Künstliche Intelligenz der Dinge (AIoT)

Was ist die künstliche Intelligenz der Dinge?

AIoT steht für Artificial Intelligence of Things, also die Verbindung von Künstlicher Intelligenz (KI) mit dem Internet der Dinge (IoT).

AIoT vs. IoT

Während IoT-Geräte Daten aus ihrer Umgebung erfassen und sie an andere Systeme senden, sammelt bei AIoT Künstliche Intelligenz diese Daten nicht nur, sondern analysiert sie direkt und nutzt sie gezielt für Folgeprozesse. Smarte Geräte sind nicht mehr nur vernetzt, sondern sie können selbstständig „denken“, sind lern- und handlungsfähig. AIoT hebt klassische IoT-Systeme damit auf ein neues Niveau: Aus reaktiven Systemen werden vorausschauende, adaptive Technologien, die eigenständig Entscheidungen treffen und Prozesse optimieren können.

Wie funktioniert AIoT?

AIoT-Systeme basieren auf dem Zusammenspiel von Hardware und Software, Daten und Künstlicher Intelligenz. Koordiniert wird das Ganze in einer robusten technischen Architektur.

Wie IoT-Systeme sind auch AIoT-Systeme mit Sensoren ausgestattet, die kontinuierlich Daten erfassen, beispielsweise zu Temperatur, Bewegung oder Gerätenutzung. Im Gegensatz zu IoT ist bei ihnen jedoch ein KI-Modell eingebettet, also eine Software oder ein spezialisierter Chip, der diese Rohdaten anschließend analysiert.  In der Praxis lassen sich viele bestehende IoT-Plattformen um KI-Module erweitern und so zu AIoT-Systemen modernisieren.

In der Regel kommen Machine-Learning-Algorithmen zum Einsatz, die sicherstellen, dass sich die Performance der Systeme mit jeder Nutzung verbessert. Dafür müssen  Geräte, Sensoren, KI und Benutzeroberflächen problemlos zusammenspielen. Dies wird über modulare Frameworks und APIs (Programmierschnittstellen) erreicht. Sie sorgen dafür, dass Daten zwischen den verschiedenen Systemkomponenten zuverlässig übertragen und verstanden werden. Je nach Anwendungsfall erfolgt die Datenverarbeitung cloud-basiert oder edge-basiert.

• Cloud-basiert: Externe Server (Clouds) empfangen die Daten, analysieren sie und verarbeiten sie weiter. Das hat den Vorteil, dass großen Datenmengen mit einer hohen Rechenleistung verarbeitet werden können. Der Nachteil: Es ist eine ständige Internetverbindung nötig.
• Edge-basiert: Die Datenverarbeitung geschieht direkt am oder in der Nähe des Geräts („am Rand“ des Netzwerks), zum Beispiel in einem lokalen Mikrocontroller oder Gateway. Vorteile hierbei sind eine geringere Latenz, mehr Datenschutz und, dass das Gerät auch offline funktionsfähig ist.

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Praxisbeispiele aus verschiedenen Branchen

AIoT wird bereits heute in verschiedenen Branchen eingesetzt. Hier einige Beispiele, wie AIoT-Systeme unseren Alltag und unsere Arbeitswelt verändern:

Smart Home

Im vernetzten Zuhause steuern AIoT-Systeme Heizung, Licht oder Sicherheit vollautomatisch. Dabei lernen sie vom Verhalten der Bewohner. Die Systeme ermitteln beispielsweise, wann ein Raum üblicherweise genutzt wird, und steuern die Heizungsleistung intelligent im Hintergrund für maximale Energieeffizienz und Wohnkomfort.

Gesundheitswesen

Wearables wie Smartwatches erfassen kontinuierlich Gesundheitsdaten von Patienten, etwa Puls, Schlafverhalten oder Herzrhythmus. KI-Algorithmen analysieren diese Daten in Echtzeit und können bei Auffälligkeiten frühzeitig warnen. In der Pflege ermöglichen AIoT-Lösungen auf ähnliche Weise die Fernüberwachung von Patienten, was Ressourcen spart und die Versorgungsqualität erhöht.

Industrie (Industrie 4.0)

In der Fertigung überwachen AIoT-Systeme Maschinenzustände und Produktionsdaten. Durch Predictive Maintenance erkennen sie früh Anzeichen für Verschleiß und lösen Wartungsprozesse aus, bevor es zu teuren Ausfällen kommt. Gleichzeitig optimieren sie Produktionsabläufe durch datenbasierte Empfehlungen.

Mobilität & Smart Cities

Im urbanen Raum helfen AIoT-Systeme dabei, Verkehrsflüsse zu analysieren und zu steuern. Sensoren und KI regeln beispielsweise Ampelphasen je nach Verkehrslage, dadurch werden Staus reduziert und Emissionen gesenkt. Auch die Logistik profitiert von intelligenten Navigations- und Wartungssystemen, die Echtzeitdaten in Fahrzeugen erheben. Unternehmen können dank AIoT zudem Lieferstatus lückenlos angeben und Routen kosteneffizient optimieren.

Chancen und Vorteile von AIoT

Als Weiterentwicklung von IoT-Systemen bietet AIoT ähnliche Vorteile. Doch die Mehrwerte gehen deutlich über das bisher Mögliche hinaus.

• Effizienzsteigerung: Prozesse werden automatisiert, Entscheidungen in Echtzeit getroffen und Ressourcen gezielter eingesetzt. Dies reduziert manuelle Eingriffe und spart Zeit.
• Kostensenkung: Durch vorausschauende Wartung (Predictive Maintenance) lassen sich Ausfallzeiten vermeiden und Reparaturkosten minimieren.
• Personalisierte Kundenerlebnisse: Datenbasierte Empfehlungen ermöglichen individuell zugeschnittene Services, die Kundenzufriedenheit und Conversion Rates erhöhen.
• Nachhaltigkeit: Die intelligente Steuerung spartdurch das KI-System Energie, Materialien und Transportwege. Das schont nicht nur die Umwelt, sondern auch das Budget.
• Skalierbarkeit: AIoT-Lösungen lassen sich flexibel erweitern und an veränderte Anforderungen anpassen. Ein Vorteil, besonders für wachsende Unternehmen.

Herausforderungen und Risiken von AIoT

Neben entscheidenden Vorteilen und Chancen bestehen jedoch auch Herausforderungen, die es zu bewältigen gilt.

• Datenschutz und Sicherheit: Die große Menge an gesammelten Daten erfordert klare Sicherheitskonzepte und die Einhaltung gesetzlicher Datenschutzvorgaben.
• Technische Komplexität: Die Integration von Sensorik, KI und vernetzter Infrastruktur stellt hohe Anforderungen an IT, Hardware und Softwareentwicklung.
• Hoher Implementierungsaufwand: AIoT-Projekte benötigen Zeit, Budget und Know-how, insbesondere in der Anfangsphase sind Planung und Erprobung entscheidend.
• Abhängigkeit von Cloud- und Netzverbindungen: Bei cloud-basierten Systemen kann es bei Ausfällen zu Unterbrechungen in der Funktionalität kommen.
• Fehlende Transparenz von KI-Entscheidungen: KI-Algorithmen treffen Entscheidungen auf Basis komplexer Datenmuster, deren Nachvollziehbarkeit nicht immer gegeben ist (Black-Box-Problem).

Praxistipps für den Einstieg in AIoT

Um Herausforderungen bei der Integration von AIoT zu bewältigen und Vorteile voll auszuschöpfen, können Sie sich an folgenden Tipps orientieren:

Klein und zielgerichtet starten

Beginnen Sie im kleinen Rahmen und wählen Sie einem klar definierten Anwendungsfall, der echten Mehrwert liefert und schnell Ergebnisse zeigt. Pilotprojekte reduzieren Risiken und schaffen ein gemeinsames Verständnis im Unternehmen. Die Learnings bilden die Basis für eine spätere Skalierung über weitere Produkte oder Standorte.

Datenqualität sichern

Nur saubere, kontextreiche Daten aus verlässlichen Sensoren ermöglichen leistungsfähige KI-Modelle. Entwickeln Sie früh Standards für Datenerhebung, -speicherung und -qualität. Prüfen Sie kontinuierlich, ob die Daten wirklich die Fragen beantworten, die Ihre Use Cases stellen.

Architektur skalierbar gestalten

Nutzen Sie etablierte AIoT-Plattformen mit offenen Schnittstellen, um Flexibilität zu sichern. Cloud- und Edge-Konzepte helfen dabei, Daten dort zu verarbeiten, wo es sinnvoll ist. Eine gut skalierbare Architektur spart langfristig Zeit, Kosten und viele schmerzhafte Umbauten.

Sicherheit und Compliance früh integrieren

Mit smarter Vernetzung entstehen neue Sicherheitsrisiken, die Sie von Beginn an adressieren sollten. Datenschutz, Verschlüsselung und klare Zugangskontrollen schützen nicht nur Systeme und Daten. Sie stärken auch das Vertrauen in Ihr AIoT-Produkt und vermeiden regulatorische Stolperfallen.

Interdisziplinär arbeiten und iterativ lernen

AIoT erfordert Know-how aus IT, Data Science und den Fachbereichen – erst gemeinsam entsteht ein tragfähiges Produkt. Kurze Entwicklungszyklen mit Feedback aus dem realen Einsatz machen Lösungen schnell praxistauglich. Jede Iteration liefert Erkenntnisse, die Sie für Verbesserungen und neue Funktionen nutzen können.

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Fazit: Stärker als IoT – Der Wechsel zu AIoT beginnt

AIoT verbindet das Beste aus zwei Welten: Es bringt intelligente Algorithmen und die Vorteile vernetzter Geräte zusammen. Unternehmen, die diese Technologie gezielt einsetzen, profitieren – auch im Vergleich zu IoT – von effizienteren Abläufen, geringeren Kosten, nachhaltigerem Ressourceneinsatz und können bessere Kundenerlebnisse realisieren.

Zwar ist die Einführung technisch anspruchsvoll, doch AIoT-Systeme sind ausgereift und ihr Potenzial überwiegt die inhärenten Herausforderungen bei Weiten. Informieren Sie sich zu den Möglichkeiten von AIoT für Ihr Unternehmen und sichern Sie sich einen Vorsprung im Wettbewerb. In Zukunft wird kein Weg mehr an den smart automatisierten Geräten und Anlagen vorbeiführen.

FAQ

Was bedeutet AIoT genau?

AIoT steht für „Artificial Intelligence of Things“, die Verbindung von Künstlicher Intelligenz (AI) mit dem Internet der Dinge (IoT). Geräte erfassen Daten über Sensoren, analysieren diese mithilfe von KI und treffen darauf basierende Entscheidungen automatisch.

Wie unterscheidet sich AIoT von klassischem IoT?

IoT-Geräte sammeln und übermitteln Daten, agieren aber meist reaktiv. AIoT-Systeme gehen einen Schritt weiter. Sie interpretieren Daten intelligent, lernen aus Mustern und können vorausschauend handeln, zum Beispiel Wartungen von Maschinen bei ersten Anzeichen von Abweichungen vornehmen, um kostspielige Ausfälle zu vermeiden.

Wo wird AIoT eingesetzt?

AIoT kann überall dort eingesetzt werden, wo vernetzte Geräte verwendet werden und es einen Mehrwert bietet, ihre Daten in Echtzeit auswerten zu können. Typische Einsatzfelder sind die Industrie (z B. vorausschauende Wartung), Smart Homes (Steuerung von Heizung, Licht, Sicherheitssystemen), Gesundheitswesen (z. B. Überwachung von Vitalfunktionen) sowie Landwirtschaft (z. B. effiziente Bewässerung, Tierüberwachung) und Einzelhandel (z. B. dynamische Preissteuerung).

Welche Vorteile bietet AIoT für Unternehmen?

AIoT-Systeme ermöglichen intelligente, vorausschauende Automatisierung. Sie tragen damit nicht nur zur Effizienz, Nachhaltigkeit und Kostensenkung bei, sondern reduzieren auch den manuellen Aufwand und damit das Risiko von Fehlern. Die Insights der AIoT-Systeme beschleunigen menschliche Entscheidungen und können als Basis für bessere Kundenerlebnisse genutzt werden.

Welche technischen Voraussetzungen braucht man?

Benötigt werden vernetzte Geräte mit Sensorik, eine Dateninfrastruktur (Cloud oder Edge), passende Softwareplattformen und je nach Anwendung KI-Modelle, die auf die relevanten Daten trainiert werden.

Wer kann mir beim Thema Künstliche Intelligenz der Dinge (AIoT) helfen?

Wenn Sie Unterstützung zum Thema Künstliche Intelligenz der Dinge (AIoT) benötigen, stehen Ihnen die Experten der mindsquare AG zur Verfügung. Unsere Berater helfen Ihnen, Ihre Fragen zu beantworten, das passende Tool für Ihr Unternehmen zu finden und es optimal einzusetzen. Vereinbaren Sie gern ein unverbindliches Beratungsgespräch, um Ihre spezifischen Anforderungen zu besprechen.