AIoT ist für globale IoT-Unternehmen von strategischer Bedeutung und stellt für Unternehmen, die ihre Relevanz und Widerstandsfähigkeit im digitalen Zeitalter stärken wollen, eine betriebliche Notwendigkeit dar.
Die Verbindung von KI und IoT ist kein schrittweiser Fortschritt, sondern der Schlüssel zu höherer betrieblicher Effizienz, besserer Customer Experience und mehr Produktivität in den verschiedensten Branchen – von der Automobilindustrie und der industriellen Fertigung über Lieferketten, Transport & Logistik, Versorgungsunternehmen bis hin zu Smart Cities.
Dieser Artikel ist ein Auszug aus dem „Telenor IoT Predictions Report“, der in Zusammenarbeit mit Omdia erstellt wurde. Erfahren Sie mehr über AIoT-Strategien für Unternehmen oder laden Sie den gesamten Bericht unten kostenlos herunter!
In diesen und anderen Anwendungsbereichen kann diese Konvergenz einfache Lösungen in solche mit größerer Wirkung und höherem Nutzen verwandeln. Vorausschauende Instandhaltung, Verbesserungen in der Robotik und ein verbessertes Fahrerlebnis unterstreichen den greifbaren ROI der „Artificial Intelligence of Things“.
Durch die Einbindung des IoT in die Fabrikumgebung erhalten Hersteller Zugriff auf eine Echtzeitüberwachung verschiedener Anlagenkomponenten. Der Einsatz modernster KI-/ML-Technologien kann dies noch weiter vorantreiben, sodass diese Lösungen Anomalien erkennen und dadurch Ausfälle von Anlagen vorhersagen können, bevor sie zu Betriebsausfällen führen. Der ROI der vorausschauenden Instandhaltung liegt auf der Hand. Wenn KI-Systeme auf der Grundlage hochwertiger Daten trainiert werden, können sie nicht nur automatisch geeignete Maßnahmen auslösen, um den Ausfall und den Austausch von Komponenten zu verhindern, sondern auch sicherstellen, dass manuelle Inspektionen nur bei Bedarf durchgeführt werden. Dadurch lassen sich die Kosten für Anlagen und Personal senken.
Die Fähigkeit der „Artificial Intelligence of Things“, die Robotik zu verbessern, ist auch für die Fertigungsindustrie von Bedeutung. Bereits jetzt treiben Tier-1-Hersteller den Aufbau autonomer Fabriken und Lager vorantreiben, in denen Roboter und fahrerlose Transportfahrzeuge (AGVs) für die Identifizierung, Entnahme und intelligente Palettierung integriert sind – so erweitert beispielsweise DHL seine Partnerschaft mit AutoStore um 1.000 automatisierte Lagerroboter. Die Entwicklung kollaborativer Systeme wird wahrscheinlich durch die fortschrittlicheren Fähigkeiten von KI, Konnektivität und Steuerungssystemen wie dem Robot Operating System (ROS) beschleunigt werden. Die Kommunikation zwischen diesen Robotern und Menschen wird zudem durch Technologien der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) verbessert werden.
Mehr als ein Fünftel aller im Verkehr befindlichen Fahrzeuge ist bereits vernetzt, und es wird erwartet, dass dieser Anteil bis 2030 auf 100 % steigen wird – wobei jedes einzelne Fahrzeug riesige Datenmengen aus einer Vielzahl von Sensoren in unterschiedlichen Anwendungsbereichen und Funktionen generiert. Der nächste logische Schritt besteht darin, KI/ML in diese Fahrzeuge zu integrieren, um diese Daten zu nutzen und so ein sichereres Fahrerlebnis, eine verbesserte Fahrzeugleistung und ein bereicherndes Kundenerlebnis zu ermöglichen.
Bereits heute spielt AIoT durch Sprachassistenz eine Rolle im Fahrerlebnis. Mithilfe der Mobilfunk- und IoT-Konnektivität der neuen Generation sowie der Leistungsfähigkeit der KI interpretieren diese Systeme die Signale und die Sprache des Fahrers und wandeln diese in Handlungsempfehlungen um. Die Funktionalität und Zuverlässigkeit dieser Systeme nehmen mit den Fortschritten im Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) weiter zu. Künstliche Intelligenz trägt auch zu Fahrerassistenz- und Sicherheitssystemen bei, die in vielen Fahrzeugmodellen zu finden sind, wie beispielsweise die Totwinkelüberwachung, die den Fahrer warnt, wenn sich potenzielle Hindernisse in der Nähe befinden.
Mit Blick auf die Zukunft wird AIoT eine zentrale Rolle bei der Verwirklichung des Ziels vollständig autonomer Fahrzeuge spielen. Diese Fahrzeuge benötigen kontinuierliche, unterbrechungsfreie Datenströme über IoT-Konnektivität sowie fortschrittliche KI-Modelle, die Fahrzeuge, Menschen und Objekte auf der Straße sofort und präzise identifizieren, klassifizieren und mit entsprechenden Maßnahmen darauf reagieren können. Diese Lösungen werden komplex sein und ein enormes Trainingsvolumen anhand einer breiten Palette von Datensätzen erfordern, damit jedes Szenario in Bruchteilen von Sekunden verarbeitet und entsprechend reagiert werden kann. Die Herausforderungen sind zwar enorm, doch ebenso groß sind die Vorteile, da die meisten Studien davon ausgehen, dass über 90 % der schweren Verkehrsunfälle auf menschliches Versagen zurückzuführen sind. Daher ist Omdia der Ansicht, dass autonomes Fahren in den kommenden Jahren eine der wirkungsvollsten AIoT-Lösungen darstellen könnte.
Zenseact ist ein KI-Softwareunternehmen, das für sein Produkt „OnePilot“ bekannt ist. Es wurde von Volvo Cars gegründet und im Jahr 2023 vollständig übernommen – ein deutliches Zeichen für die zunehmende Bedeutung von eingebetteter KI in der Automobilbranche, während sich die Branche vom vernetzten Auto zum intelligenten Fahrzeug entwickelt. Zenseact arbeitet sogar mit dem CERN zusammen, einem der weltweit größten und renommiertesten Zentren für wissenschaftliche Forschung, um Deep-Learning-Modelle und Computer-Vision-Techniken zu erforschen, die dazu beitragen sollen, die Entscheidungsfindung in autonomen Fahrzeugen zu verbessern – mit schnelleren Algorithmen und energieeffizienteren Modellen für den Einsatz am Edge.
OnePilot ist eine KI-gestützte Softwareplattform für autonomes Fahren und Anwendungen im Bereich der Fahrerassistenzsysteme (ADAS). Diese Plattform kommt bereits in Fahrzeugen von Volvo und Polestar zum Einsatz, wobei die erste Serienproduktion im Oktober 2022 mit dem Polestar 3 anlief. Der Schwerpunkt liegt auf fortschrittlicher Fahrerunterstützung, wobei KI-Methoden eingesetzt werden, um aktive Sicherheitsfunktionen zu ermöglichen, die von Zenseact als „vorbeugende Sicherheit“ bezeichnet werden – dadurch kann das Fahrzeug gefährliche Verkehrssituationen vorhersehen, bevor sie eintreten, und die Geschwindigkeit sowie die Position des Fahrzeugs entsprechend anpassen. Dazu gehört beispielsweise die Verwendung hochauflösender Karten, damit das Fahrzeug seine Position erkennen und in der Mitte der Fahrspur bleiben kann, selbst wenn die Markierungen schwer zu erkennen sind. Echtzeitdaten aus der Fahrzeugflotte werden zudem genutzt, um eine „kollektive Flottenintelligenz“ aufzubauen, die zur kontinuierlichen Verbesserung der Lösung beiträgt.
All dies erfordert natürlich eine stabile und zuverlässige Vernetzung, zumal das Fahrzeug seine Leistung und Funktionalität durch drahtlose Software-Updates kontinuierlich verbessern wird.
AIoT erweist sich zudem als wichtiger Wegbereiter für nachhaltige Smart Cities, während Unternehmen und Regierungen weltweit auf die 2015 von den Vereinten Nationen festgelegten Ziele für nachhaltige Entwicklung (SDGs) hinarbeiten und sich auf die Transformation innerhalb von Städten konzentrieren. IoT gehört hierbei zu den grundlegenden Technologien, bei denen Sensoren und Geräte alle erforderlichen Daten und Informationen erfassen, die Stadtplanern die Überwachung ihrer Fortschritte anhand von Nachhaltigkeits-KPIs wie der Verbesserung der Energieeffizienz, der Reduzierung von Umweltbelastungen, der Optimierung von Verkehrsnetzen und ähnlichem ermöglichen.
Da die Anzahl der Sensoren und der generierten Daten in städtischen Umgebungen zunimmt, spielen KI und ML eine wichtige Rolle bei der Automatisierung von Prozessen und der Schaffung von Mehrwert aus diesen Daten. So können beispielsweise AIoT-Lösungen historische und Echtzeit-Verkehrsdaten kombinieren, um Staus zu prognostizieren und diese dadurch zu entschärfen. Ähnlich wie bei der vorausschauenden Instandhaltung in der Fertigung kann KI genauere Vorhersagen zu potenziellen Ausfallzeiten oder Störungen bei städtischen Dienstleistungen (wie Abfallwirtschaft und Wasserversorgung) sowie zu Risiken wie Naturkatastrophen ermöglichen.
Im November 2023 gaben Telenor und Ericsson die Unterzeichnung einer Absichtserklärung (Memorandum of Understanding, MoU) bekannt, deren Ziel es ist, den Bereich der Technologien für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen in der Telekommunikationsbranche voranzutreiben, insbesondere im Hinblick auf die Verbesserung der Energieeffizienz, ohne dabei Abstriche bei der Verbindungsqualität zu machen. Die Partnerschaft basiert auf dem klaren Trend hin zu stärker programmierbaren Mobilfunknetzen, beispielsweise durch KI-gestützte Entscheidungs- und Betriebsunterstützung.
Ieva Martinkenaite, Senior Vice President und Leiterin von Telenor Research & Innovation, erklärte: „Der Einsatz von KI ist für Telenor unerlässlich, um das Potenzial unserer Kunden voll auszuschöpfen. Wir erwarten, dass diese Zusammenarbeit neue Wege erschließen wird, wenn es darum geht, KI und Automatisierung zu nutzen, um die Komplexität von 5G-Netzen zu bewältigen, die Energieeffizienz zu steigern, das Kundenerlebnis zu verbessern – und Telenor zu einem ‚AI-first‘-Unternehmen zu machen.“
Die Partnerschaft konzentriert sich auf zwei zentrale Handlungsfelder:
Im Rahmen der Zusammenarbeit werden zudem vier Schlüsselbereiche mit den erwarteten Ergebnissen umrissen, darunter:
Verwaltete IoT-Konnektivität für Unternehmen, die marktübergreifend tätig sind und groß angelegte Implementierungen betreiben, mit integrierter Betriebsüberwachung und Lebenszyklus-Unterstützung.
Weltweite Fahrzeugvernetzung mit integrierter Compliance und Unterstützung für softwaredefinierte Fahrzeuge, die Automobilherstellern dabei hilft, vernetzte Dienste in großem Maßstab bereitzustellen.