Thought Leadership
Die zunehmende Verbindung von Internet of Things und Künstlicher Intelligenz verändert industrielle Prozesse spürbar. Aus der reinen Vernetzung von Geräten entsteht schrittweise eine Artificial Intelligence of Things, kurz AIoT.
Systeme erfassen dabei nicht nur Daten, sondern werten sie intelligent aus und leiten selbstständig Handlungen ab. Besonders deutlich zeigen sich diese Veränderungen im technischen Außendienst.
Der Softwareanbieter IFS beschäftigt sich seit längerem mit diesem Wandel und analysiert, wie sich Serviceprozesse durch AIoT neu organisieren lassen.
Vom Datenlieferanten zum Entscheidungssystem
Klassische IoT Anwendungen liefern vor allem Messwerte wie Temperaturen, Laufzeiten oder Druckverhältnisse. Mit dem Einsatz von KI werden diese Daten kontextualisiert und bewertet. Die Analyse kann direkt auf den Geräten erfolgen, in unternehmenseigenen Rechenzentren oder in der Cloud. Dadurch entstehen Systeme, die Abweichungen erkennen, Prognosen erstellen und Entscheidungen vorbereiten oder automatisiert umsetzen. Für den Field Service bedeutet das einen grundlegenden Rollenwechsel der Technik.
Wartung wird vorausschauend statt reaktiv
Ein zentrales Einsatzfeld ist die zustandsbasierte Instandhaltung. Sensoren überwachen kontinuierlich den Betrieb von Maschinen. KI erkennt Muster, die auf einen bevorstehenden Defekt hindeuten. Wartungsmaßnahmen lassen sich dadurch frühzeitig planen, ungeplante Stillstände reduzieren und Ersatzteile gezielter einsetzen. Der Service wird planbarer und wirtschaftlicher.
Fehleranalyse aus der Ferne
AIoT ermöglicht es, Maschinen dauerhaft zu überwachen und Auffälligkeiten in Echtzeit zu identifizieren. Viele Störungen lassen sich dadurch aus der Ferne analysieren oder sogar beheben. Vor Ort Einsätze werden seltener notwendig, was Zeit spart und Produktionsunterbrechungen verkürzt. Gleichzeitig erhalten Serviceteams eine fundierte Entscheidungsgrundlage, bevor sie tätig werden.
Automatisierte Abläufe im Service
Erkennt ein System einen Handlungsbedarf, können Serviceprozesse automatisch angestoßen werden. Dazu zählen das Anlegen von Serviceaufträgen, die Priorisierung von Tickets oder die Auslösung von Ersatzteilbestellungen. Der manuelle Koordinationsaufwand sinkt, Reaktionszeiten verkürzen sich und der Service gewinnt an Geschwindigkeit.
Effizientere Einsatzplanung
Durch die Kombination von Nutzungsdaten, Standortinformationen und Verfügbarkeiten lassen sich Serviceeinsätze präziser planen. KI unterstützt dabei, Techniker optimal einzusetzen und Wege zu reduzieren. Ressourcen werden besser ausgelastet und Kunden profitieren von kürzeren Wartezeiten.
Mehr Sicherheit im Außendienst
Auch sicherheitsrelevante Aspekte lassen sich durch AIoT verbessern. Systeme können Maschinenzustände und Umgebungsbedingungen überwachen und bei kritischen Abweichungen Warnungen auslösen. Das erleichtert die Einhaltung von Vorschriften und erhöht den Schutz der eingesetzten Techniker.
Technologie mit Entwicklungspotenzial
Trotz erster erfolgreicher Anwendungen steht AIoT noch am Anfang. Entscheidend wird sein, das Zusammenspiel zwischen automatisierten Entscheidungen und menschlicher Kontrolle sinnvoll zu gestalten. Gerade im Field Service können Fehlentscheidungen weitreichende Folgen haben. Umso wichtiger ist es, KI als unterstützendes Werkzeug zu verstehen, das Transparenz schafft und fundierte Entscheidungen ermöglicht.
