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Person, die IoT-Technologie nutzt

Was ist das Internet der Dinge (IoT)?

 

Ganz allgemein umfasst das Internet der Dinge jedes Objekt – oder „Ding“ –, das mit einem Internet-Netz verbunden werden kann, von Fabrikanlagen und Autos bis hin zu mobilen Geräten und Smartwatches. Doch heute umfasst das IoT eher verbundene Dinge, die mit Sensoren, Software und anderen Technologien ausgestattet sind, die es ihnen ermöglichen, Daten zu und von anderen Dingen zu übertragen und zu empfangen. Traditionell wurde die Konnektivität hauptsächlich über Wi-Fi hergestellt, während heute 5G und andere Arten von Netzwerkplattformen zunehmend in der Lage sind, große Datenmengen schnell und zuverlässig zu verarbeiten.

Natürlich besteht das Ziel der Datenerfassung nicht nur darin, sie zu haben, sondern sie zu nutzen. Sobald IoT-Geräte Daten sammeln und übertragen, geht es letztlich darum, diese zu analysieren und eine informierte Aktion zu erstellen. Hier kommen KI-Technologien ins Spiel: Sie erweitern IoT-Netzwerke mit leistungsfähigen Analysen und maschinellem Lernen.

Definition des Internets der Dinge: Vernetzte Objekte und Geräte (auch als „Dinge“ bezeichnet), die mit Sensoren, Software und anderen Technologien ausgestattet sind, die es ihnen ermöglichen, Daten zu und von anderen Dingen zu übertragen und zu empfangen.

IoT-Geräte erzeugen jedes Jahr über 40 Zettabyte Daten, was 40 Billionen Gigabyte entspricht. Auch wenn wir digitale Daten physisch nicht wirklich quantifizieren können, würden sie mehr als die Hälfte der Erdoberfläche bedecken, wenn sie in Disketten aus den 1990er-Jahren umgewandelt und auf einem Teppich platziert würden. Für die Entwicklung des Internets der Dinge musste eine Reihe von Technologien zusammenkommen und gleichzeitig weiterentwickelt werden. Welche technologische Entwicklung bei der Entwicklung des Internets der Dinge an erster Stelle stand, ist schwer zu sagen, fast wie bei der Henne und dem Ei.

  • Konnektivität: Dieses enorme Wachstum des IoT-Datenvolumens konnte nur mit ausreichend robuster Internet- und Cloud-Konnektivität bewältigt werden, um die vielen Daten senden und empfangen zu können. Derzeit sind viele IoT-Geräte für die Übertragung komplexer und umfangreicher Daten auf ein lokales Wi-Fi-Netzwerk angewiesen. Da 5G und andere Mobilfunknetze jedoch immer besser werden, beschreibt ein aktueller Artikel von McKinsey, welche Auswirkungen dies haben könnte und wie IoT-Geräte von Wi-Fi-Netzwerken unabhängiger werden könnten.
  • Sensortechnologie: Mit dem stetigen Anstieg der Nachfrage nach IoT-Sensorinnovationen entwickelte sich der Markt von einigen wenigen kostspieligen Nischenanbietern zu einer stark globalisierten und preislich wettbewerbsfähigen Sensorherstellerindustrie. Seit 2004 ist der Durchschnittspreis von IoT-Sensoren um über 70 % gesunken, was mit einem nachfragebedingten Anstieg der besseren Funktionalität und Vielfalt dieser Produkte einherging.
  • Rechenleistung: Die 40 Zettabyte Daten, die IoT-Geräte derzeit erzeugen, werden sich in den nächsten fünf Jahren voraussichtlich fast verdoppeln – und anschließend wird das Volumen sogar noch exponentiell ansteigen. Um all diese Daten sinnvoll zu nutzen, benötigen moderne Unternehmen immer mehr Speicher und Verarbeitungsleistung. Der Wettlauf darum war schnell und hart umkämpft und hat die zunehmende Relevanz und Anwendbarkeit des Internets der Dinge vorangetrieben.
  • Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen: Mit diesen Technologien können Unternehmen nicht nur riesige Mengen von IoT-Daten verwalten und verarbeiten, sondern auch analysieren und daraus lernen. Big Data ist die „Lieblingsspeise“ von KI und maschinellem Lernen. Je größer und vielfältiger die Datensätze sind, desto robuster und präziser sind die Erkenntnisse und die Intelligenz, die fortschrittliche KI-gestützte Analysen liefern können. Der Anstieg der IoT-Geräte hat sich mit der Entwicklung von künstlicher Intelligenz und dem Wunsch nach immer mehr Daten stark beschleunigt.
  • Cloud Computing: So wie die Konnektivität für die Entwicklung des Internets der Dinge unverzichtbar war, ist auch der Aufstieg des Cloud Computing eng mit dessen Entwicklung verbunden. Mit der Fähigkeit, Rechenleistung und großvolumigen Speicher nach Bedarf bereitzustellen, ebneten Cloud-IoT-Services den Weg für IoT-Geräte, die immer größere und komplexere Datensätze sammeln und übertragen. Mit Private-Cloud-Lösungen können Unternehmen auch größere Mengen und Arten von IoT-Daten verwalten und gleichzeitig die Sicherheit eines geschlossenen Systems gewährleisten. 
  • Edge Computing: Geräte innerhalb eines IoT-Netzwerks werden häufig geografisch weit voneinander entfernt eingesetzt, übermitteln aber alle Daten an ein einziges, zentrales System. Da die Datenmengen im Internet der Dinge immer größer werden, können sie unter Umständen die Bandbreite und Cloud-Kapazität eines Unternehmens sehr stark beanspruchen. Darüber hinaus benötigen die Daten Zeit, um erfasst, übertragen, verarbeitet und am endgültigen Bestimmungsort empfangen zu werden. Diese Verzögerung, die als „Latenz“ bezeichnet wird, führt zu weiteren Ineffizienzen, insbesondere für Unternehmen, in denen die Datenverarbeitung sehr zeitkritisch ist. Edge-Computing-Lösungen dezentralisieren die Verarbeitungsleistung eines Systems, indem sie es näher an die Datenquelle bringen. Dies wird durch die Integration lokaler Computersysteme sowie durch den Aufbau von Verarbeitungskapazitäten in den IoT-Geräten selbst erreicht. Diese so verarbeiteten Daten ermöglichen sofortige Aktionen vor Ort und werden dann in regelmäßigen Abständen – in einem besser strukturierten und organisierten Format – an das zentrale System gesendet, in dem erweiterte Analysen und Verarbeitungen stattfinden können.

Daten von Sensoren werden verarbeitet und für die Verbesserung der Entscheidungsfindung angezeigt.

IIoT bezieht sich auf den Einsatz von vernetzten Maschinen, Geräten und Sensoren in industriellen Anwendungen. Werden sie von einem modernen ERP-System mit KI und maschinellem Lernen ausgeführt, können die von IIoT-Geräten generierten Daten analysiert und genutzt werden, um die Effizienz, Produktivität, Transparenz und vieles mehr zu verbessern. IIoT-Netzwerke unterstützen in der Regel die Machine-to-Machine-Kommunikation (M2M). Neben der Übertragung von Daten erhalten IIoT-integrierte Geräte auch regelmäßig Programmierungsupdates für die Automatisierung vom zentralen System.

IIoT-Definition:

IIoT bezeichnet den Einsatz von vernetzten Maschinen, Geräten und Sensoren in industriellen Anwendungen.

Wir befinden uns mitten in der vierten industriellen Revolution – auch bekannt als Industrie 4.0. Die „Revolution“ in jeder der vergangenen drei industriellen Epochen wurde von bahnbrechenden Technologien angetrieben. In der ersten industriellen Revolution war es die Dampfkraft, in der zweiten das Fließband und die mechanische Produktion und in der dritten die Computertechnologie. Die Revolution, die der Industrie 4.0 zugrunde liegt, erfolgt in Form von industrieller Digitalisierung und cyber-physischen Systemen – und das Internet der Dinge bildet deren Grundlage.

Die Unterschiede liegen weniger in der Funktionsweise als vielmehr in der Art und Weise, wie sie genutzt werden. Der Großteil der weltweit eingesetzten IoT-Lösungen hat häufig Einzelpersonen als Endnutzer und wird oft in Dingen wie intelligenten Geräten, digitalen Assistenten oder Geolokalisatoren in unseren Telefonen verwendet.

 

IIoT ist eine Teilmenge des IoT. Obwohl es von denselben grundlegenden Technologien gesteuert wird, liegt sein Schwerpunkt aber viel mehr auf der Automatisierung und Effizienz in einem gesamten, vernetzten Unternehmen als auf einem einzelnen Benutzer. In IIoT-Netzwerken ist das Sammeln und Speichern von Daten nur der erste Schritt in einem komplexeren Prozess. Um einen maximalen Nutzen für ein Unternehmen zu erzielen, müssen künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen auf diese Daten angewendet werden. Sie können genaue Erkenntnisse liefern und Workflows und automatisierte Aufgaben optimieren.

  • Intelligente Fertigung: Unternehmen sammeln Daten aus Kundenfeedback, Medientrends und dem globalen Markt. KI-gestützte Systeme können diese und andere relevante Daten zusammenführen, um die Produktentwicklung und Qualitätskontrolle entsprechend zu unterstützen. Basierend auf solchen Erkenntnissen kann ein IIoT-Netzwerk aus Maschinen und Robotergeräten automatisiert werden, um die Produktfertigung in intelligenten Fabriken zu optimieren.
  • Resiliente Lieferketten: IIoT-Netzwerke – und die KI-gestützten Systeme, die sie ausführen – informieren Supply-Chain-Manager darüber, wo ihre Produkte sind, welche Lieferanten sie vorrätig haben und wie viele davon auf Lager sind. IIoT-Geräte und ‑Maschinen können auch dynamisch programmiert werden, sodass sie sich an Ereignisse und Störungen in Echtzeit anpassen. Das bietet den Unternehmen eine integrierte Notfallplanung und einen wettbewerbsfähigen, resilienten Vorsprung.
  • Intelligente Logistik: Der Amazon-Effekt umschreibt die wachsende Erwartung der Verbraucher nach kostenloser Lieferung am nächsten Tag für praktisch alles, was sie bestellen. Um in Wettbewerb zu treten und diese Erwartung zu erfüllen, mussten Logistikanbieter ihre Bestände geografisch festlegen und Logistikdienstleister (3PL-Partner) hinzuziehen. IoT-Lösungen in einem Logistiknetzwerk verhelfen Managern zu einem zentralen Überblick über alle Fahrzeuge in ihrem Fuhrpark – sei es eine Drohne oder ein Frachtschiff. Echtzeitdaten von IoT-Sensoren können dazu beitragen, Ladungen zu kombinieren, Abfall zu minimieren und Lieferungen zu beschleunigen.
  • Gesundheitswesen: IoT-Monitore und Wearables können Patienten unterstützen, mehr Kontrolle über ihre Versorgung zu erhalten, während sie mit ihrem Gesundheitsdienstleister verbunden sind. Ärzten können die von diesen Geräten gelieferten Daten ein umfassenderes Bild des Gesundheitszustandes des Patienten liefern. Das Ergebnis ist eine fundiertere und gründlichere Herangehensweise an Diagnose, Behandlung und allgemeines Wohlbefinden.
  • Landwirtschaft: Für Unternehmen, die von Wetter und Naturgewalten abhängig sind, ist jedes Werkzeug willkommen, das Risiken und Anfälligkeiten verringert. Das Forbes-Magazin betont, dass der moderne Agrarsektor zunehmend IoT-Lösungen einführt und dass „derzeit Tausende von Sensoren eingesetzt werden, um die nachhaltige Wassernutzung, Produktion und Ausübung der Landwirtschaft zu verbessern".

Stara, ein Unternehmen für Landmaschinen, nutzt das Internet der Dinge, um die Effizienz der Landwirtschaft zu steigern.

Mit der Technologie des Internets der Dinge sorgt Exide Technologies für eine zuverlässigere Stromversorgung für Millionen von Haushalten.

Im Jahr 2020 wurde vielen Unternehmen deutlich bewusst, wie wichtig Resilienz und Transparenz in ihrem gesamten Geschäftsnetzwerk sind. Die Unternehmen, die in der modernen Wirtschaft konkurrieren – und erfolgreich sind –, betrachten die digitale Transformation nicht mehr nur als „nettes Beiwerk“. Die besten Unternehmen von heute nutzen moderne digitale Lösungen wie IIoT als notwendige Werkzeuge für Erfolg und Wachstum.

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