Das Internet der Dinge wird jetzt smart
Das Internet of Things wächst zunehmend mit Künstlicher Intelligenz zusammen. So entsteht eine „Artificial Intelligence of Things“ (AIoT), die eigenständige Entscheidungen treffen kann. IFS zeigt auf, wie diese Technologie den Field Service verändern wird.
Das Internet der Dinge und Künstliche Intelligenz wachsen faktisch zusammen, weil beide Technologien komplementäre Rollen in derselben Wertschöpfungskette übernehmen.
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Im Internet of Things
werden immer mehr Geräte und Sensoren vernetzt, um Daten zu sammeln und
auszutauschen. Gleichzeitig entwickelt es sich hin zur Artificial Intelligence
of Things. Die immer leistungsfähigeren KI-Technologien ermöglichen es,
zunehmend die gesammelten Daten intelligent auszuwerten und für Vorhersagen,
Automatisierungen oder Optimierungen zu nutzen. Die Daten werden dabei von
Künstlicher Intelligenz entweder direkt auf den IoT-Geräten, in zentralen
Rechenzentren von Unternehmen oder in der Cloud analysiert. So oder so werden
die IoT-Systeme dadurch deutlich smarter und können eigenständige
Entscheidungen treffen, anstatt nur Informationen bereitzustellen.
Zu den Bereichen, die AIoT nachhaltig transformieren wird, zählt auch
der Field Service. IFS, führender Anbieter von Industrial-AI-Software, zeigt
fünf Beispiele dafür.
1. Predictive Maintenance
Sensoren an Maschinen erfassen Vibrationen, Temperatur, Druck oder
Laufzeit. KI analysiert diese Daten, erkennt Muster und kann so bevorstehende
Ausfälle vorhersagen. Das ermöglicht es, die Anzahl der ungeplanten Stillstände
zu reduzieren, die Wartungsplanung zu optimieren und Kosten für Ersatzteile zu
senken.
2. Ferndiagnosen
Maschinen senden kontinuierlich Daten an eine zentrale
Serviceplattform, die mithilfe von Künstlicher Intelligenz Anomalien oder
Fehlerzustände in Echtzeit erkennt. Dadurch lassen sich Probleme schneller
beheben, es sind weniger Vor-Ort-Einsätze von Service-Technikern erforderlich
und Produktionsausfälle werden minimiert.
3. Automatisierte Service-Workflows
Wenn AIoT Probleme an Maschinen erkannt hat, kann
sie automatisch Service-Prozesse initiieren, etwa durch die Generierung eines
Service-Tickets oder die Bestellung von Ersatzteilen. Die Arbeitsabläufe im
Service werden effizienter, die Reaktionszeiten kürzer und der manuelle Aufwand
sinkt.
4. Optimierte Service-Einsätze
KI kann mit IoT-Daten die Nutzung von Maschinen analysieren,
Standorte von Service-Technikern ermitteln sowie deren Verfügbarkeit prüfen und
anhand dieser Informationen Service-Einsätze optimal planen. Fahrtzeiten
reduzieren sich, Ressourcen werden besser genutzt und die Kundenzufriedenheit
steigt.
5. Sicherheitsüberwachung
Beim Feldeinsatz von Service-Technikern kann AIoT Maschinenzustände,
Umweltbedingungen oder Richtlinien überwachen und in Echtzeit Alarm auslösen,
wenn Sicherheitsgrenzen überschritten werden. Dadurch lassen sich gesetzliche
Vorschriften leichter einhalten und die Sicherheit der Service-Techniker
steigt.
„Es gibt zwar bereits viele Beispiele für erfolgreiche
AIoT-Implementierungen, doch insgesamt steht diese Technologie noch am Anfang.
Es ist aber nur eine Frage der Zeit, bis sie sich im großen Stil durchsetzen
wird“, erklärt Sebastian Spicker, Managing Director DACH bei IFS. „Dabei wird
es wichtig sein, die Interaktion zwischen KI und menschlichen Entscheidungen
richtig abzustimmen. Gerade im Field Service Management können falsche
Entscheidungen zu kritischen Ausfällen oder hohen Strafzahlungen wegen SLA-Verletzungen
führen.“
(Quelle : IFS)
