Zukunft des IoT: Wie KI das Internet of Things beflügelt

Künstliche Intelligenz revolutioniert die Art und Weise, wie Unternehmen arbeiten, insbesondere in Verbindung mit dem Internet der Dinge (IoT). Während die digitale Transformation durch die COVID-19-Pandemie einen deutlichen Schub erhalten hat, gewinnt Machine Learning im IoT-Bereich zunehmend an Bedeutung. Dadurch entstehen völlig neue Geschäftsmodelle: Statt physischer Produkte können Unternehmen nun beispielsweise Betriebsstunden verkaufen. In diesem Artikel erklären wir, wie die Verbindung von KI und IoT funktioniert, welche praktischen Anwendungsmöglichkeiten es gibt und wie Sie diese Technologien optimal für Ihr Unternehmen nutzen können.

Grundlagen von KI und IoT verstehen

Das Internet der Dinge ist das technologische Rückgrat für Innovationen in den Bereichen intelligente Mobilität, Industrie 4.0 und digitale Gesellschaft. Zunächst werden wir die grundlegenden Konzepte des IoTs näher beleuchten.

Was ist das IoT?

Das Internet der Dinge bezeichnet ein System miteinander vernetzter Objekte und Geräte, die mit Sensoren, Software und anderen Technologien ausgestattet sind. Diese "Dinge" müssen eindeutig identifizierbar sein und können Daten zu und von anderen Systemen übertragen.

Der Begriff geht auf Kevin Ashton zurück, der das IoT 1999 als ein System von Sensoren beschrieb, die mit dem Internet verbunden sind. Interessanterweise begann die Geschichte des IoT bereits in den 1980er Jahren - das erste vernetzte Objekt war ein Getränkeautomat an der Carnegie Mellon University.

Während früher hauptsächlich WLAN zum Einsatz kam, ermöglichen heute 5G und moderne Netzwerkplattformen die schnelle Verarbeitung großer Datenmengen. Nach einer Schätzung der International Data Corporation wird das digitale Datenvolumen bis 2027 auf 284 Zettabyte steigen.

Rolle der KI in vernetzten Systemen

Künstliche Intelligenz (KI) erweitert das Internet der Dinge (IoT) um leistungsstarke Analysen und maschinelles Lernen. Dabei kann man sich das IoT-Netzwerk einer Fabrik wie ein Nervensystem vorstellen: Es sammelt kontinuierlich Daten aus allen Sensoren und Maschinen, leitet diese weiter und macht sie verfügbar. Die KI hingegen übernimmt die Rolle des Gehirns und verarbeitet die Daten, um daraus Erkenntnisse zu gewinnen und Handlungsempfehlungen abzuleiten.

Wesentlich dafür ist die Menge und Vielfalt der erhobenen Daten, das „Lieblingsfutter“ von KI und Machine Learning. Je umfangreicher und diverser die Datensätze, desto präziser fallen die Analysen aus – und desto fundierter können Geschäftsentscheidungen getroffen werden.

So entsteht ein selbstlernendes System: Die IoT-Geräte fungieren als „Augen und Ohren“ und erfassen ununterbrochen neue Informationen, während die KI daraus lernt und sich beständig weiterentwickelt. Das Ergebnis sind autonome Systeme, die sich flexibel anpassen und vorausschauend agieren.

Machine Learning als Treiber der IoT-Evolution

Machine Learning (ML) erweitert die Einsatzmöglichkeiten von IoT-Systemen, indem es eigenständig aus großen Datenmengen lernt und darauf basierend Entscheidungen trifft. Damit spielt ML eine Schlüsselrolle in der Weiterentwicklung des Internets der Dinge.

Arten von Machine Learning im IoT

Im IoT-Kontext stehen im Wesentlichen drei Formen des maschinellen Lernens im Fokus:

1. Überwachtes Lernen:
   Hier werden Datensätze von Expert:innen vorab klassifiziert. Ein typisches Beispiel ist die Betrugserkennung in Buchungssystemen, die auf gekennzeichneten Transaktionen basiert.

2. Unüberwachtes Lernen:
   Diese Methode kommt ohne Labels aus und erkennt eigenständig Muster in den Daten. Anwendungen finden sich unter anderem bei Warenkorbanalysen und Kundensegmentierungen.

3. Semi-überwachtes Lernen:
   Dieser Ansatz kombiniert beide Vorgehensweisen und nutzt sowohl gelabelte als auch ungelabelte Daten. So lassen sich präzisere Ergebnisse erzielen, wenn nur ein Teil der Daten bereits klassifiziert ist.

Datensammlung und -analyse

Die Datenanalyse im IoT folgt einem strukturierten Prozess. Am Anfang steht die deskriptive Analyse, die historische Daten nutzt, um Muster zu erkennen. Darauf aufbauend ermöglichen Predictive Analytics Vorhersagen über zukünftige Ereignisse. 

Eine besondere Herausforderung stellen die enormen Datenmengen dar. IoT-Netzwerke erzeugen riesige Datenmengen, die robuste Speicher- und Verarbeitungskapazitäten erfordern. Darüber hinaus müssen Aspekte wie Datenqualität und Datensicherheit berücksichtigt werden.

Automatisierte Entscheidungsfindung

Durch die Integration von KI können IoT-Systeme selbstständig Entscheidungen treffen. Diese automatisierte Entscheidungsfindung basiert auf Echtzeitdaten und vordefinierten Regeln und ermöglicht schnelle Reaktionen auf sich ändernde Bedingungen.

Ein wesentlicher Fortschritt ist die Entwicklung des Edge Computing. Moderne IoT-Geräte verfügen über genügend Rechenleistung, um KI-Berechnungen direkt vor Ort durchzuführen. Dadurch werden Latenzzeiten verkürzt und schnellere Entscheidungen ermöglicht. So können beispielsweise elektronische Steuergeräte in Fahrzeugen in Echtzeit auf die Straßenverhältnisse reagieren und Kollisionen vermeiden.

Infografik zu IoT - © Jasper

Praktische Anwendungen von KI im IoT

Die Integration von KI und IoT eröffnet vielfältige praktische Anwendungsmöglichkeiten, die Unternehmen dabei helfen, ihre Prozesse zu optimieren und bessere Entscheidungen zu treffen.

Predictive Maintenance

Durch den Einsatz von Sensoren und KI-gestützter Datenanalyse können Maschinen und Anlagen in Echtzeit überwacht werden. Diese vorausschauende Wartung ermöglicht es, Wartungsbedarf frühzeitig zu erkennen und Ausfallzeiten zu minimieren. Tatsächlich reduziert KI-gestützte Predictive Maintenance ungeplante Ausfallzeiten um 30 Prozent und beschleunigt Servicelösungen um 83 Prozent.

Darüber hinaus können Servicetechniker durch präzise Vorhersagen gefährliche Situationen vermeiden. Die Systeme lernen kontinuierlich aus historischen und aktuellen Daten, wodurch die Vorhersagen immer genauer werden.

Energiemanagement

Im Bereich des Energiemanagements spielt die Kombination aus KI und IoT eine entscheidende Rolle. Mehr als 40 Prozent des Energieverbrauchs der deutschen Wirtschaft entfallen auf das produzierende Gewerbe. Intelligente Technologien erfassen den Energieverbrauch in Echtzeit und optimieren ihn automatisch.

Ein herausragendes Beispiel ist Google DeepMind, das durch den Einsatz von KI die Kühlung seiner Rechenzentren um bis zu 40 Prozent effizienter gestaltet hat. Intelligente Algorithmen berücksichtigen dabei verschiedene Faktoren wie Wetterbedingungen, Produktionspläne und Strompreise.

Qualitätskontrolle

Die automatisierte Qualitätskontrolle durch KI und IoT revolutioniert die Fertigungsindustrie. In der Automobilindustrie prüfen KI-Systeme Karosserieteile auf minimale Abweichungen in Form oder Oberflächenbeschaffenheit.

In der Medizintechnik prüfen KI-gestützte Inspektionssysteme Implantate und chirurgische Instrumente auf kleinste Details, die bei einer manuellen Prüfung leicht übersehen werden könnten. So wird sichergestellt, dass jedes Produkt den strengen regulatorischen Anforderungen entspricht.

Herausforderungen bei der Integration

Bei der Integration von KI in IoT-Systeme stehen Unternehmen vor komplexen Herausforderungen, die sorgfältig angegangen werden müssen. Im Folgenden werden zunächst die wichtigsten Hürden und mögliche Lösungsansätze vorgestellt.

Datensicherheit

Die wachsende Menge an IoT-Daten in Cloud-Umgebungen erhöht die Risiken bezüglich Sicherheit und Datenschutz erheblich. Besonders kritisch wird dies, wenn Architekturen über mehrere Länder verteilt sind. Cyberkriminelle nutzen bereits generative KI, um Angriffe im großen Stil vorzubereiten und schädliche Software sowie überzeugende Phishing-E-Mails zu erstellen.

Um diese Bedrohungen zu bewältigen, setzen Unternehmen auf automatisierte Bedrohungserkennung. Diese Systeme analysieren Datenmuster in Echtzeit und identifizieren potenzielle Sicherheitsrisiken. Durch maschinelles Lernen und Verhaltensanalyse können Anomalien erkannt werden, bevor sie zu ernsthaften Problemen führen.

Technische Infrastruktur

Die technische Komplexität stellt besonders für kleine und mittlere Unternehmen eine große Hürde dar. Die Kosten für Wartung und Aufrüstung von KI-gestützten IoT-Sicherheitssystemen fallen kontinuierlich an, da sich die Technologie ständig weiterentwickelt.

Zudem müssen Unternehmen eine robuste Hard- und Software-Infrastruktur aufbauen. Dazu gehören leistungsfähige Server, ausreichende Speicherkapazitäten und spezialisierte Software für die Entwicklung und das Training von KI-Modellen.

Personalqualifikation

Eine der größten Herausforderungen ist der Fachkräftemangel. Unternehmen benötigen qualifizierte Mitarbeiter:innen in verschiedenen Bereichen:

• Data Analysts und Data Scientists
• Entwickler:innen und IT-Fachleute
• Expert:innen für Cyber-Security
• Netzwerkingenieur:innen

Technisches Know-how allein reicht jedoch nicht aus. Führungskräfte müssen auch ein grundlegendes Verständnis dafür entwickeln, wie KI funktioniert, um fundierte Entscheidungen treffen zu können. Dies erfordert eine kontinuierliche Aus- und Weiterbildung, damit das Personal mit den sich rasch entwickelnden Technologien Schritt halten kann.

Fazit

Zusammenfassend zeigt die Kombination von KI und IoT beeindruckende Möglichkeiten für Unternehmen jeder Größe auf. Die Kombination der Technologien ermöglicht nicht nur Effizienzsteigerungen, sondern auch völlig neue Geschäftsmodelle. Denn diese Systeme entwickeln sich ständig weiter und lernen aus den gesammelten Daten.

Eine erfolgreiche Integration erfordert jedoch eine sorgfältige Planung. Unternehmen müssen sowohl die technische Infrastruktur als auch die Datensicherheit berücksichtigen und gleichzeitig in die Weiterbildung ihrer Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter investieren. Diese Investitionen zahlen sich durch optimierte Prozesse, vorausschauende Wartung und verbesserte Qualitätskontrolle aus. Denn eines ist sicher: KI und IoT werden die digitale Transformation weiter vorantreiben.

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