ROI steigern: Wie überlegene Datenqualität IoT-Erfolg antreibt

Globale Technologieausgaben für das Internet der Dinge (IoT) werden 2022 auf 1,2 Billionen $ (1 Billion €) projiziert, wobei diskrete Fertigung (119 Mrd. $, 108 Mrd. €), Prozessfertigung (78 Mrd. $, 70,8 Mrd. €), Transport (71 Mrd. $, 64,5 Mrd. €) und Utilities (61 Mrd. $, 55,4 Mrd. €) führend sind.

Der Industry-4.0-Markt steht vor substanziellen Wachstum, und bis Ende des Jahrzehnts werden voraussichtlich über 60 % der Hersteller voll vernetzt sein, indem sie Technologien wie RFID, Wearables und Automatisierung nutzen, so Ramya Ravichandar, VP Products bei FogHorn.

Trotz optimistischer Projektionen stehen IoT- und IIoT-Initiativen vor Hürden, die Kundenvertrauen untergraben und den Übergang von Pilot zu Full-Scale-Deployment bremsen können. Während Konnektivitätslimits, Sicherheitsbedenken und Daten-Bias oft zitiert werden, ist die Qualität der Daten selbst ein entscheidender Faktor für Projekterfolg.

Was ist Datenqualität – und warum sie für IoT wichtig ist

Datenqualität ist der Eckpfeiler effektiver IoT-Implementierung und beeinflusst Outcomes in drei Schlüsselweisen:

1. Nur genaue, relevante Daten können fundierte, datengestützte Entscheidungen informieren.
2. Low-Quality-Daten machen Analytik und Machine-Learning-Modelle ineffektiv, was zu kostspieligen Fehlern und schlechtem ROI führt.
3. Die Renaissance von KI und ML hat das klassische „Garbage-in, Garbage-out“-Problem amplifiziert.

Hochwertige Daten füttern und verfeinern ML-Modelle und befähigen Fabriken, evidenzbasierte Entscheidungen zu treffen. Beispielsweise können Predictive-Maintenance-Modelle, die auf sauberen Datensets basieren, drohende Dampfturbinenschäden erkennen, bevor sie katastrophale Ausfallzeiten verursachen – und so sowohl Kraftwerke als auch das breitere Netz schützen.

Umgekehrt zwingen dirty Daten – fehlend, unvollständig oder fehlerhaft – Organisationen in zeitaufwändige, teure Fehler. TDWI schätzt, dass US-Unternehmen jährlich ca. 600 Mrd. $ (545 Mrd. €) durch Datenqualitätsprobleme verlieren. Data Scientists verbringen ca. 80 % ihrer Zeit mit Datenvorbereitung, um sicherzustellen, dass Modelle actionable Insights liefern.

Future-ready Unternehmen müssen robuste Prozesse adoptieren, die Vollständigkeit, Validität, Konsistenz und Korrektheit across allen Datenströmen garantieren, wodurch Insight-Qualität gesteigert, erfolgreiche IoT-Rollouts getrieben und maximaler ROI freigesetzt wird.

Edge Computings Rolle bei der Verbesserung der Datenqualität

Industrielle Sensoren generieren enorme Volumen variierter Daten – Video, Audio, Vibration, Akustik und mehr. Das Ausrichten, Bereinigen, Anreichern und Fusionieren dieser Streams ist essenziell, um einen umfassenden Operations-Blick zu liefern. Edge Computing glänzt in dieser Umgebung, indem es Daten in Echtzeit erfasst und verarbeitet, sie für sofortige Wertschöpfung strukturiert.

Edge-fähige Geräte bereinigen und formatieren Rohdaten lokal, was das Training und Deployment präziser ML-Modelle verbessert. Branchenforschung prognostiziert, dass bis 2025 59 % der IoT-Deployments Edge Processing integrieren werden.

Beispielsweise können Fabriken Edge Analytics nutzen, um Sensor-Outputs in Echtzeit zu monitoren, Werte außerhalb definierter Schwellenwerte zu flaggen und Produktion defekter Einheiten automatisch zu stoppen – wodurch Produktqualität gesteigert und Downtime reduziert wird.

Edge-Lösungen transformieren rohe, low-quality Streams in actionable, high-quality Insights, die Operations Manager nutzen können, um Yield, Maschinenauslastung und Gesamteffizienz zu maximieren.

Organisationen erkennen zunehmend, dass Edge Computing nicht nur Echtzeit-Analytik liefert, sondern auch Datenqualität durch Bereinigung und Anreicherung an der Quelle erhöht, was zu besseren operativen Outcomes führt.

Autor: Ramya Ravichandar, VP Products, FogHorn