IoT-Analytics in der konkreten industriellen Anwendung

Das Internet der Dinge (Internet of Things, IoT) umfasst mehrere Technologien; insgesamt bezieht sich das Akronym auf ein Netzwerk verbundener physischer Objekte oder "Dinge", die mit Hilfe intelligenter Sensoren und Chips Informationen sammeln und diese dann über das Internet übertragen. Auf diese Weise können Unternehmen diese Daten sammeln und schließlich nutzen, um Geschäftsentscheidungen zu treffen.

Das IoT erzeugt eine riesige Menge an Informationen und hat im Laufe der Jahre erheblich zum Wachstum der weltweiten Datenmenge beigetragen. Da das IoT durch das Sammeln von Echtzeitdaten von den angeschlossenen "Dingen" in seinem Netzwerk funktioniert, wächst die Menge der IoT-Daten im Laufe der Zeit exponentiell an. Neben dem Umfang und der sich schnell ändernden Art der Daten sind diese auch sehr komplex und liegen in einer Vielzahl von Formaten vor.

Aufgrund dieser Eigenschaften war es in der Vergangenheit für Unternehmen eine zeitraubende und kostspielige Herausforderung, die gesammelten Informationen zu analysieren - selbst mit Hilfe von IoT-Plattformen. Wenn Sie nicht bereit waren, für die Ressourcen und Experten zu zahlen, die benötigt wurden, um das Chaos zu verstehen, machten die schiere Größe und Komplexität der IoT-Daten datengestützte Erkenntnisse unerreichbar.

Im Zuge der Markt- und Technologiereifung haben fortschrittliche und erschwingliche Analyselösungen für das Internet der Dinge (IoT) bisher unzugängliche Daten in Erkenntnisse verwandelt, die die Geschäftsabläufe von Unternehmen buchstäblich verändern. Da die Zahl der Unternehmen, die IoT Analytics effektiv nutzen können, gestiegen ist, hat sich auch die Zahl der innovativen Anwendungen und fortschrittlichen Analytics-Anwendungsfälle entsprechend erhöht.

Lesen Sie weiter, um zu erfahren, wie Unternehmen aus verschiedenen Branchen das Internet der Dinge nutzen, um Entscheidungen zu treffen.

Was ist IoT Analytics? 

IoT Analytics wird eingesetzt, um die riesigen Datenmengen, die das Internet der Dinge produziert, sinnvoll zu nutzen. Diese Daten kommen über unzählige Sensoren und Geräte herein; eine einzige Maschine kann Dutzende verschiedener Sensoren haben, die alle ständig Daten produzieren. IoT Analytics ist entscheidend, um die Daten von IoT-verbundenen Geräten zu erfassen und Erkenntnisse zu gewinnen, Muster zu erkennen oder Vorhersagen zu treffen, die Unternehmen bei ihren Geschäftsentscheidungen nutzen können.

Es gibt verschiedene Arten von fortschrittlichen Analyselösungen, die Unternehmen einsetzen können, um IoT-Daten sinnvoll zu nutzen. Welche Lösung die richtige ist, hängt von der Menge der erzeugten Daten, der Komplexität der gewonnenen Erkenntnisse und der Art der Maßnahmen ab, die durch diese Erkenntnisse initiiert werden.

Welche Arten von IoT Analytics gibt es?

Die Arten von Internet-of-Things-Analysen werden nach den Arten von Herausforderungen, die sie angehen, und den Erkenntnissen, die sie liefern, unterteilt. Die vier wichtigsten sind deskriptive Analysen, diagnostische Analysen, präskriptive Analysen und prädiktive Analysen.

• Deskriptive Analyse

Deskriptive Analyse macht die Echtzeitdaten von IoT-Geräten sinnvoll nutzbar. Sie überwacht die Leistung von Geräten und stellt fest, ob das Gerät so läuft, wie es sollte. Diese Art der Analyse kann verwendet werden, um Anomalien zu erkennen, zu verstehen, wie ein Gerät intern oder von Verbrauchern genutzt wird, die Vermögenswerte eines Unternehmens zu lokalisieren, die Leistung einer bestimmten Maschine zu verstehen und vieles mehr.

• Diagnostische Analyse

Diagnostische Analysen geben Aufschluss darüber, warum etwas passiert. Sie kann verwendet werden, um Anomalien, ineffiziente Bereiche oder andere Trends zu verstehen. Wenn ein Gerät nicht optimal funktioniert, kann IoT Analytics anhand von IoT-Daten feststellen, wo das Problem liegt.

• Prädiktive Analyse

Die prädiktive Analyse nutzt die Möglichkeiten des maschinellen Lernens, um die Wahrscheinlichkeit des Eintretens eines künftigen Ereignisses zu bewerten. Modelle des maschinellen Lernens werden mit riesigen Mengen historischer Daten trainiert, die es ermöglichen, Trends und Wahrscheinlichkeiten zu erkennen, mit denen bestimmte Dinge zu bestimmten Ergebnissen führen. Dieses Wissen wird auf die von IoT-Geräten eingehenden Echtzeitdaten angewendet, um die Zukunft effektiv vorherzusagen. Diese Art von Erkenntnissen gibt Unternehmen die Zeit, proaktiv zu handeln und das vorhergesagte Ergebnis zu ändern, wenn es nicht dem Wunsch entspricht.

• Vorschreibende Analyse

Eine der fortschrittlicheren Analysefunktionen ist die vorschreibende Analyse. Die vorschreibende Analyse liefert zusätzliche Erkenntnisse darüber, welche Maßnahmen Sie ergreifen können, um die Ergebnisse der deskriptiven, diagnostischen oder prädiktiven Analyse zu beeinflussen. Sie hilft Unternehmen, besser zu verstehen, wie sie Fehler verhindern, die Effektivität verbessern, Ausgaben vermeiden oder erhöhen können und vieles mehr.

Vorausschauende Wartung mit IoT Analytics

Durch die Anwendung von IoT Predictive Analytics auf ein Predictive-Maintenance-Modell können Unternehmen den aktuellen Zustand von Geräten besser verstehen - und auch deren zukünftigen Bedarf. Die vorausschauende Wartung kann den besten Zeitpunkt für die Wartung von Geräten ermitteln und sogar mögliche Ausfälle vorhersagen und verhindern, bevor sie auftreten. Die vorausschauende Wartung verändert die Serviceergebnisse - mit bis zu 30% weniger ungeplanten Ausfallzeiten, bis zu 83% schnellerem Service und bis zu 75% weniger Zeitaufwand vor Ort.

IoT Analytics Industrieanwendungen

Fertigung und Industrie

In der Industrie führen IoT Analytics-Anwendungen zu einer Verbesserung der Produktqualität, der Produktionseffizienz und des Kundendienstes. Während der Produktion können Industrieunternehmen Waren in einer virtuellen Umgebung testen und überwachen, um Probleme proaktiv zu erkennen, bevor sie sie auf den Markt bringen. Durch den Einsatz intelligenter Fertigungsanlagen können Unternehmen den Fertigungsprozess und potenzielle Bereiche zur Effizienzsteigerung besser verstehen. Sobald die Produkte auf den Markt kommen, können Unternehmen die vorausschauende Wartung nutzen, um die Servicekosten zu senken und die Kundenzufriedenheit zu erhöhen.

Gesundheitswesen

Der Einsatz von IoT-Analytics im Gesundheitswesen führt zu einem stärker patientenzentrierten und ganzheitlichen Ansatz in der Gesundheitsversorgung, da die damit gewonnenen Erkenntnisse genutzt werden können.

Mithilfe von Gesundheits-Apps auf Smartphones und vernetzten medizinischen Geräten wie Wearables und intelligenten Krankenhausbetten erhalten medizinische Dienstleister jetzt ein tieferes Verständnis über den Gesundheitszustand ihrer Patienten. Die zusätzlichen Erkenntnisse über die Patienten zeigen potenzielle Risiken auf und ermöglichen es den Anbietern, die Patienten proaktiv zu behandeln.

Wearables und Apps, die außerhalb des Krankenhauses verwendet werden, ermöglichen es den Gesundheitsdienstleistern, die Messwerte und Vitalparameter der Patienten aus der Ferne zu überwachen und automatisch über bestimmte Ergebnisse informiert zu werden, auch wenn die Patienten nicht in der Nähe ihres Gesundheitsdienstleisters sind.

Lieferkette

Da Geschwindigkeit und Effizienz für den Umsatz in der Lieferkette so wichtig sind, haben viele der IoT-Anwendungen in dieser Branche mit der Fähigkeit zu tun, Prozesse zu optimieren. Mit Hilfe des IoT kann der genaue Standort von Rohstoffen und Produkten ermittelt werden, d. h. Unternehmen können verfolgen und vorhersagen, wie sich ein Produkt durch die Lieferkette bewegt und entwickelt. Diese Analyse hilft bei der Ermittlung von Bereichen, in denen die Effizienz gesteigert werden kann, und gibt Aufschluss darüber, wie diese Ineffizienzen behoben werden können.

Energie

Sowohl Anbieter als auch Endverbraucher profitieren von der Anwendung von IoT Analytics in der Energiewirtschaft. Für Energieversorger ermöglichen mit Sensoren ausgestattete Energiezähler die Überwachung und Steuerung des Stromnetzes zwischen Produktionsanlagen und verschiedenen Verteilungspunkten. Die Endverbraucher erhalten Einblicke in ihren Energieverbrauch und können ihn bei Bedarf anpassen.

Herausforderungen bei IoT Analytics

Die fortgeschrittene Analytik im Zusammenhang mit dem Internet der Dinge ist ein relativ neuer und anspruchsvoller Bereich. Es nimmt riesige Mengen heterogener Daten von IoT-Geräten auf, und deshalb gibt es einige angeborene Herausforderungen, die typischerweise mit Big Data Analytics verbunden sind. Eine davon ist die Visualisierung. Aufgrund des Umfangs, in dem IoT-Daten entstehen (und weiterhin entstehen werden), ist die Datenspeicherung und -verwaltung eine der größten Herausforderungen. Die derzeitigen Speicherkapazitäten für Big Data sind begrenzt, so dass sich die Herausforderung der Analyse dieser Daten immer weiter entwickelt.

Zweitens: Da IoT-Daten in unterschiedlichen Formaten vorliegen können - strukturiert, unstrukturiert oder halbstrukturiert - kann die Visualisierung der Daten zur Unterstützung von geschäftlichen Entscheidungen schwierig sein. Damit IoT-Daten klare, umsetzbare Erkenntnisse liefern, müssen sie zunächst für die Visualisierung optimiert werden.

Wie man IoT Analytics-Lösungen implementiert

Die Verfügbarkeit innovativer Lösungen auf dem Markt hat sich für Unternehmen, die ihre riesigen Datenmengen bisher nicht nutzen konnten, grundlegend geändert. Produkte wie ThingWorx beseitigen die Hürden für die Datenanalyse, sodass sich Unternehmen auf den Wert ihrer Daten konzentrieren können - ohne ein Team von Datenwissenschaftlern einstellen zu müssen. Diese Lösungen helfen Unternehmen dabei, ihre umfangreichen IoT-Daten direkt in verwertbare Erkenntnisse umzuwandeln, die die Entscheidungsfindung in allen Unternehmensbereichen verbessern können.

Fazit

Vom Gesundheitswesen bis hin zur Fertigung nutzen Unternehmen in den verschiedensten Branchen IoT Analytics, um geschäftliche Entscheidungen zu treffen. Durch die Nutzung der verschiedenen verfügbaren Analysetypen können sie verstehen, wie Produkte verwendet werden, warum bestimmte Ergebnisse auftreten, und sie können sogar die Zukunft vorhersagen und Erkenntnisse darüber gewinnen, wie künftige Ergebnisse verändert werden können - und so die Arbeitsweise von Unternehmen neu definieren.