Dabei erfüllen die zentralen Steuerungs- und Orchestrierungskomponenten der CPA-Lösung alle infrastrukturellen Anforderungen an eine Enterprise-Software-Architektur. Dazu zählen Monitoring, Alerting, Logging, Auditing, Scheduling sowie Rollen-, Benutzer-, Release- sowie Workload-Management und erlauben zudem noch eine flexible Skalierbarkeit der Lösung.

Außerdem nutzt CPA modernere KI-Technologien wie die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), Textanalyse, Data Mining, semantische Technologie und maschinelles Lernen. So können auch große Mengen unstrukturierter Daten ausgewertet und eine fundierte Geschäftsentscheidung geliefert werden.

Die mit CPA gewonnenen Erkenntnisse lassen sich nutzen, um die Geschäftsprozesse von Grund auf zu ändern, Geräteeinstellungen zu verbessern und Bestände rechtzeitig zu aktualisieren, was zu einer höheren betrieblichen Effizienz und geringeren Kosten führen kann.

Mit CPA ist es etwa möglich, die durch vernetzte Objekte erzeugten Datenmengen schnell zu verarbeiten. Es können Prozesse rund um die erfassten Daten ausgeführt werden und sie lassen sich in die Systeme integrieren. Falls erforderlich, löst CPA auch Aktionen in den Systemen aus, die zu Reaktionen in der physikalischen Welt durch die IoT-Vernetzung führen. Durch die KI-Technologien verbessert die kognitive Automatisierung die Genauigkeit in komplexen Geschäftsprozessen und das sehr schnell, skalierbar und rund um die Uhr.

Grundlage für Predictive Maintenance

Die von IoT-Sensoren erfassten und weitergeleiteten Daten über Produkte, Nutzer und die Produktionskette im Allgemeinen können mit CPA analysiert und Echtzeitberichte erstellt werden. Änderungsanweisungen werden automatisch an die Objekte zurückgegeben, um die notwendigen Aufgaben auszuführen. Die daraus resultierende Möglichkeit, automatisiert das Verhalten von Maschinen und Sensoren zu modellieren, um Fehler und Irrtümer vorhersehbar zu beseitigen, führt zu einer Reduzierung der Instandhaltungskosten und der Maschinenstillstandzeiten.

Im Smart Supply Chain Management ermöglicht die Verwendung von verbundenen Sensoren die Datenerfassung des aktuellen Bestandes (Menge, Temperatur, Transportzeit, etc.) zur Echtzeitanalyse und Korrelation mit den Verbrauchsdaten der Kunden. Die Ergebnisse dieser Analysen können verwendet werden, um Automatisierungsszenarien für die Nachschubsteuerung im Sinne einer proaktiven Nachschubsteuerung anzustoßen.

Fazit

Die Verschmelzung von IoT mit KI ermöglicht es "intelligenten Maschinen", Entscheidungen auf Basis umfangreichen Wissens und mit minimalem oder gar keinem menschlichen Eingriff zu treffen. Die Verbindung von IoT und KI ist dabei mehr als ein Trend. Es ist ein Paradigmenwechsel in der Mensch-Maschine-Beziehung. Mittlerweile gibt es verschiedene Ansätze, IoT und KI zusammenzuführen und die entsprechenden Prozesse weitgehend zu automatisieren.

Der Weg, das IoT mittels CPA intelligenter zu machen und die einzelnen Prozesse zu automatisieren, ist dabei eine der preiswertesten und schnellsten Möglichkeiten ans Ziel zu kommen. Zudem kann der Wert der verbundenen Objekte durch eine bessere Interpretation der Daten der angeschlossenen Geräte gesteigert werden.