Tobias Donaubauer, Infsoft IoT-Trends 2018: Revolution des Supply Chain Managements

Um die Masse an Daten, die mittlerweile in verschiedensten Bereichen entstehen, auswerten zu können, setzt man immer häufiger auf künstliche Intelligenz. Welche Veränderungen dadurch auf die Industrieunternehmen zukommen, zeigt Tobias Donaubauer auf.

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Sensorfusion

Die zunehmende Datenflut unserer Welt, zu der das IoT wesentlich beiträgt, hat zu einer rasanten Datenexplosion geführt. Bis 2020 wird es schätzungsweise mehr als 30 Milliarden vernetzte IoT-Geräte geben, die alle mit zahlreichen, Daten sammelnden Sensoren ausgestattet sein werden. Die Potentiale von IoT-Anwendungen, die sich durch die Sensorfusion ergeben, werden exponentiell zunehmen und Auswirkungen auf nahezu alle Branchen haben (z. B. Automobilsysteme, Industriesteuerung, Gesundheitswesen).

Künstliche Intelligenz – Anwendung von Algorithmen auf IoT-Datensätze

Künstliche Intelligenz (KI) spielt im IoT eine wichtige Rolle. Mit dem stetigen Wachstum der Daten, die das IoT produziert, werden sich immer mehr Unternehmen 2018 dem maschinellen Lernen zuwenden, um Informationen zu verarbeiten, zu entwickeln und zu analysieren und Algorithmen zu ermöglichen, selbständig zu lernen. Machine Learning ist die beste Möglichkeit, wie Unternehmen den Datenfluss reduzieren und sinnvoll nutzen können. So wie Künstliche Intelligenz bereits die Marketingbranche erobert hat, werden wir auch weiterhin beobachten, dass KI dynamischere, flexiblere und potenziell autonome Systeme für ein breites Spektrum an Branchen ermöglicht. So setzen beispielsweise viele Produktionsstätten bereits auf intelligente Sensoren und maschinelles Lernen, um mithilfe der generierten Daten und durchgeführten Analysen Effizienz und Qualität erheblich zu verbessern.

Einzug in Industrieunternehmen

Das IoT wird in den nächsten Jahren neben dem privaten Bereich immer weiter Einzug in die Industrieunternehmen halten. IoT-Geräte werden maßgeblich dazu beigetragen, das Supply Chain Management zu revolutionieren. Es wird sich hierbei weniger um statische, sondern überwiegend um mobile Geräte handeln, die z. B. an Behältern oder Paletten angebracht werden. Die Verknüpfung von Standortinformationen mit weiteren intelligenten Sensordaten ermöglicht die Echtzeit-Produktidentifikation entlang der Prozesskette und hilft so unter anderem dabei, Engpässe zu reduzieren, die betriebliche Effizienz zu steigern und Produktionskosten zu senken.

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