Mit dem Internet of Things wird eine vernetzte Welt Realität. Die Herausforderungen von IoT liegen sowohl im Management großer und unstrukturierter Datenmengen als auch in der schnellen und automatisierten Datenverarbeitung. IoT-Daten liefern eine ganzheitliche Datentiefe, auf deren Grundlage eine bessere Datenanalyse möglich ist, doch die Daten sind komplex und müssen präzise, oft in Echtzeit, aufbereitet werden. Damit IoT-Projekte erfolgreich verlaufen, benötigen sie deshalb neben einem durchdachten Konzept eine integrierte cloudbasierte IoT-Architektur.
Zahlreiche Möglichkeiten der Datenanbindung
IoT Monitoring aller verbundenen Geräte
Stream Analytics mit KI und Machine Learning möglich
Interaktive 2D-Animationen
Datenschutz und Datensicherheit
Wie gelingen der Aufbau eines Modern IoT Stack für rund 2 Millionen IoT-Devices sowie die kundenzentrierte Produktentwicklung auf Basis datengetriebener Entscheidungen? Die neue Realtime Analytics Platform ist ein Game Changer für HD+, da sie deren Datenanalyse auf ein vollkommen neues Level hebt. Durch sie erhält HD+ einen neuen, tiefgehenden und stets aktuellen Einblick in sein enormes Datenvorkommen. Die Organisation dieser umfangreichen Daten ist über die gewählten technologischen Komponenten für den Kunden schnell erlernbar und umsetzbar.
Matthias Koch
Produktmanager / HD+
Maschinen und Produkte werden als „smart“ bezeichnet, wenn sie die Möglichkeit der Datensammlung und Datenübertragung besitzen. Dies können sowohl Alltagsgegenstände wie Kühlschränke oder Lampen, aber auch Maschinen in Produktionsprozessen sein. Smart Products liefern die Datengrundlage, um durch Data Analytics effizientere Produktionsketten zu ermöglichen oder gänzlich neue Geschäftsfelder zu erschließen.
Edge Computing ist eine dezentrale Datenverarbeitung und der Gegensatz zum Cloud Computing. Edge Computing wird vor allem im IoT-Kontext eingesetzt. Hierbei werden Daten von Smart Products lokal vorverarbeitet, um entweder zeitkritische Entscheidungen auf Basis dieser Daten zu treffen oder um im Nachgang nur eine geringere Datenmenge in die Cloud zu übertragen.
IoT-Projekte mit einer Vielzahl an Daten sorgen für neue Anforderungen an die Data Architecture. Für die IoT-Architecture ist die ideale Verbindung von Edge Computing und Cloud Computing entscheidend, damit eine möglichst schnelle Datenverarbeitung erfolgen kann.
In der Automatisierung und Optimierung von Produktionsprozessen, Smart Manufacture genannt, liegt großes Potenzial für den Einsatz von IoT-Lösungen. Durch eine Vernetzung von Maschinen kann die Produktivität und Effizienz innerhalb von Produktionsketten verbessert werden. Ein geeignetes Einsatzgebiet von IoT-Produkten außerhalb der Produktion ist außerdem die Logistik. Durch die Speicherung der Position aller Waren lässt sich ein Lager effizient betreiben und der Warenbestand genau kontrollieren. Beim Transport der Waren können damit auch die Lieferwege optimiert werden.
Siri und Alexa sind mittlerweile in vielen Haushalten nicht mehr wegzudenken, doch der Einsatz von smarten Geräten im Haushalt geht noch weiter. Neue Technologien gestalten das Leben in den eigenen vier Wänden um ein Vielfaches sicherer und komfortabler. Intelligente Bewegungsmelder oder smarte Lampen zum Beispiel simulieren während der Urlaubszeit die Anwesenheit von Personen und erhöhen somit die Sicherheit. Intelligente Thermostate reduzieren die Heizkosten, indem sie das Öffnen der Fenster erkennen und in dieser Zeit die Heizung abschalten. Smart Home verbessert somit außerdem elegant die Umweltbilanz.
Viel Verkehr, wenig Parkplätze und volle Züge prägen heutzutage häufig das Stadtbild von Großstädten. Dank fortschreitender Technologien wird sich diese Situation in Zukunft stark verbessern. Mithilfe von vernetzten Autos oder Sensoren im Straßenbelag kann der Verkehr genau gemessen und Ampelschaltungen dementsprechend angepasst werden. Damit lässt sich nicht nur der Verkehr optimieren, sondern gleichzeitig auch die CO2-Emmissionen gesenkt werden.
Auch die Gesundheitsbranche befindet sich im digitalen Wandel. Durch Smartwatches und Fitnesstracker werden viele Gesundheitsdaten gesammelt und teilweise von Krankenkassen ausgewertet beziehungsweise für die Beitragsberechnung genutzt. Durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz, zum Beispiel bei der Erkennung von Krebs, können außerdem Diagnosen von Ärzten und Ärztinnen unterstützt und verbessert werden.
