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Industrial IoT

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Wie erreicht man Transparenz von der Edge bis zur Cloud?

Um Unternehmensdaten in vollem Umfang nutzen zu können, empfiehlt es sich, eine Plattform zu verwenden, die einen nahtlosen Übergang von lokalen Edge-Systemen zur Cloud gewährleistet. Jedes Unternehmen, das vom digitalen Fortschritt profitiert, braucht Zugang zu Daten. Vollständige Transparenz und Sichtbarkeit sind heute wichtiger denn je.

Die Umwandlung dieser Daten in hochwertige Daten, ihre Speicherung in Form von langfristigen Datenhistorien und ihre gemeinsame Nutzung mit verschiedenen Beteiligten über verschiedene Standorte hinweg ist ohne die Cloud nicht möglich. Aus diesem Grund gab es in den letzten Jahren in allen Unternehmen konzertierte Bemühungen, die Einführung der Cloud voranzutreiben.

Gleichzeitig ist der Edge-Bereich ebenso wichtig, da er kurze Reaktionszeiten und schnellere Einblicke gewährleistet. Außerdem können Unternehmen vor Ort einfache prädiktive Analysen durchführen.

Das Fazit ist, dass Sie sowohl Edge- als auch Cloud-Fähigkeiten benötigen, damit das Internet der Dinge tatsächlich für Sie arbeiten kann. Mehr noch, Unternehmen müssen Lösungen entwickeln, die einen unterbrechungsfreien, schnellen und sicheren Übergang vom Edge- zum Cloud-Service ermöglichen. Diese Lösungen benötigen Edge-Daten, um das Beste aus der lokal durchgeführten vorausschauenden Wartung, Anlagenverfolgung und Zustandsüberwachung zu machen. Aber ebenso benötigen Unternehmen Cloud-Funktionen für anspruchsvollere Analysen. So können Sie beispielsweise Lösungen für maschinelles Lernen entwickeln, die den Anforderungen globaler Großproduzenten gerecht werden.

Edge und Cloud: Wenn Unternehmen das Beste aus beiden Welten nutzen, sind sie bestens gerüstet, um ihre Abläufe nachhaltig und skalierbar zu verbessern.

Wie IoT-Plattformen helfen können

An dieser Stelle kommen IoT-Plattformen ins Spiel. Die Record Evolution Plattform dient als Bindeglied innerhalb datengesteuerter Organisationen und ermöglicht eine nahtlose Integration von Edge- und Cloud-Systemen. Der Zugriff auf die Daten am Edge erfolgt über eine sichere Internetverbindung. Die Geräte sind innerhalb von Minuten mit der Plattform verbunden und die Datenextraktions-Apps können innerhalb von Sekunden auf den Geräten bereitgestellt werden. Auf diese Weise sind Unternehmen am besten in der Lage, auf die Daten zuzugreifen, die sie für die Erstellung von Modellen für maschinelles Lernen oder die Verbesserung bestehender Analyselösungen benötigen.

Sobald die Modelle für maschinelles Lernen in der Cloud erstellt wurden, benötigen Sie auch die Infrastruktur, um diese Modelle am Edge des IoT-Netzwerks bereitzustellen. Aus diesem Grund benötigen Sie eine konsolidierte IoT-Plattform, die sich in beide Richtungen erstreckt, um eine vollständige Konnektivität zu ermöglichen. Sie erhalten einfachen Zugriff auf gestreamte Daten, die sofort verwendet werden können, und schließen den Entwicklungszyklus durch die Bereitstellung aktualisierter Modelle.

Warum der IoT-Edge wichtig ist

Während eine Cloud-first-Mentalität für maschinelles Lernen und fortschrittliche Analysen, kurz gesagt, für alles, was Data-Science-Teams in einem Unternehmen zum Erfolg verhilft, großartig ist, sollte der Edge-Bereich nicht unterschätzt werden. Da Unternehmen mit immer größeren Datenmengen konfrontiert sind, müssen sie diese Daten effektiver verwalten und die Cloud durch Edge-Computing-Funktionen ergänzen.

Zum einen ermöglicht das Edge Computing Unternehmen, schneller zu Erkenntnissen zu gelangen.

Viele Anwendungsfälle, insbesondere in der Fertigung und bei prädiktiven Analysen, erfordern den Vorteil der Null-Latenz des IoT-Edge. In solchen Fällen ist es nur sinnvoll, Daten direkt am Edge-Gerät zu extrahieren und zu analysieren. Auf diese Weise können Sie in einer Vielzahl von Szenarien sofort auf diese Daten reagieren. Dazu gehören die Behebung von Wartungsproblemen, die Vermeidung von Produktionsstörungen und die Überwachung der Gesamteffektivität.

Die Anwendungsfälle, die sich für die Cloud eignen, hängen in der Regel von langfristigen Datenhistorien oder Big Data-Analysen ab. Wenn Sie Anlagen nachverfolgen, den Zustand beobachten oder die Gesamtanlageneffektivität überwachen wollen, benötigen Sie diese Daten sofort. In solchen Szenarien kommt Edge Computing zum Einsatz. Dadurch können Sie nicht nur sofort reagieren, sondern auch die Datenmenge, die an die öffentliche Cloud gesendet wird, erheblich reduzieren.

Wie Sie Ihren Betrieb mit einer Edge-to-Cloud-Plattform ausweiten können

Sobald Sie auf eine IoT-Plattform umgestiegen sind, die Ihre Assets vom Edge bis zur Cloud konsolidiert, können Sie die Lücke zwischen Ihren Edge-Geräten wie Sensoren, Aktoren und IPCs und den hochentwickelten KI-Funktionen, die mit Cloud Computing einhergehen, effektiv überbrücken.

Die Record Evolution Plattform lässt sich problemlos mit jeder industriellen Anlage am Edge verbinden. Sie streamt die Daten sicher an das dedizierte Datenstudio, wo die Daten gespeichert und für die Analyse vorbereitet werden. Durch die Bereitstellung von IoT-Apps direkt am Edge des Netzwerks können Sie den Geräten zusätzlich mitteilen, welche Daten an die Cloud gesendet werden sollen und wie diese Daten zu interpretieren sind. Die Plattform ermöglicht zusätzliche Analysen und ML in der Cloud. Gleichzeitig können beliebige IoT-Anwendungen am Edge-Gateway ausgeführt und Analysen durchgeführt werden.

Auf diese Weise profitieren Sie von beiden Welten. Die Cloud erhält nur die Daten, die für die Datenmodellierung, erweiterte Analysen und letztlich für maschinelles Lernen oder künstliche Intelligenz relevant sind. Und das Edge-Gateway verarbeitet die von den Geräten kommenden Daten, bereitet sie vor und übergibt sie an die Cloud. Auch hier nutzen Sie also alle Daten, die von älteren Geräten, Sensoren und komplexeren Industrie-PCs stammen. Gleichzeitig nutzen Sie die fortschrittlichen Möglichkeiten der Cloud voll aus.

Unser Best-of-Both-Worlds-Ansatz

Die Record Evolution IoT-Plattform unterstützt Sie dabei. Die Plattform ermöglicht es Ihnen, IoT-Daten von angeschlossenen Geräten zu sammeln, die Datenverarbeitung am Rande durchzuführen, diese Daten in der öffentlichen oder privaten Cloud zu speichern, maschinelle Lernmodelle direkt auf der Plattform zu erstellen und diese wieder im IoT einzusetzen, um den Kreislauf zu schließen. Sie können also beides tun. Das heißt, Sie erhalten lokale Edge-Analysen und grundlegende Datenvisualisierungen auf der Grundlage der gestreamten Daten. Sie können aber auch ML-Modelle erstellen und vorhandene KI am Edge aktualisieren. Diese sind bequem als IoT-Apps verpackt, so dass Sie alle Änderungen über das Internet ausrollen können.

Hier ist eine Zusammenfassung:

IoT-Edge-Analytik

Dies eignet sich hervorragend für die Überwachung und Verfolgung von Anlagen, die Zustandsüberwachung und die vorausschauende Analyse. Sie können Standardanwendungsfälle für die vorausschauende Wartung erstellen und jede Art von Betrieb in der Werkstatt überwachen. Außerdem können Sie KPIs bequem von einer einzigen Plattform aus verfolgen, Ausreißer erkennen und Warnmeldungen versenden. Sie können praktisch alles tun, was einen schnellen Zugriff auf Echtzeitdaten erfordert.

Maschinelles Lernen und KI-Modelle in der Cloud

Wenn Sie die Daten im Datenstudio der Plattform speichern, können Sie Ihre Modelle für maschinelles Lernen erstellen. Anschließend visualisieren Sie sie direkt in den speziellen Data-Science-Workbooks. Und dann verpacken Sie diese Modelle als IoT-Apps und stellen sie mit einem Handgriff auf dem Edge bereit.

Datenvisualisierung in benutzerdefinierten Dashboards

Sobald die Edge-Daten in das Data Studio gestreamt wurden, können Sie auf einfache Weise Visualisierungen auf Basis dieser Daten erstellen. Dazu verwenden Sie eine Vielzahl von Vorlagen und Konfigurationsoptionen. Oder Sie integrieren ein externes Visualisierungstool wie PowerBI oder Tableau, wenn Sie dies bevorzugen.

OTA-Implementierung und -Updates

Die gesamte auf der Plattform erstellte Logik kann mit nur wenigen Klicks über das Internet auf die Anlagen übertragen werden. Darüber hinaus verfügt die Plattform über die gesamte Infrastruktur, die zur kontinuierlichen Überwachung der ML-Modelle erforderlich ist. So können Sie Debugging durchführen, die Leistung während der Tests direkt auf dem IoT-Gerät verbessern und OTA-Updates ausführen.

Auf diese Weise erreichen Sie eine Edge-to-Cloud-Sichtbarkeit für Ihre Industrieanlagen und damit eine vollständige Transparenz im Betrieb. Außerdem wird die IoT-Entwicklung auf diese Weise schneller. So können Sie in nur 60 Tagen vom PoC zur Implementierung übergehen. Und Sie können eine massive Scale-Out-Edge-Implementierung schneller umsetzen und so die Grundlage für eine Vielzahl von industriellen Automatisierungsfällen schaffen.

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IoT und KI Anwendungsbeispiele Beitragsbild

9 industrielle IoT-Anwendungsbeispiele, die KI und das Internet der Dinge zusammenbringen

Im Folgenden schauen wir uns die wichtigsten IoT und KI Anwendungsbeispiele im industriellen IoT-Bereich an und erläutern, wie Unternehmen Maschinendaten nutzen können.

Anlagenüberwachung

Die vorausschauende Wartung ist eine dieser übergreifenden industriellen IoT-Anwendungen. Der Begriff ist ziemlich umfangreich, aber letztlich lässt er sich in überschaubare Blöcke unterteilen. Und dazu gehören IIoT-Funktionen wie Asset Tracking und Zustandsüberwachung. Die Verfolgung von Anlagen kann in verschiedenen Formen erfolgen. Der letztendliche Nutzen solcher Überwachungslösungen bleibt jedoch derselbe: Kostensenkung, erhöhte Transparenz und die Möglichkeit, potenzielle Ausfälle proaktiv abzufangen.

Die Möglichkeiten, die sich durch fernüberwachte und -gesteuerte vernetzte Geräte und Over-the-Air-Updates eröffnen, haben es Unternehmen ermöglicht, ihre Industriegeräte in Echtzeit zu überwachen.

Der bisher unerreichte Grad an Transparenz, den die IoT-Daten bieten, ermöglicht es Unternehmen, nahezu jeden Aspekt der Anlagenwartung zu verbessern, von der Logistik bis zum Kundendienst.

Automatisiertes Gerätemanagement und die Überwachung von Remote-Geräten revolutionieren jedoch mehr als nur einen Aspekt des industriellen Betriebs. Mit industriellen IoT-Plattformen können Sie die in Echtzeit gewonnenen Erkenntnisse an einem zentralen Ort speichern. Diese Daten werden mit historischen Daten verglichen und dann unternehmensweit genutzt, um scheinbar nicht zusammenhängende Prozesse zu verbessern. Darüber hinaus ermöglicht die Fernverwaltung von IoT-Geräten die gleichzeitige Überwachung und Steuerung von Industrieanlagen an mehreren Standorten und über Ländergrenzen hinweg.

Zustandsüberwachung


Kontinuität, Transparenz und Effizienz sind die Hauptanliegen in industriellen, anlagenintensiven Umgebungen. Plattformen gewährleisten dies, indem sie volle Transparenz im Betrieb, Zugang zu historischen Daten und die Möglichkeit bieten, das Maschinenverhalten proaktiv zu ändern, wenn sie Ausreißer erkennen. Im Zusammenhang mit industriellen Prozessen kann ein einziges fehlerhaftes Gerät zu beispiellosen Störungen führen. Dies kann weitreichende Auswirkungen auf die gesamte Wertschöpfungskette haben.

Und wo früher menschliche Inspektionen der übliche Weg waren, um mit Maschinenleistungsproblemen umzugehen, bietet das industrielle IoT maßgeschneiderte Lösungen, die menschliche Fehler reduzieren, den Überblick über alle Maschinenzustände behalten und nebenbei noch Kosten senken.

Die industrielle IoT-Technologie hilft Unternehmen, die Zusammenhänge besser zu verstehen, die zu Maschinenstörungen führen. Angeschlossene Geräte können Sie so programmieren, dass sie Benachrichtigungen übermitteln, sobald sie ein Ausreißer in ihrem Arbeitsbereich entdecken. Das Ergebnis sind verbesserte Produktionsprozesse, Kosteneinsparungen bei der Wartung und ein effizienterer Umgang mit Ressourcen.

Produktionsfluss und Qualitätskontrolle

Mit Hilfe der jüngsten Fortschritte im industriellen IoT können ganze Produktionslinien in Echtzeit überwacht und gesteuert werden. Dies bedeutet, dass Sie die Betriebskosten senken und besser verwalten als bisher. Unnötige Prozesse werden entfernt und der Produktionsfluss wird streng kontrolliert, wodurch Verschwendung und überflüssige Arbeit vermieden werden.

Eine weitere Anwendung des industriellen IoT ist die Fähigkeit, die Qualität der hergestellten Produkte über alle Produktionsstufen hinweg zu überwachen. Vernetzte Geräte ermöglichen es, die Bedingungen zu überwachen, unter denen die Rohstoffe verarbeitet werden. Außerdem überwachen sie die Montagephase, prüfen die Transportbedingungen und kontrollieren die Stimmung der Endverbraucher beim Empfang des fertigen Produkts.

Dieses Maß an Transparenz hilft Unternehmen, Probleme in der Produktionskette sofort zu erkennen. Sie können Best Practices für die Qualitätskontrolle implementieren, um die Produktsicherheit zu gewährleisten, Risiken zu managen und die Einhaltung von Standards sicherzustellen.

Durch die Kombination von IoT und künstlicher Intelligenz können Unternehmen verborgene Möglichkeiten zur Verbesserung der Abläufe erkennen und die Ursache von Problemen, die die Prozesse stören, ermitteln.

Im Wesentlichen können die von vernetzten Geräten bereitgestellten Informationen genutzt werden, um die Ursache von Produktionsfehlern oder Qualitätsproblemen zu erkennen. Fortschritte in der KI machen es möglich, aus diesen Fehlern zu lernen und den Produktionsfluss im Laufe der Zeit konsequent zu verbessern.

Facility Management

Da die meisten Werkzeugmaschinen für die betriebliche Effizienz von entscheidender Bedeutung sind, muss auch sichergestellt werden, dass sie in den für sie vorgesehenen Umgebungen und innerhalb der vordefinierten Parameter ordnungsgemäß funktionieren. IoT-fähige Fertigungsanlagen ermöglichen die Auslösung von Wartungswarnungen und das Versenden von Statusbenachrichtigungen sowie andere vorausschauende Wartungsaufgaben.

Es versteht sich von selbst, dass das Facility Management durch die erfolgreiche Überwachung der Betriebsbedingungen von Maschinen und die Gewährleistung schneller Reaktionszeiten in jeder Hinsicht stärker wird. Die Betriebskosten der Fabrik sinken, die Nutzung von Raum und Ressourcen ist optimal und die Umweltvariablen bleiben unter Kontrolle.

Inventarverwaltung

Wenn Sie über IoT-Endpunkte in der gesamten Lieferkette verfügen, wird es einfacher, kritische Ereignisse zu überwachen. Auch hier bietet das hohe Maß an Transparenz, das vernetzte Geräte bieten, einen umfassenden Überblick über die verschiedenen Standorte und hilft Unternehmen, Einblicke in die Verfügbarkeit, Materialknappheit, geschätzte Produktbereitschaft und Lieferfristen zu erhalten.

Auf diese Weise wird die Bestandsverwaltung zu einem flexiblen und reaktionsschnellen Prozess, der es Unternehmen nicht nur ermöglicht, Bestände in Echtzeit zu verfolgen, sondern auch die Grundlage für eine wirklich intelligente Logistik schafft.

Mit Sensordaten, die in die Cloud gestreamt und in Form von langfristigen Datenhistorien gespeichert werden, gewährleisten Unternehmen eine hohe Rückverfolgbarkeit.

Die Software für die Lieferkettenlogistik nutzt bereits die Möglichkeiten von IoT und künstlicher Intelligenz. Sobald Sie diese Vorgänge auf eine IoT-Plattform übertragen, werden Sie sich nicht mehr nur auf isolierte Aspekte wie die Bestandsverwaltung konzentrieren müssen. Sie werden das Gesamtbild dessen, was mit ihren Assets abteilungs- und standortübergreifend geschieht, überblicken können.

Industrielle IoT-Systeme ebnen dann wirklich den Weg zu maximal transparenten, vollautomatisierten Abläufen, die kontinuierlich optimierte Arbeitsabläufe gewährleisten.

Lieferkettenmanagement

Industrielle IoT-Anwendungen verändern bereits das Lieferkettenmanagement, wie wir es kennen. Das Ergebnis sind mehr Rückverfolgbarkeit und maximale Transparenz. Hier helfen vernetzte Geräte den Unternehmen, Schwachstellen zu erkennen, die Ursachen von Ineffizienzen zu ermitteln, die Kundenzufriedenheit zu steuern und Verluste zu vermeiden.

Mit dem Fortschritt des Edge Computing werden die in IoT-Plattformen eingespeisten Daten nun vorverarbeitet und in Echtzeit analysiert. Dies garantiert schnellere Reaktionszeiten und eine bessere Zukunftsbereitschaft bei unvorhergesehenen Ereignissen.

Ereignisberichte und verschiedene automatisierte Funktionen ermöglichen eine bessere Reaktionsfähigkeit und mehr Flexibilität, was zu einer erhöhten Widerstandsfähigkeit der Lieferkette führt. Dies ist besonders wichtig bei größeren und komplexeren Lieferketten, an denen mehrere Akteure beteiligt sind und bei denen mögliche Störungen überall zu erwarten sind.

Letztlich können IoT-fähige Lieferkettenprozesse unvorhergesehene Verfügbarkeitsprobleme besser bewältigen, den Materialfluss steuern und realistischere Fortschrittsprognosen liefern.

Durch die Kombination von KI mit industriellen IoT-Daten können Unternehmen die Nutzung von Anlagen verfolgen. Darüber hinaus können sie Arbeitsabläufe verbessern, die Logistik rationalisieren, die Arbeitssicherheit erhöhen, ganze Lieferketten verwalten und eine höhere Gesamteffizienz in nahezu allen Aspekten des laufenden Betriebs erreichen.

Energiemanagement

Der Automatisierungsgrad von industriellen IoT-Plattformen trägt zur Senkung der Energiekosten bei. Außerdem verringern sie die Belastung der Betriebskosten durch den Energieverbrauch. IoT-fähige Managementsysteme für die Fertigungsanlage können auch zur Reduzierung der Energieverschwendung beitragen. Ausgestattet mit der richtigen IoT-App, ermöglichen die angeschlossenen Sensoren, Aktoren, Mikrocontroller und Industrieanlagen einen genaueren Blick darauf, wo und wie Sie Energie sparen können, wie Sie der Beleuchtungsbedarf reduzieren und sogar wie Sie die Stromrechnungen verwalten.

Anlagenschutz und Sicherheit

Die Kombination von IoT und künstlicher Intelligenz kann die Sicherheit der Arbeiter und die allgemeine Sicherheit der Anlage verbessern. Stellen Sie sich eine IoT-Plattform vor, die kontinuierlich wichtige Parameter in Bezug auf Umwelt-, Gesundheits- und Sicherheitsrisiken überwacht. Auf diese Weise erhalten Unternehmen einen globalen Überblick über die Gefahren für die Arbeitssicherheit in den Produktionsanlagen, die Anzahl der Verletzungen in einem Berichtszeitraum, Fahrzeugunfälle oder Berichte über den Krankenstand der Mitarbeiter.

Darüber hinaus können Unternehmen Engpässe im Gesundheits- und Sicherheitsmanagement erkennen. So können sie schneller Verbesserungen vornehmen, da sie sich auf reale Daten stützen können.

Operator-Effizienz

IoT-fähige Tools können dazu beitragen, menschliche Fehler zu vermeiden und die Mitarbeiter durch rationalisierte Arbeitsabläufe zu führen. Die Mitarbeiter sind in der Lage, sich auf komplexere Aufgaben zu konzentrieren. Von IoT-Apps, die die Auffindbarkeit von Werkzeugen verbessern, bis hin zu Komplettlösungen für vernetzte Werkzeuge und Workflow-Management – die Kombination von IoT und KI kann die Produktivität der Mitarbeiter entscheidend verbessern.

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Was sind die Vorteile von IoT in industriellen Anwendungsbereichen?

Die Vorteile industrieller IoT-Anwendungen sind vielfältig und reichen von einer Steigerung der Produktivität und betrieblichen Effizienz bis hin zur Kostenoptimierung. Sie erschließen neue Einnahmequellen und verbessern das Kundenerlebnis. Kein Wunder also, dass sich immer mehr Unternehmen mit diesem expandierenden Markt befassen und IIoT zu ihrem Wettbewerbsvorteil machen. Im Folgenden betrachten wir die wichtigsten Anwendungsbereiche des IIoT und gehen der Frage nach, wie Unternehmen Maschinendaten zu ihren Gunsten nutzen können.

Industrielles IoT ist ein Geflecht aus miteinander verbundenen Maschinen, Sensoren und Edge-Geräten. Diese liefern wertvolle Daten, die zur Prozessoptimierung und darüber hinaus führen. IIoT-Technologien sorgen dafür, dass Anlagen in Betrieb bleiben, die Sicherheit gewährleistet ist und Einblicke in Produktivitätsverbesserungen gewährt werden. Prozesse, die früher manuell waren und einen hohen Personalaufwand erforderten, kann man jetzt per Fernzugriff über das Internet verwalten. Die Kosten sinken, und neue Wege zur Verbesserung der Effizienz revolutionieren die Art und Weise, wie wir Industrieanlagen erleben.

Gleichzeitig mangelt es den Unternehmen häufig an internem IoT-Know-how und an den Experten, die für die Durchführung von IoT-Projekten und den Aufbau von IoT-Infrastrukturen erforderlich sind. Als Antwort auf diese Herausforderung haben sich industrielle IoT-Plattformen als bevorzugte Anlaufstelle für Unternehmen etabliert, die den Prozess von PoC bis hin zu massiven Scale-out-Implementierungen beschleunigen wollen. Die Kombination aus einer fertigen IoT-Infrastruktur für die Geräteorchestrierung und die niedrige Einstiegshürde machen die Implementierung von industriellen IoT-Anwendungen einfacher als je zuvor.

Record Evolution Plattform

Im Record Evolution IoT App Store finden Sie Beispiele für IoT-Apps, die von industriellen Produktionsanwendungen bis hin zur Home Automation reichen.

Im Folgenden gehen wir näher auf die spezifischen Vorteile von industriellen IoT-Anwendungen ein. Dabei berücksichtigen wir verschiedene IIoT Anwendungsbereiche. Wir gehen auch darauf ein, wie das industrielle IoT die Prozesse in Industrieunternehmen verändert.

Die Vorteile von industriellen IoT-Anwendungen

Was sind also die ultimativen Vorteile des industriellen IoT und wo genau sehen wir diese in der Produktion?

Bessere Maschinenauslastung

In der Welt der vernetzten Maschinen sind Unternehmen in der Lage, industrielle Anlagen jederzeit zu überwachen und zu steuern und Erkenntnisse aus vorgegebenen KPIs zu gewinnen. Die Verfolgung wichtiger Metriken hilft Unternehmen bei der Verbesserung der Gesamtanlageneffektivität (OEE) und der Gesamtprozesseffektivität (OPE). Darüber hinaus ermöglicht die vollständige Transparenz eine vorausschauende Wartung. Auf diese Weise erhalten Unternehmen eine rechtzeitige Reaktion auf unvorhergesehene Hindernisse wie Ausfallzeiten und Betriebsstörungen. Für die meisten Unternehmen bedeutet die optimale Nutzung von Maschinendaten eine Senkung der Wartungskosten um 40 % und eine Verringerung der Ausfallzeiten um bis zu 50 %.

Schnellere Verbesserungszyklen

IIoT ist besonders in der Verfahrenstechnik und Qualitätssicherung von Vorteil. Es verringert den Aufwand für die manuelle Erfassung, Vorverarbeitung und Analyse von Maschinendaten. IIoT-Anwendungen ermöglichen es Unternehmen, all diese Aufgaben zu automatisieren. Dadurch können sich die Ingenieure auf die eigentliche Verbesserung der Prozesse und die Umsetzung dieser Verbesserungen konzentrieren. Dies ist auch ein Faktor, der die Innovationsgeschwindigkeit erhöht und kürzere Implementierungszyklen für Business Intelligence-Initiativen bedeutet. All dies führt dazu, dass ein Unternehmen einen strategischen Vorteil erlangt.

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Rationalisierte Qualitätsmanagementsysteme

Qualitätsmanagementsysteme sind kostspielig zu implementieren und in Betrieb zu halten. Einer der Vorteile des industriellen IoT ist die Automatisierung von vielen Prozesssteuerungsaufgaben, vollständig oder teilweise. Die relevanten Variablen werden ständig im Hintergrund überprüft, wodurch Zeit und Ressourcen für andere betriebskritische Initiativen freigesetzt werden. So werden personelle Qualitätskontrollen in einer IoT-Welt, in der Sensoren und vernetzte Geräte die Arbeit erledigen, langsam der Vergangenheit angehören.

Verbesserte Produktionsqualität

Eine kontinuierliche Zustandsüberwachung ist für das Qualitätsmanagement unerlässlich. Kritische Parameter werden zu jeder Zeit überwacht. Das IIoT ermöglicht es, jedes Mal, wenn bestimmte Schwellenwerte überschritten werden, Warnungen und Benachrichtigungen zu verschicken. Außerdem werden die Beteiligten jedes Mal benachrichtigt, wenn die Qualitätsparameter zu schwanken beginnen. Vernetzte Geräte und IoT-fähige Anlagen helfen Unternehmen dabei, stets auf dem Laufenden zu bleiben, wenn es um die Produktionsqualität geht.

Verbesserte Operator-Produktivität

IIoT verbessert nicht nur Prozesse und Maschinenzustände, sondern auch die menschliche Leistung. Arbeiter und Operatoren in der Produktion bekommen Wearables. Außerdem können sie verschiedene IoT-fähige halbautomatische Tools nutzen, um ihre Arbeitsabläufe zu optimieren und die Qualität zu sichern. Diese Verschmelzung von menschlicher und maschineller Arbeit führt zu deutlich kürzeren Durchlaufzeiten.

Neugierig geworden? Setzen Sie sich mit uns in Verbindung und lassen Sie uns wissen, wie wir Sie unterstützen können und welche IIoT-Anwendungsbereiche Sie abdecken möchten.

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Retrofitting: Der Brownfield-Ansatz im Beispiel einer Vakuumpumpe

Wir von Record Evolution wollen es Industrieunternehmen ermöglichen, die Daten von jeder Maschine oder jedem Gerät zu analysieren. Wir wollen, dass Industrieunternehmen ihre Altgeräte weiterhin nutzen können. Aber noch mehr wollen wir, dass Industrieunternehmen in der Lage sind, jedes Gerät für das Internet der Dinge tauglich zu machen, auch generationsübergreifende Maschinen und IoT-Geräte verschiedener Hersteller.

Deshalb haben wir eine IoT-Entwicklungsplattform geschaffen, die mit jeder Maschine kompatibel ist. Nachrüstungen werden einfach und zugänglich. Die Arbeit mit heterogenen Systemen oder in Brownfield-Umgebungen ist nicht mehr das Dilemma, das es früher war. Dank der Container-Technologien sind wir in der Lage, eine IoT-Entwicklungsplattform anzubieten, die wirklich hardwareunabhängig ist.

Um zu veranschaulichen, wie das alles zusammenhängt, haben wir diesen kurzen Artikel vorbereitet. Im Folgenden sehen Sie, wie wir einen selbstgebauten Vakuumpumpen-Prototyp (unser Brownfield-Gerät) an die Record Evolution-Plattform anschließen, eine Datenerfassungs-App aus dem IoT-App-Store auf dem Gerät installieren und eine Analyseumgebung (Daten-Pods) einrichten, in der Sie Ihre eingehenden Daten laden, analysieren und visualisieren können.

Vakuumpumpe
Abbildung 1. Die an die Record Evolution Plattform angeschlossene Vakuumpumpe

Dies umfasst die folgenden Meilensteine:

Skizzieren des Prototyps und Definieren seiner Fähigkeiten

In diesem Abschnitt stellen wir Ihnen die ersten Skizzen vor, die zum Bau des Prototyps mit einer Vakuumpumpe verwendet wurden. Die Modellskizze der Vakuumpumpe beinhaltet Sensoren, Raspberry Pi und eine Vakuumglocke, aus der die Luft abgesaugt werden soll. Der Prototyp musste klein und transportabel sein, mit verschiedenen Sensoren, deren Messwerte aufgezeichnet und an die Record Evolution Plattform übertragen werden.

Der Prototyp wurde unter Verwendung dieses Basisdesigns gebaut:

Skizze der Vakuumpumpe
Abbildung 2. Basisdesign

Der Prototyp wird von einer 12-V-Batterie gespeist und ist mit verschiedenen Sensoren ausgestattet. Diese Sensoren messen Vakuum, Motordrehzahl, Strom, Spannung, Umgebungs- und Motortemperatur. Die Sensordaten werden gesammelt und an die Record Evolution Plattform gesendet, um sie zu analysieren und zu visualisieren.

Erste Schritte: Aufbau des Prototyps

Lassen Sie uns also einen Blick darauf werfen, wie der Prototyp gebaut wurde. Im Folgenden finden Sie einige Schnappschüsse aus dem Prozess:

Aufbau des Prototyps
Abbildung 3. Der Prototyp von unten
Sensoren und Raspberry Pi
Abbildung 4. Anschließen der Vakuumpumpe an den Raspberry Pi

Sensoren, Pumpe & Raspberry Pi

Auf der Oberseite des Prototyps sind die Sensoren für das Vakuum, die Motortemperatur und die Umgebungstemperatur angebracht.

Die Steuerung für das Magnetventil, die Lampe zur Anzeige von Störungen sowie die Sensorik zur Messung des Stroms, der Spannung und die Auswerteelektronik für die Drehzahl befinden sich auf einer Platine auf der Unterseite des Prototyps.

Pumpe mit Sensoren
Abbildung 5. Die Vakuumpumpe mit Sensoren, die mit dem Raspberry Pi kommunizieren

Die Kommunikation mit dem Raspberry Pi erfolgt über den I2C-Bus unter Verwendung von GPIO-Pins. Unser Raspberry Pi sendet die Daten an die Record Evolution Plattform, wo sie in der Rohtabelle eines Datenpods gespeichert werden.

Die Spannungsquelle

Es wurde eine ungefährliche Spannungsquelle benötigt: eine AGM-Motorradbatterie, transportabel, kombiniert mit einem kleinen Konstantspannungsnetzteil.

Batteriekasten
Abbildung 6. Allein der Batteriekasten war ein separates Projekt und erforderte viel Aufmerksamkeit

Der Gesamtaufbau

Unterhalb der Vakuumglocke befindet sich ein Kunststoffblock, der auf kleinen Pads montiert ist. Der Block reduziert das Luftvolumen in der Glocke. Dadurch werden schneller höhere Vakua erzeugt. Gleichzeitig dient die Oberfläche des Kunststoffblocks auch als Präsentationstisch. Kleine Pads an der Unterseite des Kunststoffblocks sorgen für den nötigen Abstand zur Grundplatte, damit die Luft im Inneren der Glocke abgesaugt werden kann.

Pumpe mit Glasglocke
Abbildung 7. Die fertige Vakuumpumpe mit einer Glasglocke und aufblasbaren Figuren

Ein manuelles Manometer ermöglicht dem Bediener die Überprüfung des gemessenen Vakuums.

Ein Ablassventil an der Unterseite der Grundplatte kann verwendet werden, um einen Ausfall der Pumpe zu simulieren. Dank der installierten IoT-App schaltet die App im Falle einer Störung die Fehlerleuchte ein und stoppt die Pumpe. Die App bleibt jedoch eingeschaltet. Die Pumpe kann nach Beseitigung des Fehlers neu gestartet werden.

Die Pumpe selbst wird über einen Motorcontroller gesteuert. Die anfängliche Relais-Lösung wurde verworfen, weil ein Relais bei jedem Schaltvorgang Geräusche verursacht.

Verbindung mit der Plattform und Erstellen der IoT-App

Als Nächstes müssen wir die Grundlage für den Zugriff und die Steuerung des Geräts über die Record Evolution-Plattform mithilfe einer einfachen Internetverbindung schaffen.

Um den Vorgang nachzuvollziehen, melden Sie bei der Plattform an.

Einen Geräteschwarm bilden und eine Verbindung herstellen

Gehen Sie auf Ihrer Homepage auf der Plattform zu Geräte, um den Geräteschwarm zu finden, der die Vakuumpumpe enthält. Verwenden Sie die Suchoption auf der linken Seite, um zum Geräteschwarm namens Prototyp zu gelangen:

Homepage Record Evolution Plattform
Abbildung 8. Homepage mit Geräte-Schwärmen

Finden Sie das Vakuumpumpengerät im Geräteschwarm Prototyp.

Um Ihren eigenen Schwarm zu erstellen, gehen Sie zu Geräte und klicken Sie auf Schwarm hinzufügen.

Ein Schwarm ist Ihre grundlegende, kompakte, vollständig autonome IoT-Geräteverwaltungsumgebung auf der Record Evolution Plattform. Ein Schwarm besteht aus einer Anzahl von IoT-Geräten, allen Geräte- und Gerätegruppeneinstellungen sowie der für die Assets dieses Schwarms spezifischen Berechtigungsstruktur.

Um ein neues Gerät hinzuzufügen, betreten Sie Ihren neu erstellten Schwarm und wählen Sie im Menü Neues Gerät. Der erste Schritt besteht darin, ein virtuelles Gerät auf der Plattform zu erstellen:

Gerät hinzufügen
Abbildung 9. Hinzufügen eines virtuellen Geräts zum Schwarm

Um Ihr physisches Gerät mit dem notwendigen System und der Konfiguration für die Plattform auszustatten, müssen Sie eine individuelle SD-Karte für dieses Gerät vorbereiten.

Die Reflasher-App

Laden Sie dazu den Record Evolution Reflasher herunter. Dies ist unsere Desktop-App, mit der Sie bootfähige konfigurierte Flash-Laufwerke erstellen können, und ist für Windows, Linux und macOS verfügbar. Wenn Sie ein Gerät zum ersten Mal hinzufügen, lösen Sie einen automatischen Download des Reflasher aus.

Das ist alles, was Sie brauchen, um loszulegen:

  1. Eine Internetverbindung;
  2. Eine SD-Karte;
  3. Ein Gerät wie den Raspberry Pi (oder ein anderes Docker-fähiges Gerät);
  4. Einen Windows-, Linux- oder einen Mac-Computer.

Installieren Sie nun die App auf Ihrem Computer und folgen Sie einfach den Anweisungen, um den Flash-Prozess zu durchlaufen. Klicken Sie auf Flash / Flash All, um fortzufahren. Mit der App können Sie mehrere Geräte auf einmal flashen und konfigurieren:

Flaschen mit dem Reflasher
Abbildung 10. Flashen mehrerer Geräte

Entfernen Sie anschließend die SD-Karte aus dem Kartenleser. Stecken Sie die SD-Karte in Ihr Gerät (in diesem Fall den Raspberry Pi 4) und schalten Sie das Gerät ein:

SD-Karte mit Gerät
Abbildung 11. Stecken Sie die SD-Karte in das Gerät

Nachdem das Gerät erfolgreich von der geflashten SD-Karte gebootet hat, versucht es, sich mit der Plattform zu verbinden. Das Verbinden kann nach dem allerersten Booten Ihres Geräts einige Minuten dauern. Gehen Sie zu Ihrem Schwarm und sehen Sie, ob das Gerätesymbol grün geworden ist. Wenn ja, bedeutet das, dass Ihr Gerät online ist.

Auf der Plattform können Sie sich mit jedem Docker-fähigen Gerät von jedem Standort aus über eine einfache Internetverbindung verbinden. Wie Sie ein IoT-Gerät verbinden können, erfahren Sie hier.

Um mehr über den Record Evolution Reflasher zu erfahren, lesen Sie hier.

Aufbau der IoT-App

Als Nächstes brauchen wir eine IoT-App, die der Pumpe sagt, was sie tun soll, den Pumpenzustand beobachtet, Warnungs-E-Mails verschickt, die Daten der Sensoren ausliest und an die Plattform sendet. Um das zu erreichen, können Sie eigentlich Ihre eigene App in der Cloud-IDE erstellen. Gehen Sie zu App Studio und klicken Sie auf IoT App erstellen, um zu beginnen.

Innerhalb des Plattform-Ökosystems ist eine App eine IoT-Anwendung, die sich in der Entwicklung befindet, zusammen mit ihrer gesamten Update-Historie. Sie erstellen Apps in der integrierten Entwicklungsumgebung mit einer beliebigen Programmiersprache.

Außerdem können Sie eine öffentlich verfügbare IoT-App erhalten und diese als App-Vorlage verwenden, um darauf aufzubauen, sie an Ihre Bedürfnisse anzupassen und zu verbessern. Das App Studio der Plattform enthält bereits die App Prototyp-Vakuumpumpe:

App Store
Abbildung 12. IoT-App-Studio mit editierbaren Apps

Klicken Sie auf Entwicklen, um auf die Cloud-IDE zuzugreifen und den Code anzuzeigen:

cloud IDE
Abbildung 13. Die Vakuumpumpen-App in der Cloud IDE

Oder: Eine vorgefertigte IoT App verwenden

Alternativ können Sie auch einfach in den IoT-App-Store gehen und die vorgefertigte App Prototyp-Vakuumpumpe verwenden. Die auf dem Gerät zu installierende App ist bereits im frei zugänglichen Record Evolution IoT-App-Store angelegt und kann abgerufen werden.

Diese App dient zwei Zwecken. Sie steuert die Einstellung der Pumpe und überwacht die Notfallgrenzwerte, außerdem liest und sendet sie Daten von den Sensoren.

Je nach Ihren Zugriffsrechten können Sie entweder in der Cloud-IDE mitentwickeln oder einfach die vorgefertigte App-Vorlage verwenden, ohne Änderungen vorzunehmen.

Hier ist also die App, die die Werte der verschiedenen an der Vakuumpumpe angebrachten Sensoren ausliest und an den Daten-Pod überträgt:

pump app
Abbildung 14. Vorgefertigte Vakuumpumpen-App, die auf dem Gerät installiert werden kann

Sobald die App im IoT-App-Store veröffentlicht ist, kann sie auf jedem Gerät installiert werden, das mit der Plattform verbunden ist. Sie erhalten eine kleine Readme-Datei, Anweisungen zum Erstellen des Quellcodes und zum Veröffentlichen der App.

Klicken Sie auf Installieren, um ein Gerät auszuwählen:

install prototype window
Abbildung 15. IoT-App auf dem Gerät installieren

Sie werden schnell wieder zu Ihrem Geräteschwarm zurückgeleitet, von wo aus Sie die Einstellungen verwalten können.

Wie das alles zusammenhängt

Wir melden uns an und gehen in den Geräteschwarm, um die Vakuumpumpe zu überprüfen. Das Gerätesymbol befindet sich auf der linken Seite des Bildschirms. Wenn es grün leuchtet, ist das Gerät online.

Um IoT-Apps auf dem Gerät zu installieren, gehen wir in den Record Evolution App Store:

IoT app store on the platform
Abbildung 16. IoT-App-Store auf der Record Evolution Plattform

Suchen Sie die benötigten Apps und klicken Sie auf Installieren. Wir installieren die Vakuumpumpen-App und die GPS-Reader-App.

Verwenden Sie die Schaltfläche Verlauf, um schnell zum Gerät zurückzukehren und zu sehen, ob die Apps auf dem Gerät installiert wurden.

Lassen Sie uns nun versuchen, das Gerät ein- und auszuschalten. Wenn sich ein GPS-Sensor an Ihrem Gerät befindet, wissen Sie immer, wo sich Ihr Gerät befindet.

Außerdem können die gesammelten Daten auch an die Plattform gesendet werden, wo sie in der Rohtabelle eines Datenpods gespeichert werden. Gehen Sie dazu zu den Datenpods:

data pods on the platform
Abbildung 17. Datenpods

Die Rohdaten

Suchen Sie den Datenpod, der bereits die von der Vakuumpumpe kommenden IoT-Daten sammelt. Innerhalb der Plattform werden die eingehenden Daten weiterverarbeitet, um Ihnen Live-Kennlinien im Browser anzuzeigen.

Sie und Ihr Team können von überall aus zur gleichen Zeit beobachten.

Alle Daten werden in einer zugänglichen Art und Weise gespeichert, um sie mit komplexer Signalverarbeitung oder sogar maschinellen Lernen weiter zu analysieren. Auf der Plattform können verschiedene Teams Milliarden von Zeilen verarbeiten. Zudem verfügen die Data Pods über eingebaute Tools, die es ermöglichen, alle klassischen Data-Warehousing-Funktionen direkt im Data Studio der Plattform zu nutzen. Gleichzeitig gibt es verschiedene Dienste, die das klassische Data Warehouse ergänzen, wie z. B. eingebaute Data-Science-Workbooks mit Python, SQL und Markdown-Karten.

Wir gehen in den Data Pod und starten ihn. Gehen Sie in das Panel Rohdaten. In der Rohtabelle sehen Sie, wie Messdaten von der Vakuumpumpe eingehen:

raw tables
Abbildung 18. Rohtabellen mit geladenen Datenpaketen

Wenn das Gerät z. B. zu laut ist, können Sie es einschalten, beobachten, was die Kurven zeigen und ggf. eingreifen. Wenn der Pumpenmotor zu heiß wird, können Sie die Pausenzeiten erhöhen oder das Soll-Vakuum reduzieren und gleichzeitig eine E-Mail an die Werkstatt senden, damit diese u. a. Ersatzteile bestellen kann.

Die Infografiken

Im Analyse-Panel des Daten-Pods können Sie die Infografiken sehen, die Sie mit den Daten aus den Rohtabellen erstellen. Bei diesen Infografiken handelt es sich um Mini-Webanwendungen, die Sie so gestalten können, dass sie genau das zeigen, was Sie beobachten möchten, und die als direkt zugängliches Dashboard für Ihr Team freigegeben werden können:

pump analysis in data pods
Abbildung 19. Analyse des Pumpenbetriebs über einen bestimmten Zeitraum. Visualisierte Daten zu Umgebungstemperatur und Motortemperatur, Vakuum und Drehzahl
pump analysis in data pods 2
Abbildung 20. Analyse des Pumpenbetriebs über einen bestimmten Zeitraum. Visualisierte Daten zu Strom, Vakuum, Umgebungstemperatur und Motortemperatur
pump analysis in data pods 3
Abbildung 21. Analyse des Pumpenbetriebs über einen bestimmten Zeitraum. Visualisierte Daten zur Spannung

Wenn ein Grenzwert überschritten wird, stoppt die Pumpe. Die IoT-App sendet Ihnen eine E-Mail über den Fehler. Auf diese Weise können Sie den Grund für den Fehler erkennen, die richtigen Maßnahmen ergreifen und die Pumpe gegebenenfalls neu starten.

Fazit und Ausblick

So kommt alles zusammen. Wir bauten einen Prototyp von Grund auf, statteten ihn mit Sensoren aus, die verschiedene Werte messen, und schlossen ihn an einen Raspberry Pi an. Von hier aus wurde es einfach, über die Record Evolution Plattform auf den Prototyp zuzugreifen, um Daten auszulesen und ihn zu einem Geräte-Schwarm hinzuzufügen, von wo aus wir seinen Status überwachen konnten.

Wir installierten eine Datensammler-App und eine GPS-Reader-App aus dem IoT-App-Store, um den Standort des Geräts zu verfolgen und dem Gerät mitzuteilen, welche Daten es an das Data Science Studio der Plattform senden soll. Sobald Sie die IoT-Daten gesammelt haben, konnten wir diese Daten bereinigen und umwandeln und sie in Form von langfristigen Datenhistorien speichern, die sich für weitere Analysen eignen. Und schließlich konnten wir einige der eingehenden Messdaten in sofortigen Infografiken visualisieren, was uns ermöglichte, einige Korrelationen zu erkennen.

Und das ist erst der Anfang. Von hier aus können wir viele verschiedene Anwendungsfälle entwickeln. Zum Beispiel ist es jetzt einfach, Ihre Flotte zu erweitern und auf mehrere Vakuumpumpen zu skalieren, die gleichzeitig arbeiten. Dazu müssen Sie nur weitere Raspberry Pis flashen und sie zu Ihrem Schwarm oder Ihrer Gerätegruppe hinzuzufügen.

Mit der Record Evolution Plattform können Sie jedes Gerät anbinden, eine große Anzahl von IoT-Geräten in Geräte-Schwärmen verwalten und flexibel skalieren. Nehmen Sie Kontakt auf für eine Demo.

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IoT implementation timeline

IoT-Implementierung: Der Zeitplan vom PoC bis zur Umsetzung

Die Nutzung einer IoT-Enabler-Plattform bringt eine Reihe von Herausforderungen mit sich. Enabler-Plattformen bieten eine vollwertige Infrastruktur und eine Umgebung, in der Unternehmen ihre eigenen IoT-Lösungen entwickeln und IoT-Fälle einrichten können. Sie ermöglichen zwar einen schnelleren Start und eine umfassende IoT-Implementierung mit deutlich geringeren Vorabinvestitionen, doch die Enabler-Plattform entbindet Unternehmen nicht von der Notwendigkeit, ihre Strategien zu entwickeln, einen sorgfältigen Zeitplan zu erstellen und ihre Aktivitäten im Bereich IoT vom Edge bis hin zur Cloud zu koordinieren.

Die Plattform selbst wird nur dann einen Wert generieren, wenn die Unternehmen mit der richtigen Strategie beginnen. Dazu gehört die Entwicklung einer praktikablen Datenstrategie, die Ermittlung des Entwicklungsstands und die Neuausrichtung auf den aktuellen Bedarf.

Identifizierung einer erfolgreichen Datenstrategie

Als Erstes ist die Datenstrategie zu klären. Es müssen Wege gefunden werden, um alle Daten von verschiedenen Endpunkten zu nutzen und die Daten von Maschinen der älteren Generation, von älteren Geräten und von neuen smarten Geräten zu konsolidieren. Sie benötigen also eine Plattform, die Daten von angeschlossenen Geräten, die unterschiedliche Datenformate und eine Vielzahl von Kommunikationsprotokollen verwenden, verarbeiten und vereinheitlichen kann. Die gemeinsame Nutzung von Daten muss von Anfang an in Betracht gezogen werden, damit Sie in der Lage sind, Daten mit Cloud-Systemen und der IT freizugeben.

Ein gutes Verhältnis zwischen Edge und Cloud festlegen

Ein weiterer Teil der Datenstrategie ist die Festlegung eines gesunden Verhältnisses zwischen Edge- und Cloud-Analytik. Die Datenmenge, die am Edge vorverarbeitet werden muss, und die Daten, die für hochwertige IoT-Analysen in der Cloud bestimmt sind, müssen sinnvoll verteilt werden. Das richtige Gleichgewicht zwischen Edge und Cloud wird für jedes Unternehmen und für jeden Business Case anders sein.

Edge-Computing ermöglicht schnellere Reaktionszeiten. Dank der Datenvorverarbeitungsfunktionen am IoT-Edge können Daten schnell erfasst, grundlegende Analysen durchgeführt und sofort Maßnahmen ergriffen werden, und zwar genau dort, wo es am wichtigsten ist. Cloud Computing hingegen ermöglicht eine tiefgreifende Analyse. Die gesammelten IoT-Edge-Daten können mit Daten aus anderen Produktionsstätten oder anderen, nicht IoT-basierten Datenquellen kombiniert werden. Die sich daraus ergebenden Analysen ermöglichen einen besseren Einblick in die Daten und die Erstellung eines größeren Datenüberblicks.

Die schnellen IoT-Analysen am Edge lassen sich am besten mit langfristigen, tiefgreifenden Einblicken in die Daten dank der in der Cloud durchgeführten Analysen kombinieren.

Skalierung der Lösung

Aber selbst wenn alle datenbezogenen und konnektivitätsbezogenen Probleme gelöst sind, muss Ihr Unternehmen immer noch die Herausforderung der Skalierung angehen. Ein PoC im kleinen Maßstab mit einer begrenzten Anzahl von Geräten funktioniert vielleicht ganz gut. Sobald Sie jedoch Tausende von Geräten aus mehreren Produktionsstandorten hinzufügen, sieht die Sache anders aus. Das ist der Grund, warum man so oft von IoT-Projekten hört, die nicht über die PoC-Phase hinauskommen. Die Schwierigkeiten bei einer umfassenden IoT-Implementierung scheinen oft unüberwindbar zu sein.

Die ideale industrielle IoT-Plattform wird diese Hürden überwinden, indem sie den unternehmensweiten Datenzugriff ermöglicht. Dadurch erhalten Sie volle Transparenz über die gesamte Wertschöpfungskette und eine vollständige Konnektivität aller industriellen Anlagen und Systeme. Für den Betrieb bedeutet dies eine ununterbrochene Datenerfassung und Datenverarbeitung in Echtzeit.

IoT-Implementierung
Abbildung 1. Der Zeitplan zur IoT-Implementierung

Die Folge ist eine nahtlose Data Journey bis hin zu fortschrittlichen Analysen in der Cloud, der Erstellung von Modellen für maschinelles Lernen und der sofortigen Bereitstellung von KI-Modellen über das Internet, um nur einige zu nennen.

PoC / Pilot-Bereitstellung

Mit der Record Evolution Plattform für IoT & AI können Sie schnell mit Ihrem PoC beginnen. Die Ergebnisse werden in weniger als zwei Monaten sichtbar. Sie beginnen mit nur einem Edge-Gerät zur Erfassung, Transformation und Analyse der Daten. Dann visualisieren Sie in Dashboards und generieren erste Erkenntnisse, indem Sie die Standard-KPIs betrachten. Auf diese Weise testen Sie das Terrain, um sicherzustellen, dass Ihre umfassenden IoT-Implementierungen vom Edge bis zur Cloud funktionieren.

Einsatz in der Produktion

Nach Abschluss der Pilotphase beginnen Sie mit dem Aufbau eines ausgereiften Anwendungsfalls. Dazu gehören Maschinen in der Produktion, das Ausrollen einer produktionsreifen IoT-Anwendung und die Festlegung der richtigen KPIs. In der Produktionsphase sammeln Sie Daten über den gesamten Produktionsstandort. Auf diese Weise leiten Sie Entscheidungen auf der Grundlage von IoT-Analysen ab und integrieren eine Vielzahl von lokalen und Cloud-Systemen. Auf diese Weise testen Sie, ob Ihr IoT-Einsatz unter realen Bedingungen funktioniert. Und Sie können sehen, wie die bestehenden Abläufe dadurch verbessert werden.

Scale-Out-Implementierung

In der Scale-Out-Phase verlagern Sie Ihre IoT-Implementierung an verschiedene Produktionsstandorte. Sie verwalten mehrere heterogene Geräte über eine einzige IoT-Geräte-Management-Suite zur Orchestrierung von Anwendungen und Geräten. Außerdem überwachen Sie die Leistung der Lösung und optimieren sie bei Bedarf.

Die Vorteile

  • Eine einfache, sofortige Einrichtung und kein Programmieraufwand erforderlich,
  • Anschluss jedes Docker-fähigen IoT-Geräts oder -Einrichtung mit nur wenigen Klicks, keine Programmierung,
  • Die Online- und Offline-Rollouts Over-the-Air erfolgen sofort auf Knopfdruck,
  • Einrichten einer Datenquelle und Beginn des Datenstreaming in die Plattform in nur wenigen Minuten,
  • Einen praktikablen PoC zu entwickeln, der ein echtes Problem löst,
  • Die Daten weiter zu optimieren, um sie besser zu verstehen und Trends zu erkennen,
  • Verbindung mit zusätzlichen Datenquellen, um die bestehenden Anwendungsfälle zu erweitern,
  • Praktikable Metriken für die vorausschauende Wartung, die Erkennung von Anomalien, die Verfolgung von Anlagen, die Gesamtausrüstung, die Effektivität, die betriebliche Effizienz und viele andere Standardszenarien festzulegen,
  • Warnmeldungen für Betriebszeit, Ausfallzeit und andere benutzerdefinierte Verhaltensparameter einrichten, Engpässe und Ausreißer identifizieren,
  • Modelle für maschinelles Lernen erstellen, diese als IoT-Apps verpacken und über das Internet an den IoT-Edge ausrollen. Alles in einer einzigen, kontinuierlichen Geste.
  • Nahtlose Integration mit den typischen Cloud-Systemen, einschließlich AWS, Microsoft Azure, Google Cloud und anderen,
  • Volle Datentransparenz und -zugänglichkeit erreichen: Sie werden Daten im gesamten Unternehmen gemeinsam nutzen und mit IoT-Ingenieuren und Data Scientists zusammenarbeiten, um schnellere Ergebnisse zu erzielen.

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IoT and AR applications

Wie lassen sich IoT-Daten mit Augmented Reality kombinieren?

Während Augmented Reality (AR) Anwendungen für viele eher als Erweiterung und “Nice-to-have”-Aspekt gesehen werden, sind sie auf dem Weg, zu einem grundlegenden Baustein in Industrieunternehmen zu werden. Doch wie lassen sich Internet of Things (IoT) und AR kombinieren, um ein Unternehmen zu verbessern oder bestehenden Abläufen neues Leben einhauchen kann?

Ein realitätsnaher usecase zur Kombination von AR & IoT

Zusammen mit der Firma 3DQR haben wir einen use case entwickelt der diese beiden Technologien vereint und ein realitätsnahes Experimentieren möglich macht. 3DQR konzentriert sich auf das Entwicklen von AR-Lösungen u.A für Industriekunden. Mit dem hauseigenen AR-Studio lassen sich AR-Inhalte einfach selbst erstellen. Die Nutzung des 3DQR AR Studio und unserem IoT Studio ermöglichte es uns, den Bereich des Möglichen zu testen und potenzielle Probleme und Vorteile zu spezifizieren.

Zu diesem Zweck haben wir Daten von einer Vakuumpumpe gesammelt, die zuvor mit einem Edge Device und jeweiliger Sensorik ausgestattet wurde. Dieser IoT-usecase dient als Grundlage der Datengenerierung und deckt gleichzeitig den IoT Prozess der Entwicklung und Gerätesteuerung ab. Die auf dem Edge-Device laufende Anwendung wurde über unser IoT & Data Studio programmiert und bereitgestellt, die verarbeiteten Daten wurden dann an 3DQR über eine Schnittstelle übermittelt.

Mit dem AR-Studio wurde die gewünschte Visualisierung umgesetzt und positioniert. Angezeigte Daten wie Umgebungstemperatur, Vakuumdruck und Motortemperatur wurden neben den Komponenten platziert. Dies ermöglicht eine schnelle Beurteilung und Schwankungen können quasie in Echtzeit erkannt werden, ohne Tabellen und Diagramme verstehen zu müssen. Die Vereinfachung der Datenflut in eine Format welches visuell ansprechend ist, hilft dabei Informationen leichter zu verstehen.

Vorteile für Unternehmen durch die Nutzung von einer AR & IoT Kombination

Die Kombination von Echtzeitdaten aus Industrieanlagen, ausgefeilter Analytik und AR-Geräten eröffnet eine neue Spielwiese für die Interpretation und Bereitstellung dieser Daten. IoT ist kein Modewort mehr, und Unternehmen aller Branchen haben begonnen, ihre eigenen Datenlösungen zu implementieren. Während die Datenvisualisierung heutzutage ein gängiges Werkzeug für die jährliche Präsentation mit den Kollegen ist, sehen die Dinge auf der Betriebsebene etwas anders aus. Gerade in diesen Bereichen kann sich AR, angereichert mit IoT-Daten, von Anwendungen wie PowerBI oder Tableau abheben.

IoT Data from the Record Evolution IoT Studio displayed in the 3DQR Augmented Reality App
Beispielprojekt mit der 3DQR-App und IoT-Daten von Record Evolution

Indem analysierte Daten wieder in ihren Kontext gestellt werden, wie z.b durch die Positionierung an den jeweiligen Maschinenkomponenten oder das visualisieren verborgener Prozess, wird die Barriere zwischen dem digitalen Teil und der eher praktischen mechanischen Seite überwunden. Dies hat das Potenzial, nicht nur den Arbeitsablauf von bereits geschultem Personal zu verbessern, sondern auch den Einarbeitungsprozess für neue Mitarbeiter zu unterstützen. Es ist sogar denkbar, dass der Anlagenführer aufgrund der verständlichen und leicht verdaulichen Informationen durch eine weniger qualifizierte Person im Unternehmen ersetzt werden könnte und somit Zeit für Aufgaben mit höherer Priorität frei wird.

Letztlich ist dies ein Vorteil, der sich in niedrigeren Kosten und einem besseren Risikomanagement niederschlägt, da externe Dienste von einer Schritt-für-Schritt-Anleitung profitieren können, die im Kontext der Maschine oder interaktiven Anweisungen erklärt wird.

Benötigen Sie IoT- und AR-Unterstützung? Wir haben die Lösung für Sie.

Neue Synergien durch AR Projekte

Wenn die rede von AR ist, sind vorrangig Bilder von interaktiven Arbeitsbereichen und 3D-Modellierung bekannt. Einer der weniger bekannten Vorteile ist jedoch die Konnektivität mit anderen Kollegen und Abteilungen. Während heutzutage alles nur einen Anruf entfernt ist, gehen Informationen schnell verloren oder sind in anderen Fällen nicht zugänglich. AR Projekte in Kombination mit Tragbaren Geräten wie der Microsoft HoloLens ermöglicht nicht nur das freihändige Arbeiten, sondern auch den Zugriff auf externe Software/Daten oder die Unterstützung durch dritte, die sich aktiv an Problemlösungen und anderen Teamaufgaben beteiligen können.

Viele Aufgaben und Problemstellungen können schon jetzt aus der Ferne ermittelt und überwacht werden. In Kombination aus Personal vor Ort und die interaktive Anbindung verbessern die Benutzererfahrung erheblich und verringert die Zeit, die man damit verbringt, auf qualifiziertes Personal zu warten. Man kann mit Sicherheit sagen, dass sich ein vernetztes Team positiv auf die Produktivität und die damit verbundenen Kosten auswirkt.

Die Vorteile von IoT & AR zusammengefasst 

Letztendlich können kombinierte IoT- und AR-Lösungen einem Unternehmen greifbare Vorteile bringen. Hier ist eine Aufschlüsselung: 

  • Höhere Effizienz der Mitarbeiter. Fernsupport, intuitive Handbücher und AR-gestützte Anleitungen. Auch die geringere Abhängigkeit von hochqualifizierten Mitarbeitern vor Ort kann hier den Unterschied ausmachen.
  • Verwaltete die Zuweisung von Mitarbeitern. AR-gestützte Schulungslösungen für Mitarbeiter und die Möglichkeit, komplexe Aufgaben für weniger qualifizierte Mitarbeiter greifbar zu machen. Dadurch wird die Personalverwaltung erheblich rationalisiert und die Kosten werden gesenkt.
  • Bessere Zustandsüberwachung und vorausschauende Wartung. Die IoT-Analytik überwacht Geräte proaktiv und liefert Frühwarnungen zum Zustand der Geräte.
  • Unterstützte Reparaturen für weniger Ausfallzeiten. Es gibt viele IoT- und AR-Lösungen, die umfassende Handbücher bereitstellen und gleichzeitig ein immersives Benutzererlebnis bieten, das Zeit und Ressourcen spart.
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About Record Evolution

We are a data science and IoT team based in Frankfurt, Germany, that helps companies of all sizes innovate at scale. That’s why we’ve developed an easy-to-use industrial IoT platform that enables fast development cycles and allows everyone to benefit from the possibilities of IoT and AI.

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IoT und KI in der Produktion

Anwendungsfälle: Einsatz von IoT und KI in der Produktion

Mit der richtigen Grundlage gewinnt die Produktion die nötige Transparenz und ist bereit für Skalierung. Bei Verwendung nur einer IoT und KI-Plattform beginnen Sie mit einem kleinen PoC, um sicherzustellen, dass die Initiative auf dem richtigen Fuß steht. Dann gehen Sie in die Pilotphase über, um zu überprüfen, ob die vorgeschlagenen Lösungen vom Edge bis zur Cloud funktionieren. Sobald alles gut aussieht, beginnen Sie mit der Skalierung. Schließlich können Sie Ihre IoT-Anwendungsfälle auf verschiedene Standorte auf der ganzen Welt ausweiten und Ihr ursprüngliches Projekt kontinuierlich aktualisieren und erweitern, um den ROI zu maximieren.

Durch die Auswahl der richtigen AIoT-Plattform können Industrieunternehmen eine solide Grundlage für ihre IoT- und KI-Anwendungsfälle in der Produktion schaffen. Auf diese Weise reduzieren Sie die Komplexität und minimieren die Bereitstellungskosten. Darüber hinaus stellen Sie eine nahtlose abteilungsübergreifende Zusammenarbeit sicher, indem Sie Technik- und IT-Teams zusammenbringen. Und es geht nicht nur um die eingebaute Infrastruktur, sondern auch um die Möglichkeit zu sehen, wie alles zusammenhängt:

  • Schaffung von Transparenz zwischen den einzelnen Abteilungen mit klaren Zielen, um Glaubwürdigkeit zu gewinnen und die Unterstützung der Geschäftsführung zu erhalten;
  • schnellere Konsensfindung zwischen IoT-Engineering- und Data-Science-Teams;
  • Vereinbarung von Zielen, die für alle greifbar sind, und gemeinsame Verfolgung der Fortschritte;
  • Definition klarer KPIs, die für die verschiedenen Teams sinnvoll sind und bei Bedarf aktualisiert werden können;
  • Flexibilität zu bewahren, damit Sie sich bei Bedarf auf Veränderungen einstellen können;
  • Konsolidierung der IT-, Cloud- und Edge-Systeme, um jederzeit Zugriff auf alle Daten in all ihren Aspekten zu haben.

Anwendungsbereiche für AIoT in der smarten Produktion

Eine offene IIoT-Plattform funktioniert nicht nur vertikal, indem sie alles vom Edge bis zur Cloud abdeckt, sondern auch, indem sie die Zusammenführung bestehender Unternehmenssysteme und neuer Technologien ermöglicht.

Außerdem bietet eine offene IIoT-Plattform die Möglichkeit, auf Deployment-Szenarien aufzubauen. So können Einsatzszenarien neu erfunden werden und sogar so weit gehen, dass sie neue IoT-Produkte unter Verwendung der Plattforminfrastruktur entwickeln, neue Geschäftsmodelle schaffen und neue Einnahmequellen erschließen.

Sobald eine solide Grundlage durch die Konsolidierung und Verknüpfung von Anlagen auf einer einzigen AIoT-Plattform geschaffen wurde, lassen sich die bestehenden IoT-Initiativen ausbauen.

Im Folgenden finden Sie einige der typischen Anwendungsszenarien und Anwendungsfälle in der Fertigung für eine End-to-End-IIoT-Plattform mit erweiterten Analysemöglichkeiten:

Zustandsüberwachung

Sobald Sie Ihre Geräte an die Plattform angeschlossen haben, fließen Ihre Daten an einem Ort zusammen. Das ist Ihre zentrale Informationsquelle. Jetzt können Sie Parameter (auch standortübergreifend) wie Temperatur, Feuchtigkeit usw. verfolgen. Außerdem überwachen Sie vordefinierte KPIs, um die Komplexität der Betriebsbedingungen unter Kontrolle zu halten. Und Sie setzen automatische Warnmeldungen für den Fall, dass bestimmte Parameter überschritten werden oder die Leistung der Anlagen unter den festgelegten Parametern liegt.

Dies ist der erste Schritt zur vorausschauenden Wartung. Er ermöglicht es Ihnen, Ausfälle frühzeitig zu erkennen, Maßnahmen zu ergreifen und Ausfallzeiten zu minimieren. Durch die Kombination von IoT mit soliden Analysen helfen Ihnen AIoT-Plattformen dabei, mehr Transparenz in die Anlagenleistung zu bringen, sowohl lokal als auch standortübergreifend.

Verwaltung der Anlagen-Performance

Sie verbessern die Leistung, indem Sie ständig darüber informiert werden, wie Ihre Assets Ihre KPIs erfüllen. Außerdem können Sie feststellen, ob Ihre bestehenden KPIs noch sinnvoll sind. Mit Performance-Management-Apps, die direkt auf der AIoT-Plattform aufgebaut sind, erhalten Sie automatische Warnungen, sobald eine Abweichung auftritt, und können schnell auf anomales Verhalten reagieren. Darüber hinaus ermöglichen Ihnen die Echtzeitdaten und das Feedback der Maschinen, Ihre KPIs zu verfeinern. Auf diese Weise holen Sie das Beste aus Ihrer Maschinenleistung heraus.

Dies führt letztendlich zu einer effektiveren Nutzung Ihrer Anlagen und schnelleren Produktionszeiten.

Vorausschauende Wartung

Damit werden bereits komplexere Anwendungsfälle für KI und IoT in der Fertigung erschlossen, die erweiterte Analysen beinhalten. Sie können Maschinendaten nutzen, um Apps zu entwickeln, die es ermöglichen, den Zustand von Anlagen zu überprüfen und Wartungsbedarf zu erkennen. Dank vorausschauender Wartungstechniken werden Kontrollen und Reparaturen nur dann durchgeführt, wenn sie erforderlich sind. Dadurch entfallen geplante Ausfallzeiten und außerplanmäßige Wartungskosten. Notfallsituationen werden minimiert, und die Ressourcen können besser geplant werden. Vor allem aber erreicht man die volle betriebliche Effizienz und verlängert die Lebensdauer der Maschinen, indem man optimale Bedingungen für die Leistungsfähigkeit der Anlagen schafft.

Dabei geht es bei der vorausschauenden Instandhaltung nicht nur darum, die Wartungskosten zu senken oder zu beseitigen und ungeplante Ausfallzeiten unter Kontrolle zu bringen. Vielmehr ermöglichen sie es Ihnen, Raum für weitere Verbesserungen zu schaffen, weitere Untersuchungen anzustellen und Produktionsproblemen auf den Grund zu gehen.

Verfolgung und Verwaltung des Energieverbrauchs

Der Energieverbrauch wird minimiert, indem sichergestellt wird, dass die energieeffizientesten Optionen für alle angeschlossenen Anlagen verwendet werden. Sie identifizieren Verbesserungsmöglichkeiten und überwachen den Energieverbrauch. Auf diese Weise werden Muster erkannt und anormale Energieverluste reduziert. Außerdem verfolgen Sie die Verbrauchsspitzen, suchen nach Möglichkeiten, die Energieverschwendung zu reduzieren, und verstehen besser, wie die einzelnen Industrieanlagen zum Gesamtenergieverbrauch beitragen.

Allein durch den Einsatz von IoT und KI werden die Bemühungen um eine smarte Produktion in allen Produktionsstätten wesentlich umweltbewusster. Man beginnt, darauf hinzuarbeiten, die Umweltbelastung durch Industrieunternehmen zu verringern.

Bestands- und Lieferkettenmanagement

Eine integrierte KI- und IoT-Plattform mit Analysefunktionen unterstützt die Verwaltung von Beständen an verschiedenen Produktionsstandorten. So können Sie bestehende JIT-Bestandslösungen und Ressourcenprognosen verbessern. Darüber hinaus implementieren Sie dynamische Lieferketten, um mehr Transparenz und eine bessere Kontrolle über die Qualität der Zuliefererleistungen zu erreichen.

Neue Geschäftsmodelle und unerwartete Einnahmequellen

Mit mehr Transparenz und Echtzeiteinblicken in die Leistung Ihrer Anlagen ermöglichen IoT und KI neue Wege, um Prozesse in der Produktion an die Bedürfnisse der Kunden anzupassen. Auf diese Weise erschließen Sie sich neue Einnahmequellen. Sie können aber auch die Grenzen Ihrer AIoT-Plattform verschieben. Eine Möglichkeit besteht darin, die Plattform als Sprungbrett für die Entwicklung Ihrer eigenen einzigartigen Geschäftsmodelle und Produkte zu nutzen.

Setzen Sie sich mit uns in Verbindung, um Ihren Anwendungsfall zu besprechen und herauszufinden, wie die Record Evolution Platform Sie bei der Transformation Ihres Unternehmens unterstützen kann.

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Automobilindustrie und IoT

IoT-Technologien in der Automobilindustrie: Interview mit Michael Vogt, Continental

In unserem heutigen Interview sprechen wir mit Michael Vogt, Head of Hydraulic Brake Systems (HBS) RnD Quality & Strategy bei der Continental AG darüber, welche Chancen und Herausforderungen sich in der Automobilindustrie durch moderne IoT-Technologien ergeben.

Record Evolution: Herr Vogt, Sie sind seit vielen Jahren in Automotive tätig und haben das Wachstum von IoT hautnah miterlebt. Welchen besonderen Herausforderungen stehen Teams Ihrer Erfahrung nach am häufigsten gegenüber?

MV: Viele Jahre ist gut, im Oktober werden es 35, und Veränderungen gab es immer. Gepaart mit offenen Kollegen, die „im Neuen“ eine Herausforderung sahen und mitwirkten und wiederum andere, die dem „Change“ entgegenhielten, weil ja alles funktioniert und sowieso besser ist.

Aber die Welt wird auch komplexer, so auch das ganze Szenario des IoT. Es wird sehr viel schwieriger, Zusammenhänge zu erkennen und zu verstehen — der Mensch kennt sich nicht damit aus, es wird unangenehm, also mag er es nicht. Allein die Sprache mit all ihren Abkürzungen und Fachbegriffen ist für Laien ein Desaster.

Die enorme Geschwindigkeit, mit der die ganze Entwicklung vonstatten geht, trägt auch nicht gerade positiv zum Verständnis bei.

Record Evolution: Denken Sie, neue Arbeitsweisen und -prozesse durch IoT und Data Science machen es notwendig, dass auch Ihre Kunden eine neue Sicht der Dinge bekommen und mit einem anderen Mindset an Projekte herangehen?

MV: Ich bin fest davon überzeugt, dass unsere Kunden diesbezüglich schon Volldampf unterwegs sind.

Sie müssen immer schneller entwickeln. Und dieses noch bei einem erheblich größeren Entwicklungsaufwand.

Die Entwicklungszeiten werden ständig reduziert und die Anzahl der hergestellten Prototypen Phasen regelmäßig gekürzt. Gegenläufig kommen noch weitere Anforderungen vom Gesetzgeber, die den Entwicklungsaufwand enorm erhöhen. Denken sie z.B. nur an die ganzen neuen Umweltrichtlinien. Sie müssen also immer schneller entwickeln, und dieses noch bei einem erheblich größeren Entwicklungsaufwand.

Parallel berichten die Medien häufig genug über Zusammenschlüsse zwischen großen Automobilherstellern und großen IoT-Plattformen wie Google und Co.

Das vernetzte Fahrzeug, Industrie 4.0, Smart Home und vieles mehr sind doch eigentlich nur Beispiele dieser neuen Welt, aber alles basiert auf der Tatsache der Vernetzung (Daten sind alle verfügbar) und dem Einsatz der künstlichen Intelligenz.

Record Evolution: Wie schätzen Sie das Zukunftspotential von IoT-Themen in der Automobilbranche und speziell für Automobil Zulieferer ein? Können Unternehmen überhaupt langfristig wettbewerbsfähig bleiben, wenn Sie nicht in IoT-Projekte investieren?

MV: Anknüpfend an vorherige Frage und der aufgezeigten Verkürzung der Entwicklungszeit, bittet IoT natürlich die Möglichkeit hier gegen zu steuern und mehr Informationen in kürzerer Zeit zu sammeln als es bisher möglich war.

„Wissen“ wird immer wichtiger und bildet die Basis für jede Entscheidung oder Ausrichtung für die Zukunft. Was zählt ist die Quantität, die Qualität der Informationen und dazu noch in welcher Zeit. Alles Faktoren, die nur mittels IoT zu bewältigen sind.

Record Evolution: Sie setzen derzeit die Record Evolution IoT & KI Plattform für die IoT-Entwicklung in einem Ihrer Projekte ein. Welche Rolle spielt die IoT-Plattform in der teamübergreifenden Zusammenarbeit in Ihrem Projekt?

MV: Wie schon erwähnt, ist die Verfügbarkeit von Daten extrem wichtig. Um diese besser nutzbar zu machen, haben wir mit Record Evolution diese Plattform aufgesetzt. Unser Projekt zeigt an einem sehr kleinen Beispiel auf, was man damit machen kann. Auf Basis dieser Daten hat uns die KI schon neue Zusammenhänge und Wertigkeiten einzelner Signale aufgezeigt.

Auch sind für uns mittlerweile Signale interessant, die wir vorher so nicht einbezogen haben, da sie von Sensoren kommen die z.B. neu sind oder nur für andere Fahrzeugfunktionen verwendet wurden.

Hier haben wir gesehen, dass natürlich nicht nur wir an weiteren Daten interessiert sind, sondern auch unsere Kollegen aus anderen Geschäftsbereichen an unseren.

Record Evolution: Sie sind Spezialist im Bereich der Bremsenentwicklung. Welche speziellen Herausforderungen sehen Sie in der Zukunft: Wie entwickeln sich Bremsen weiter und welche Rolle spielen hier das Internet der Dinge und Künstliche Intelligenz?

MV: Speziell der Bereich Radbremse, in dem ich tätig bin, wird zukünftig weiter existieren, wenn auch mit anderen Anforderungen und unter anderen Umständen. Die ganze Industrie ist in einer Transformation, so auch die Autowelt.

Aber egal was passiert, die Reibbremse im Einsatz zur Fahrzeugverzögerung und dem Stillstandsmanagement (Parken) wird selbst bei hochentwickelten autonomen Elektrofahrzeugen ihre Daseinsberechtigung finden, wenn auch in einzelnen Segmenten nur für die Notfallszenarien. Auf jeden Fall werden dann weiterhin Zuverlässigkeit und Wirkungsgrad zählen.

Für den Menschen ist es nicht möglich, Daten ohne die Unterstützung der vernetzten Datenwelt und der KI zur Auswertung zu nutzen.

Das Einsatzgebiet wird sich verändern und unsere Produkte werden darauf angepasst werden müssen. Hierzu die richtigen Informationen zur Auslegung zu bekommen und das Produkt an die Zukunft anzupassen wird auf riesigen Datensammlungen und deren Auswertung basieren. Für den Menschen ist es nicht möglich, Daten ohne die Unterstützung der vernetzten Datenwelt und der KI zur Auswertung zu nutzen.

Eine Vielzahl der Fahrzeuge werden evtl. ja nicht mehr im persönlichen Besitz sein. Wartungen und Verfügbarkeit müssen durch entsprechende Überwachungssysteme verfolgt und eingeplant werden. Alles Themen, die ohne IoT und KI nicht mehr denkbar sind.

Wir werden sehen — es bleibt höchst interessant.

Record Evolution: Welchen Tipp würden Sie unseren Leser*innen geben, die sich bisher nicht an IoT-Projekte herangewagt haben?

MV: Überlegen Sie sich, wo Ihre größten Probleme liegen, die Sie gerne lösen möchten, aber nicht wissen wie. Gibt es evtl. sogar viele Informationen und Daten, die Auskunft darüber liefern könnten? Es gibt aber keine Sammelstelle dieser Informationen.

Sobald der Punkt bezgl. der möglichen, zur Verfügung stehenden Daten, klar ist, explodieren die innovativen Ideen, was man damit alles machen kann…

Record Evolution: Wir danken Ihnen für das spannende Interview!

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image of vacuum pump prototype

IoT Use Case am Beispiel einer elektrischen Vakuumpumpe

von Falk Petzold und Tibor Szabó

In diesem IoT Use Case beschreiben wir, wie Sie mit der Record Evolution Plattform jedes Gerät, vom schnittstellenfreien Prototypen bis zur großen Maschine, benutzerfreundlich an die Cloud anbinden können, um Daten zu sammeln. Sie erfahren, wie einfach sich Apps weltweit auf Geräte installieren lassen und die Auswertung der Daten live im Browser erfolgen kann, damit sich alle Teammitglieder von überall aus und jederzeit über den Zustand ihrer Geräte informieren können.  

Um das alles zu demonstrieren, haben wir einen Use Case mit einer elektrischen Vakuumpumpe aus dem Automobilbereich aufgebaut, den wir hier vorstellen:

Das Video zeigt die Vakuumpumpe mit angeschlossenen Sensoren und einem Raspberry Pi, der Live-Daten an die Record Evolution Plattform sendet, wo die Daten sofort visualisiert werden

Der Aufbau des IoT Use Cases

image showing the general setup of the  IoT use case
Abbildung 1. Use Case Aufbau

Das Edge-Gerät ist ein zentrales Element. Es sorgt dafür, dass eine sichere Verbindung des Pumpenaufbaus mit der Record Evolution Plattform hergestellt wird.

Mit den benötigten Zugriffsrechten, erhält man von jedem Browser Zugriff auf das Edge-Gerät. Daraus ergibt sich der Vorteil, dass der Aufbau an Ort und Stelle bleiben kann, während wir von der Ferne aus die App für den Use Case entwickeln — und zwar direkt auf dem Gerät selbst.

Die Daten von sechs Sensoren werden von der Vakuumpumpen-App auf dem Edge-Gerät in einen geschützten Datenpod der Plattform geschickt wo sie automatisiert ausgewertet und live dargestellt werden.

building the vacuum pump
Abbildung 2. Aufbau

Ein an der Unterseite der Grundplatte befestigter Absperrhahn kann verwendet werden, um eine gewünschte Fehlersituation zu erzeugen, indem der Aufbau des Zielvakuums verhindert wird.

attaching the sensors
Abbildung 3. I2C Bus System mit Sensoren
image of the control engine
Abbildung 4. Motorsteuergerät

Die Ansteuerung der Vakuumpumpe erfolgt mit dem Motorsteuergerät G2 18v25 von Pololu. Das Steuergerät sowie ein Teil der Sensoren sind über ein I2C-Bussystem mit dem Edge-Gerät verbunden. 

In diesem IoT Use Case ist das Edge-Gerät ein Raspberry Pi 4. Möglich sind aber auch Steuerungen von WAGO, Beckhoff und andere Unix-fähige Computer.

Die Strommessung erfolgt über einen HLSR 32-P Sensor von LEM. Zusätzlich erfolgt auf der Platine die Messdatenerfassung des Drehzahlsensors sowie die Spannungsmessung mittels zweier Widerstände.

image of the board
Abbilding 5. Platine
image showing the visualization of the pump values
Abbildung 6. Signal Drehzahlsensor A1324

Verbindung mit der Record Evolution Plattform 

Um den Raspberry Pi 4 als Edge-Gerät mit der Plattform zu verbinden, ist es notwendig, eine Micro SD Karte mit dem Record Evolution Betriebssystem ReswarmOS zu brennen.

Der Reflasher von Record Evolution erledigt diese Aufgabe in wenigen Minuten. Mehr dazu finden Sie in der Plattform-Dokumentation.                           

showing the steps of flashing an SD card with the Reflasher
Abbildung 7. Flashen mit dem Record Evolution Reflasher [image credit micro SD card: www.icons8.com]

Anschließend verbindet sich das Edge-Gerät automatisch und bereits nach kurzer Zeit mit der Record Evolution Plattform. Sobald die grüne Gerätelampe im Browser leuchtet ist das Edge-Gerät mit der Plattform verbunden.

IoT use case: device management environment on the platform
Abbildung 8. Alle Edge-Geräte auf einem Blick

Mehrere Edge-Geräte können innerhalb der Plattform gruppiert sowie der aktuelle Standort angezeigt werden. Die geschützten Daten aller  Pumpen werden im Browser analysiert und können für die Produktentwicklung, Wartungsservices oder für eine nutzungsbasierte Abrechnung verwendet werden.

Die Entwicklung der Pumpen App

Eine professionelle Entwicklungsumgebung ist ein weiterer Bestandteil der Record Evolution Plattform. Mit weniger als 30 Zeilen Code zeichnen wir das Signal eines Temperatursensors lückenlos auf und speichern die Daten in der Cloud.

Ein Menü erlaubt die Auswahl eines Edge-Gerätes auf dem die Entwicklung ausgeführt werden soll. So kann der Entwickler mit den echten Sensordaten arbeiten und viel schneller zu einem funktionierenden Ergebnis kommen.

IoT use case dev environment
Abbildung 9. Die Entwicklungsumgebung im Browser

Der Code wird als App verpackt und anschließend im Record Evolution App Store bereitgestellt. Nun können Sie die App schnell auf viele weitere Edge-Geräte ausrollen.

Weitere Apps aus dem öffentlichen App Store der Plattform zeigen beispielsweise den GPS-Standort an oder senden im Fehlerfall eine Nachricht:

snapshot of the IoT app store
Abbildung 10. Die Vakuumpumpen-App im Record Evolution App Store

Messdaten der Pumpe in die Cloud

Die Record Evolution Plattform für IoT und Data Science bietet die Möglichkeit, unterschiedliche Datenquellen einzurichten. Für unseren Aufbau haben wir die IoT-Quelle gewählt.

IoT use case: establishing an IoT data source
Abbildung 11. Angelegte IoT Datenquelle

In einem automatisierten Prozess werden die Daten transformiert und in einer Zieltabelle abgelegt.

Die angelegte Datenquelle empfängt nun die vom Edge-Gerät gesendeten Daten und speichert sie lückenlos in einer Rohtabelle in der Cloud. In der “Datenpipe” werden die Datenpakete in ein für Analysen zugängliches Format transformiert und in einer Zieltabelle historisch langfristig abgelegt. Eine Vorschau erlaubt den Blick in die live ankommenden Daten. Wer möchte, kann darüber hinaus die Daten im Excel-Format herunterladen.

IoT use case: transforming the incoming data in pipes
Abbildung 12. Automatisierte Datentransformation

In der Cloud liegen alle Daten zentral an einem sicheren Ort und neue Daten fügen sich nahtlos an. Das ermöglicht die standortunabhängige Auswertung fast unbegrenzt großer Datenmengen.  Es besteht aber auch die Möglichkeit, das gesamte System vor Ort im eigenen Rechenzentrum zu betreiben oder auf einer Virtual Private Cloud.

Analyse der Pumpenmessdaten 

Im Analysebereich der Plattform filtert die folgende Abfrage die vorhandenen Messdaten des Pumpendauerlaufs auf das angegebene Zeitinterval. Zusätzlich können wir folgende Messgrößen ableiten:

  1. Motormoment
  2. Elektrische Leistung
  3. Mechanische Leistung
  4. Wirkungsgrad
  5. Kumulative Energiekosten
analyzing the data in data science workbooks
Abbildung 13. Analyse der Messdaten

Live Kennlinien im Browser

Unter dem folgenden Link können Sie sich die Kennlinien des Pumpendauerlaufs ansehen und in die Daten hineinzoomen, wenn Sie ein Fenster mit der Maus im Bildschirm aufziehen: https://studio.record-evolution.com/infoserve/marko/vak27/1142/a3c7d7631fa1227b0f610c44e1934b6b .

visualizing the vacuum pump data with a custom infographic
Abbildung 14. Kennlinien im Browser

Und das ist nur der Anfang. Von hier aus können wir viele verschiedene Anwendungsfälle entwickeln. Zum Beispiel ist es jetzt einfach, Ihre Flotte zu erweitern und auf mehrere Vakuumpumpen zu skalieren, die gleichzeitig arbeiten. Dazu müssen Sie nur weitere Raspberry Pis flashen und sie zu Ihrem Schwarm oder Ihrer Gerätegruppe hinzuzufügen.

Möchten Sie mehr über den IoT Use Case erfahren? Dann vereinbaren Sie hier eine online Demo-Präsentation und starten Sie den Prototypen von Ihrem Browser oder schreiben Sie mir eine Nachricht. Gerne beantworte ich Ihre Fragen.

Ihr Ansprechpartner:

Bild von Marko Petzold

Marko Petzold
Record Evolution GmbH
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IoT and AI in automotive - image of vehicles at night

Use Cases: Einsatz von IoT & KI in der Automobilindustrie

Die Nutzung von Big Data und KI-Ansätzen für die Prozessautomatisierung, die vorausschauende Wartung und die Erkennung von Anomalien stehen im Vordergrund in der Automobilindustrie. Doch dies ist nur ein Teil des Gesamtbilds. Um langfristig eine umfassende Optimierung zu erreichen, ist eine Kombination aus Internet of Things (IoT), Big Data und KI-Strategien erforderlich. Sobald diese drei Komponenten – IoT, Big Data und KI – über die gesamte Wertschöpfungskette hinweg ausreichend berücksichtigt werden, können Automobilunternehmen KI und maschinelles Lernen (ML) in vollem Umfang und auf nachhaltige Weise nutzen.

Der Einsatz von KI und maschinellem Lernen in Kombination mit IoT-Technologien ermöglicht es Automobilunternehmen, ihre Flotten zu optimieren, die Bedingungen zu ermitteln, die sich auf die Fahrleistung auswirken, sowie das Fahrerlebnis und die Sicherheit zu verbessern und dabei so viel wie möglich zu automatisieren.

Je mehr vernetzte IoT-Geräte die Fahrzeugbewegungen und die Bedingungen, unter denen anomales Verhalten auftritt, verfolgen und analysieren können, desto besser können Automobilunternehmen verstehen, wie und wo sie optimieren können.

Warum ist das wichtig? Hier sind einige Fakten:

  • Ein durchschnittlicher Automobilhersteller hat mit rund 800 Stunden Ausfallzeit pro Jahr zu kämpfen.
  • Bereits 2014 wurden in den USA über 64 Millionen Fahrzeuge aufgrund von Mängeln vom Markt genommen.
  • Die Automobil-Lieferkette ist Jahrzehnte alt und stark fragmentiert. Eine unmittelbare Herausforderung ist die Erneuerung, Konsolidierung und Beseitigung von Fehlern.

Gleichzeitig scheint die Nachfrage nach Automobilprodukten nicht zu schrumpfen:

  • Es wird erwartet, dass die Zahl der ausgelieferten Connected Cars bis 2025 auf über 77 Millionen steigt.
  • Die selbstfahrende Technologie wird der größte Treiber für den Einsatz von KI im Transport sein und bis 2026 ein Umsatzpotenzial von 556 Milliarden US-Dollar darstellen.
  • Bis 2025 werden in den USA über 14 Millionen teil- oder vollautonome Fahrzeuge auf den Straßen unterwegs sein.

Welche Rolle spielen IoT & KI bei all dem?

Jeder Automobilhersteller wird sich früher oder später als datengetriebenes Unternehmen neu erfinden müssen. Und IoT- & KI-Plattformen sind hier, um zu helfen.

Kombination von IoT & AI auf einer Plattform

Und wie funktioniert das? Um die kombinierten Fähigkeiten von IoT und KI zu nutzen, können Sie Ihre Fahrzeuge und Anlagen mit einer einzigen Plattform verbinden. Auf diese Weise können Sie beginnen, Erkenntnisse in Echtzeit zu generieren. Sobald Ihre Fahrzeuge mit der Plattform verbunden sind, können Sie Daten extrahieren und auf die Plattform laden, um sie weiter zu analysieren. Direkt auf der Plattform können Sie Daten aus mehreren unterschiedlichen Datenquellen kombinieren und für die Generierung von Erkenntnissen konsolidieren. Hier sind die Schritte:

  1. Bereinigen und transformieren Sie die Daten, die von Fahrzeugen und Maschinen kommen.
  2. Erstellen Sie Algorithmen für maschinelles Lernen. Sobald die Daten in qualitativ hochwertige Daten umgewandelt sind, die langfristige Datenhistorien bilden können, können Sie damit beginnen, Ihre maschinellen Lernmodelle mit diesen Daten zu erstellen.
  3. Beginnen Sie mit Data Mining für mehr Einblicke und visualisieren Sie die Erkenntnisse in anpassbaren Dashboards.
  4. Ausrollen. Mit den Erkenntnissen, die auf der Basis der Daten und der ML-Algorithmen generiert werden, erstellen Sie IoT-Apps, die Sie in der Produktion einsetzen. Von der Plattform aus lassen sich diese im Idealfall per Knopfdruck auf verschiedene Fahrzeugflotten weltweit verteilen.
  5. Überwachen & aktualisieren. Mit IoT- und KI-Plattformen können Sie iterative Prozesse etablieren, die die kontinuierliche Überwachung von Assets und Leistungsparametern beinhalten. So können Sie sich an veränderte Bedingungen anpassen und App-Updates sofort ausrollen.
IoT und KI auf einer Plattform - Automotive
Abbildung 1. Der IoT- & KI-Entwicklungsprozess auf der Record Evolution Plattform

IoT & KI Anwendungsbereiche in der Automobilindustrie

IoT-Datenanalysen in der Automobilindustrie helfen Unternehmen, ihre vertikalen und horizontalen Prozesse zu rationalisieren und zu verbessern. Dazu gehören die Automatisierung von Prozessen und das Meistern von Entwicklungen in der Fertigung, die Verbesserung des Produktdesigns, die Behebung von Sicherheits- und Leistungsproblemen durch die Erkennung von Anomalien, bis hin zu Schwierigkeiten in der Lieferkette oder im Vertrieb und schließlich die innovative Produktentwicklung.

IoT & KI sind eine neue Kraft in der Automobilindustrie, die letztlich auf ein besseres Kundenerlebnis ausgerichtet ist.

Was sind also die Bereiche mit den größten Auswirkungen für die Automobilindustrie, oder wo machen die kombinierten Kräfte von IoT & KI den Unterschied aus?

Automatisierung in der Automobilfertigung

Maschinelles Lernen und KI spielen eine Rolle bei der Optimierung von Prozessen durch Automatisierung. Dabei geht es um die Verschlankung von Abläufen, die Verkürzung von Produktionszyklen und die Beseitigung von Verfahrensschritten, die bisher von manueller Arbeit durch menschliche Akteure geprägt waren. Die Optimierung auf der operativen Ebene ermöglicht es den Automobilunternehmen, ihre kreativen Energien auf Forschung & Entwicklung, Strategie und Systemverbesserungen zu konzentrieren.

Vorausschauende Wartung von Fahrzeugen

Ein typischer Anwendungsbereich, um die kombinierten Kräfte von IoT und KI zu nutzen: Maßgeschneiderte Algorithmen für maschinelles Lernen ermöglichen die rechtzeitige Erkennung von Abnutzungen und Schäden. Prädiktive Wartung ist aber nicht nur das. Dank Datenvisualisierungs-Dashboards, die die Entwicklung von Assets in Echtzeit zeigen, schaffen robuste IoT- & KI-Plattformen die Grundlage für granulare, hochgradig angepasste Alarmierungsmechanismen, Lebenszyklusüberwachung und die Überwachung der Asset-Amortisation. Dabei geht es nicht nur um die Vorhersage von Fahrzeugausfällen, sondern auch um die Optimierung von Asset-Lebenszyklen.

Anomalie-Erkennung

Die Anomalieerkennung unterstützt Sie dabei, Blind Spots zu beseitigen und die Ursachen für untypische Ereignisse zu erforschen. Die Kombination aus IoT und KI hilft Ihnen, Risiken für den reibungslosen Betrieb von Fahrzeugen zu erkennen, zu priorisieren und zu bekämpfen.

Lesen Sie mehr über unsere Zusammenarbeit mit Continental AG: Optimierung von Bremssystemen mit der Record Evolution Plattform. Sie erfahren, wie wir mithilfe von Big-Data- und KI-Ansätzen an IoT-Daten aus Testfahrzeugen ein Verfahren zur Erkennung und Bekämpfung von Bremsenquietschgeräuschen entwickelt haben.

Benutzererfahrung: Vernetzte Autos

IoT-Angebote für vernetzte Autos ermöglichen es den Verbrauchern, das Fahrerlebnis mit einer Vielzahl von Diensten zu ergänzen. Diese können von personalisierten Angeboten, Wellness-Funktionen, über Multimedia-Angebote, die sowohl Unterhaltung als auch Sicherheitsverbesserungen umfassen, bis hin zu einer Vielzahl von Szenarien zur Komfortverbesserung reichen, die aus dem Cockpit eines Fahrzeugs heraus verfügbar sind.

IoT & KI haben das Potenzial, das Kundenerlebnis grundlegend zu verändern. Features-on-demand werden sich positiv auf den Verbraucherkomfort auswirken und den Weg für ein umfassendes Multimedia-Erlebnis für Fahrer und Passagiere ebnen. Gleichzeitig werden vernetzte Autos und das verbesserte Kundenerlebnis neue und unerwartete Geschäftsmodelle für Automobilunternehmen eröffnen.

Lesen Sie mehr über unsere Zusammenarbeit mit der Continental AG: Vernetzte Mobilität: Neue Ansätze für die Mensch-Maschine-Interaktion im industriellen UI. Sie erfahren, wie wir an einem integrierten Cockpit-Display für ein neues Fahrerlebnis in zukünftigen Mobilitätsszenarien gearbeitet haben.

Optimierung der Automotive-Lieferkette

Wenn IoT und KI auf einer einzigen Plattform kombiniert werden, können Automobilunternehmen beginnen, das volle Potenzial ihrer Daten zu nutzen. Und das schließt die Optimierung der Lieferkette ein. IoT- & KI-Plattformen helfen Unternehmen dabei, Prozessabläufe zu vereinfachen, die Zusammenarbeit zu verbessern, um Silos zu bekämpfen und Agilität zu gewährleisten, während gleichzeitig Sicherheit und Verantwortlichkeit groß geschrieben werden.

IoT- & KI-gesteuerte Prozesse in der Lieferkette sind das Ergebnis konzertierter unternehmensweiter Initiativen. Daher ist eine einzige kollaborative Plattform zur Vereinheitlichung von Erkenntnissen, zur Untersuchung aller relevanten Daten und zur Überwachung prozesskritischer Aktivitäten von einem einzigen Ort aus ein notwendiger Schritt zur Prozessverbesserung. Die IoT- und KI-Plattform ermöglicht Echtzeit-Analysen und Datenvisualisierung für schnellere Berichte und Entscheidungen. Algorithmen für maschinelles Lernen helfen bei der Operationalisierung und Sicherheitsaspekte werden während des gesamten Prozesses berücksichtigt.

Lesen Sie hier mehr über die kollaborativen Potenziale, die mit der Record Evolution Plattform erschlossen werden: IoT-Zusammenarbeit: Der Wandel zu Kollaboration im Internet der Dinge.

Der IoT- & KI-Prozess vom Edge zur Cloud

Wie geht es nun mit dem komplexen Zusammenspiel von IoT- und KI-Funktionen weiter? Wie arbeiten diese zusammen und welche Prozesse machen sie aus?

Die Rolle des IoT beim Erfassen von Fahrzeugdaten

Auch hier sind die Potenziale, die durch KI-gestützte Systeme erschlossen werden, immens. Um diese Potenziale auszuschöpfen, müssen Sie zunächst in der Lage sein, Daten aus Ihren Fahrzeugen und Maschinen auszulesen. Oft liegen diese Daten in Silos und sind nur schwer zugänglich. Doch das Sammeln dieser Daten ist die erste entscheidende Komponente im Prozess des Aufbaus von ML- und KI-Lösungen.

Mit hardware-agnostischen IoT-Plattformen, die auf Container-Technologie basieren, können Sie heute alles in ein IoT-Edge-Gerät verwandeln. Damit sind Sie für den Einsatz in Brownfield-Umgebungen bestens gerüstet. Es ist möglich, auf jedes Fahrzeug oder jede Maschine zuzugreifen, um Daten aus einer Vielzahl von Legacy-Geräten auszulesen.

Und der erste Schritt auf dem Weg dorthin ist, Ihre Fahrzeuge IoT-tauglich zu machen:

Abbildung 2. Bereitstellung von IoT-Edge-Geräten in Fahrzeugen

Die Rolle der gesammelten IoT-Daten in der Datenanalyse

Sobald Sie die benötigten Daten von Ihren Fahrzeugen und Maschinen gesammelt haben, müssen diese bereinigt, modelliert und transformiert werden. Die Daten werden in qualitativ hochwertige Daten umgewandelt, die für eine langfristige Nutzung bereitstehen. Sie können Datensätze aus vielen verschiedenen IoT-Datenquellen untersuchen. Auf Basis der daraus gewonnenen Erkenntnisse bauen Sie Datenlösungen und setzen diese ein. Auf diese Weise entsteht ein iterativer Prozess.

Wenn Sie Ihre Assets mit der IoT- und KI-Plattform verbinden, erhalten Sie kontinuierlich neue IoT-Daten von Ihren Flotten. Sie nutzen die Daten, um Ihre Datenlösungen zu verbessern. Hier können Sie mit IoT & KI wirklich kreativ werden und mehr Wert aus Ihren bestehenden IoT-Infrastrukturen schöpfen.

Aber um dorthin zu gelangen, müssen Sie Geräteverwaltungsprozesse einrichten, um die Verfügbarkeit dieser Daten zu gewährleisten. Und Sie sorgen dafür, dass Ihre Flotten mit der IoT- und KI-Plattform verbunden sind, wann immer Sie sie brauchen:

Abbildung 3. Anbindung an die IoT- und KI-Plattform

Mit IoT & KI kreativ werden

Sobald Ihre Flotten mit der Plattform verbunden sind, können Sie beginnen, deren Daten zu nutzen. Sie entwerfen Ihre eigenen KI-Lösungen und setzen sie in der Produktion ein, um mehr Erkenntnisse in nahezu Echtzeit zu gewinnen. Sie erstellen und automatisieren Workflows, um Ihre Daten im Griff zu haben, überwachen Ihre Flotten, um unerwünschtes Verhalten zu verhindern, aktualisieren Ihre ML-Modelle over the air und arbeiten mit Kollegen auf der ganzen Welt zusammen, um Ihre bestehenden Lösungen zu verbessern.

Mögliche KI-Entwicklungsszenarien können maßgeschneiderte Datenerfassungs-Apps (d. h. als IoT-Apps verpackte Machine-Learning-Modelle), Anwendungen zur Erkennung von Anomalien, Wartungsbenachrichtigung oder Ereigniserkennung umfassen, die direkt auf den IoT-Edge ausgerollt werden. Und wieder nutzen Sie die Daten von Fahrzeugen am IoT-Edge, um die Apps kontinuierlich zu verbessern und Updates in kurzen, iterativen Zyklen zu veröffentlichen.

Abbildung 4. Remote-KI-Entwicklung in kurzen iterativen Zyklen

Sie decken die gesamte IoT- und KI-Wertschöpfungskette ab – von der Datenextraktion bis zur Bereitstellung – und nutzen dabei nur eine Plattform.

Mehr IoT & KI in der Automobilindustrie: Anwendungsszenarien nach Bereichen

Automobilhersteller können IoT & KI in den Bereichen Forschung und Entwicklung, Herstellung und Lieferkette nutzen. Aber auch in Bereichen wie Marketing, Vertrieb und Finanzen, wo IoT-Datenanalysen zu mehr Automatisierung und höherer Effizienz führen, beginnen IoT & KI ihre Wirkung zu zeigen.

Forschung und Entwicklung

Das Zusammenspiel von IoT & KI wird Forschung und Entwicklung neues Wachstum bescheren, indem es R&D-Projekte belebt und es ermöglicht, deren Potenzial voll zu entfalten. IoT & KI werden auch dabei helfen, die Erfolgsraten verschiedener Initiativen vorherzusagen und die für die Fertigstellung benötigte Zeit und Ressourcen besser abzuschätzen. Auf diese Weise können Automobilunternehmen auf dem neuesten Stand der Technik bleiben und gleichzeitig Geld sparen. Bei der Identifizierung und Fokussierung auf Initiativen mit hohem Potenzial und hoher Durchführbarkeit kann KI das IoT auf kreative und unkonventionelle Weise ergänzen.

Herstellung

KI-gesteuerte Systeme helfen Automobilherstellern, Arbeitsabläufe effizienter zu gestalten und zu überwachen. Darüber hinaus ermöglichen sie die rechtzeitige Identifizierung fehlerhafter Fahrzeugteile, sowohl aus eigener Produktion als auch von externen Zulieferern, bevor diese in Fahrzeuge eingebaut werden und auf die Straße kommen. Die Kombination aus IoT und KI bietet auch die Grundlage für Techniken zur Spannungsmessung und Verformungserkennung, die Entwicklung von Sicherheitskonzepten und Anwendungsfälle für die vorausschauende Wartung.

Prozesse in der Lieferkette

Datenanalysen für die Lieferkette gibt es schon seit einiger Zeit. Die Ergänzung von Front-End-KI-Systemen mit IoT-Technologien kann jedoch den entscheidenden Unterschied ausmachen, wenn es darum geht, neue Datenquellen zu erschließen, indem noch größere und vielfältigere Datensätze analysiert werden, die Logistik zu überwachen oder Risiken zu managen. Mit Hilfe klassischer Metriken wie der Lieferqualität und den kollaborativen Funktionen der Plattform können Automobilunternehmen mehr Transparenz in ihrer Lieferkette erreichen, typische Szenarien für Lieferausfälle identifizieren und dazu beginnen, stärker mit ihren Lieferanten auf ein gemeinsames Ziel hinzuarbeiten.

Zusammengefasst: Die Vorteile von IoT- & KI-Plattformen für die Automobilindustrie

Die kombinierten Kräfte von IoT & KI sind dabei, die Automobilindustrie zu transformieren und werden auch weiterhin Innovationen in nahezu jedem Aspekt der Automobilbranche inspirieren. Die Ausschöpfung dieser Potenziale und die Identifizierung von Umsatzchancen mit IoT & KI können die ultimativen Game-Changer für Automobilhersteller, Zulieferer und Innovatoren sein.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass das Zusammenspiel von IoT & KI die Automobilproduktion über die gesamte Wertschöpfungskette hinweg optimieren kann. Darüber hinaus helfen IoT & AI, die Sicherheit im Auto zu erhöhen und die Kundenbindung zu fördern. Die Möglichkeiten sind unbegrenzt:

Innovative Geschäftsmodelle und Einnahmequellen

IoT&AI-gesteuerte Innovationen können Ihnen helfen, neue und unerwartete Einnahmequellen zu erschließen. Darüber hinaus können Sie noch völlig neue Geschäftsmodelle rund um digitale Produkte erarbeiten, die auf einer kombinierten IoT- und KI-Plattform entwickelt werden.

Kostensenkung

Die Ergänzung von IoT mit KI bedeutet erhöhte betriebliche Effizienz und Umsatzsteigerungen in allen Bereichen der Automobilbranche. Was jedoch oft nicht erwähnt wird, sind die Kostenreduzierungen und Einsparungen, die durch die Implementierung von kombinierten IoT- & KI-Lösungen erzielt werden. Dazu gehören Ressourceneinsparungen durch Automatisierung, Betriebsoptimierung, digitale Assistenten und mehr.

Risikominderung

Prädiktive Wartung, Anomalieerkennung, intelligente Objekterkennung und integrierte KI-gestützte Sicherheitssysteme spielen eine immer wichtigere Rolle bei der Entwicklung innovativer Modelle rund um die Fahrzeugsicherheit. Die Implementierung praktikabler Szenarien zur Risikominderung ist besonders in aufstrebenden Bereichen wie dem autonomen oder teilautonomen Fahren relevant. In all diesen Bereichen sind IoT&AI-getriebene Innovationen der Schlüssel zur Entwicklung von Konzepten für ein sichereres und stressfreieres Fahren.

Verbessertes Kundenerlebnis

Maßgeschneiderte IoT&AI-Lösungen können dabei helfen, nachhaltig mit Kunden in Kontakt zu treten. Sie stärken die Kundenbindung und schaffen dank maßgeschneiderter digitaler Services überwältigend positive Kundenerlebnisse. Datengesteuerte Hersteller sind besser in der Lage, Lösungen zur Kundenbindung zu entwickeln. Sie managen langfristige Beziehungen, indem sie die Kundenabwanderung im Vorfeld erkennen und gezielte Angebote entwickeln, um unerwünschten Entwicklungen entgegenzuwirken.


Nehmen Sie Kontakt auf, um mehr über die Record Evolution Plattform für IoT & AI zu erfahren. Finden Sie heraus, wie Sie die Plattform nutzen können, um Ihre eigenen digitalen Lösungen zu entwickeln.

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