Künstliche Intelligenz erschließt das wahre Potenzial des Internets der Dinge, indem sie es Netzwerken und Geräten ermöglicht, aus vergangenen Entscheidungen zu lernen, zukünftige Aktivitäten vorherzusagen und die Leistung und Entscheidungsfähigkeiten kontinuierlich zu verbessern.
Im letzten Jahrzehnt hat sich das Internet der Dinge in der gesamten Geschäftswelt immer weiter durchgesetzt. Die Nutzung von IoT-Geräten und deren Datenfunktionen zum Aufbau oder zur Optimierung Ihres Unternehmens hat eine neue Ära der Geschäfts- und Verbrauchertechnologie eingeläutet. Jetzt, da Fortschritte in der künstlichen Intelligenz und im maschinellen Lernen die Möglichkeiten von IoT-Geräten mithilfe des „Künstliche Intelligenz Internet der Dinge“ (AIoT) erschließen, kommt die nächste Welle.
Verbraucher, Unternehmen, Volkswirtschaften und Branchen, die AIoT einführen und in es investieren, können seine Leistungsfähigkeit nutzen und sich einen Wettbewerbsvorteil verschaffen. IoT sammelt Daten und KI analysiert sie, um intelligentes Verhalten zu simulieren und den Entscheidungsprozess mit minimalem menschlichen Eingriff zu unterstützen.
Das Internet der Dinge ermöglicht es Geräten, miteinander zu kommunizieren und auf der Grundlage dieser Erkenntnisse Maßnahmen zu ergreifen. Die Leistung dieser Geräte hängt von den bereitgestellten Daten ab. Um für die Entscheidungsfindung nützlich zu sein, müssen Daten gesammelt, gespeichert, verarbeitet und analysiert werden.
Dies stellt Organisationen vor Herausforderungen. Da IoT-Anwendungen zunehmen, haben Unternehmen Schwierigkeiten, Daten effizient zu verarbeiten und für reale Entscheidungen und Erkenntnisse zu nutzen.
Dies ist auf zwei Probleme zurückzuführen: Cloud und Datenübertragung. Die Cloud kann nicht skaliert werden, um alle Daten von IoT-Geräten zu verarbeiten, und die Bandbreite für die Übertragung von Daten von IoT-Geräten in die Cloud ist begrenzt. Unabhängig von der Größe und Komplexität des Kommunikationsnetzwerks kann die von IoT-Geräten erfasste Datenmenge zu Verzögerungen und Überlastungen führen.
Einige IoT-Anwendungen basieren auf einer schnellen Entscheidungsfindung in Echtzeit, beispielsweise selbstfahrende Autos. Um die Effizienz und Sicherheit zu verbessern, müssen selbstfahrende Autos Daten verarbeiten und sofortige Entscheidungen treffen (genau wie Menschen). Sie sind nicht durch Latenz, unzuverlässige Verbindungen und geringe Bandbreite eingeschränkt.
Selbstfahrende Autos sind nicht die einzigen IoT-Anwendungen, die auf solch schnelle Entscheidungsfindung angewiesen sind. Die Fertigung integriert bereits IoT-Geräte, und in Notsituationen können Verzögerungen oder Verzögerungen Prozesse beeinträchtigen oder die Kapazität einschränken.
Aus Sicherheitsgründen werden biometrische Daten häufig verwendet, um den Zugang zu bestimmten Bereichen einzuschränken oder zu ermöglichen. Ohne schnelle Datenverarbeitung kann es zu Verzögerungen kommen, die sich auf Geschwindigkeit und Leistung auswirken, ganz zu schweigen von Risiken in Notsituationen. Diese Anwendungen erfordern eine extrem niedrige Latenz und hohe Sicherheit. Daher muss die Bearbeitung am Rand erfolgen. Eine Datenübertragung in die Cloud und zurück ist nicht möglich.
Jeden Tag generieren IoT-Geräte etwa 1 Milliarde GB an Daten. Bis 2025 wird die weltweite Zahl der IoT-Geräte voraussichtlich 42 Milliarden erreichen. Mit dem Wachstum des Netzwerks wachsen auch die Daten.
Da sich Bedürfnisse und Erwartungen ändern, reicht IoT nicht aus. Die Datenmengen nehmen zu und schaffen mehr Herausforderungen als Chancen. Barrieren schränken die Einblicke und Möglichkeiten aller Daten ein, aber intelligente Geräte können dies ändern und es Unternehmen ermöglichen, das wahre Potenzial ihrer Unternehmensdaten auszuschöpfen.
Mit künstlicher Intelligenz können IoT-Netzwerke und -Geräte aus vergangenen Entscheidungen lernen, zukünftige Aktivitäten vorhersagen und die Leistung und Entscheidungsfähigkeit kontinuierlich verbessern. KI ermöglicht es Geräten, „selbst zu denken“, Daten zu interpretieren und Entscheidungen in Echtzeit zu treffen, ohne Verzögerungen und Überlastungen, die durch die Datenübertragung verursacht werden.
AIoT bringt Unternehmen vielfältige Vorteile und bietet leistungsstarke Lösungen für die intelligente Automatisierung.
Einige Branchen sind durch Ausfallzeiten eingeschränkt, beispielsweise die Offshore-Öl- und Gasindustrie. Ein unerwarteter Geräteausfall kann zu kostspieligen Ausfallzeiten führen. Um dies zu vermeiden, kann AIoT Geräteausfälle im Voraus vorhersagen und Wartungsarbeiten planen, bevor ernsthafte Probleme an den Geräten auftreten.
Künstliche Intelligenz verarbeitet die großen Datenmengen, die in IoT-Geräte eingehen, und erkennt zugrunde liegende Muster effektiver als Menschen. Künstliche Intelligenz mit maschinellem Lernen kann diese Fähigkeit verbessern, indem sie Betriebsbedingungen vorhersagt und Ergebnisse verbessert.
Die Verarbeitung natürlicher Sprache wird ständig verbessert, wodurch die Kommunikation zwischen Geräten und Menschen effektiver wird. AIoT kann neue oder bestehende Produkte und Dienstleistungen verbessern, indem es eine bessere Datenverarbeitung und -analyse ermöglicht.
Risikomanagement ist notwendig, um sich an das sich schnell ändernde Marktumfeld anzupassen. Künstliche Intelligenz mit IoT kann Daten nutzen, um Risiken vorherzusagen und ideale Reaktionen zu priorisieren, wodurch die Sicherheit der Mitarbeiter verbessert, Cyber-Bedrohungen gemindert und finanzielle Verluste minimiert werden.
AIoT hat viele Branchen revolutioniert, darunter Fertigung, Automobilindustrie und Einzelhandel. Nachfolgend finden Sie einige häufige Anwendungen von AIoT in verschiedenen Branchen.
Hersteller nutzen IoT für die Geräteüberwachung. AIoT geht noch einen Schritt weiter und kombiniert Dateneinblicke von IoT-Geräten mit Funktionen der künstlichen Intelligenz, um prädiktive Analysen bereitzustellen. Mit AIoT können Hersteller proaktiv an Lagerbeständen, Wartung und Produktion teilnehmen.
Robotik in der Fertigung kann den Betrieb erheblich verbessern. Roboter können mit Sensoren zur Datenübertragung und künstlicher Intelligenz ausgestattet werden, sodass sie kontinuierlich aus Daten lernen können, was im Herstellungsprozess Zeit spart und Kosten senkt.
Retail Analytics nutzt Datenpunkte von Kameras und Sensoren, um die Bewegungen der Kunden zu verfolgen und ihr Verhalten in einem stationären Geschäft vorherzusagen, beispielsweise wie lange es dauert, bis sie zur Kasse gelangen. Dies kann genutzt werden, um Personalbesetzungen zu empfehlen, die Produktivität der Kassierer zu verbessern und so die allgemeine Kundenzufriedenheit zu erhöhen.
Große Einzelhändler können AIoT-Lösungen nutzen, um den Umsatz durch Kundeneinblicke zu steigern. Daten wie das mobilbasierte Nutzerverhalten und die Annäherungserkennung liefern wertvolle Erkenntnisse, die genutzt werden können, um den Kunden beim Einkaufen personalisierte Marketingkampagnen anzubieten und so die Kundenfrequenz in stationären Geschäften zu erhöhen.
AIoT hat ein breites Anwendungsspektrum in der Automobilindustrie, einschließlich Reparaturen und Rückrufen. AIoT kann ausgefallene oder defekte Teile vorhersagen und Daten von Rückruf-, Garantie- und Sicherheitsbehörden kombinieren, um zu sehen, welche Teile möglicherweise ausgetauscht werden müssen, und um Kunden Serviceprüfungen anzubieten. Letztendlich erlangt das Fahrzeug einen besseren Ruf hinsichtlich seiner Zuverlässigkeit und der Hersteller gewinnt das Vertrauen und die Loyalität seiner Kunden.
Selbstfahrende Autos sind eine der bekanntesten und möglicherweise aufregendsten Anwendungen von AIoT. Durch künstliche Intelligenz und das intelligente Internet der Dinge können selbstfahrende Autos das Verhalten von Fahrern und Fußgängern in verschiedenen Situationen vorhersagen und so das Fahren sicherer und effizienter machen.
Eines der Hauptziele einer qualitativ hochwertigen Gesundheitsversorgung ist die Ausweitung auf alle Gemeinden. Unabhängig von der Größe und Komplexität des Gesundheitssystems stehen Ärzte unter zunehmendem Zeit- und Arbeitsdruck und verbringen immer weniger Zeit mit ihren Patienten. Die Bereitstellung einer qualitativ hochwertigen Gesundheitsversorgung ohne Verwaltungsaufwand ist eine gewaltige Herausforderung.
Medizinische Einrichtungen generieren ebenfalls große Datenmengen und erfassen große Mengen an Patienteninformationen, einschließlich Bildgebungs- und Testergebnissen. Diese Informationen sind wertvoll und notwendig, um die Qualität der Patientenversorgung zu verbessern, aber nur, wenn Gesundheitseinrichtungen schnell darauf zugreifen können, um Diagnose- und Behandlungsentscheidungen zu treffen.
Die Kombination von IoT und KI hat bei diesen Erkrankungen viele Vorteile, darunter die Verbesserung der diagnostischen Genauigkeit, die Ermöglichung von Telemedizin und Fernversorgung von Patienten sowie die Reduzierung des Verwaltungsaufwands für die Überwachung der Patientengesundheit in Einrichtungen. Am wichtigsten ist vielleicht, dass AIoT Patienteninformationen verarbeiten kann, um eine effektive Triage der Patienten sicherzustellen und so kritische Patienten schneller als Menschen zu identifizieren.
Künstliche Intelligenz und IoT sind die perfekte Kombination von Fähigkeiten. Künstliche Intelligenz erweitert die Fähigkeiten des Internets der Dinge durch intelligente Entscheidungsfindung, und das Internet der Dinge fördert die Fähigkeiten künstlicher Intelligenz durch Datenaustausch. Letztendlich wird die Kombination beider den Weg für eine neue Ära von Lösungen und Erfahrungen ebnen, die das Geschäft in zahlreichen Branchen verändern und gemeinsam neue Möglichkeiten schaffen wird.
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