Die Zeiten, in denen man von Kühlschränken, die selbstständig bestellen, oder kommunizierenden Waschmaschinen spricht, sind gefühlt lange vorbei. Heute sprechen wir von Smart Environments. Smart Home, Smart Energie oder auch Smart Phone sind Begrifflichkeiten, die jeder erklären kann. Im Folgenden ein paar Einsatzszenarien, die den Nutzen der Technologie zeigen:

• Wir telefonieren und können dabei sehen, wo sich der Gesprächspartner gerade befindet und wie er aussieht. Die Vernetzung der verschiedenen Technologien wie Telefon, Kamera und Internet passiert unbemerkt im Hintergrund.
• Wir nutzen die Energieinfrastruktur, um unsere elektrischen Geräte zu betreiben. Die Messung der Verbräuche für Rechnungsstellung und Verbrauchsnachweise wird unbemerkt vom intelligenten Zähler oder gar vom stromverbrauchenden Gerät selbst durchgeführt. Wir können jederzeit auf diese Informationen zugreifen.
• Wir fliegen schnell und bequem von A nach B. Dafür haben wir mit dem Smartphone vorher den Flug gebucht, unsere Interessen und Wünsche für die Reise bekannt gegeben und nutzen Online-Medien, um uns am Flughafen zu orientieren. Dabei erhalten wir permanent Statusinformationen und Angebote für unsere Reise bis hin zum Hotelvorschlag am Zielort.
• Wir fahren Autos. Die Fahrzeuge werden schon in der Produktion permanent überwacht sowie deren Qualität und zu produzierende Menge vorhergesagt. Im täglichen Einsatz ist unser Fahrzeug vernetzt und unterstützt den Fahrer mit Assistenzsystemen. Es meldet potenzielle Schäden frühzeitig an die Werkstatt, um die Wartungszeiten kurz zu halten, oder sagt uns in der Navigation die voraussichtliche Ankunftszeit an.

Die Herausforderung sind die technischen Voraussetzungen, die für das „Internet der Dinge“ vielfältig und komplex sind. Bewegungs-, technische oder Nutzerdaten müssen oftmals innerhalb weniger Sekunden an den Anwender oder die Produktionsanlage gegeben werden, damit sie zu entscheidungsunterstützenden Informationen werden.

• Connectivity
  • Damit Geräte untereinander Informationen austauschen können, müssen sie an ein datentransportierendes Medium angebunden sein. Bei Smartphones ist das im Regelfall das Internet über Protokolle für die verschiedenen Anwendungsbereiche. Im industriellen Einsatz finden wir Sensoren und Aktoren für die Produktion, im Versand (bspw. um auf das Hochregal zuzugreifen) oder zur Überwachung von Transportsystemen wie die Eisenbahn.
• Datentransport
  • Über Streaming-Mechanismen werden die Informationen in Echtzeit mit Sensoren und Aktoren von den Geräten an die auswertenden Systeme geliefert. Hier sprechen wir von Messagebrokern und Event Stream Processing Engines.
• Analyse
  • Um tatsächlich Informationen zu erhalten, die eine erforderliche technische Wartung, eine voraussichtliche Ankunftszeit oder einen passenden Hotelvorschlag mitteilen, müssen die Daten zur Zeit der Entstehung analysiert und mit bestehenden Informationen verglichen werden. Zudem bedarf es zusätzlicher entscheidungsunterstützender Information. Analytische Methoden und Algorithmen helfen, im Datenstrom hoch performant Daten zu untersuchen, Muster zu erkennen und Entscheidungen zu treffen.
• Publizieren/Melden/Auslösen
  • Dem Anwender werden proaktiv Informationen zu Ankunftszeiten, Kaufempfehlungen, Vorschläge für eine Unterkunft oder Informationen zu seinen Essengewohnheiten bequem über die gewohnten Kanäle wie Smartphone, Internetbrowser oder Telefon geschickt.
  • Maschinen jedoch benötigen klare Handlungsanweisungen. In Produktionsanlagen muss die Qualität der zu produzierenden Produkte überwacht und korrigiert werden. Dazu werden permanent Anpassungen im Prozess durchgeführt.

Die Lösung liefert SAS. Mit der einfach zu bedienenden Software von SAS können analytische Streaming-Anforderungen innerhalb kurzer Zeit umgesetzt werden. Qualitätssicherung in der Produktion, zuverlässige Vorhersagen im Güter- und Personentransport, Serviceerweiterung in der Fahrzeugindustrie sind schnell und mit wenig Aufwand zu erreichen.

Beispiele für die Analyse von IoT-Daten mit SAS sind:

• Flughafensteuerung zur zuverlässigen Vorhersage von Ankunftszeiten und zur Steuerung von Passagierströmen
• Echtzeitüberwachung von Lastkraftwagen zur Fehlererkennung und -prognose. Ausfallzeiten werden reduziert und Wartungspläne zuverlässig eingehalten.
• Walzstraßen für Stahlwerke erkennen frühzeitig die Qualität der Produkte und können Maschinenparameter einstellen bzw. Produktionsprozesse anpassen.
• Produktionsbänder in der Fahrzeugindustrie kalibrieren selbstständig den Lackiervorgang, sichern somit die Qualität und reduzieren Nachbesserungen sowie Ausschuss.
• Individuelle Kaufempfehlung aufgrund von Bewegungsdaten der Kunden im Supermarkt

Mit SAS Analytics for IoT lassen sich in Echtzeit Entscheidungen und Prognosen treffen, indem beispielsweise Nutzerverhalten oder Sensorinformationen aus mobilen Geräten und Fahrzeugen ausgewertet werden.

Besuchen Sie unser IoT Forum (#iotforum) am 21.02.17 in München, am 01.03.17 in Zürich oder am 02.03.2017 in Wien.