Was kommt als nächstes beim Internet der Dinge?

| Redakteur: Kristin Rinortner

Grainne Murphy, Analog Devices: Grainne Murphy, Analog Devices: Zukünftige Trends für das IoT umfassen IoT-Anwendungen, die einen deutlichen wirtschaftlichen Vorteil für Endkunden bieten. Auch gibt es einen Trend zu noch längeren Batterielaufzeiten von mehreren Jahren.
Grainne Murphy, Analog Devices: Grainne Murphy, Analog Devices: Zukünftige Trends für das IoT umfassen IoT-Anwendungen, die einen deutlichen wirtschaftlichen Vorteil für Endkunden bieten. Auch gibt es einen Trend zu noch längeren Batterielaufzeiten von mehreren Jahren. (Bild: Analog Devices)

Das Internet der Dinge war zu Beginn ein Hype, der auf der steigenden Zahl von potenziell einsetzbaren Sensoren basierte. Jetzt umfasst IoT Anwendungen, die einen deutlichen wirtschaftlichen Vorteil bieten.

Jedes drahtlose IoT-Monitoring-System verbraucht Energie zum Übertragen von Daten. Daher kann eine intelligente Partitionierung, bei der die Messung und Verarbeitung direkt am Netzwerkknoten erfolgt, sowie kleinere Datenmengen aufgrund lokaler Vorverarbeitung IoT-Systemen einen wesentlichen Mehrwert bescheren.

Auch die Fähigkeit, sicher und zuverlässig zu arbeiten, ist zukünftig ein wesentlicher Faktor. Deshalb wird sich der Fokus bei IoT-Systemen Systemeigenschaften verlagern, beispielsweise vertrauenswürdige Sensoren und Verfügbarkeit.

Analysten prognostizieren, dass sich Low-Cost-Entwicklungssysteme heute „auf dem Höhepunkt der überzogenen Erwartungen“ befinden. Ich gehe davon aus, dass diese IoT-Plattformen den Massenmarkt innerhalb eines Jahres überschwemmt haben werden und es die differenzierten oder spezialisierten High-Precision-Sensoren und Analog-Signalketten sein werden, die den IoT-Markt in den nächsten zwei bis fünf Jahren wirklich verändern und in die Zukunft führen werden.

Die Bedeutung von besseren Daten

Jedes IoT beginnt mit der Umwandlung von Analogsignalen in einen digitalen Wert. Einfach ausgedrückt sind die Daten umso nützlicher, je genauer die Digitalisierung ist. Es sind die Halbleiterentwicklungen, die die Wandlung und Interpretation der Welt um uns herum ermöglichen, indem die physikalischen und digitalen Bereiche mit Technologien verbunden werden, die erfassen beziehungsweise messen, interpretieren und verbinden.

Die effizientesten IoT-Implementierungen sind diejenigen, bei denen diese Daten genutzt werden können, um Veränderungen festzustellen. Und die beste Veränderung ist die, die Endanwendern den größten Mehrwert bietet, beispielsweise eine höhere Effizienz oder eine ausgezeichnete Funktionssicherheit.

Genau wie in einer Fabrik, in der maschinelles Lernen nicht nur erkennt, wenn demnächst eine vorbeugende Wartung erforderlich ist, sondern auch sagt, welche spezielle Wartung notwendig ist. Beispielsweise ob ein Kugellager in einem Motor abgenutzt ist oder normalen Verschleiß unterliegt.

Deshalb besteht die Aufgabe der ersten Stufe eines IoT darin, Signale zu erfassen und zu messen und anschließend in digitale Daten umzuwandeln. Wie gut dies geschieht, ist die Grundlage für den Erfolg im weiteren Verlauf. Bei der Eingabe von schlechten Werten liefert der Ausgang der IoT-Analyse-Cloud-Plattform ebenfalls schlechte Daten. Die erfolgreichsten IoT-Systeme messen und berichten auf einem Niveau, das niemand anders beherrscht. Dies macht gute Hardware immens wichtig.

Vor kurzem erschienene Analysen von Gartner weisen darauf hin, dass preiswerte IoT-Entwicklungsboards schnell das Attribut „grobe Enttäuschung“ erreichen. Dies kann einfach durch die Zahl von Low-Cost-Entwicklungsplattformen bedingt sein, die derzeit verfügbar sind. Allerdings erscheint es naheliegend, dass die Enttäuschung eher auf eine stärkeren Anwendung anspruchsvollerer IoT-Anwendungen zurückzuführen ist, die echten ökonomischen Nutzen liefern. Diese Anwendungen brauchen Daten, die ungenaue Messungen einfach nicht ermöglichen.

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