IoT-Trends 2018: Revolution des Supply Chain Managements

Expertenbeitrag

Dipl. Inf. Tobias Donaubauer

CEO infsoft GmbH, infsoft GmbH

Tobias Donaubauer, Infsoft IoT-Trends 2018: Revolution des Supply Chain Managements

28.01.2018 Von Dipl. Inf. Tobias Donaubauer 1 min Lesedauer

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Um die Masse an Daten, die mittlerweile in verschiedensten Bereichen entstehen, auswerten zu können, setzt man immer häufiger auf künstliche Intelligenz. Welche Veränderungen dadurch auf die Industrieunternehmen zukommen, zeigt Tobias Donaubauer auf.

Tobias Donaubauer, infsoft GmbH: Revolution des Supply Chain Managements(Bild: Infsoft) — Tobias Donaubauer, infsoft GmbH:
Revolution des Supply Chain Managements
(Bild: Infsoft)

Die zunehmende Datenflut unserer Welt, zu der das IoT wesentlich beiträgt, hat zu einer rasanten Datenexplosion geführt. Bis 2020 wird es schätzungsweise mehr als 30 Milliarden vernetzte IoT-Geräte geben, die alle mit zahlreichen, Daten sammelnden Sensoren ausgestattet sein werden. Die Potentiale von IoT-Anwendungen, die sich durch die Sensorfusion ergeben, werden exponentiell zunehmen und Auswirkungen auf nahezu alle Branchen haben (z. B. Automobilsysteme, Industriesteuerung, Gesundheitswesen).

Künstliche Intelligenz – Anwendung von Algorithmen auf IoT-Datensätze

Künstliche Intelligenz (KI) spielt im IoT eine wichtige Rolle. Mit dem stetigen Wachstum der Daten, die das IoT produziert, werden sich immer mehr Unternehmen 2018 dem maschinellen Lernen zuwenden, um Informationen zu verarbeiten, zu entwickeln und zu analysieren und Algorithmen zu ermöglichen, selbständig zu lernen. Machine Learning ist die beste Möglichkeit, wie Unternehmen den Datenfluss reduzieren und sinnvoll nutzen können. So wie Künstliche Intelligenz bereits die Marketingbranche erobert hat, werden wir auch weiterhin beobachten, dass KI dynamischere, flexiblere und potenziell autonome Systeme für ein breites Spektrum an Branchen ermöglicht. So setzen beispielsweise viele Produktionsstätten bereits auf intelligente Sensoren und maschinelles Lernen, um mithilfe der generierten Daten und durchgeführten Analysen Effizienz und Qualität erheblich zu verbessern.

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