IoT-Datenanalyse: Typen, Anwendungsfälle und Implementierung

Innerhalb von zwei Jahren, bis 2026, wird der IoT-Markt ein Volumen von 650,5 Milliarden US-Dollar erreichen. Es gibt jedoch nur sehr wenige Menschen, die die Mechanismen der Technologie kennen – wie sie Daten sammelt, verarbeitet und weitergibt.

Hier ist eine kurze Erklärung für Sie.

Ein Großteil der IoT-Systeme nimmt Daten über eine Streaming-Plattform auf, die dann von Rauschen befreit und für die Analyse eingerichtet wird. Normalerweise verwendet eine IoT-App Echtzeitanalysen, die Aggregationen für eine große Menge sich schnell bewegender Daten durchführen können. Das Ergebnis wird entweder für Endbenutzer visualisiert oder über eine API in eine andere Anwendung exportiert, um weitere Maßnahmen durch IoT-Datenanalysen zu ermöglichen.

Während IoT-Systeme und ihre Anwendungsfälle je nach Anwendung und Design stark variieren können, lassen sich die von der Technologie gemessenen Datensätze in drei Hauptkategorien einteilen:

• Statusdaten: Hierbei handelt es sich um einen grundlegenden Rohdatensatz, der den Geräte- oder Systemstatus kommuniziert.
• Automatisierungsdaten: Dieser Datentyp wird von automatisierten Geräten und Lösungen wie automatischer Beleuchtung und intelligenten Thermostaten erstellt.
• Standortdaten: Die Daten kommunizieren den geografischen Standort eines Geräts oder einer Lösung. Der häufigste Anwendungsfall findet sich in der Lagerhaltung, Logistik und Fertigung.

Auch wenn es scheinbar unkompliziert ist, ist die Funktionsweise von IoT-Analyselösungen alles andere als einfach.

Einige Hindernisse auf dem Weg zur IoT-Datenanalyse

IoT-Systeme, die sowohl in der digitalen als auch in der physischen Welt eingesetzt werden, stellen besondere Herausforderungen bei der Implementierung und Analyse dar. An erster Stelle stehen Datenschutz und Sicherheit, insbesondere wenn Datenschutzbehörden wie die EU-DSGVO und das California Consumer Privacy Act hohe Strafen für Verstöße verhängen. Aus Angst vor einem negativen Ergebnis scheuen mehrere IoT-Unternehmen den Wechsel in die Cloud und lassen sich mit vollständig lokalen oder hybriden Umgebungen zurück.

Eine weitere Herausforderung besteht darin, dass Daten vielfältig sein können, was wiederum schwierig zu verarbeiten oder zu analysieren sein kann. Was es noch schlimmer macht, ist, dass verschiedene IoT-Geräte mit unterschiedlichen Firmwares arbeiten und mehrere Datenformate übertragen, was es für IoT-Datenmanagement- und Analyseplattformen komplex macht, Daten zu kategorisieren und zu verarbeiten.

Schließlich erfordert die Entwicklung und Analyse von IoT-Apps einzigartige Fähigkeiten, die von Cybersicherheit und Datensicherheit bis hin zu Fachwissen im Bereich der Wartung physischer Hardware reichen.

Um einige dieser offensichtlichen Herausforderungen zu lösen, mit denen Unternehmen bei groß angelegten IoT-Analyseanwendungen konfrontiert sind, wurden mehrere IoT-Analyseplattformen ins Leben gerufen.

Was leisten IoT-Analytics-Lösungen?

Eine IoT-Datenverwaltungs- und Analysesoftware ist für die Verarbeitung, Speicherung und Analyse von Datensätzen verantwortlich, die von mehreren mit dem Internet verbundenen Geräten eingehen, um Erkenntnisse zu gewinnen, Muster zu finden und datengestützte Entscheidungen zu treffen.

Moderne IoT-Analysedienste nutzen in der Regel Datenanalysetechnologien der nächsten Generation wie Deep Learning, maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz, um Daten aus mehreren Quellen zu untersuchen.

Die Funktionsliste einer typischen IoT-Analyseanwendung kann Folgendes umfassen:

• Datensammlung
• Datenspeicher
• Datenverarbeitung
• Datenvisualisierung
• Generierung umsetzbarer Erkenntnisse

Arten von IoT-Datenanalyseplattformen

Eine der ersten Fragen, die IoT-Unternehmer haben, wenn sie nach der besten Lösung für ihren Betrieb suchen, ist, welche Art von IoT-Analyselösungen sie in das System integrieren sollen. Hier finden Sie eine Übersicht über die Typen, die auch zur Festigung der IoT-Analytics-Anwendungsfälle beitragen.

Beschreibende Analytik

Deskriptive IoT-Analysen nutzen die Analyse historischer Daten, um vergangene Ereignisse zusammenzufassen. So können Unternehmen frühere Ereignisse verstehen und Trends und Muster erkennen, die als Grundlage für zukünftige Entscheidungen dienen können. Diese Art der Analyse generiert detaillierte Berichte darüber, was passiert ist, wann es passiert ist und wie häufig es vorkommt, nachdem Daten von IoT-Geräten verarbeitet und analysiert wurden.

Solche Erkenntnisse helfen dabei, etwaige Unregelmäßigkeiten zu erkennen, liefern wertvolle Antworten auf Fragen zum Verhalten von Objekten oder Personen und leiten strategische Planungen und betriebliche Verbesserungen.

Diagnostische Analytik

Die diagnostische IoT-Analyse geht tiefer als die deskriptive Analyse, indem sie untersucht, warum bestimmte Ereignisse auftreten, und die Grundursachen von Problemen durch eine detaillierte Untersuchung der Daten identifiziert. Es nutzt Methoden wie Data Mining und statistische Analysen, um verborgene Muster und Beziehungen innerhalb der Daten aufzudecken.

Diese Form der Analyse liefert umsetzbare Erkenntnisse, die dabei helfen, die Ursprünge und Auswirkungen spezifischer Probleme zu verstehen und fundiertere Entscheidungen und Problemlösungsstrategien zu ermöglichen.

Prädiktive Analytik

Predictive Analytics nutzt historische Daten und verschiedene statistische und maschinelle Lernalgorithmen, um zukünftige Ereignisse zu modellieren und vorherzusagen und so bei Geschäftsentscheidungen wie Bestands- und Bedarfsprognosen zu helfen. Diese Technologie ist von entscheidender Bedeutung für die vorausschauende Wartung, bei der Analysen und Warnungen eingesetzt werden, um frühe Anzeichen von Geräteverschleiß zu erkennen, insbesondere in Branchen wie dem Gesundheitswesen, der Automobilindustrie und der Luft- und Raumfahrt.

Dieser Ansatz reduziert den Bedarf an physischen Inspektionen, minimiert Ausfallzeiten und beschleunigt die Reaktion auf Anomalien durch den kontinuierlichen Vergleich von Sensordaten mit etablierten Betriebsalgorithmen, wodurch die Gesamtbetriebseffizienz und die vorbeugende Pflege verbessert werden.

Präskriptive Analytik

Präskriptive IoT-Analysen stellen den Höhepunkt der IoT-Datenanalyse dar, indem sie nicht nur zukünftige Ereignisse vorhersagen, sondern auch umsetzbare Leitlinien für die optimalen Schritte zur Erreichung von Geschäftszielen liefern. Diese hochentwickelte Form der Analyse integriert die Erkenntnisse aus deskriptiven, diagnostischen und prädiktiven Analysen, um Maßnahmen zu empfehlen, die den Betrieb optimieren. Mithilfe von Optimierungsalgorithmen werden die besten Vorgehensweisen ermittelt.

Darüber hinaus identifiziert das System durch die Zusammenführung unternehmenseigener Daten – etwa technische Spezifikationen, Handbücher und frühere Fragen und Antworten – mit IoT-Datenanalysen nicht nur Probleme in Echtzeit, sondern nutzt auch historische Daten, um bewährte Lösungen vorzuschlagen und so schnelle und genaue Antworten zu ermöglichen und Verbesserung der prädiktiven Wartungsbemühungen. Dieser ganzheitliche Ansatz steigert die Effizienz des technischen Supports und der operativen Entscheidungsfindung erheblich.

Echtzeitanalysen

Echtzeit-Datenanalysen zum Internet der Dinge ermöglichen die sofortige Verarbeitung, Analyse und Interpretation von Daten von IoT-Geräten, um umsetzbare Erkenntnisse zu liefern und fundierte Entscheidungen zu erleichtern. Durch den Einsatz fortschrittlicher Analysetools, darunter Algorithmen für maschinelles Lernen und statistische Modelle, identifiziert dieser Ansatz Muster, Trends und Anomalien in den Daten und optimiert so Abläufe in verschiedenen Bereichen.

In der Fertigung beispielsweise überwachen und verfeinern Echtzeitanalysen Produktionsprozesse, während sie im Gesundheitswesen die Gesundheit von Patienten bewerten und potenzielle Probleme frühzeitig erkennen. Diese Funktion hilft Unternehmen, ihre Effizienz zu verbessern, Kosten zu senken und die Gesamteffektivität zu steigern.

Edge Analytics

Edge Analytics verarbeitet Daten an ihrer Quelle am Rande des Netzwerks, reduziert die Latenz erheblich und verbessert die Reaktionszeiten, da keine Daten mehr an zentrale Server gesendet werden müssen. Diese Technologie, die besonders für IoT-Anwendungen mit großem Datenbedarf wie industrielles IoT und Automobilsysteme von entscheidender Bedeutung ist, erhöht die Datenverarbeitungsgeschwindigkeit und reduziert die Belastung von Cloud-Servern.

Mit dem Aufkommen von 5G und höheren Datenübertragungsraten ermöglicht Edge Analytics IoT-Geräten, wichtige Datenverarbeitung und Entscheidungsfindung lokal durchzuführen, obwohl einige Szenarien immer noch Edge- und Cloud-Computing kombinieren, um Daten effektiver zu verwalten.

Kognitive Analytik

Die kognitive IoT-Datenanalyse nutzt kognitives Computing und KI, um umfangreiche Daten von IoT-Geräten zu analysieren und durch die Aufdeckung von Mustern und Erkenntnissen eine intelligentere Entscheidungsfindung und Automatisierung zu ermöglichen. Dieser Ansatz nutzt maschinelles Lernen, Verarbeitung natürlicher Sprache und andere hochentwickelte Analysen, um Trends, Anomalien und prädiktive Erkenntnisse zu erkennen und so den Betrieb zu optimieren, das Kundenerlebnis zu verbessern und Innovationen voranzutreiben.

Darüber hinaus verbessert es die Wartung und Sicherheit von IoT-Geräten, indem es die Erkennung von Bedrohungen in Echtzeit ermöglicht und Ausfallzeiten und manuelle Eingriffe reduziert, was den Weg für ein proaktiveres und vorausschauenderes Management ebnet.

Technische und geschäftliche Vorteile von IoT Analytics

Das wachsende Netzwerk von IoT-Geräten verlangt von IoT-Analyseplattformen ein neues Maß an Konnektivität, Automatisierung und Intelligenz sowie die Gewissheit, dass Geschäftsinhaber die Datensätze optimal nutzen können, wenn es darum geht, ihre Geschäftsentscheidungen zu stärken. Ein Versprechen, das die Analyse des Internets der Dinge auf die Tech-Landkarte gebracht hat.

Lassen Sie uns die Zusicherungen weiter vertiefen und einen Blick auf die geschäftlichen und technischen Vorteile von IoT-Analyselösungen werfen.

Steigerung der betrieblichen Effizienz

Mithilfe der IoT-Datenanalyse können Unternehmen Ineffizienzen schnell erkennen, indem sie IoT-generierte Daten genau unter die Lupe nehmen. Beispielsweise kann ein Logistikunternehmen IoT-Sensoren implementieren, um die Flottenleistung in Echtzeit zu überwachen und Probleme wie Routenineffizienzen oder Fahrzeugleerlaufzeiten umgehend zu beheben. Dieser unmittelbare Einblick hilft, den Betrieb zu optimieren und die Kraftstoffeffizienz zu verbessern.

Kosten senken

Der Einsatz einer IoT-Datenanalyselösung kann die Kosten erheblich senken, indem die betriebliche Effizienz verbessert, der Energieverbrauch gesenkt und das Anlagenmanagement verbessert wird. Beispielsweise kann eine Produktionsanlage IoT-Sensoren verwenden, um den Maschinenzustand zu überwachen und Ausfälle vorherzusagen, bevor sie auftreten. Dieser präventive Ansatz minimiert Ausfallzeiten, verlängert die Lebensdauer der Geräte und senkt letztendlich die Reparatur- und Austauschkosten.

Verbesserung des Kundenerlebnisses

Die Datenanalyse zum Internet der Dinge verbessert die Kundeninteraktionen, indem sie detaillierte Einblicke in das Verhalten und die Vorlieben der Verbraucher bietet. Beispielsweise kann ein Hersteller von Smart-Home-Geräten Nutzungsmuster analysieren, um Kunden maßgeschneiderte Energiesparempfehlungen zu geben und so die Zufriedenheit und das Engagement der Benutzer durch personalisierte Tipps zu steigern, die auf individuelle Nutzungsgewohnheiten zugeschnitten sind.

Verbesserung der Sicherheit

Der Einsatz des Systems kann die Sicherheitsprotokolle verbessern, indem potenzielle Risiken frühzeitig erkannt werden. Im Gesundheitswesen können Krankenhäuser mithilfe von IoT-Geräten kritische Geräte und Patientenvitalwerte kontinuierlich überwachen und Anomalien, die zu Gesundheitsrisiken führen könnten, schnell erkennen, so ein sofortiges Eingreifen ermöglichen und die Patientensicherheit erheblich verbessern.

Verbesserung der Entscheidungsfindung

IoT-Analysen verbessern die Entscheidungsfähigkeit, indem sie tiefe Einblicke in Abläufe und Kundenverhalten bieten. Beispielsweise kann eine Einzelhandelskette IoT-Sensoren nutzen, um den Kundenverkehr und das Kaufverhalten in Echtzeit zu verfolgen. Diese Daten helfen ihnen, den Personalbestand anzupassen, die Ladengestaltung zu optimieren und Werbeaktionen anzupassen, um die Verkaufseffizienz und die Kundenzufriedenheit zu steigern.

Neue Geschäftsmöglichkeiten

Es eröffnet neue Wege für Geschäftsinnovationen, indem es Muster und Trends im Verbraucherverhalten identifiziert. Ein Hersteller intelligenter Geräte könnte beispielsweise Nutzungsdaten analysieren, um einen Bedarf an energieeffizienten Funktionen zu ermitteln. Diese Erkenntnisse könnten zur Entwicklung einer neuen Reihe umweltfreundlicher Produkte führen, die den wachsenden Markt umweltbewusster Verbraucher erschließen und die Marke in einem wettbewerbsintensiven Markt differenzieren.

Echtzeit-Datenanalyse

Die Analyse des Internets der Dinge ermöglicht dank Streaming-Analysetechnologien eine sofortige Analyse der Daten, sobald sie generiert werden. Beispielsweise kann ein Versorgungsunternehmen diese Funktion nutzen, um elektrische Lasten in Echtzeit zu überwachen, den Netzbetrieb sofort anzupassen, um Ausfälle zu verhindern und die Energieverteilung basierend auf dem aktuellen Bedarf zu optimieren, wodurch die betriebliche Reaktionsfähigkeit erheblich verbessert wird.

Verbesserte Skalierbarkeit

Die Systeme ermöglichen es Unternehmen, ihre Abläufe flexibel und kostengünstig zu skalieren. Sie zahlen nur für die von Ihnen genutzten Ressourcen, die dynamisch an die Nachfrage angepasst werden können, ohne dass unnötige Kosten entstehen. Beispielsweise kann eine cloudbasierte IoT-Plattform es einem E-Commerce-Einzelhändler ermöglichen, seine Bestandsverfolgung während der Hauptsaison zu erweitern und in langsameren Zeiten zu reduzieren, um so eine effiziente Ressourcennutzung sicherzustellen.

Erhöhte Genauigkeit

Mit IoT Analytics profitieren Unternehmen von einem hohen Maß an Präzision bei der Datenanalyse aufgrund fortschrittlicher Analysetechniken. Ein Gesundheitsdienstleister könnte IoT-Geräte nutzen, um kontinuierlich eine Vielzahl von Patientendaten zu sammeln und so genauere und personalisiertere Behandlungspläne auf der Grundlage einer Echtzeitüberwachung des Gesundheitszustands zu erstellen.

Verbesserte Sicherheit

Das Analysesystem trägt zur Verbesserung der Sicherheit bei, indem es potenzielle Bedrohungen erkennt, bevor sie zu erheblichen Problemen werden. Beispielsweise könnte ein Finanzinstitut IoT-Sensoren einsetzen, um seine Rechenzentren und den Netzwerkverkehr auf ungewöhnliche Aktivitäten zu überwachen und so präventive Sicherheitsmaßnahmen zur Abwehr von Cyber-Bedrohungen zu ermöglichen.

Automatisierung

IoT-Analysen unterstützen auch die Automatisierung von Prozessen, die traditionell manuelle Eingaben erfordern, wodurch die Arbeitskosten gesenkt und der Fokus der Mitarbeiter auf höherwertige Aufgaben verlagert werden. Beispielsweise könnte eine Produktionsanlage IoT-Sensoren und Automatisierungssoftware implementieren, um die gesamte Produktionslinie zu verwalten und so eine präzise Materialhandhabung, Wartung und Qualitätskontrolle ohne ständige menschliche Aufsicht sicherzustellen. Diese Automatisierung verringert nicht nur die Fehlerwahrscheinlichkeit, sondern steigert auch die Gesamteffizienz und Produktivität des Betriebs.

Die Vorteile der Anwendung von Datenanalysen für das IoT lassen sich am besten verstehen, wenn man sich die realen Anwendungen der Software in verschiedenen Branchen ansieht. Lasst uns darauf eingehen.

Anwendungsfälle aus der IoT-Analyse aus der Praxis

Ohne dass wir es überhaupt merken, wird das Internet der Dinge sowohl direkt als auch indirekt zu einem Teil unseres Lebens. Die treibende Kraft hinter dieser weit verbreiteten Einführung ist die IoT-Analyse, die es intelligenten Lösungen ermöglicht, geschäftsrelevante Erkenntnisse zu sammeln, zu verarbeiten, zu speichern und zu erstellen.

Warteschlangenverwaltungssysteme

Sensoren für das Internet der Dinge helfen dabei, Kundenbewegungen in Echtzeit in Warteschlangenmanagementsystemen zu erkennen und zu analysieren. Sie sammeln Daten über die Bewegung der Kunden, die Zeit, zu der sie einen bestimmten Bereich betreten und verlassen, und die Länge der Warteschlangen. Diese Daten werden dann von IoT-Analysen untersucht, um Muster aufzudecken, die später zur Vorhersage von Spitzenzeiten verwendet werden können, sodass Unternehmen die Personalfluktuation und Wartezeiten reduzieren können. Wenn beispielsweise die Warteschlange im Supermarkt länger wird, können mit dieser Ausrüstung neue Kassen eröffnet und so die Kundenzufriedenheit gesteigert werden.

Beispiel: Eine Reihe von Datenpunkten wie die Kundenankunftsrate und der Checkout-Zeitpunkt werden in allen Walmart-Filialen mithilfe von IoT-Analysen für ein effektives Warteschlangenmanagement überwacht. Dies trägt zu einem effizienten Betriebsmanagementsystem im Hinblick auf die Kundendienstkapazität bei, da der Personaleinsatz und die Verfügbarkeit der Kassen von den Echtzeit-Dateneinblicken abhängen.

Nahtlose Einkaufserlebnisse

Das Schöne an der IoT-gestützten Just-Walk-Out-Technologie ist die Eliminierung altmodischer Kassen. In Zusammenarbeit mit KI verfolgen IoT-Sensoren Produkte, die Käufer auswählen, mithilfe von RFID-Tags, neben Regalen angebrachten Gewichtssensoren oder sogar Computer-Vision-Technologie. Die Mechanismen, die im Backend arbeiten, erfordern eine Analyse der Daten durch IoT-Analysen vor der genauen Abrechnung des Geschäfts über die mobile App, damit die Kunden automatisch bezahlen, wenn sie das Geschäft verlassen.

Beispiel: Amazon Go-Filialen sind mit IoT-Sensoren und Computer-Vision-Technologie zur Überwachung der Käuferaktivitäten ausgestattet. Es hilft dabei, in Echtzeit zu verfolgen, welche Artikel aus den Regalen entnommen werden, und den virtuellen Warenkorb zu aktualisieren, um einen reibungslosen Einkauf ohne Kasse zu ermöglichen.

Intelligentes Wasserressourcenmanagement

Die Analyse des Nutzungsmusters und die Erkennung von Leckagen in Echtzeit sind der Schlüssel zu Smart Water Management-Systemen, die mit IoT-Sensoren ausgestattet sind. Sie sammeln Informationen über die Wasserdurchflussraten; Druckniveaus sowie andere wichtige Indikatoren, vor allem zum Konsumverhalten.

Durch den Einsatz von IoT-Analysen zur Erkennung von Anomalien in diesen Informationen können daher frühzeitig Alarme gegen potenzielle Lecks ausgelöst werden. Darüber hinaus gibt es Einblicke, wie Wasser am besten genutzt werden kann, ohne viel zu verschwenden und so Betriebskosten zu sparen.

Beispiel: Barcelona integriert den Einsatz von IoT in seine Wassermanagementsysteme, um übermäßigen Wasserverbrauch zu kontrollieren und möglicherweise einzudämmen. Die Analysesoftware analysiert Informationen von verschiedenen Sensorpunkten, um Lecks zu erkennen, die Wasserverteilung zu optimieren und die allgemeine Wassereinsparung in der Stadt zu verbessern.

Tools zur Optimierung der Landwirtschaft

Der andere Bereich, in dem IoT-Analysen weit verbreitet sind, sind Bodenanalysen und Klimadaten für agronomische Zwecke. Sensoren können Informationen über den Feuchtigkeitsgehalt des Bodens, Temperaturraten sowie den pH-Wert von Bodenproben sammeln, die zu bestimmten Tageszeiten aus verschiedenen Teilen Ihrer Felder entnommen werden.

Vor diesem Hintergrund werden die Informationen einer IoT-Datenanalyse unterzogen, damit Landwirte Pflanzempfehlungen erhalten können, die durch fundierte Entscheidungen zu nachhaltigen Landnutzungspraktiken zu höheren Erträgen führen.

Beispiel: Geräte, die an Landmaschinen wie John-Deere-Traktoren angeschlossen sind, sammeln Informationen über die Bodenbeschaffenheit. Diese Informationen werden in ein Analysesystem eingespeist, das Landwirte bei Entscheidungen darüber unterstützt, welche Arten von Pflanzen an ihrem Standort angebaut werden sollen.

Optimierte Energienutzung

Die Verwaltung und Kontrolle des Energieverbrauchs wird durch IoT-Geräte einfacher. Intelligente Netze sammeln mithilfe von IoT-Sensoren Echtzeit-Energiedaten zu Stromverbrauch, -angebot und -nachfrage. Die Informationen werden dann durch eine IoT-Analyseplattform geleitet, die dann eine adaptive Energieverteilung strategisch plant, was zu einer erheblichen Kostenreduzierung führt und auch den Weg für weniger schädliche Emissionen in die Umwelt ebnet.

Beispiel: Um den Energieverbrauch nachhaltig zu steuern, setzt Kopenhagen bereits auf intelligente Netze. Mithilfe der Daten zahlreicher mit dem Internet verbundener Geräte ist das Analysesystem in der Lage, die Energieverteilung basierend auf dem Bedarf an Energie, einschließlich erneuerbarer Energiequellen, und administrativen Aspekten im Allgemeinen zu optimieren.

Intelligente Verkehrssysteme

Integrierte Verkehrssignale und Straßenschilder basieren auf Echtzeit-Verkehrsdaten, die sie von den an den Ampeln und Straßenschildern installierten IoT-Geräten erhalten. Die Bewegung von Autos, der Grad der Staus und andere Arten von Daten werden von IoT-Sensoren erfasst, die auf verschiedenen Straßen angebracht sind. Wenn sie von einem analysegestützten Energiemanagementsystem analysiert werden, können Verkehrssignale angepasst und die städtische Energieeffizienz durch die Reduzierung von Staus verbessert werden .

Beispiel: Singapur nutzt IoT als Teil seines Verkehrsmanagementsystems, um die Mobilität zu verbessern. Die Analysen des Systems erfassen Live-Stream-Informationen zu allen Autobewegungen und Fußgängeraktivitäten, um dann die Zykluszeit der Ampeln an bestimmten Kreuzungen anzupassen, an denen es am häufigsten zu Staus kommt

Fernüberwachung des Gesundheitszustands

IoT-Geräte werden im Gesundheitswesen eingesetzt, um eine kontinuierliche Überwachung des Gesundheitszustands von Patienten außerhalb traditioneller medizinischer Umgebungen zu ermöglichen. Sie sind in der Lage, Vitalfunktionen, körperliche Aktivitätsdaten und andere Körperfunktionen zu erfassen, die als Parameter beschrieben werden können, die von jedem medizinischen Fachpersonal benötigt werden, das wissen möchte, wie sich eine bestimmte Person fühlt, ohne unbedingt eine unmittelbare persönliche Interaktion mit ihr zu haben täglich.

Um dies zu ermöglichen, müssen die gesammelten Informationen durch IoT-Datenanalysen verarbeitet werden, damit sie Einblicke in Echtzeit liefern und neben personalisierten Pflegeplänen auch zeitnahe Interventionen ermöglichen.

Beispiel: Philips bietet Geräte für Gesundheitszwecke aus der Ferne an. Diese Geräte können Körpertemperaturen messen oder zur Herzüberwachung eingesetzt werden.

Datengesteuerte medizinische Forschung

IoT-Anwendungen haben maßgeblich dazu beigetragen, große Mengen an Gesundheitsdaten aus verschiedenen Quellen wie Wearables und Überwachungsgeräten für die Durchführung medizinischer Forschung zu sammeln. Aufgrund dieser umfangreichen Datenerfassung ist es von entscheidender Bedeutung, IoT-Analysen einzubeziehen, um die longitudinalen Gesundheitsdaten zu analysieren, die in verschiedenen medizinischen Disziplinen, insbesondere zur Verbesserung der medizinischen Forschung, übernommen werden können.

Beispiel: Der Einsatz von IoT als Forschungsinstrument hat im medizinischen Bereich zu einer großen Menge leicht zugänglicher Daten geführt. Es ermöglicht qualitativ hochwertige Untersuchungen über Wearables und andere Geräte im Zusammenhang mit der Verfolgung der Gesundheitstrends von Patienten

Industrielle Automatisierung

Die präzise Überwachung von Anlagen, in denen überwiegend Industriemaschinen zum Einsatz kommen, wird durch die IoT-Technologie ermöglicht. Durch den Einsatz von Analysesoftware zur Untersuchung der über den Betrieb von Geräten gesammelten Daten, wie z. B. Betriebszustände, Leistung von Maschinen und deren Zustand, können Korrekturmaßnahmen in Echtzeit geplant werden, um die Effizienz zu verbessern und Ausfallzeiten während der vorbeugenden Wartung zu reduzieren.

Beispiel: Tesla nutzt in seinen Fabriken fortschrittliches IoT und Automatisierung. Man geht davon aus, dass die von ihnen verwendeten Analysesysteme Daten von IoT-Sensoren verarbeiten, um Maschinen zu überwachen, Wartungsbedarf vorherzusagen und Produktionsprozesse zu optimieren, was letztendlich die Fertigungseffizienz und Produktqualität verbessert.

Verbessertes Gebäudemanagement

IoT-Lösungen für intelligente Gebäude haben sich im digitalen Raum bereits einen Namen gemacht, wenn es darum geht, die Effizienz von Gebäuden und den Komfort der Bewohner zu verbessern. Möglich wird dies durch den Einsatz von IoT-Sensoren, die Daten zu Beleuchtung, Temperaturregelung, Energieverbrauch und Belegungsstatus sammeln.

Die Rolle einer Analyselösung besteht hier darin, die Daten automatisch zu verarbeiten und die Gebäudesysteme wie Beleuchtung oder HVAC basierend auf der Energienutzung oder den komfortablen Wohnbedingungen anzupassen.

Beispiel: The Edge in Amsterdam gilt als eines der intelligentesten Gebäude der Welt und nutzt IoT zur effizienten Verwaltung seiner Ressourcen.

Das Erreichen des gleichen Erfolgsniveaus in Ihrer Branche wird in hohem Maße von zwei Elementen abhängen – Ihren Technologiepartnern und wie gut Sie die Lösung in Ihrem Unternehmen implementieren.

Das Tech-Partner-Element kann durch eine Partnerschaft mit uns angegangen werden. Bei Appinventiv verfügen wir über umfangreiche Erfahrung in der Arbeit mit vernetzten Lösungen, insbesondere im Hinblick auf die Schaffung eines vollständigen Ökosystems für die Übertragung von Daten und Geräten.

Neben der Entwicklung des Ökosystems haben wir auch eine Reihe intelligenter IoT-Analyselösungen entwickelt, die es Einzelhandelsunternehmen, Gesundheitsunternehmen, Hotels und Dienstleistungsunternehmen erleichtern, ihre Abläufe besser zu verwalten und fundierte Entscheidungen zu treffen.

Lassen Sie uns nun über das zweite Element sprechen – die Implementierung von IoT-Analysen in Ihrem Unternehmen.

Der Prozess, den wir normalerweise verfolgen und unseren Kunden vorschlagen, sieht in etwa so aus.

IoT Analytics-Implementierungsprozess

Zieldefinition

Der erste Schritt zur Implementierung von IoT-Analysen besteht darin, Ihr Kerngeschäftsziel zu verstehen. Dazu gehört die Ermittlung des Problems, des Verbesserungspotenzials und der Bereiche, die aufgrund des Fehlens dieser Lösung nicht untersucht werden.

Klarheit über diese Punkte würde Ihnen letztendlich dabei helfen, die besten Implementierungsentscheidungen zu treffen.

Identifizierung der Datenquelle

Diese Phase erfordert viele Hausaufgaben in Ihrem aktuellen Datenverarbeitungsprozess. Zu verstehen, um welche Art von Daten es sich handelt, wo sie sich befinden, wie sie erfasst und verwendet werden, sind nur einige der Fragen, auf die Sie eine Antwort finden müssen.

Auswahl des Analysetools

Nachdem Sie die Datenquellen identifiziert haben, besteht der nächste Schritt darin, das beste Analysetool zu finden. Während unser zuvor behandelter Abschnitt über Arten von IoT-Analyseplattformen hier nützlich sein kann, gibt es möglicherweise einen Fall, bei dem Sie eine Plattform benötigen, die mehrere Datentypen verarbeiten und analysieren kann. In solchen Fällen wäre es am besten, eine individuelle Lösung zu entwickeln.

Entwicklung der Analytics-Infrastruktur

Da nun alle Ihre Datenquellen und Tools optimiert sind, können wir mit dem Aufbau der Analyseinfrastruktur beginnen. Dazu gehört auch ein geplanter Aufbau von Hardware und Software, einschließlich Datenspeicherung, Cloud-Infrastrukturen, Skalierbarkeitsfunktionen und Sicherheitssystemen.

Testen und validieren

Es ist äußerst wichtig, alle Funktionen zu testen und sicherzustellen, dass sie wie vorgesehen funktionieren. In dieser Phase neigen unsere IoT-Entwickler dazu, Analysealgorithmen für eine Datenteilmenge auszuführen, um sicherzustellen, dass die Erkenntnisse, die sie generieren, korrekt sind. Darüber hinaus validieren wir das System anhand regulatorischer und sicherheitsrelevanter Kriterien, um seine Marktakzeptanz sicherzustellen.

Bereitstellen und überwachen

Sobald das Analysesystem sowohl auf technischer als auch auf Benutzerebene getestet und validiert wurde, können Sie die Software in Ihrer Lösung bereitstellen. Der Schlüssel liegt hier darin, die Leistung kontinuierlich zu überwachen und notwendige Anpassungen vorzunehmen, bis Ihr Geschäftsziel erreicht ist.

Endgültige Analyse

IoT-Analysen bieten zwar unzählige Vorteile für Unternehmen, die ein vernetztes Ökosystem schaffen möchten, erfordern jedoch ein hohes Maß an Überlegungen bei der Planung und Implementierung. Die wichtigste Frage, die Sie als Geschäftsinhaber beantworten müssen, ist, ob Sie sich für eine vorgefertigte Lösung entscheiden, deren Datensicherheit und Integrationen nicht in Ihrer Kontrolle liegen, oder ob Sie etwas von Grund auf personalisieren möchten.

Die langfristige Kosten-Nutzen-Analyse wird immer die Investition in maßgeschneiderte IoT-Softwareentwicklungsdienste begünstigen. Die Entscheidung liegt jedoch bei Ihrem Budget und Ihren Anforderungen.

Wir hoffen, dass Ihnen der Artikel die gewünschten Erkenntnisse vermittelt hat. Wenn Sie feststellen, dass Ihr Unternehmen eine maßgeschneiderte Datenanalysesoftware benötigt, wenden Sie sich an uns.

FAQs

F. Was ist IoT-Datenanalyse?

A. IoT-Analysen umfassen das Sammeln, Verarbeiten und Analysieren von Daten, die von Geräten des Internets der Dinge generiert werden, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, Abläufe zu optimieren und die Entscheidungsfindung zu unterstützen.

F. Was sind die Hauptmerkmale einer IoT-Analysesoftware?

A. Zu den Hauptmerkmalen der IoT-Analysesoftware gehören Datenerfassung und -integration, Echtzeitverarbeitung, erweiterte Analysen (z. B. maschinelles Lernen, prädiktive Analysen), Datenvisualisierung, Skalierbarkeit, Sicherheit und Unterstützung für verschiedene IoT-Protokolle und -Geräte.

F. Mit welchen Herausforderungen bei der IoT-Analyse muss ich rechnen?

A. Nichts, wenn Sie mit einem IoT-Analyseunternehmen wie Appinventiv zusammenarbeiten. In anderen Fällen können die Herausforderungen darin bestehen, große Datenmengen zu verarbeiten, Datensicherheit und Datenschutz zu gewährleisten, verschiedene Datenquellen zu integrieren, die Datenverarbeitung in Echtzeit zu verwalten und die Datenqualität und -genauigkeit aufrechtzuerhalten.