Foto: Andrey Suslov - shutterstock.com
Dem IoT liegt die Idee "Alles, was vernetzt werden kann, wird vernetzt" zugrunde. Durch seine Fähigkeit, die physische Welt der Dinge und Maschinen zu digitalisieren, schafft IoT einen Mehrwert. So hilft etwa die Installation von vernetzten Sensoren, die permanent Daten sammeln und weiterleiten, können dabei, die Ressourcenverteilung zu verbessern und Betriebsstörungen mithilfe von Tools für die vorausschauende Instandhaltung zu antizipieren.
Die Hauptschwierigkeit dabei liegt heute nicht mehr darin, Objekte miteinander zu verbinden. Mit immer mehr vernetzten Objekten steigt die Anzahl der Informationen, die das Potenzial haben, Unternehmen unglaubliches Wissen zu liefern. Die Herausforderung besteht darin, wie man die von den Objekten erzeugten Daten sammelt, analysiert und gewinnbringend nutzt. Daten nur zu erheben nützt niemandem, man braucht ein System, das sie interpretiert, um sie zu verstehen. An dieser Stelle kommt die KI ins Spiel.
Immer mehr IoT-Plattformen setzten auf KI-Technologien
KI bietet nicht nur die Möglichkeit, all diese Daten, die von vernetzten Objekten erzeugt werden, zu verarbeiten. Sie kann auch intelligentere Erkenntnisse in wesentlich kürzerer Zeit aus ihnen gewinnen, als es dem Menschen möglich ist. KI offeriert heute schon eine breite Palette von Technologien, um strukturierte und unstrukturierte Daten zu verarbeiten.
Viele der zahlreichen Anbieter von IoT-Plattformen bieten neben typischen IT-Infrastruktur-Services bereits auf intelligenten Algorithmen basierende Micro-Services an, um die Messdaten intelligent und automatisiert zu verarbeiten. Die Performance dieser Lösungen hat aber auch ihren Preis. Zum einen werden Hardware-Ressourcen benötigt, die leistungsfähig genug sind für Mehrzweck-Betriebssysteme, die für verschiedenste Anwendungen eingesetzt werden können. Zudem setzt die Implementierung und erfolgreiche Nutzung der verschiedenen, innovativen Services schon ein gehöriges Fachwissen des Anwenders voraus, das nicht in jedem Unternehmen vorhanden ist.
Wer zudem mit der kompletten Migration seiner Softwarestruktur liebäugelt, muss sich bewusst sein, dass er sich nicht nur von einem Anbieter abhängig macht, sondern sich zumindest teilweise auch auf einen Technologiewechsel einlässt. Allen führenden IoT-Backend-Anbietern ist zudem ein komplexes Preismodell eigen, das eine transparente Darstellung der Gesamtkosten erschwert.
CPA soll IoT anspruchsvoller und intelligenter machen
Viele, vor allem mittelständische Unternehmen suchen eher nach einer herstellerunabhängigen IoT-Plattform, um sich nicht in die Abhängigkeit von einem großen Anbieter zu begeben. Dabei soll die Automatisierungslösung nicht nur intelligent, sondern auch leicht zu implementieren sein und die Nutzung kein allzu großes Fachwissen verlangen.
Um den gleichen intelligenten Automatisierungsgrad der Datenauswertung wie bei den namhaften IoT-Backend-Anbietern zu erreichen, bietet sich der Einsatz von Cognitive Process Automation (CPA) in Verbindung mit einer herstellerunabhängigen IoT-Plattformen an. CPA ist eine um KI-Elemente erweiterte Robotic Process Automation (RPA)-Lösung. Sie verspricht nicht nur vergleichsweise niedrigere Lizenz- und Installationskosten, sondern auch eine einfache Implementierung und Nutzung.
Um einen Software-Roboter zu benutzen, muss man keine IT-Koryphäe mit besonderen Programmierkenntnissen sein. Durch das Nachahmen von Benutzereingaben über die Benutzeroberfläche einer Anwendung entfällt das aufwendige Programmieren einer Anwendungsschnittstelle (API).