Industrielles AIoT: KI und IoT verschmelzen für Industry-4.0-Innovation

Neben anderen Spitzentechnologien wie Blockchain und Edge Computing stehen KI und IoT an der Spitze der Disruption im industriellen Ökosystem. Unternehmen investieren in diese Trendtechnologien, um Wettbewerbsvorteile zu erlangen und Effizienz zu steigern.

Auf individueller Ebene sind diese Technologien bereits sehr vorteilhaft für Industrien; ihre Verschmelzung verleiht jedoch auf größerer Skala noch nie dagewesene Vorteile. Gemeinsam ermöglichen sie die Entwicklung vernetzter intelligenter Maschinen, die Informationen austauschen und wohlüberlegte Entscheidungen ohne menschlichen Eingriff treffen.

KI ist derzeit eine wachsende Technologie. Bis Jahresende wird ein Marktwert von 153 Milliarden USD erwartet. Ihre Einführung kann die Produktionsrate steigern und Arbeitskosten um 30 % senken.

IoT expandiert ebenfalls ubiquitär. Vernetzte Geräte sollen bis 2025 die 80-Milliarden-Marke überschreiten und rund 180 Zettabyte Daten generieren. Um dieses riesige Datenvolumen zu managen und nutzbare Erkenntnisse zu gewinnen, wird KI in naher Zukunft als Instrument mit agilen, leistungsstarken Lösungen erwartet.

KI als Herausforderungslöser für IoT:

Neben Sicherheitsfragen ist die größte Herausforderung, der IoT-Systeme derzeit gegenüberstehen, die Aufnahme und Verwaltung großer Datenmengen von Endgeräten. Um diese Daten zu managen, zu analysieren und nutzbare Insights zu schaffen, werden die Verarbeitungsfähigkeiten der Künstlichen Intelligenz erforscht.

Die Implementierung künstlicher Intelligenz macht Geräte und Maschinen auf verschiedenen Ebenen smart und intelligent:

1) Assistierte Intelligenz:

Auf dieser Ebene ermöglicht KI die Identifikation von Risiken und gibt Unternehmen die Fähigkeit, Ausfälle vorherzusagen oder vorherzusehen. Sie können Maschinen in Echtzeit überwachen, Stillstandsbedingungen verhindern und die Gesamteffizienz steigern.

2) Augmented Intelligence:

Hier bietet KI Maschinen die Intelligenz, selbstständige Entscheidungen zu treffen und Menschen vor potenziellen Fehlfunktionen oder Engpässen zu warnen.

3) Autonome Intelligenz:

Maschinen erlangen die Fähigkeit zur Autonomie und können notwendige Aktionen ausführen. Sie lernen neue Wege, Dinge zu tun, und tragen effektiv zur Steigerung der Produktionsrate bei.

Basierend auf dem gewünschten Intelligenzgrad können Industrien KI (zusammen mit Machine Learning) nutzen, um die von IoT-Geräten oder vernetzten Maschinen übertragenen Daten zu verarbeiten.

Vorteile von IoT und KI in der Industrie:

1) Vollständig autonome Umgebung:

Internet of Things ermöglicht Unternehmen, ihre kompletten End-to-End-Operationen und Prozesse in voller Tiefe zu überwachen. Sie können Telematik-Fähigkeiten nutzen, um Anomalien zu erkennen und nützliche Einblicke in tägliche Verfahren zu gewinnen. Doch Datenverarbeitung durch traditionelle Methoden ist konventionell und zeitaufwendig.

KI verarbeitet Daten schneller und ermöglicht Unternehmen, in Echtzeit notwendige Aktionen durchzuführen. Diese schnellere Reaktionszeit hilft, die Produktionsrate zu steigern. Zudem schafft KI eine autonome Umgebung, in der Maschinen und Geräte miteinander interagieren und notwendige Aktionen ohne menschliches Eingreifen ausführen.

2) Verbesserte Gesamteffizienz:

Datenanalyse und Data Mining gehören zu den am stärksten investierten Bereichen, um nützliche Insights, Muster und Trends zu entwickeln. IoT verringert die Abhängigkeit von Data Scientists und Analysten, indem es einen kontinuierlichen Datenfluss von Endgeräten schafft.

Künstliche Intelligenz bietet Unternehmen ein fortgeschrittenes Analytik-Niveau, um die Leistung einzelner Komponenten zu bewerten. KI-basierte Datenanalytik ist weit effektiver als traditionelle Systeme und kann genutzt werden, um die Gesamteffizienz einer Anlage zu steigern und die Produktionsrate zu erhöhen.

3) Predictive Maintenance (Vorausschauende Wartung):

Künstliche Intelligenz macht Maschinen oder andere Geräte smart genug, um Anomalien zu erkennen und Parameter zu überwachen, die zu unerwünschten Fehlfunktionen oder Engpässen führen könnten. Unternehmen können so von geplanter oder zustandsbasierter Wartung zu präventiven Reparatur- und Wiederherstellungsmethoden wechseln.

Predictive Maintenance senkt die Wahrscheinlichkeit plötzlicher Ausfälle und Stillstände, was Unternehmen hilft, ihre Effizienz zu verbessern. Laut Deloitte-Forschung können KI und IoT:

• Wartungsplanungszeit um 20 % bis 50 % senken.
• Geräteverfügbarkeit und Uptime um 10 % bis 20 % steigern.
• Wartungskosten um 5 % bis 10 % reduzieren.

4) Erhöhte Skalierbarkeit:

IoT-Geräte reichen von High-End-Computern bis zu Mikrosensoren und Chipsätzen. Ein Standard-IoT-System umfasst jedoch batteriebetriebene Sensoren, die riesige Datenmengen generieren. KI identifiziert und fasst den großen Dateneinstrom zusammen und filtert die notwendigen Informationen, die dann an andere Geräte weitergegeben und auf einer Cloud-Plattform gespeichert werden. Dies hilft, eine Big-Data-Flut auf einem handhabbaren Niveau zu managen und die Skalierung eines IoT-Ökosystems zu ermöglichen.

Gängige Anwendungen der IoT-KI-Verschmelzung:

1) Roboter:

Fertigung ist der größte industrielle Anwender von Quintessenz-Technologien wie KI und IoT. Roboter sind heute wichtige Ausrüstungsgegenstände für Produktionsfirmen. Sie sind für Materialbewegung, Fertigung und Bearbeitungsaufgaben verantwortlich. Mit eingebetteten Sensoren werden Roboter nun smart und selbstständig. Zusammen mit KI-Technologie haben diese Roboter die Fähigkeit erlangt, informierte Entscheidungen zu treffen und kollaborativ zu arbeiten, um die Produktion in Fertigungseinheiten zu steigern.

2) Selbstfahrende Autos:

Selbstfahrende oder teilautonome Fahrzeuge sind die besten Beispiele für IoT und KI, die zusammenarbeiten. Sie werden Teil eines vernetzten Netzes und operieren basierend auf unterschiedlichen Straßenumständen. KI-Fahrzeugsysteme können Fahrerverhalten vorhersagen, Fußgänger erkennen, Straßenverhältnisse bestimmen und Verkehrsstaus überwachen, um die Fahrzeugsteuerung zu regeln.

3) Warteschlangenerkennung:

Einzelhändler haben oft mit langen Schlangen an Kassen zu kämpfen. KI nutzt verschiedene Datenpunkte wie Kameras und Sensoren, um Kundenbewegungen zu erkennen und lange Schlangen entsprechend zu managen. Das KI-System kann auch dynamische Personalstärken vorschlagen, um einen kontinuierlichen Kundenfluss zu gewährleisten, Wartezeiten zu verkürzen und die Produktivität der Kassierer zu steigern.

4) Smarte Thermostate:

Smarte Thermostate sind ein weiteres gutes Beispiel für KI- und IoT-gestützte Systeme. Nutzer können per Smartphone die Raumtemperatur aus der Ferne gemäß persönlichen Vorlieben prüfen und steuern. Das System kann auch die Raumtemperatur basierend auf Umgebungsbedingungen und Personenzahl managen.

FAZIT:

Neue Produkte und Services werden basierend auf der Fusion von KI und IoT entwickelt. Andere Technologien wie Blockchain und Edge Computing werden ebenfalls präsenter, und ihre Verschmelzung mit IoT bietet neue Anwendungen. Die Smart-Contract-Lösung ist eine solche Anwendung der Mischung aus IoT und Blockchain. Bald werden diese Technologien mit neuen Vorteilen explodieren, die die Schaffung einer vernetzten, smarten und intelligenten Welt ermöglichen.