| München, 15. November 2018 – Die Einsatzmöglichkeiten künstlicher Intelligenz werden immer konkreter – vor allem im Industriebereich. Das weckt Hoffnungen, aber auch Ängste. Umso wichtiger ist es, dass Unternehmen genau verstehen, was hinter dem Hype steckt und die Chancen und Risiken sorgfältig abwägen. Mit einem exklusiven Whitepaper gewährt Device Insight IT-Leitern, CIOs und Produktionsleitern anwendungsnahe Einblicke in die „KI in der IoT-Praxis“.
Dass KI gerade für die Industrie immer wichtiger wird, liegt vor allem daran, dass sich die Anwendungsgebiete für die Mensch-Maschine-Interaktion und -Kollaboration zunehmend konkretisieren. Dazu gehören die Fernüberwachung oder auch Fernsteuerung von Produktionsprozessen, die mit modernen Augmented- und Virtual-Reality-Applikationen vereinfacht und beschleunigt werden. Gleichzeitig fürchten viele Verbraucher, es könne durch KI zu einer „Roboterapokalypse“ kommen, die die Arbeitsplätze von Millionen von Menschen vernichtet.
Künstliche Intelligenz in der IoT-Praxis mit Device Insight. Quelle: Device Insight
So rechnet die Unternehmensberatung PricewaterhouseCoopers vor, dass 35 Prozent der beruflichen Tätigkeiten in Deutschland bis 2030 automatisierbar sind, vor allem im Bereich Transport und Logistik, Produktion und Verkauf. Dem steht ein Mangel von bis zu vier Millionen, meist hochqualifizierten Arbeitskräften entgegen, doch genau hier bietet die KI wiederum auch Perspektiven. Prognosen gehen davon aus, dass digitale Technologien künftig völlig neue Jobarten entstehen lassen, die wir heute noch nicht kennen.
Hohe Erwartungen, hoher Aufklärungsbedarf
 „Maschinen können zwar viel, aber sie werden wohl auch in naher Zukunft nicht in der Lage sein, eine Intuition zu entwickeln oder kreativ zu sein“, betont Hendrik Nieweg, Head of Solution Management beim Münchner IoT-Plattformanbieter Device Insight. Die Erwartungen der Industrieunternehmen seien hoch, so Nieweg weiter, doch müsse man durchaus erklären, dass künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen kein Allheilmittel sind und es besser ist, mit einfachen Algorithmen und klar definierten Anwendungsfällen anzufangen, statt gleich den ganz großen Wurf zu wagen.
Predictive Maintenance: ein klarer Fall für maschinelles Lernen
Das maschinelle Lernen als Teilbereich der KI eröffnet Industrieunternehmen neue Möglichkeiten und nutzt mathematische Algorithmen, um Muster zu erkennen und daraus neue Handlungsmöglichkeiten abzuleiten. Ein prominenter Einsatzbereich für das maschinelle Lernen ist Predictive Maintenance. Die über Sensoren gelieferten Betriebs- und Produktionsdaten in einer IoT-Plattform zu erfassen, zu speichern und mit ML-Algorithmen auszuwerten, um kritische Maschinenzustände genauer vorhersagen und Wartungsintervalle bedarfsgerechter planen zu können, zählt zu den Kernkompetenzen von Device Insight. Dabei gilt: Je umfangreicher die Datenbasis, desto genauer lässt sich vorhersagen, wann zum Beispiel ein Servicefall oder das „End of Life“ eines Bauteils eintritt.
IoT und maschinelles Lernen in drei Stufen
Der Münchner IoT-Spezialist Device Insight arbeitet mit einem dreistufigen ML-Ansatz: Dabei geht es im ersten Schritt darum, Daten zu erfassen und Handlungsbedarf aufzuzeigen, um im zweiten Schritt die gewonnenen Erkenntnisse in eine Rule Engine umzusetzen. Schließlich werden im dritten Schritt mit statistischen Methoden und ML-Algorithmen Prozesse automatisiert und Vorhersagen über Wartungseinsätze getroffen.
Wie das Ganze im konkreten Anwendungsfall funktioniert, erfahren Sie im Whitepaper „Künstliche Intelligenz in der IoT-Praxis – Use Cases und Erfolgsfaktoren“. Hier zeigt Device Insight, wie Unternehmen besser mit einfachen Algorithmen und klar definierten Use Cases starten, um ihre Prozesse zu optimieren.
Sie haben Interesse an weiteren Anwendungsfällen oder einem Gespräch mit unserem Experten Hendrik Nieweg, Head of Solution Management? Kommen Sie gerne auf uns zu – wir stehen für Fragen jederzeit zur Verfügung.
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Über Device Insight GmbH
Die 2003 gegründete Device Insight GmbH ist ein spezialisierter Anbieter von Internet of Things-Plattformen, der Unternehmen bei der Digitalisierung im Umfeld von Industrie 4.0 und IoT begleitet. Flaggschiff des Unternehmens ist die cloudbasierte IoT-Plattform CENTERSIGHT® NG. Sie unterstützt die globale Vernetzung von Maschinen, Fahrzeugen, Anlagen und Geräten und stellt Funktionen wie Datenerfassung, Industrial Analytics, Condition Monitoring, Predictive Maintenance und Machine Learning zur Verfügung.
In mehr als 15 Ländern arbeitet Device Insight mit Großunternehmen und mittelständischen Kunden aus verschiedenen Branchen, wie Maschinen- und Anlagenbau, HVAC, Nutzfahrzeuge, Vending, Transport, Energie, sowie aus dem Connected Home-Umfeld zusammen. Der Service von Device Insight reicht dabei von der Business-Case-Analyse über die Implementierung bis hin zum sicheren IT-Betrieb. Device Insight begleitet seine Kunden langfristig bei der Realisierung von IoT-Projektvorhaben und berät als Komplettanbieter hinsichtlich aller Komponenten des IoT-Ökosystems. Das Unternehmen ist in sechs Kategorien der „ISG Provider Lens – Germany 2018“ der ISG Information Services Group gelistet. In den Bereichen „Industrial Analytics and Visualization“, „IoT Logistics“ und „IoT Production Logistics“ erhielt Device Insight zum dritten Mal in Folge die Auszeichnung als „Internet of Things (I4.0) Platforms, Services & Solutions – Leader Germany“. |
