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Das Internet der Dinge:
Vom Spielfeld zum Geschäftsfeld

Mehr Produktivität und schnellere Entscheidungen
durch innovatives Datenmanagement.

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75 Executives zu IoT-Projekten befragt

Während viele Studien sich noch mit theoretischen Potenzialen und Use Cases beschäftigen haben viele Early Adopters schon wertvolle Erfahrungen gesammelt. Entscheider von namhaften Unternehmen aus ganz Europa gewähren Einblicke in ihre Erkenntnisse aus Internet of Things Projekten und großen Proof of Concepts.

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Wenig Zeit? Einen schnellen Überblick bietet die Infografik zur Studie!

Geschichte und Bedeutung des Internets der Dinge

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Das „Internet der Dinge“ (Internet of Things, IoT) besteht im wesentlichen aus drei Komponenten: Sensoren, einem Netzwerk, und einem System das die Signale von den Sensoren verarbeitet und gegebenenfalls Aktionen auslöst. Klingt komplex? Ist es nicht! Oft haben wir es hier mit ganz alltäglichen Gegenständen zu tun - vom einfachen Türkontakt bis zum Smartphone - die mit mit integrierten Sensoren ausgestattet werden, um Daten über das Internet zu erfassen. Zum Beispiel ein Gebäude, in dem mithilfe von Sensoren die Temperatur und die Beleuchtung automatisch geregelt werden. Oder eine Produktionsanlage, bei der die integrierten Sensoren Zustände überwachen und bei der Erreichung von bestimmten Grenzwerten das Wartungspersonal alarmiert wird. Kurz gesagt, das Internet wird unser Leben effizienter gestalten.

Sie wären vielleicht überrascht, wenn Sie erfahren, wie viele Dinge schon mit dem Internet verbunden sind und was für ökonomische Vorteile sich bieten, wenn man die dabei anfallenden Datenströme analysiert. Nachfolgend sind nur einige der Möglichkeiten aufgeführt:

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  • Intelligente Transportlösungen beschleunigen Verkehrsströme, reduzieren den Kraftstoffverbrauch, optimieren Reparaturzyklen für Fahrzeuge und retten Leben.
  • Intelligente Stromnetze verbinden erneuerbare Ressourcen effizienter und verbessern die Systemzuverlässigkeit.
  • Diagnosesensoren in Maschinen können erforderliche Wartungsbedarfe feststellen und sogar vorhersehen. Steuerungssysteme können somit Reparaturen vorbeugend einplanen und Produktionsausfälle vorbeugen.
  • Datenbasierte Systeme werden gerade in die Infrastruktur moderner „Smart-Cities“ integriert. Dadurch kann die öffentliche Verwaltung Aufgaben wie Abfallentsorgung oder öffentliche Ordnung effizienter gestalten.

 

The Analytics of Things

Um Nutzen zu stiften braucht das "Internet der Dinge" eine "Analytics der Dinge". Gefragt sind neue Ansätze beim Datenmanagement und für die Analyse von Streaming-Daten.
Thomas H. Davenport
 President's Distinguished Professor, Babson College. Mitgründer des International Institute for Analytics

Analytics als Schlüssel zum Internet der Dinge

Das IoT produziert einen gigantischen konstanten Datenfluss - Big Data wird damit so real wie nie. Analytics-Technologien sind der Schlüssel, um diese Flut in fundiertes und nützliches Wissen umzuwandeln. Aber wie analysiert man Daten, die ohne Unterbrechung aus Sensoren und Geräten gestreamt werden? Wie unterscheidet sich das von bisherigen analytischen Methoden?

Bei klassischer Analytics werden Daten erst gespeichert und dann analysiert. Bei gestreamten Daten jedoch sind die Modelle und Algorithmen gespeichert – und die Daten durchlaufen diese zur Analyse. Nur so wird es möglich interessante Muster, Strukturen oder Entwicklungen zu erkennen, während die Geräte weiterhin konstant senden und empfangen. Die Daten werden automatisch verarbeitet, noch bevor sie in der Cloud oder auf Hochleistungs-Servern gespeichert werden.

Fortschrittliche Streaming-Analytics-Technologien - wie SAS Event Stream Processing - beschränken sich nicht darauf bestimmte Bedingungen oder Grenzwerte zu überwachen, sondern können zukünftige Entwicklungen prognostizieren und komplexe Problemstellungen untersuchen. Dafür sind High-Performance-Technologien nötig, die in der Lage sind, Muster in Echtzeit zu erkennen. Ist ein Muster erkannt, kann ein angeschlossenes System automatisch Anpassungen vornehmen oder einen Alarm auslösen, damit der Benutzer eingreift und manuelle Entscheidungen trifft.

SAS Analytics for IoT

SAS Analytics for IoT running SAS Event Stream Processing on desktop monitor

SAS®  Analytics for IoT

Streaming Daten integrieren, visualisieren und sensornah analysieren

Erfahren Sie mehr über SAS Analytics for IoT

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Einsatzgebiete des Internet of Things und Analytics

Es geht um mehr als nur Annehmlichkeiten für Endverbraucher. Die Vielfalt neuer Datenquellen ermöglicht innovative Anwendungen, Geschäftsmodelle und Produktivitätssteigerungen in allen Branchen. Der Phantasie sind kaum Grenzen gesetzt.

 

Energieversorgung. Wie Smart Meters und Smart Grids unseren Umgang mit Energie verbessern.

Jason Handley, Direktor für Technologie und Betrieb intelligenter Netze bei Duke Energy, erläutert wie in einer vernetzten Welt Energie viel effizienter verteilt und verbraucht werden kann – und faktenbasiert, auf der Basis von Advanced-Analytics-Erkenntnissen, gesteuert werden kann.

Matthew Croucher, Director Demand Side Analytics bei CPS Energy spricht darüber wie Analytics mit Daten von intelligenten Stromzählern es ermöglichen Energieversorgung effizienter zu machen und den Kunden bessere Services zu bieten.

Connected Vehicles. Wie Analytics dem Internet der Dinge Wertschöpfung verleiht

Während Connected Vehicles und autonomes Fahren noch öffentlich diskutiert werden, revolutioniert das Internet der Dinge bereits Bereiche wie die Landwirtschaft oder den Lastverkehr auf der Straße.

Produktion und Industrie 4.0

Unter dem Begriff Industrie 4.0 hat sich das produzierende Gewerbe zu einer der Vorreiterbranchen im Internet der Dinge entwickelt. Sensoren, die in Fabrikanlagen oder Lagerregalen eingebaut sind und dort Daten erfassen, können in Echtzeit Probleme melden oder Ressourcen verfolgen. Die Smart Factory macht Arbeitsabläufe deutlich effektiver und senkt die Kosten.

Telekommunikation

Die Telekommunikationsbranche ist eine der Schlüsselbranchen für das Internet der Dinge – schließlich muss irgendwer all die Datenströme bewältigen und steuern. Damit das Internet der Dinge funktioniert, sind Smartphones und andere mobile Geräte auf eine zuverlässige Internetverbindung angewiesen.

Gesundheitswesen

Viele Menschen nutzen schon tragbare Geräte um ihre Werte beim Sport, Schlaf oder anderen gesundheitsrelevanten Betätigungen zu überwachen. Diese Produkte kratzen jedoch nur an der Oberfläche von dem, was das Internet der Dinge im Gesundheitsbereich leisten kann. Technologien zur Patientenüberwachung, digitale Krankenakten bis hin zu implantierbaren Sensoren können dabei helfen, Leben zu retten.

Einzelhandel

Vom Internet der Dinge profitieren beide Seiten – sowohl die Händler als auch die Kunden. In den Läden zum Beispiel kann sich das Internet der Dinge bei der Nachverfolgung von Beständen oder bei Sicherheitsmaßnahmen nützlich machen. Kunden hingegen können sich über ein effizienteres und persönlicheres Einkaufserlebnis freuen, wenn Sensoren oder Kameras individualisierte Daten bereitstellen.

 

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Why is the Internet of Things important?

You might be surprised to learn how many things are connected to the Internet, and how much economic benefit we can derive from analyzing the resulting data streams. Here are some examples of the impact the IoT has on industries:

  • Intelligent transport solutions speed up traffic flows, reduce fuel consumption, prioritize vehicle repair schedules and save lives.
  • Smart electric grids more efficiently connect renewable resources, improve system reliability and charge customers based on smaller usage increments.
  • Machine monitoring sensors diagnose – and predict – pending maintenance issues, near-term part stockouts, and even prioritize maintenance crew schedules for repair equipment and regional needs.
  • Data-driven systems are being built into the infrastructure of "smart cities," making it easier for municipalities to run waste management, law enforcement and other programs more efficiently.

But also consider the IoT on a more personal level. Connected devices are making their way from business and industry to the mass market. Consider these possibilities:

  • You’re low on milk. When you’re on your way home from work, you get an alert from your refrigerator reminding you to stop by the store.
  • Your home security system, which already enables you to remotely control your locks and thermostats, can cool down your home and open your windows, based on your preferences.

Read the TDWI report, Four Use Cases Show Real-World Impact of IoT, to learn how the Internet of Things is changing how organizations work.

 

To make the Internet of Things useful, we need an Analytics of Things. This will mean new data management and integration approaches, and new ways to analyze streaming data continuously.
Thomas H. Davenport
 President's Distinguished Professor, Babson College
Co-founder and Director of Research, International Institute for Analytics
Author of Competing on Analytics and Big Data at Work

Wie loslegen?

Mit dem IoT Analytics Lab.

IoT Innovationen können nur Sie selbst entwickeln. Analytics liefert dazu einen wesentlichen Beitrag. Ihr nachhaltiger Wettbewerbsvorteil lässt sich nicht durch simple Verbindungen von Geräten und Sensoren sichern, sondern durch die strukturierte und schnelle Analyse Ihrer Daten.

Egal ob Sie Echtzeit-Maschinendaten oder Big Data Szenarien mit neuartigen Datenquellen analysieren wollen. Ideal dafür sind analytische Labor-Umgebungen. Diese versetzen Sie in die Lage neue Ideen experimentell auszuprobieren - und Ihre analytische Kompetenzen sukzessive mitwachsen zu lassen. So können Sie sicherstellen, dass neue Ideen und Modelle auf realistischen Datenszenarien entstehen und struktutiert in ein industrielles Deployment überführt werden können.  

Die dazu nötige Infrastruktur für das Speichern, Verwalten und schnelle Analysieren von Daten hat SAS für Sie zusammengestellt. Das IoT Analytics Lab ist ein branchenübergreifend einsatzbereites Komplettpaket. Es umfasst Software, Beratung und Training für die selbständige Entwicklung von analytischen IoT-Use Cases.  

IoT Analytics Lab

 

 

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Die Business-Analytics-Experten von SAS helfen Ihnen gerne

Informieren Sie sich: IoT-Whitepaper, IoT-Analystenberichte, IoT-Webinare und mehr!

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Vier Praxisbeispiele zeigen wie IoT-Analytics den Unterschied macht

Vier Branchen. Vier Use Cases. Viele Gemeinsamkeiten. Spannende IoT-Use-Cases aus dem Einzelhandel, der Automobilindustrie, der öffentlichen Verwaltung und aus der verarbeitenden Industrie. Whitepaper lesen

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IoT-Datenströme verstehen

Erfahren Sie, wie Event Stream Processing-Technologien Ihnen helfen, gestreamte Echtzeitdaten zu erfassen, zu verstehen und fundierte und automatisierte Entscheidungen zu treffen.

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On-Demand Webinar

IoT Analytics in der Industrie

Designed für IoT-Interessierte aus der herstellenden Industrie und anderen Branchen bietet dieses Webinar einen kurzen prägnanten Einstieg wie IoT-Analytics in Workflows und Geschäftsprozesse integriert werden können.

Webinar anschauen

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IoT: Wie Telematics die KFZ-Versicherung transformiert

Telematik ist eindeutig das „Next Big Thing“ der Versicherungsbranche. Sind Versicherer bereit und in der Lage, die immensen Datenströme von Telematik-Devices zu bearbeiten – und vor allem: zu analysieren?

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Analysten Bericht

IoT-Analysen in der Praxis

Drei Organisationen – ein Unternehmen aus der Öl- und Gasbranche, eine amerikanische Stadtverwaltung und ein internationaler LKW-Hersteller – diskutieren darüber, was sich durch Einsatz von IoT-Analysen bei ihnen geändert hat.

Analystenbericht lesen

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IoT: Marketing’s Opportunities and Challenges

One challenge for marketers is working with vast volumes of IoT data. Most devices generate data 24/7. While a business unit may only need to deal with a fraction of the data, it still needs to filter the consumer data to identify relevant situations or events.

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White paper

IoT / Industrie 4.0 - Mehr Wert aus dem Internet der Dinge

Vom Internet der Dinge bleibt kaum ein Wirtschafts- oder Lebensbereich unberührt. Zunehmend vernetzt, digitalisiert und intelligent gesteuert kommuniziert hier alles mit allem – mit oder auch ohne Menschen.

Executive Briefing lesen

Executive Briefing

Smart Cities - Die vernetzte Stadt der Zukunft

Die Vernetzung des Menschen als Bürger mit den kommunalen Einrichtungen und der Infrastruktur ist in vollem Gange. Diese neue Dimension entwickelt sich aus der Umwandlung herkömmlicher analoger Verwaltungs- und Steuerungssysteme in Smart Cities.

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Who's using it?

The IoT is more than just a convenience for consumers. It offers new sources of data and business operating models that can boost productivity in a variety of industries.

Health Care

Many people have already adopted wearable devices to help monitor exercise, sleep and other health habits – and these items are only scratching the surface of how IoT impacts health care. Patient monitoring devices, electronic records and other smart accessories can help save lives.

Manufacturing

This is one of the industries that benefits from IoT the most. Data-collecting sensors embedded in factory machinery or warehouse shelves can communicate problems or track resources in real time, making it easy to work more efficiently and keep costs down.

Retail

Both consumers and stores can benefit from IoT. Stores, for example, might use IoT for inventory tracking or security purposes. Consumers may end up with personalized shopping experiences through data collected by sensors or cameras.

Telecommunications

The telecommunications industry will be significantly impacted by the IoT since it will be charged with keeping all the data the IoT uses. Smart phones and other personal devices must be able to maintain a reliable connection to the Internet for the IoT to work effectively.

Transportation

While cars aren’t at the point of driving themselves, they’re undoubtedly more technologically advanced than ever. The IoT also impacts transportation on a larger scale: delivery companies can track their fleet using GPS solutions. And roadways can be monitored via sensors to keep them as safe as possible.

Utilities

Smart meters not only collect data automatically, they make it possible to apply analytics that can track and manage energy use. Likewise, sensors in devices such as windmills can track data and use predictive modeling to schedule downtime for more efficient energy use.

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Real-World Examples

Video Thumbnail for Smarter Cars - IoT

 

Smarter Cars

Andreas Mai, Director of Smart Connected Vehicles for Cisco, sheds light on the topic.

Video Thumbnail for Safer Transportation - IoT

 

Safer Transportation

Trucking companies use IoT to make operations safer, more efficient and economical.

Video Thumbnail for Connected Grids - IoT

 

Connected Grids

Duke Energy uses advanced analytics on sensor data to anticipate customer needs.

How It Works

In IoT discussions, it’s recognized from the onset that analytics technologies are critical for turning this tide of streaming source data into informative, aware and useful knowledge. But how do we analyze data as it streams nonstop from sensors and devices? How does the process differ from other analytical methods that are common today?

In traditional analysis, data is stored and then analyzed. However, with streaming data, the models and algorithms are stored and the data passes through them for analysis. This type of analysis makes it possible to identify and examine patterns of interest as data is being created – in real time.

So before the data is stored, in the cloud or in any high-performance repository, you process it automatically. Then, you use analytics to decipher the data, all while your devices continue to emit and receive data.

With advanced analytics techniques, data stream analytics can move beyond monitoring existing conditions and evaluating thresholds to predicting future scenarios and examining complex questions.

To assess the future using these data streams, you need high-performance technologies that identify patterns in your data as they occur. Once a pattern is recognized, metrics embedded into the data stream drive automatic adjustments in connected systems or initiate alerts for immediate actions and better decisions.

Essentially, this means you can move beyond monitoring conditions and thresholds to assessing likely future events and planning for countless what-if scenarios.


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