Das Internet der Dinge ist nach wie vor eine stetig wachsende Technologiebranche, deren Wachstums- und Finanzierungserwartungen von Unternehmen wie Gartner und Business Insider in den letzten drei Jahren regelmäßig erfüllt oder übertroffen wurden.

Wie bei anderen technologischen Revolutionen vor dem IoTfolgte dem rasanten Wachstum und dem oft euphorischen Start einer neuen Technologie auch hier eine Reihe von Herausforderungen – und IoT bildet keine Ausnahme. In dieser Fallstudie zur IoT -Anwendungsentwicklung beleuchten wir einige dieser Herausforderungen, die IoT Ingenieure, Datenwissenschaftler und Unternehmen (OEMs) bei der Produktentwicklung und der Digitalisierung von Arbeit und Dienstleistungen nachts nicht schlafen lassen.

Druck auf IoT Entscheidungsträger

Zahlreiche Unternehmen sind überzeugt, dass IoT Lösungen langfristig einen erheblichen Einfluss auf ihr Geschäft haben werden. Daher ist es unerlässlich, über die richtigen Fachkräfte für datenbasierte Entscheidungen zu verfügen. Angesichts des erforderlichen Know-hows für die Einrichtung, Verwaltung und Wertschöpfung aus den im Feld gesammelten riesigen Datenmengen werden Data Scientists oder qualifizierte Ingenieure benötigt, die die Verantwortung für kritische IoT -Entscheidungsprozesse, Planung, Umsetzung und das Erreichen der festgelegten Ziele oder Proof-of-Concepts übernehmen können.

Was sind also die größten Herausforderungen, die Datenwissenschaftler, Ingenieure und Unternehmen daran hindern, IoT Anwendungen einzuführen und/oder zu entwickeln?

1. Prädiktive Analytik

Dank des Internets der IoThat sich die prädiktive Analytik zu einer wertvollen Fähigkeit für Unternehmen entwickelt. Die Kombination aus industriellem Internet der Dinge und prädiktiver Analytik kann unser Verständnis von Prozessoptimierung revolutionieren und erhebliche Effizienzsteigerungen sowie Kosteneinsparungen ermöglichen.

Um dies zu erreichen, ist es jedoch unerlässlich, die Funktionsweise von Predictive Analytics und deren Anwendung in der jeweiligen Situation vollständig zu verstehen. Sorgfältige Vorbereitung ist daher unerlässlich; sie erfordert ein klares Ziel, gefolgt von gründlicher Recherche und Planung. Eine Herausforderung kann der Mangel an Experten darstellen, die Predictive Analytics optimal nutzen können, da die benötigte Hardware zur Datenerfassung über einen längeren Zeitraum bereitgestellt oder angepasst werden muss. Anschließend muss die geeignete Software für maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz eingesetzt werden, um das System zu trainieren, Ereignisse zu erkennen und die Ausfallwahrscheinlichkeit zu modellieren, um aus den gesammelten Rohdaten einen Mehrwert zu generieren.

2. Mangelhafte Datenqualität

Eine präzise Datenaufbereitung ist der Schlüssel zu qualitativ hochwertigen und effizienten Daten. Doch wenn Datenwissenschaftler mit der Analyse der Informationen beginnen, müssen sie – unabhängig von Größe und Art des Unternehmens – in der Regel Unmengen an fehlerhaften Daten, Sensorfehlern oder fehlenden Messwerten auswerten.

Der Einsatz von Datenintegrationstools ist im Datenmanagement unerlässlich. Diese Tools helfen, die Dateneingabe zu automatisieren und Fehler zu vermeiden, die bei der manuellen Eingabe auftreten können, beispielsweise Rechtschreib- oder Tippfehler. Aus diesem Grund IoT Plattformen wie Ubidots wichtige technologische App-Komponenten bereit, sodass Ingenieure und Data Scientists das Rad bei der Sensordatenerfassung und -verwaltung nicht neu erfinden müssen. Mithilfe praxiserprobter Integrationen und eines IoT optimierten Zeitreihen-Datenspeicherservers können Benutzer Daten mühelos an die Plattform senden, wo sie zeitlich strukturiert und bei Bedarf analysiert werden können.

Es ist entscheidend, den Beteiligten zu vermitteln, wie wichtig eine angemessene Vorbereitung ist. Der gesamte Vorbereitungsprozess kann viel Zeit und Mühe der Ingenieure und Datenwissenschaftler in Anspruch nehmen.

3. Sicherheit

Das rasante Wachstum des IoT wird sich in den kommenden Jahren voraussichtlich nicht verlangsamen, wodurch die Sicherheitsoptionen möglicherweise nicht mehr mithalten können. Daher ist die Implementierung von IoT -Lösungen in Unternehmen zwar spannend, aber angesichts der allgegenwärtigen Gefahr von Hacking oder der Übernahme von Hardware- oder Softwaresystemen auch nicht ganz ungefährlich.

Die Sicherheit von IoT Netzwerken ist aufgrund der umfassenderen Gerätefunktionen, Kommunikationsprotokolle und Standards deutlich anspruchsvoller als die Sicherheit herkömmlicher Netzwerke. Daher ist es eine enorm schwierige Aufgabe, diese zu gewährleisten.

Schon einfache Maßnahmen wie die Nutzung eines zuverlässigen VPNs können helfen, Sicherheitsbedrohungen abzuwehren. Besonders effektiv ist die Installation eines VPNs auf dem Router, wodurch alle damit verbundenen Geräte durch eine zusätzliche Sicherheitsebene geschützt sind, die über die einfache Verschlüsselung hinausgeht.

4. Der Datenumfang ist zu groß

Es gibt eine paradoxe Herausforderung: Big Data kann zu umfangreich für die Analyse sein und die Erreichung der gesteckten Ziele sogar behindern. Warum? In der prädiktiven Analytik ist es entscheidend zu verstehen, welche Informationen für das jeweilige Ziel relevant sind und welche nicht. Bei einer zu großen Datenmenge können Datenwissenschaftler und -ingenieure in der Datenflut gefangen sein oder darin ertrinken. Eine Kombination aus hoher Varianz und mangelnder Generalisierbarkeit kann die Entwicklung hochwertiger Vorhersagemodelle behindern. Dies kann zu noch gravierenderen Folgen führen, beispielsweise zu Fehlinterpretationen von Daten und Entscheidungen, die auf falschen Interpretationen, Anomalien oder Fehlern basieren.

5. Datenzugänglichkeit

Die Integrität von Daten stellt Data Scientists und App-Entwickler vor große Herausforderungen. Wer erhält Zugriff auf die Daten? Wem gehören sie? Wie erfolgt der Zugriff? Diese Fragen bereiten den Entwicklern Kopfzerbrechen. Die Häufigkeit der Datenweitergabe muss streng kontrolliert werden, da die Art der Daten variiert. Dies führt zu einer ständigen Herausforderung im Bereich der Benutzerverwaltung und -sicherheit.

6. IoT Fachkräftelücke

von TEKsystems ergab, dass 45 % der Unternehmen Schwierigkeiten haben, IoT und Sicherheitsexperten zu finden. Immarsat befragte 500 leitende IT-Fachkräfte großer Unternehmen und stellte fest, dass 46 % der Befragten keine Erfahrung in den Bereichen Analytik und Data Science hatten. Diese Wissenslücke edge IoT und KI in ihre Entscheidungsprozesse integrieren möchten

Abschluss

Da sich das IoT noch in einer frühen Entwicklungs- und Einführungsphase befindet, wird es einige Zeit dauern, bis Lösungen für die IoT gefunden sind, die Ingenieuren und Datenwissenschaftlern schlaflose Nächte bereiten. Mithilfe von IoT Anwendungsentwicklungsplattformen kann IoT Implementierung und Digitalisierung jedoch für Ingenieure, Datenwissenschaftler und Unternehmen, die IoT Lösungen entwickeln und einführen möchten, deutlich weniger beängstigend wirken.