Heute ist alles Daten. Ein Data-Hype jagt den nächsten. Die Empfehlung für weitere Produkte bei einer Online-Bestellung, die Auswertung von Wearables zur Fitnessoptimierung, das Anzeigen der besten Fahrroute – all das basiert auf zuvor gesammelten Informationen und Systemen, die dem Anwender Handlungsoptionen aufzeigen. Schon damals schien es ganz normal, dem Computer Fragen zu stellen und Antworten zu bekommen. Sensortechnologie und das Internet of Things (IoT) erzeugen Big Data in n-ter Potenz. Gartner hat rund 20 Milliarden vernetzte Geräte bis 2020 vorhergesagt. Und künstliche Intelligenz, oder AI, sorgt dafür, dass wir diese Riesenmengen an Daten auch sinnvoll nutzen können.

Blicken Sie hinter den Hype. Die Podcastreihe “KI kompakt” bringt Sie in nur 15 Minuten pro Sendung auf den neusten Stand der Dinge in Sachen Artificial Intelligence.

AI + IoT = AIoT

Erst durch die Kombination von AI und IoT zu „AIoT“ ergeben sich die wirklich spannenden (und komplexen) Use Cases. Denn dass das Garagentor automatisch aufgeht oder das Licht im Haus angeht, wenn ich mich mit dem Auto nähere, interessiert bald niemanden mehr. Gefragt sind Anwendungen, die einen nachhaltigen, bis dato nicht realisierbaren Mehrwert schaffen. Mit der intelligenten Auswertung extrem großer Mengen an unterschiedlichsten Daten lässt sich zudem menschliches Fehlverhalten weitestgehend ausschließen – egal, ob es aus Leichtsinn, Gewohnheit, Emotion oder auch Voreingenommenheit entsteht. Und KI ist dazu geeignet, kriminelle Absichten wie Betrug und Korruption aufzudecken.

AI und IoT ist aber auch eine disruptive Kombination, die die Wirtschaftswelt von Grund auf verändert. Und die als Turbo für das Management von Unternehmen dient, wenn es darum geht, neue Prozesse einzuführen.

Was hat die Fertigung davon?

In der Fertigung liegen die Potenziale der Technologien auf der Hand. Das Offensichtlichste ist die Überwachung des Zustands von Anlagen. Vor allem: Um eine Anlage produktiver zu machen. Doch das ist im Grunde genommen nur die Spitze des Eisbergs, denn AIoT kann noch viel mehr – nicht zuletzt ganz neue Geschäftsmodelle entwickeln: Zum Beispiel, dass sich der Fokus vom Produkt auf den Service verlagert.

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Oder Stichwort Wartung: Früher war die ein Zusatzgeschäft. Heute ist sie oberste Maxime für Maschinen-, Geräte- oder Fahrzeughersteller, die „Uptime“ zu maximieren und Reparaturkosten zu minimieren. Beispiel Rolls Royce: Der Triebwerkhersteller hat bisher Wartung als zusätzliche Dienstleistung angeboten. Heute verkauft er die Betriebszeit der Triebwerke als Stundensatz. Das ist ein Umdenken, das das Business verändert. Der Kunde bekommt genau die Leistung, für die er zahlt. Das Unternehmen aber muss im Service ganz anders agieren und vorausschauend warten, schließlich sollen die Aggregate möglichst unterbrechungsfrei laufen.

Frühzeitig anfangen – im Kleinen

Ich brauche nicht gleich ein ganzes High-Tech-Raumschiff, schon gar nicht in der Industrie, wo wir es mit verteilten Wertschöpfungsketten beispielsweise in der diskreten Fertigung zu tun haben. Die Einführung der Technologie sollte dort eher Step by Step als Evolutionsprozess umgesetzt werden – von Analytics über einzelne Machine-Learning-Verfahren bis hin zu flächendeckender KI. Unternehmen sollten gleich mitdenken, wie Projekte skaliert und in die Produktivumgebung überführt werden können.

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