Das Internet der Dinge (IoT-Internet of things) ist derzeit das Hype-Thema der IT-Branche. Angefacht durch Miniaturisierung und Kostendegression bei Sensoren (z.B. MEMS), Connectivity (Funksender – und Empfänger) und immer mehr Rechenleistung (in-memory-computing) der Computer-Hardware können Unternehmen Services anbieten, die so vor 10 und mehr Jahren undenkbar gewesen wären.
Vorbild Formel 1
Ein Prototyp dieses Verfahrens lässt sich in der Rennwagenserie Formel 1 ausmachen, wo schon viele richtungsweisende Fortschritte initiiert und danach serientauglich gemacht wurden (Turbolader, Carbon-Chassis, etc.). Hier wird bereits seit Jahren mehr oder minder jedes Bauteil im Motor per Telemetrie in der Team-Box ausgewertet und Schlussfolgerungen im Hinblick auf Reifen- und Spritverbrauch getroffen. Diese Technik verhalf den Teams frühzeitig zu erkennen, wo ein Fahrer ggf. ein Reifen Platzer zu erwarten hat oder aber den Ausfall eines wesentlichen Teiles im Motor so dass die Boxen-Strategie, also der Master-Plan für die Wartung während des Rennens, heute ohne IoT undenkbar wäre. Gut, denkbar vielleicht schon, aber aussichtlos wenn man sich Erfolg verspricht.
IOT in der Unternehmenswelt
Genauso ist es heute bei den Unternehmen: wer den Kunden den besten Service anbieten kann, ist eine Nasenlänge voraus. Service bedeutet heute, dass z.B. Wartungs-Intervalle für Maschinen im 7x24 Stunden-Betrieb optimal auf Werksferien oder Lot-Wechsel abgestimmt sind. Nur so ist die geringstmögliche Ausfallzeit garantiert, genau wie in der Formel 1. Und genau wie beim Vorbild in der Rennwagenserie ist den Unternehmen damit der Gewinn der Zufriedenheit ihrer Kunden sicher.
Wie spielen Analytics hier hinein?
Analytics ist das Herzstück dieses Systems. Wir haben Sensoren und wir haben Rechenleistung aber wie können wir daraus wertvolle Informationen gewinnen?
Insbesondere bei der großen Anzahl von erkannten und gemessenen Informationen muss einer den Überblick behalten, sinnvolle Zusammenhänge erkennen und Ableitungen für die Zukunft treffen. Dazu helfen statistische und prädiktive Modelle, die in der Lage sind aus Big Data die wesentlichen, zentralen Aussagen für die Fachanwender abzuleiten. Dieses ist der eigentliche Wert von Analytics: Daten aufzunehmen, automatisch Zusammenhänge zu erkennen und die daraus gewonnenen Erkenntnisse so zu kommunizieren, dass sie auch ein Nicht-Techniker versteht.
Maschinen werden so große Datenmengen produzieren, dass man nicht mehr alles erst speichern wird und dann analysiert. Wichtig wird daher In-Stream Analytics um zum einen wichtiges von unwichtigem zu trennen und zum anderen analytisches Wissen Real-time in die Optimierung von Prozessen einfließen lassen zu können. Das ist eine neue Qualität und Bedeutungsdimension von Analytics.
Je besser die Vorhersage über zukünftige, antizipierte Ereignisse und je eindrucksvoller und klarer die Botschaft an das „Boxenteam“ desto besser können sich Unternehmen im Wettbewerb aufstellen und im Rahmen ihrer „Rennen“ immer am Ziel eine Auto-Länge und mehr voraus sein.
Hier können Sie erfahren, was SAS im Bereich IoT macht. Oder kommen Sie zur SAS Live am 8. März in die Klassikstadt nach Frankfurt. Dann dreht sich alles um das Internet der Dinge und welch wichtige Rolle Analytics dabei einnimmt.
Außerdem können Sie uns beim SAS Forum am 28. April in Bonn besuchen. Auch dort gibt es viele Agendapunkte zu "The Analytics of Things: Big-Data-Strategien im Zeitalter des Internets der Dinge."
