Faktencheck

Die 4 größten Missverständnisse über IoT, KI und ML

IoT AI ML
Warnmeldungen der Synctive IoT-Plattform anzeigen Vibration Alert für vorbeugende Maschinenwartung

IoT (Internet der Dinge), KI (Künstliche Intelligenz) und ML (Maschinelles Lernen) sind mittlerweile auch im Maschinen- und Anlagenbau allgegenwärtige Begriffe. Diese Technologien treiben Innovationen voran und verändern die Art und Weise, wie Unternehmen arbeiten. 

Trotz ihrer wachsenden Bedeutung gibt es viele Missverständnisse rund um diese Technologien. Oft werden sie als isolierte Phänomene betrachtet oder es wird angenommen, dass ihre Implementierung zu kompliziert und teuer ist. Ebenso gibt es Befürchtungen, dass KI menschliche Arbeit vollständig ersetzen könnte oder dass nur große Maschinen- und Anlagenbauer von diesen Technologien profitieren können. 

Dieser Ratgeber zielt darauf ab, diese Missverständnisse aufzuklären und zu zeigen, wie IoT, KI und ML tatsächlich genutzt werden können, um Geschäftsprozesse zu optimieren und Mehrwert für Hersteller und ihre Kunden zu schaffen.

Missverständnis 1: IoT, KI und ML sind isolierte Technologien

Ein weit verbreitetes Missverständnis ist, dass IoT, KI und ML isoliert betrachtet werden können. Viele Unternehmen gehen davon aus, dass diese Technologien unabhängig voneinander funktionieren und implementiert werden können. Diese Annahme führt oft dazu, dass sie das volle Potenzial dieser Technologien nicht ausschöpfen.

In der Praxis ergänzen sich IoT, KI und ML gegenseitig und entfalten ihre wahre Stärke erst in einem integrierten Ansatz. IoT stellt die Infrastruktur bereit, um Daten aus physischen Geräten und Systemen zu sammeln. Diese Daten sind das Rohmaterial, das KI-Algorithmen analysieren und auswerten. Maschinelles Lernen, ein Teilbereich der KI, nutzt diese Daten, um Modelle zu trainieren und kontinuierlich zu verbessern.

IoT, AI und ML im Maschinenbau

IoT als Datenquelle

Das Internet der Dinge (IoT) umfasst ein Netzwerk von physischen Maschinen und Anlagen, die mit Sensoren, Software und anderen Technologien ausgestattet, also “vernetzt” sind. Diese vernetzen Maschinen sammeln und tauschen Daten aus, um intelligente Entscheidungen zu treffen. Vernetzte Maschinen erzeugen riesige Mengen an Daten, die wertvolle Einblicke in verschiedene Prozesse bieten können. Diese Daten allein sind jedoch oft unstrukturiert und schwer zu interpretieren.

KI als Datenanalytiker

Hier kommt die Künstliche Intelligenz (KI) ins Spiel. KI-Systeme sind darauf ausgelegt, große Datenmengen zu analysieren und Muster zu erkennen, die für den Menschen schwer zu entdecken sind. Durch den Einsatz von Algorithmen und Modellen kann KI die von IoT-Geräten gesammelten Daten analysieren und in verwertbare Informationen umwandeln. Dies ermöglicht es Unternehmen, fundierte Entscheidungen zu treffen und Prozesse zu optimieren.

ML als Lernwerkzeug

Das Maschinelle Lernen (ML) ist eine Unterkategorie der KI und spielt eine entscheidende Rolle bei der Weiterentwicklung von KI-Systemen. ML-Algorithmen lernen aus historischen Daten und verbessern sich im Laufe der Zeit. Durch die Kombination von IoT-Daten und ML können Unternehmen Vorhersagemodelle entwickeln, die zukünftige Trends und Ereignisse genau vorhersagen. Dies ist besonders nützlich in Bereichen wie der vorausschauenden Wartung, bei der Maschinenprobleme erkannt und behoben werden können, bevor sie auftreten.

Missverständnis 2: Einmalige Implementierung reicht aus

Job Done, Integrierte CNC Maschine

Ein weiteres häufiges Missverständnis besteht darin, dass die Implementierung von IoT, KI und ML eine einmalige Angelegenheit ist. Viele Unternehmen glauben, dass sie nach der Einführung dieser Technologien keine weiteren Anpassungen oder Optimierungen vornehmen müssen.

In der Praxis erfordert die Nutzung von IoT, KI und ML jedoch eine kontinuierliche Anpassung und Optimierung.

Ständige Weiterentwicklung

Technologien entwickeln sich ständig weiter, und dies gilt besonders für IoT, KI und ML. Neue Sensoren, verbesserte Algorithmen und innovative Anwendungen werden regelmäßig entwickelt. Maschinen- und Anlagenbauer müssen sich dieser Entwicklungen bewusst sein und bereit sein, ihre Systeme kontinuierlich zu aktualisieren. Eine statische Lösung wird schnell veraltet und ineffizient.

Datenqualität und -integration

Eine weitere Herausforderung besteht in der Sicherstellung der Datenqualität. IoT-Geräte sammeln enorme Mengen an Daten, aber nicht alle Daten sind nützlich. Es ist entscheidend, die relevanten Daten zu identifizieren und sicherzustellen, dass sie in hoher Qualität vorliegen. Zudem müssen diese Daten in bestehende Systeme und Prozesse integriert werden, um einen Mehrwert zu bieten. Dies erfordert regelmäßige Überprüfung und Anpassung.

Skalierbarkeit und Anpassungsfähigkeit

Ein erfolgreiches IoT-, KI- oder ML-Projekt muss skalierbar und anpassungsfähig sein. Unternehmen wachsen und ändern sich, und ihre technologischen Lösungen müssen mit ihnen wachsen. Dies bedeutet, dass die Systeme so gestaltet sein müssen, dass sie leicht erweitert und an neue Anforderungen angepasst werden können. Eine einmalige Implementierung mag kurzfristig Vorteile bringen, aber ohne langfristige Planung und Anpassung wird sie letztendlich scheitern.

Missverständnis 3: KI ersetzt menschliche Arbeit

Robotic Hand und menschliche Hand

Ein weit verbreitetes Missverständnis ist, dass KI menschliche Arbeit vollständig ersetzen wird. Diese Vorstellung führt oft zu Ängsten und Widerstand gegenüber der Einführung von KI-Technologien im Maschinen- und Anlagenbau.

In Wirklichkeit ergänzt KI menschliche Fähigkeiten und ermöglicht es den Mitarbeitern, sich auf höherwertige Aufgaben zu konzentrieren. 

Automatisierung von Routineaufgaben

KI kann viele repetitive und zeitaufwändige Aufgaben automatisieren, die zuvor von knappem Fachpersonal erledigt werden musste. Dazu gehören Datenanalyse, Berichterstellung und einfache Entscheidungsfindung. Durch die Automatisierung dieser Aufgaben können sich die wertvollen Mitarbeiter auf komplexere und wertschöpfendere Tätigkeiten konzentrieren.

Unterstützung bei Entscheidungsprozessen

KI kann menschliche Entscheidungen unterstützen, indem sie relevante Daten und Analysen bereitstellt. In der Fertigungsindustrie kann KI beispielsweise Anomalien in Produktionsprozessen erkennen und Vorschläge zur Fehlerbehebung machen. Die endgültige Entscheidung bleibt jedoch beim Menschen, der die Situation ganzheitlich beurteilen kann.

Verbesserung der Arbeitsbedingungen

Durch den Einsatz von KI können Arbeitsbedingungen verbessert werden. Gefährliche oder monotone Aufgaben können von Maschinen übernommen werden, während Menschen sich auf kreativere und anspruchsvollere Aufgaben konzentrieren können. Dies führt zu einer höheren Mitarbeiterzufriedenheit und Produktivität.

Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI

Die Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI ist besonders effektiv, wenn beide ihre Stärken einbringen. KI-Systeme sind hervorragend in der Datenverarbeitung und -analyse, während Menschen kreative Problemlösungen und strategisches Denken einbringen.

Missverständnis 4: Nur große Unternehmen profitieren

Große vernetzte Fabrik vs. kleiner manueller Betrieb

Ein weiteres Missverständnis ist, dass nur große Maschinen- und Anlagenbauer von IoT, KI und ML profitieren können. Viele kleine und mittlere Unternehmen (KMU) glauben, dass diese Technologien zu teuer und komplex für ihre Bedürfnisse sind.

In den allermeisten Fällen sind IoT, KI und ML skalierbar und können an die Bedürfnisse von Unternehmen jeder Größe angepasst werden. Diese Technologien sind flexibel und können in verschiedenen Bereichen und Branchen eingesetzt werden, unabhängig von der Größe des Unternehmens.

Kosteneffizienz durch skalierbare Lösungen

Dank technologischer Fortschritte und der Verfügbarkeit von Cloud-Diensten sind IoT-, KI- und ML-Lösungen heute kostengünstiger und zugänglicher als je zuvor. Unternehmen können skalierbare Lösungen implementieren, die ihren spezifischen Bedürfnissen und Budgets entsprechen. Dies ermöglicht es auch kleineren Unternehmen, von den Vorteilen dieser Technologien zu profitieren.

Zugang zu Expertenwissen und Ressourcen

KMU können auch von der Zusammenarbeit mit Technologieanbietern und Dienstleistern profitieren, die spezialisiertes Fachwissen und Ressourcen bereitstellen. Diese Partnerschaften ermöglichen es kleineren Maschinen- und Anlagenbauern, Zugang zu fortschrittlichen Technologien und Expertise zu erhalten, die sie intern möglicherweise nicht haben. Dies kann ihnen helfen, innovative Lösungen zu implementieren und ihre Geschäftsprozesse zu optimieren.

Benutzerfreundliche Plattformen und Tools

Viele Anbieter haben benutzerfreundliche Plattformen und Tools entwickelt, die speziell auf die Anforderungen von KMU zugeschnitten sind. Diese Lösungen bieten intuitive Benutzeroberflächen und vereinfachte Implementierungsprozesse, die es auch nicht-technischen Mitarbeitern ermöglichen, IoT-, KI- und ML-Technologien zu nutzen. Maschinen- und Anlagenbauer können diese Tools verwenden, um ihre Prozesse zu digitalisieren und von den Vorteilen der Datenanalyse zu profitieren, ohne umfangreiche technische Kenntnisse zu benötigen.

Fazit

IoT, KI und ML bieten immense Potenziale für Unternehmen jedes Industriezweiges. Um den vollen Nutzen dieser Technologien zu realisieren, ist es wichtig, die häufigsten Missverständnisse zu erkennen und zu überwinden. 

Zusammengefasst:

  • IoT, KI und ML arbeiten am besten zusammen, wenn sie integriert werden, um intelligente und effiziente Systeme zu schaffen. 
  • Eine kontinuierliche Optimierung und Anpassung ist entscheidend, um langfristige Vorteile zu erzielen. 
  • KI ersetzt menschliche Arbeit nicht, sondern unterstützt und ergänzt sie. 
  • Und schließlich können auch kleine und mittelständische Unternehmen erheblich von der Digitalisierung ihrer Prozesse profitieren.
 
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