Genauigkeit von Prozessen
Angesichts der Datenmenge, die durch vernetzte Objekte erzeugt wird, ermöglicht CPA die Nutzung einer neuen Art von Ressource (den Software-Roboter), um diese große Datenmenge schnell zu verarbeiten. CPA ermöglicht die Ausführung von Prozessen rund um die vom IoT erfassten Daten und ihre Integration in die Systeme. Falls erforderlich, löst CPA Aktionen in den Systemen aus, die zu Reaktionen in der physikalischen Welt durch die IoT-Vernetzung führen. Durch Nutzung von KI-Technologien soll die kognitive Automatisierung die Genauigkeit in komplexen Geschäftsprozessen verbessern – skalierbar und rund um die Uhr.
Prädiktive Instandhaltung
IoT-Systemsensoren ermöglichen die Erfassung relevanter Daten über Produkte, den Bediener und die Produktionskette im Allgemeinen und übermitteln die Daten an die Informationssysteme. Hier werden sie im Rahmen des CPA analysiert und Echtzeitberichte erstellt. Änderungsanweisungen werden automatisch an die Objekte zurückgegeben, um die notwendigen Aufgaben auszuführen. Die daraus resultierende Möglichkeit, automatisiert das Verhalten von Maschinen und Sensoren zu modellieren, um Fehler und Irrtümer vorhersehbar zu beseitigen, kann Instandhaltungskosten und Maschinenstillstandzeiten reduzieren. Predictive Analytics prognostiziert auf der Basis der vorhandenen Daten und deren Auswertung mögliche zukünftige Ereignisse. Mittels CPA gewonnene Erkenntnisse können genutzt werden, um Geräteeinstellungen zu verbessern und Bestände rechtzeitig zu aktualisieren, was zu einer höheren betrieblichen Effizienz und Kostensenkung führen kann. Im Management der Lieferketten ermöglicht die Verwendung von verbundenen Sensoren die Datenerfassung des aktuellen Bestandes (Menge, Temperatur, Transportzeit …) zur Echtzeitanalyse und Korrelation mit den Verbrauchsdaten der Kunden. Die Ergebnisse dieser Analysen lassen sich verwenden, um Systeme für die automatisierte Nachschubsteuerung einzurichten.
Paradigmenwechsel
Künstliche Intelligenz beziehungsweise CPA im IoT befähigt Maschinen, selbstständig zu agieren und Entscheidungen mit minimalem oder gar keinem menschlichen Eingriff zu treffen. So steigert die Verbindung dieser Technologien den Wert der verbundenen Objekte durch eine bessere Interpretation von Daten. Dabei von einem Trend zu sprechen, greift zu kurz. Das Zusammenspiel von KI und IoT könnte einen Paradigmenwechsel in der Mensch-Maschine-Beziehung einläuten.
