Im ke NEXT Check: Das können die großen Cloud-Plattformen

Wissen ist Macht: So oder so ähnlich könnte man das Potenzial von Big Data und dem Internet der Dinge wohl umschreiben – wenn aus Daten Informationen werden. „Allerdings werden 90 Prozent dieser Daten gegenwärtig überhaupt nicht genutzt“, mahnt Harriet Green, General Manager Watson IoT und Education bei IBM, und spricht damit ein Dilemma an, das für IBM bereits 2015 Grund genug war, mehrere Milliarden US-Dollar in das Thema IoT zu investieren.

„Die Daten werden nicht genutzt, weil sie bislang von traditionellen Computersystemen nicht verarbeitet werden konnten“, erklärt Rainer Hochecker, Leading Technical ­Sales Professional bei IBM, das Problem. Hoch­ecker betreut die Watson IoT Platform, ein in der Cloud gehosteter Service, mit dem Anwender laut IBM auf einfache Weise Wert aus ihren Geräten im Internet der Dinge schöpfen können. „Dazu gehören unter anderem Komponenten für die sichere Anbindung, Informationsmanagement, Datenanalyse und nicht zuletzt Services für die kognitive Datenverarbeitung“, fährt Hochecker fort.

Pate steht hierzu die KI eines gut bekannten Supercomputers: „Mit Watson IoT bringt IBM Intelligenz in das Internet der Dinge. Die Watson-Technologie steht für kognitive Lösungen, die verstehen, lernen und schlussfolgern. Ein wichtiges Tool ist dabei das Machine Learning, mit dem ein System selbstständig lernen kann. Damit leiten die Algorithmen aus den Daten eigenständig Regeln ab – das gilt für die Erkennung von Maschinen auf Fotos ebenso wie für die Verarbeitung von natürlicher Sprache. Auf der Watson IoT Platform verschmilzt das IoT sozusagen mit kognitiven Elementen“, erklärt Hochecker den neuen Dienst. Entwickler sollen damit sehr schnell und effizient Geräte anbinden und diese Daten weiteren Systemen für die Analyse bereitstellen können. So soll es wiederum für Nutzer möglich sein, bereits nach kurzer Zeit neue Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen, um ihre Produkt- und Prozessqualität zu verbessern.

Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen, Mehrwerte daraus zu ziehen, Informationen also, die die industrielle Entscheidungsfindung nachhaltig unterstützen sollen – darum geht es. Immer wieder fällt dabei ein Buzzword, das besonders seit der Hannover Messe 2016 in aller Munde ist: Predictive Maintenance. „Nach der Anbindung von Maschinen zur Datengewinnung erfolgt im ersten Schritt die Analyse und Visualisierung in Dashboards. Aus den Ergebnissen werden Schlussfolgerungen abgeleitet, die in die Systeme zurückgespielt werden und so mittels Machine Learning zu einer automatischen Optimierung führen. Dieses maschinelle Lernen ist ein wichtiges Instrument etwa für die vorausschauende Wartung – ein sehr wichtiger Anwendungsfall von Industrie 4.0“, erklärt Hochecker. Ein Bonus bei Watson: Durch das Machine Learning System mittels Feedback zu den Analysen wird das System immer besser, immer genauer.