Ad-hoc-Entwicklung erfordert. Das frisst Budget und stiehlt Zeit. Basierend auf der Erfahrung aus mehr als einem Dutzend IoT-Datenmanagement-Projekten waren diese beiden Hauptmerkmale für unsere Kunden ausschlaggebend:

• Eine fertige, standardisierte Lösung, die als Service bereitgestellt wird. Es ist einfach zu bedienen und erfordert keinen zusätzlichen Aufwand bei der Einrichtung. Wir setzen unsere IoT-Datenmanagementlösung beispielsweise in der Bosch IoT Cloud oder auf den Standorten unserer Kunden ein.
• Unsere Lösung für den Fahrzeugmarkt unterstützt die Dekodierung kundenspezifischer Formate und verschiedener Automotive-Datenspezifikationsstandards. Dazu gehören ODX, Fibex, A2L, dbc und mdf. Die Rohdaten werden dauerhaft in einem Archiv gespeichert, sodass unsere Kunden bei Bedarf die Originaldaten wiederherstellen können. Andererseits sind die dekodierten, normalisierten und angereicherten Daten für Data Scientists sicher zugänglich.

Von einem Schuss im Dunkeln zu fundierten Entscheidungen mit IoT-Datenmanagement

Wenn Sie mit großen Mengen geografisch verteilter IoT-Gerätedaten zu tun haben, benötigen Sie eine Lösung, die die Lücken nicht nur sammelt, sondern auch decodiert und ausfüllt, speichert und für Sie sinnvoll macht. Ohne Zugriff auf strukturierte Daten aus dem Feld experimentieren und entwickeln Sie im Dunkeln. Aber mit den richtigen Erkenntnissen im Ärmel können Sie die Produktentwicklung verbessern, die Effizienz und Qualität steigern und den Betrieb vereinfachen.