In den nächsten fünf Jahren werden Unternehmen weiterhin riesige Datenmengen durch Geräte erzeugen, die mit dem Internet der Dinge (Internet of Things, IoT) verbunden sind. Während sich ein Großteil der Aufmerksamkeit auf diese Geräte konzentriert hat, beobachten wir aktuell eine Verschiebung hin zu mehr Interesse an den Daten selbst, die mithilfe dieser IoT-Geräte gewonnen werden. Und auch immer mehr Unternehmen werden datengesteuert: Sie erkennen jetzt, dass die größte Chance zur Beschleunigung ihrer Geschäfte von den erzeugten Daten und nicht von den Geräten ausgeht. Wenn Unternehmen sich dem IoT zuwenden, um Geschäftsinitiativen zu beschleunigen, müssen IT-Führungskräfte dafür sorgen, dass Geräte, Architektur, Automatisierung und menschliche Intelligenz harmonisch zusammenarbeiten, um ein besseres Mitarbeiter- und Kundenerlebnis zu schaffen.
Auf diese Weise können IT-Führungskräfte die Betriebseffizienz steigern, den Zeitaufwand für alltägliche, administrative Aufgaben reduzieren und die Netzwerksicherheit stärken, um dem Endnutzer ein besseres Erlebnis zu bieten. Dies ist der Rahmen für das autonome digitale Unternehmen, ein Konzept, dessen Einführung wir in den kommenden Jahren auch in Geschäften, Schulen und Städten weiterhin erleben werden.

BMC-Prognosen zu Folge wird bis 2025 Technologie – vor dem Hintergrund des ungeahnten Wachstums von Big-Data-Anwendungen – die Grundlage einer jeden Geschäftsfunktion bilden. Das Internet der Dinge wird die Grundlage für diese Realität sein, und die Unternehmen, die lernen, IoT effektiv zu nutzen, werden nicht nur die Disruption unbeschadet überstehen, sondern können auch Wettbewerbsvorteile gewinnen.

Was ist IoT Edge Computing?

Der Kern einer IoT-Lösung ist in der Regel ein zentrales IT-System zur Speicherung, Verarbeitung und Analyse von IoT-Daten. Ein Großteil dieser IoT-Daten kann sich oft in der Cloud befinden, also außerhalb des Core-Systems. Dies kann wiederum dazu führen, dass Geräte für eine längere Zeit auf die Cloud zugreifen, was zu langsameren Reaktionszeiten, weniger zuverlässigem Betrieb und mitunter großer Frustration bei Mitarbeitern und Kunden führt. Durch die Nutzung von Edge Processing können Unternehmen diesen Herausforderungen begegnen.

Edge-Computing-Dienste und IoT sind untrennbar miteinander verbunden. Die Kommunikation wird durch die Edge-Computing-Dienste erleichtert, und digitale Transaktionen werden wiederum durch IoT erleichtert. Infolgedessen fungieren Edge-Dienste als wertvolle autonome digitale Quelle, die die Fähigkeit eines Unternehmens, IoT-Gerätedaten zu verarbeiten, zu speichern und zu analysieren, erheblich verbessern kann. Dies hilft Unternehmen dabei, diese Geräte effektiver zu verwalten und zu kontrollieren, sie vor Schwachstellen zu schützen und wertvolle Erkenntnisse aus den von ihnen erzeugten Daten zu gewinnen. 

Datenverarbeitung am Edge ist entscheidend

Der Begriff „Edge Computing“ wird auf dem Markt wohl ebenso oft falsch verstanden wie „IoT“, da er für verschiedene Menschen, Organisationen und Branchen unterschiedliche Bedeutungen hat.

Er bezieht sich in der Regel auf ein Element der Verarbeitung, Erfassung und Auslösung von Befehlen zur Überwachung, Steuerung und Optimierung bestimmter Funktionen am Ursprungsort mit Berechnung auf Sensor- oder Geräteebene und aufwärts durch andere Vor-Ort-Infrastrukturen (Serverschränke, Gateways usw.).

Dabei kann es sich um einen intelligenten Zähler in einem Stromnetz, einen Sensor auf einer abgelegenen Bohrinsel, eine CNC-Maschine in einer Automobilfabrik oder sogar um die SPS handeln, die sie und andere Maschinen in einer Montagestraße steuert.

Das autonome digitale Unternehmen und IoT Edge Computing

Das autonome digitale Unternehmen wird auf einer nahtlosen IoT-Edge-AI-basierten Computerlösung arbeiten, die IT-Administratoren folgende Möglichkeiten eröffnet:

• Konfigurieren, welche Daten lokal gespeichert werden sollen, und Festlegen einer Datenalterungsrichtlinie.
• Bedingungen mit einstellbaren Zeitfenstern zu definieren, um Muster in den eingehenden IoT-Daten als Grundlage für automatisierte Ereignisse zu identifizieren. Beispielsweise können bestimmte Bedingungen Transaktionen initiieren und die entsprechenden Parteien benachrichtigen.
• Geschäftstransaktionen am Edge ausführen, um die Kontinuität kritischer Geschäftsfunktionen zu gewährleisten, selbst wenn Edge und Core getrennt sind.
• Prädiktive Modelle zur Analyse der IoT-Daten verwenden, die ständig trainiert werden. Der prädiktive Algorithmus wird im Core-System trainiert und dann am Edge angewendet.
• Speziell für die Bild- und Videoanalyse konzipierte Deep-Learning-Algorithmen am Edge anwenden.
• Die am Edge gesammelten Daten in Augenschein nehmen. Nachdem beispielsweise ein Alarm an das Core-System gesendet wurde, kann ein Analytiker die Details, die zu dem Alarm geführt haben, untersuchen.

Diese Funktionen helfen Unternehmen bei der nahtlosen Konvergenz, Analyse und Priorisierung von Betriebs- und IT-Daten. Als solche können sie zwei entscheidende Funktionen erfüllen: (1) eine bessere Vorhersage und Behebung potenzieller Probleme, bevor sie zu Störungen für Kunden führen, und (2) die Fähigkeit, aus Daten wertvollere und verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen. Diese beiden Komponenten sind der Schlüssel zu einem überlegenen Mitarbeitererlebnis, das Talente bindet und anzieht sowie zu einem transzendenten Kundenerlebnis, das langfristige Loyalität schafft und letztlich das Geschäft vorantreibt.

Fazit

Mit Blick auf die Zukunft sind wir bereit, weitere Geräte im gesamten Unternehmen einzusetzen, um die geschäftlichen Anforderungen zu unterstützen, wie z.B. Belegungssensoren, Geräte zur Nachverfolgung von Anlagenparametern, Geräte zur Überwachung von Industrieanlagen und andere Lösungen zur Gewährleistung von Produktivität und effizienter Ressourcennutzung. IoT-Edge-Computing spielt eine immer wichtigere Rolle im Unternehmen, da sich die IoT-Technologie immer stärker in unserem täglichen Leben verankert. In einigen Unternehmen kann der Netzwerkbedarf und der Einsatz dieser Geräte noch akuter werden, wenn sie sich für langfristiges Remote Work oder flexible Home-Office-Konzepte entscheiden. Mit der Zunahme der IoT -Geräte und des von ihnen erzeugten Datenvolumens wird Edge Computing immer wichtiger, um die Agilität im Geschäftsbetrieb und die Effizienz im gesamten Unternehmen aufrechtzuerhalten.

Die heutigen aufstrebenden autonomen digitalen Unternehmen erkennen, dass es nicht damit getan ist, die richtigen Geräte anzuschaffen. Da jedes Unternehmen bis 2025 zu einem datengesteuerten Technologieunternehmen wird, werden die echten Marktführer diejenigen sein, die das IoT strategisch nutzen, um riesige Datenmengen schneller und intelligenter als ihre Konkurrenten effektiv zu sammeln, zu analysieren und anzuwenden.