AIoT auf eine Plattform bringen: Warum ist das wichtig?

Was ist AIoT oder die künstliche Intelligenz der Dinge? Genau an der Schnittstelle zwischen dem Internet der Dinge (IoT) und künstlicher Intelligenz (KI) ist AIoT ein Begriff, der erst kürzlich aufgetaucht ist. Es beschreibt die Konvergenz von IoT- und KI-Systemen mit dem gemeinsamen Ziel, nützliche IoT-Daten zu generieren und auf den Erkenntnissen aus diesen Daten aufzubauen. Mit IoT und KI zusammen auf einer Entwicklungsplattform sind die Möglichkeiten endlos.

Die Fakten jenseits des Buzzwords

Die Auswirkungen der Kombination von IoT und KI beginnen sich bereits abzuzeichnen. Eine aktuelle globale Studie hat herausgefunden, dass die Mehrheit der Führungskräfte glaubt, dass AIoT ihnen helfen wird, wettbewerbsfähiger zu werden. Die Befragten der Studie sind sich nicht nur einig, dass AIoT Ergebnisse generiert, sondern sagen auch, dass sie ohne KI nicht in der Lage sein werden, effektiv im Wettbewerb zu bestehen. Diese Studie ergab, dass 92% der AIoT-Anwender angeben, dass die Kombination von IoT und KI ihre Erwartungen übertroffen hat. Das Essen zum Mitnehmen?

Unternehmen, die KI und IoT kombinieren, sind wettbewerbsfähiger als Unternehmen, die ausschließlich IoT verwenden.

Warum macht AIoT so vorteilhaft?

• Kontinuität vom Edge bis zur Cloud. Ein AIoT-Ansatz bietet Ihnen einen nahtlosen IoT-Prozess und Transparenz vom Edge bis zur Cloud. Sie beginnen mit verbundenen IoT-Geräten und der IoT-Datenerfassung. Dann fahren Sie bis hin zu fortschrittlichen Analysen in der Cloud fort.
• Ein Ansatz, der das Beste aus beiden Welten bietet. Mit AIoT können Sie die Datenverarbeitung näher an Ihre Datenquelle heranführen. Auf der einen Seite haben Sie KI direkt am IoT-Edge. Auf der anderen Seite profitieren Sie von den umfassenderen Analysemöglichkeiten der Cloud.
• Übernehmen Sie die Verantwortung für Ihre Daten. Der AIoT-Ansatz hilft Ihnen dabei, den Prozess der sinnvollen Auswertung Ihrer Daten in jeder Phase vollständig zu kontrollieren.

Die Bausteine dieser Datenreise können in ihrer Beziehung zu den vier Hauptebenen der IoT-Architekturen beschrieben werden.

• Ebene 1. Geräte. Hier beginnen Sie mit der IoT-Datenerfassung von Edge-Geräten, Sensoren, Maschinen und APIs.
• Schicht 2. Tor. Hier führen Sie erste Aggregationsaufgaben durch, aggregieren die Daten und können sogar einige grundlegende Anomalieerkennungen durchführen. In der Phase „Verschieben und Speichern“ reduzieren Sie die riesigen Datenflüsse und verschieben die Daten in der Wertschöpfungskette weiter nach oben, wo sie für die langfristige Verwendung gespeichert werden können.
• Schicht 3. Verwaltung der Daten. Hier bereinigen, transformieren und harmonisieren Sie die Daten.
• Schicht 4. Cloud/Rechenzentrum. Während Sie einige einfache ML-Modelle und benutzerdefinierte Algorithmen am Edge erstellen können, können Sie hier die Daten mit Daten aus anderen Quellen kombinieren, erweiterte Analysen, KI und Deep Learning durchführen.

Ich gehe im Artikel ausführlicher auf die Ebenen der IoT-Architektur ein.“Die IIoT-Architektur: Wie kann man ihr volles Potenzial ausschöpfen?“:

Warum ist KI für den Erfolg von IoT-Initiativen so wichtig?

Klassische Methoden können in IoT-Bereitstellungen, bei denen riesige Mengen an IoT-Daten in einem beispiellosen Tempo generiert werden, nicht mehr angewendet werden. KI-Fähigkeiten bedeuten, dass Sie in der Lage sind, diese Daten vollständig zu nutzen, indem Sie daraus lernen und dabei so viel wie möglich automatisieren. Je ausgefeilter das IoT-System ist, desto stärkere KI-Fähigkeiten sind erforderlich. Und der wahre Wert der gesammelten IoT-Daten zeigt sich erst, wenn sie mit leistungsstarker KI kombiniert werden.

Wie die obige Grafik zeigt, befindet sich KI an zwei Stellen innerhalb des IoT-Systems: in der Mitte und am Rand. KI-Bereitstellungen im Zentrum generieren traditionell prädiktive Analysen oder die Erkennung von Anomalien. Bisher dienten KI-Bereitstellungen hauptsächlich der Hilfsfunktion, die Datenmengen zu reduzieren, die in die Cloud gelangen. KI in der Nähe der IoT-Geräteknoten kann die Sicherheit erhöhen und dazu beitragen, Latenz und Bandbreite zu reduzieren. Ich beschreibe das in dem Artikel“Die Zukunft ist dezentralisiert: IoT Edge Computing ist der Schlüssel“. Heute können Sie jedoch auch Analysen am Netzwerkrand durchführen und sogar über einfache KI-Modelle verfügen.

KI-Fähigkeiten bedeuten, diese Daten vollständig nutzen zu können, indem man daraus lernt und dabei so viel wie möglich automatisiert.

Der Einsatz von AIoT ist der Schlüssel zur langfristigen Wertsteigerung in Unternehmen. Es hilft ihnen, über isolierte Implementierungen und POCs hinauszugehen und die Einführung automatisierter Prozesse konsequent zu erhöhen. Die Demokratisierung der mithilfe von KI gewonnenen Erkenntnisse spielt ebenfalls eine Rolle, da diese Ergebnisse von Geschäftsanalysten, Entscheidungsträgern und anderen Laien konsumierbar gemacht werden müssen.

Laut das Studium Wie oben erwähnt, erzielen Unternehmen, die AIoT-Kapazitäten entwickelt haben, bei verschiedenen kritischen Unternehmenszielen bessere Ergebnisse. Der Wandel zeigt sich in ihrer Fähigkeit, den Betrieb zu beschleunigen und neue digitale Dienste einzuführen. Sie sehen auch Vorteile in Bereichen wie Mitarbeiterproduktivität und Kostensenkung. Die Studie spricht von zweistelligen prozentualen Unterschieden zwischen Unternehmen, die IoT und KI kombinieren, und denen, die ausschließlich IoT verwenden.

AIoT auf eine Plattform bringen

Was passiert jedoch, wenn Sie noch einen Schritt weiter gehen und AIoT, die künstliche Intelligenz der Dinge, auf eine Plattform bringen? Eine solche Geste eröffnet ein enormes Potenzial, da sie den Zugang zu einer AIoT-fähigen Infrastruktur radikal vereinfacht und es Unternehmen jeder Größe, unabhängig von ihren Ressourcen, ermöglicht, ihre eigenen AIoT-Lösungen zu entwickeln.

Wenn Sie Ihre IoT-Initiative auf eine AIoT-Plattform bringen, können Sie die Lücke zwischen IoT-Edge-Geräten und Geschäftsanwendungen schließen. IoT-Plattformen dienen nicht nur als Middleware, die diese beiden Domänen verbindet, sondern auch fügen Sie der Hardware- und Anwendungsebene Funktionen hinzu. Und sobald Sie IoT-Plattformen um Funktionen für die Datenverarbeitung am Netzwerkrand und fortschrittliche Analysen erweitert haben, machen Sie sie zu AIoT-Plattformen.

Also, was hast du davon?

Operationalisierung im großen Maßstab

Wenn Sie die kombinierten Funktionen von IoT und KI auf einer Plattform zusammenführen, können Sie sofort mit Ihrer IoT-Initiative beginnen, Ihre Betriebsinfrastruktur voll ausschöpfen und von der integrierten Sicherheit der Plattform profitieren. Im Idealfall besteht Ihre Infrastruktur aus einer öffentlichen oder einer virtuellen privaten Cloud, die sich bis zu einem IoT-Edge-Gerät vor Ort erstreckt.

Schnellere Einführungszeiten

Die Entwicklung auf einer Plattform, die sowohl IoT- als auch KI-Funktionen in einer AIoT-Plattform vereint, ermöglicht es Ihnen, Ihre IoT-Initiativen schnell voranzutreiben. Wenn alle Bausteine in einem Produkt verfügbar sind und die großen technischen Herausforderungen von Anfang an beseitigt sind, können Sie sich wirklich auf das konzentrieren, was am wichtigsten ist — den Wert Ihrer IoT-Daten zu nutzen. IoT-Plattformen mit Funktionen für maschinelles Lernen und KI-Algorithmen lösen bereits einige der häufigsten Herausforderungen bei der IoT-Einführung und haben bereits im Vorfeld einige bekannte Hürden überwunden.

Einführung in mehreren Branchen

Die branchenübergreifende Einführung ist ein weiterer Vorteil des AIoT-Plattformmodells. Es ist oft der Fall, dass Sie Ansätze und Tools auf verschiedene Anwendungsfälle übertragen und Lösungen, die für eine Branche gelten, an eine andere anpassen können. Das ist IoT-Zusammenarbeit im großen Stil. Unternehmen und sogar ganze Branchen werden nun ermutigt, Ideen und Herangehensweisen auszutauschen. Letztlich wird dies dazu führen, branchenübergreifende Best Practices zu etablieren und Innovationen voranzutreiben.

Bei Record Evolution sind wir uns der Herausforderungen bewusst, die komplexe IoT-Implementierungen mit sich bringen. Um diesen Herausforderungen zu begegnen, haben wir Eiserne Herde für die Entwicklung maßgeschneiderter IoT-Anwendungen und fortschrittliche Analysen. Nehmen Sie Kontakt auf, um mit einem Experten zu sprechen oder eine Demo zu buchen.

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