21 Fragen zu IoT-Plattformen mit Künstlicher Intelligenz

IoT-Plattformen mit Künstlicher Intelligenz bilden künftig die Basis für neue Geschäftsmodelle von Industrie-Unternehmen. Firmen sollten sich dazu folgende 21 Fragen stellen.

Meine Erfahrung mit der Fortune-Liste der 100 weltweit umsatzstärksten Energie-, Maschinenbau- und OEM-Unternehmen zeigt, dass in der Energiewirtschaft gerade eine tektonische Verschiebung stattfindet. Diese Transformation wird das Spiel auf dem Markt für immer verändern und traditionelle Geschäftsmodelle hinter sich lassen, die auf Vermögenswerten und Investitionen (Capex, Capital Expenditure) basieren.

Wir sehen, dass von Künstlicher Intelligenz (KI) getriebene IoT-Plattformen in zunehmendem Maße zu den digitalen Nervensystemen der Industrieunternehmen des 21. Jahrhunderts werden. IoT-Plattformen werden die Basis sein, auf der neue Geschäftsmodelle entstehen – sie werden neue Umsatzquellen generieren und das Know-how der Ingenieure in andere Mehrwertdienste umwandeln, die vorhersehbare Umsatzströme bringen. Daher stellt die Wahl einer von Künstlicher Intelligenz getriebenen IoT-Plattform eine strategische Entscheidung dar, die sich nicht leicht rückgängig machen lässt.

Wenn die Welt der Operational Technology (OT, Ingenieure) auf die digitale Welt (IT-Abteilung) trifft, entstehen Turbulenzen; und unser Team fühlte, dass es wichtiger ist, die richtigen Fragen zu stellen als Antworten zu finden. Im Folgenden finden Sie eine Liste mit 21 wichtigen Fragen, die die wichtigsten Dimensionen beim Einsatz von KI im industriellen Kontext abdecken.

„Blinde Flecken” im Gerätepark herausfinden

Am Anfang steht die Bestandsaufnahme. Inwieweit sind die installierten Anlagen und Maschinen zum maschinellen Lernen fähig? Die meisten elektromechanischen Anlagen (Assets) verfügen nur über eine rudimentäre Messtechnik und haben möglicherweise nicht die Sensoren, um Informationen zu erfassen, mit deren Hilfe man das Asset modellieren kann. Um den Kontext der Anlage zu erfassen, sind hier ein paar Fragen, die für die notwendige Transparenz über die Gerätelandschaft und beim Erfassen von Messwerten sowie Daten sorgen:

1. Welche Ereignisse meldet die Anlage bereits heute?

2. Welche Ereignisse meldet die Anlage nicht, die aber erfasst werden oder mit Sensorik versehen werden müssten, damit der KI-Algorithmus daraus lernen kann?

Überwachung der Sensorenfunktion

Eines der häufigsten Probleme im rauen industriellen Umfeld ist die Fehlfunktion von Sensoren, die dazu führen, dass der KI-Algorithmus mit fehlerhaften Daten gefüttert wird. Da es Hunderte und Tausende von Anlagen, Geräten und Sensoren gibt, ist es sehr wichtig zu wissen, welcher Prozentsatz der Assets und Sensoren korrekte Sensordaten übermittelt. Grundsätzlich müssen Firmen prüfen, ob bei wichtigen Maschinen oder Geräten Meldungen über Ereignisse fehlen. Bei uns übertrugen beispielsweise einige Sensoren keine Daten, weil es Probleme mit ihrer Batterie gab.

3. Bietet die KI-basierte IoT-Plattform ein Dashboard, das die Anzahl der Sensoren zeigt, die keine Statusinformationen aussenden?

4. Zeigt das Dashboard zum Monitoring der Sensoren die Zeitdauer an, während der ein Asset nicht kommuniziert hat?

5. Markieren die Dashboards zum Monitoring der Sensoren Ereignisse, die unkorrekte Daten liefern?

KI-gesteuerte Signalerkennung

Bei Künstlicher Intelligenz trifft tiefe Mathematik auf Maschinen; KI und Deep Learning-Algorithmen durchsuchen die Daten auf bestimmte Muster, um mögliche Ausfälle und Fehler vorauszusehen und die Leistung der Geräte und Anlagen zu optimieren. Hier wichtige Fragen zu diesem Thema:

6. Welche KI-Algorithmen benötigen für die Konfiguration einen Data Scientist, welche Algorithmen lassen sich von einem Maschinenbau-Ingenieur ausführen?

7. Erkennt und meldet die KI-Plattform Anomalien in Echtzeit?

8. Kann die KI-Plattform die Taxonomie der Anomalien beschreiben, die bei einer Anlage auftreten?

9. Kann die KI-Plattform die Anomalien mit Asset-Ergebnissen (Ausfallzeiten, Restlebensdauer) korrelieren, die modelliert werden müssen?

10. Kann die AI-Plattform mehrere Modelle miteinander zu einem Ensemble verknüpfen?

11. Kann die KI-Plattform in Echtzeit Vorhersagen treffen, oder ist die Vorhersage im Offline-Modus?

Erstellen von industriellen Datensätzen

Industrielle Datensätze sind ein Set von KI-Lösungen, die reale Geschäftsprobleme lösen. Die Anwendungen können eine Korrelationsfrage beantworten oder ein Aktionssignal auslösen. Wenn Ingenieure Anlagen und Maschinen mit Datenprodukten intelligent machen wollen, helfen folgende Fragen:

12. Erlaubt es die IoT-Plattform ihren Benutzern über APIs oder Workflows, Daten von den Geräten am Rand des Netzwerks zu erfassen?

13. Kann die IoT-Plattform forensische Daten erstellen, die über den Punkt auf der Karte hinausgehen, um interessante, bisher nicht gesehene Korrelationen zu erkennen?

14. Kann die IoT-Plattform Signale über heterogene Datenpools verfolgen und zuordnen, historische Datenströme erfassen sowie Ereignisse oder Bedingungen in der Umgebung von Anlagen sowie andere Datenströme verwalten?

Skalierbarkeit der Status-Meldungen von Sensoren

Die industrielle IoT-Welt erzeugt viel mehr Ereignisse und Daten als die Welt der Privatkunden und Consumer. Nehmen wir zum Beispiel den Bombardier C-Serie Jetliner mit seinem Pratt&Whitney-Triebwerk, das 5.000 Sensoren enthält. Während eines 12-Stunden-Fluges werden 10 GB Daten pro Sekunde erfasst; insgesamt sind das während des Fluges 844 TB Daten. Die für die Datenaufnahme erforderliche Skala ist unendlich höher. Hier einige Fragen zur Skalierbarkeit:

15. Wie viele Ereignisse melden meine Anlagen in der Spitze? Sind es Tausende oder Millionen Meldungen pro Stunde?

16. Wie hoch ist die Spitzenaufnahmerate der IoT-Plattform?

17. Wie lange dauert es, bis eine Alarmmeldung die zentrale Kommandozentrale erreicht? Sind es Millisekunden, Sekunden oder Minuten?

Preismodell der KI-getriebenen IoT-Anwendungen

Die Industrie befindet sich erst am Anfang ihrer Entwicklung; daher gibt es derzeit mehrere Kostenmodelle. Im Laufe der Zeit wird sich das Kostenmodell wohl stabilisieren, abhängig von der Komplexität des industriellen Prozesses und seiner Verknüpfung mit einem finanziellen Ergebnis. In der Zwischenzeit sind hier ein paar Fragen zu stellen:

18. Erfolgt die Preisfindung pro Asset oder pro Asset-Typ?

19. Bezieht sich der Preis auf einzelne Apps oder auf ein Cluster von Apps?

20. Basieren die Kosten auf dem Volumen der Ereignisse/Meldungen wie etwa bei Anbietern wie Splunk?

21. Oder haben wir es mit einer ergebnisbasierten Preisgestaltung wie der Zahlung pro Schub(kraft) bei den Flugzeugtriebwerken zu tun?

Abschließende Gedanken

Die Wahl einer KI-getriebenen IoT-Plattform für Industrieanlagen ist eine multidisziplinäre Angelegenheit mit drei wesentlichen Faktoren und Perspektiven: Finanzen, Maschinenbau und Software. Firmen sollten sich genügend Zeit nehmen, um alle diese Variablen abzuwägen, bevor sie sich für eine KI-getriebene IoT-Plattform entscheiden. Auf diese Weise lassen sich Risiken minimieren.

Albert Einstein hat einmal gesagt: „Wir können unsere Probleme nicht mit dem gleichen Denken lösen, mit dem wir sie erzeugt haben.“ Wir hoffen, dass die obigen Fragen Ihnen als eine Art Nachschlagewerk und Leitfaden für KI dienen, während Sie Ihre Strategie für eine industrielle IoT-Initiative planen.

Folgen Sie SearchNetworking.de auch auf Twitter, Google+, Xing und Facebook!

Nächste Schritte

Vier wichtige Punkte für die erfolgreiche Umsetzung einer IoT-Strategie

Ist Ihr Data Center für IoT bereit?

Kostenloses eBook: Wie Sie mit Analytics IoT-Szenarien bewältigen

Artikel wurde zuletzt im August 2017 aktualisiert

Pro+

Premium-Inhalte

Weitere Pro+ Premium-Inhalte und andere Mitglieder-Angebote, finden Sie hier.

Erfahren Sie mehr über Data-Center-Netzwerkinfrastruktur

Diskussion starten

Schicken Sie mir eine Nachricht bei Kommentaren anderer Mitglieder.

Mit dem Absenden dieser Daten erklären Sie sich bereit, E-Mails von TechTarget und seinen Partnern zu erhalten. Wenn Ihr Wohnsitz außerhalb der Vereinigten Staaten ist, geben Sie uns hiermit Ihre Erlaubnis, Ihre persönlichen Daten zu übertragen und in den Vereinigten Staaten zu verarbeiten. Datenschutz

Bitte erstellen Sie einen Usernamen, um einen Kommentar abzugeben.

- GOOGLE-ANZEIGEN

SearchSecurity.de

SearchStorage.de

SearchDataCenter.de

SearchEnterpriseSoftware.de

Close