Wenn das Internet of Things mit künstlicher Intelligenz angereichert wird, entsteht das AIoT. Viele Unternehmen nutzen es bereits, etwa zur Fernüberwachung ihrer Anlagen. Doch das ist erst der Anfang.
Unternehmen aus Industrie und Energiewirtschaft nutzen zunehmend Artificial Intelligence of Things - eine Verschmelzung von Künstlicher Intelligenz (KI) und dem Internet der Dinge (IoT). Dabei werden vernetzte Geräte wie Sensoren oder Kameras durch KI-Algorithmen in die Lage versetzt, Daten selbstständig zu analysieren und darauf basierend Entscheidungen zu treffen. Vorzugsweise direkt am Edge oder klassisch im Rechenzentrum. Das zeigt eine von SAS in Auftrag gegebene Studie „How AIoT Is Reshaping Industrial Efficiency, Security, and Decision-Making“ des internationalen Marktforschungs- und Beratungshauses IDC.
Die häufigsten Anwendungsbereiche von AIoT sind aktuell noch prädiktive Wartung (71 Prozent), Automatisierung von IT-Prozessen (53 Prozent) und die Optimierung von Lieferketten und logistischen Abläufen (47 Prozent). Als größte Vorteile der Technologie benennen die über 300 befragten Verantwortlichen aus Industrie- und Energieunternehmen Kosteneinsparungen (54 Prozent), schnellere Innovationszyklen (52 Prozent) und schlankere Prozesse (49 Prozent). Darüber hinaus gehen 63 Prozent davon aus, dass AIoT die Produktivität und Wettbewerbsfähigkeit ihres Unternehmens steigern wird.
Die größte Hürde bei der Einführung von AIoT ist laut Studie der Fachkräftemangel, gefolgt von abzulösenden Alt-Systemen und Problemen mit der Datenqualität. Weitere Hindernisse seien (wie üblich) hohe Implementierungskosten, mangelnde Bereitschaft zur Prozessanpassung und kulturelle Widerstände.
Viele Unternehmen haben laut Auskunft von Dr. Thomas Usländer, Business Developer for AI Systems Engineering, Fraunhofer IOSB, bereits in die Digitalisierung der Produktion und entsprechende IoT-Technologien investiert – etwa zur Fernüberwachung ihrer Anlagen. Die Datenauswertung mittels KI-Lösungen, die in der Edge oder in der Cloud implementiert werden können, sei dann eigentlich der logische nächste Schritt. Dafür gelte es allerdings verschiedene Bereiche und Disziplinen zusammenzubringen, nämlich Produktionstechnik, Informatik/IT sowie Data Science/AI. Das sei keineswegs trivial, wie man aus vielen Praxisprojekten wisse. Zumal der Einsatz von KI-Methoden schwer planbar sei und eigenen Gesetzmäßigkeiten unterlägen. Diese seien den Ingenieuren oft fremd und rieben sich mit der Kultur etablierter Produktionsbetriebe.
„AIoT steht für das Zusammenwachsen von Technologien des Internet of Things mit Methoden und Werkzeugen der Künstlichen Intelligenz. Dieses Zusammenspiel schafft großen Mehrwert für alle IoT-Domänen – insbesondere auch für die Automatisierungstechnik und die vernetzte, industrielle Produktion“, so Usländer. „Denn die ‚Dinge‘ im IoT, also z.B. Werkzeugmaschinen, können über Sensorik genau die Daten liefern, die von maschinellen Lernverfahren (ML) benötigt werden und die sich mit deren Hilfe schnell und effizient auswerten und in verwertbare Informationen überführen lassen. So werden neue Anwendungen und Geschäftsmodelle möglich.“
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