Die Annäherung zwischen KI und IoT

Die Annäherung zwischen KI und IoT

von | Nov 13, 2018 | Allgemein

Künstliche Intelligenz (KI) und das Internet der Dinge (IoT) wachsen mit der Digitalisierung immer weiter zusammen. Dabei übernimmt Edge Computing eine immer wichtigere Rolle.

In der heutigen Arbeitslandschaft sind Sensoren und Analytik-Lösungen oftmals noch voneinander getrennt. Doch immer mehr Experten sprechen sich für eine Verbindung von beidem aus. Dabei wird die Intelligenz, die aus Sensordaten gewonnen wird, so wichtig werden, dass sich auch IoT-Plattformen in diese Richtung weiterentwickeln werden. Hinzu kommt die Erweiterung von zentralen IoT-Umgebungen um sogenanntes Edge Computing. Hierunter versteht man die analytische (Vor-)verarbeitung von Daten möglichst nah an ihrer Quelle.

Die Ergänzung um Edge Computing

Je ausgefeilter die von IoT unterstützten Anwendungsfälle werden sollen, umso mehr Analytik wird dafür benötigt. Je mehr Intelligenz in digitale Prozesse einfließt, die sich auf Echtzeitdaten (Near Real Time) stützt, umso entscheidender wird auch das Zusammenspiel der zentralen IoT-Umgebung mit der Edge.

Die zentrale IoT-Umgebung übernimmt initial die Aufgabe, die Daten aus der dinglichen Welt über Sensorik aufzunehmen und so bereit zu stellen, dass damit Algorithmen aufgebaut werden können. Diese werden dann von der zentralen IoT-Umgebung an die Edge „transportiert“, wo sie gegen die aktuellen Datenflüsse ausgeführt werden. Auftretende Ereignisse (zum Beispiel negative Korrelationen von Schwingung und Betriebstemperatur einer Maschine) werden dann an das zentrale IoT-System gemeldet und dort im Zusammenspiel mit den prozessführenden Fachanwendungssystemen weiterverarbeitet. Das „Trainieren“, also das kontinuierliche Verbessern der Algorithmen, erfolgt ebenfalls unter Einsatz der zentralen IoT-Umgebung. Zum Beispiel nutzt diese hierfür dann nur noch Daten aus einem Subset der angeschlossenen Maschinen einer gleichen Baureihe.

Dieser verteilte Ansatz ist vorteilhaft, wenn die Übertragung von Daten zu einer zentralen IoT-Umgebung mit für den Business Case unangemessenen hohen Kosten (zum Beispiel für verbrauchte Bandbreite) verbunden ist. Zum anderen ist er für IoT-Anwendungszenarien relevant, die eine deterministische Echtzeitkommunikation in Millisekunden erfordern. Hier können Daten aus Latenz-Gründen zur Verarbeitung nicht erst an eine zentrale IoT-Umgebung weitergegeben werden.

Eine Kombination ist gefragt

IoT-Architekturen sind heute horizontal verteilt. Es gibt neben der zentralen IoT-Umgebung noch Edge-Computing-Einheiten mit Use Case spezifischer Rechenkapazität. Des Weiteren ist auch die nahtlose Verzahnung der zentralen IoT-Umgebung mit den prozessführenden Fachanwendungen wichtig. Denn das Zusammenführen von Daten aus der dinglichen Welt mit Daten aus der Prozesswelt liefert oftmals deutlich bessere Ergebnisse beim Aufbau (und gegebenenfalls Ausführung) von belastbaren Algorithmen.

Die Nutzung von Edge Computing im IoT erfordert aber eine neue Klasse von intelligenter Hardware. Diese muss nicht nur auf die Nutzungsumgebung (zum Beispiel Staub, Erschütterungen) hin ausgerichtet und abgesichert sein. Diese Geräte sollten auch aufwandsarm mit den verschiedenen dinglichen Datenquellen sowie mit der zentralen IoT-Plattform verbunden werden können. Die Edge Gateways müssen des Weiteren leistungsstark genug sein, um lokal intelligente Anwendungen ausführen zu können. Und da diese Geräte im „Feld“ verbaut sind, müssen sie von einem zentralen Ort aus verwaltbar sein. Neue Software aber auch neue lokale Verarbeitungslogik muss einfach eingespielt werden können.

Informationen zu Cumulocity IoT, der IoT-Plattform der Software AG, erhalten Sie hier.

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Die IoT-Gretchenfrage: Kaufen oder selbst bauen?

Die IoT-Gretchenfrage: Kaufen oder selbst bauen?

von | Sep 5, 2018 | Allgemein

Wenn Sie eine genaue Vorstellung davon haben, was Sie wollen, bauen Sie es sich im Idealfall selbst. Denn Sie kennen Ihre Wünsche am besten. Das Problem dabei ist, dass Sie vielleicht nicht wissen, wie Sie zum Beispiel Ihr Traumhaus selbst bauen. Wenn Ihnen die Fertigkeiten, die Werkzeuge und die entsprechenden Kontakte fehlen, stehen Sie am Ende womöglich vor einem Haufen Bretter und Steine. Sie könnten Ihr Haus aber auch von einer renommierten Baufirma bauen lassen, hätten ein Dach über dem Kopf und könnten dann die Details der Einrichtung Ihren Bedürfnissen anpassen.

Dasselbe gilt für IoT-Plattformen: Schaffen Sie das alleine? Haben Ihre IT-Mitarbeiter das richtige Know-how? Sind Sie schnell genug und mit der benötigten Qualität am Markt? Wird es Ihnen gelingen, Ihre Systeme zu integrieren und vernünftig zu skalieren? Sind Sie in der Lage, Sicherheitsanforderungen zu erfüllen und neue IoT-Sensoren einzubinden? Und können Sie mit der Netzwerk-Komplexität umgehen?

Warum viele Unternehmen eine eigene Plattform entwickeln wollen

Einige Unternehmen entscheiden sich dafür, eine eigene IoT-Application-Enablement-Plattform zu entwickeln, da sie die volle Kontrolle über ihre Technologie haben wollen und auch das nötige Know-how besitzen. Im Nachhinein bereuen manche jedoch die Entscheidung aus den folgenden Gründen:

  • Die Kosten für die technische Weiterentwicklung der Plattform sind höher als erwartet.
  • Der zeitliche Aufwand, die von den Fachabteilungen geforderte Funktionalität bereitzustellen, ist größer als gedacht.
  • Es erweist sich als schwierig, die Anforderungen an die Plattform-Integration auszubalancieren.

Mit MachNation die richtige Entscheidung treffen

Aus diesen Gründen hat MachNation ein Modell entwickelt, mit dem sich der TCO (Total Cost of Ownership) selbst entwickelter mit dem TCO fertig gekaufter IoT-Plattformen vergleichen lässt. Unternehmen geben in das Modell Annahmen für geplante IoT-Implementierungen sowie die prognostizierte Kostenentwicklung für jedes Szenario für einen Zeitraum von fünf Jahren ein. Das Modell funktioniert wie folgt:

  • In einem ersten Schritt geben Nutzer die Anzahl der Geräte an, die sie in den nächsten fünf Jahren einsetzen wollen.
  • Anschließend beobachten sie, wie sich die Ergebnisse verändern, wenn sie ihre Annahmen anpassen.
  • In einem dritten Schritt wird das Szenario (erweiterter Input) verfeinert.
  • Zuletzt erhalten Nutzer einen Link, den sie mit ihren Kollegen teilen können.

Zum erweiterten Input zählen Art und Preis der für den Einsatz geplanten IoT-Geräte, der geschätzte Prozentsatz an Edge-Funktionen sowie Plattform-Managementfunktionen – also Datenmanagement, Device-Management oder beides. Das Diagramm ändert sich beim Klicken dynamisch und zeigt an, was günstiger ist: kaufen oder selbst bauen. Die Seite enthält außerdem einen Link, über den Unternehmen kostenlos weitere nützliche Informationen zur ihrer Anfrage erhalten. Dazu zählen

  • eine Video-Serie, in der beschrieben wird, wie Unternehmen innerhalb von Minuten eine erste eigene IoT-Lösung entwickeln können,
  • ein White Paper, das zeigt, wie sich mit dem IoT ein wirtschaftlicher Nutzen erzielen lässt, indem Unternehmen Erkenntnisse sekundenschnell analysieren und sofort darauf reagieren und
  • ein E-Book mit Informationen über Cumulocity IoT – die offene, flexibel erweiterbare und sichere IoT-Plattform der Software AG, die die Time-to-Market beschleunigt.

Um den TCO für Ihr IoT-Projekt zu berechnen, klicken Sie hier.

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