Heidelberg, 30. Oktober 2019 – Künstliche Intelligenz (KI) ist ein entscheidender Faktor, um das volle Potenzial aus Internet-of-Things(IoT)-Kampagnen auszuschöpfen – das zeigt eine Studie des Analystenhauses IDC. Demnach sehen 90 Prozent der befragten Unternehmen, die KI bereits in großem Maßstab einsetzen, ihre Erwartungen bei IoT-Projekten übertroffen. Die Studie, die unter anderem von SAS, einem der weltweit führenden Anbieter von Lösungen für Analytics und KI, unterstützt wurde, belegt zudem, dass die Kombination aus KI und IoT, genannt AIoT, die Wettbewerbsfähigkeit im zweistelligen Prozentbereich erhöht – gemessen an Mitarbeiterproduktivität, Innovationskraft und operativen Kosten.
„Die Ergebnisse zeigen uns, dass Unternehmen, die mit IoT-Daten arbeiten, zunehmend erkennen, dass sie KI und Analytics brauchen, um wirklich einen Mehrwert aus ihren Daten zu ziehen“, erklärt Oliver Schabenberger, Chief Operating Officer bei SAS. „Im Prinzip kann man sagen, dass die meisten erfolgreichen IoT-Projekte eigentlich AIoT-Projekte sind.“
Umsatzwachstum als wichtigstes Ziel
Weitere Erkenntnisse der IDC-Studie, die von SAS, Deloitte und Intel in Auftrag gegeben wurde:
– 79 Prozent des Top-Managements sind in IoT-Projekte involviert, und davon geben 92 Prozent an, dass der Einsatz von AIoT-Lösungen ihre Erwartungen übertroffen hat.
– 68 Prozent der Unternehmen verlassen sich auf IoT-Daten, um informierte Entscheidungen im operativen Bereich zu treffen. Allerdings setzen sie dafür noch keine KI, sondern Excel oder ähnliche Technologien ein. Lediglich zwölf Prozent verlassen sich bei Planungsentscheidungen auf IoT-Daten; kommt KI ins Spiel, steigt dieser Prozentsatz auf 31 Prozent.
– 34 Prozent nannten Umsatzwachstum als wichtigstes Ziel für die Nutzung von AIoT. Darauf folgen die Steigerung der Innovationsfähigkeit (17,5 Prozent), das Entwickeln neuer digitaler Kundenservices (14,3 Prozent) und das Senken der operativen Kosten (11,1 Prozent).
– Unternehmen, die bereits AIoT nutzen, verzeichnen signifikante Verbesserungen in entscheidenden Bereichen. Ein Beispiel: IoT-Daten beschleunigen operative Vorgänge um 32 Prozent, mit KI steigt die Geschwindigkeit sogar um 53 Prozent.
– Business Intelligence (33 Prozent), Monitoring in Near-Realtime und Visibilität (31 Prozent) sowie Condition Based Monitoring (30 Prozent) stehen ganz oben im Ranking der Analysetechniken, die in IoT-Projekten eingesetzt werden.
AIoT spielt größere Rolle beim Planungsprozess als erwartet
KI ebnet den Weg für komplexere und schnellere Entscheidungen, die sich positiv in den Geschäftsergebnissen niederschlagen. Damit erweitert sich der Fokus von rein operativen Fragen wie „Läuft die Anlage?“ zu weiterführenden Themen rund um Supply Chain und Nachfrageplanung, Produktqualität, Vermarktung von Handelsgütern oder die Ausbreitung von Krankheiten in einer Klinik.
Maureen Fleming, Program Vice President for Intelligent Process Automation bei IDC, kommentiert: „Die schnellere Datenaktualisierung, die sich daraus ergibt, dass man Sensordaten sammelt und mithilfe von KI auswertet, eröffnet Unternehmen bessere Planungsmöglichkeiten und gibt gleichzeitig Einblicke in potenzielle operative Probleme. Beides zusammen genommen schafft insgesamt größere Agilität und Effizienz.“
Anwenderbeispiele
Laut Gautam Khera, Senior Director bei Western Digital, einem führenden Hersteller von Datenspeichern, hat KI bereits Auswirkungen auf die IoT-Strategie: Das Unternehmen setzt inzwischen bei der Entwicklung sowie bei der Fertigung in der Produktionsstätte auf AIoT. Allerdings erforderte das Zusammenführen von IoT-Daten und KI Durchhaltevermögen „Die ersten erfolgreichen Projekte sind nun unsere Blaupause für den weiteren Einsatz von KI“, sagt Khera. „Inzwischen vertrauen alle im Unternehmen der Technologie. Wir nutzen Advanced Analytics, um Probleme in Forschung & Entwicklung zu erkennen und zu beseitigen. Sie hilft dabei, die Beschaffenheit der Daten zu verstehen und Auslöser für Anomalien zu erkennen, die für herkömmliche Techniken oder das menschliche Auge nicht gleich offensichtlich sind.“
Für Jay Cei, Chief Operating Officer bei Ulbrich Steel, einem globalen Metallhersteller, hat das Schaffen von Akzeptanz für AIoT im gesamten Unternehmen oberste Priorität. „Menschen haben Angst davor, ihren Job zu verlieren“, erklärt er. „Ich bin allerdings der Ansicht, dass AIoT ihnen die Chance gibt, anspruchsvollere Aufgaben zu übernehmen, und damit Aufstiegschancen bietet.“
Einschätzung der Studien-Partner
„Wir müssen aufhören, KI und IoT separat zu betrachten“, meint Melvin Greer, Chief Data Scientist bei Intel. „In einer IoT-Umgebung schafft KI die Voraussetzung, um mit den erhobenen IoT-Daten wichtige Entscheidungen und Maßnahmen zu automatisieren. Die meisten Unternehmen befinden sich zwar noch in der ersten Phase der IoT-Nutzung, in der sie mithilfe ihrer IoT-Assets lediglich Visibilität in die laufenden Vorgänge bringen. Aber sie sind schon auf dem Weg zur nächsten Stufe, wo es um die Steigerung von Zuverlässigkeit, Effizienz und Produktivität geht. Diese Phasen erfordern allerdings sehr viel leistungsstärkere KI-Funktionalitäten.“
Erfolgreiche AIoT-Projekte brauchen unbedingt das Commitment des Top-Managements, ist Andy Daecher überzeugt, Principal bei Deloitte Consulting LLP und Internet of Things Practice Leader. „Diese Initiativen müssen ganz oben auf der Agenda des CEO stehen“, betont er. „Er oder sie muss sich konsequent für die Umsetzung starkmachen. Ohne Unterstützung durch die Geschäftsleitung gibt es keine erfolgreiche AIoT-Initiative. Denn es handelt sich hierbei um ein Business- und nicht um ein Technologiethema.“
Die Studie AI + IoT: How IoT leaders are breaking away, für die weltweit 450 Führungskräfte befragt wurden, steht hier zum Download bereit.
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