4. Industrielle Revolution: Social Machines im Kontext vom M2M

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Quelle: TA TriumphAdler Continuous_Industry_Transformation

Im Zusammenhang von Industrie 4.0 fallen auch oft die Begriffe Internet of everything (IoE) und Machine to Machine / Machine to Men (M2M). Während die M2M-Technologie enger gefasst wird und lediglich eine Teilmenge von IoT abbildet, umfasst auf der Gegenseite das Internet of everything mehr. Und zwar sowohl das Thema M2M, als auch die Deutsche Terminologie Industrie 4.0.

Was aber ist nun M2M?

Unter M2M versteht man den hochgradig automatisierten Austausch von Informationen zwischen Endgeräten, wie zum Beispiel Maschinen, Fahrzeugen, etc. und einer Leitstellen-Zentrale. Die Kommunikation erfolgt dabei über diverse Wege, zunehmend über das Internet, aber auch über Mobilfunknetze. Als klassisches Beispiel für eine M2M-Anwendung wird die Telemetrie angeführt, die einerseits zur Fernüberwachung, aber auch zur remoten Wartung und Kontrolle von Maschinen zum Einsatz kommt. Derart gelingt aber auch der Brückenschlag zwischen der Informations- und Maschine-Technik mittels definierter Kommunikations-Standards und –Protokolle.

Soweit zu hergebrachten Kommunikation, der zwischen Maschinen. Mit dem Themenkomplex IoT erweitert sich diese Kommunikation. Neben einem reinen maschinen-bezogenen Austausch von Informationen etabliert sich die Maschine Mensch Kommunikation.

Schlagworte wie WATSON, Augmented Reality, tauchen in diesem Kontext auf.

WATSON ist ein Computerprogramm der IBM, das nach einem der ersten Präsidenten von IBM, Thomas J. Watson, benannt wurde. Das Programm wird dem Gebiet der Künstlichen Intelligenz zugewiesen. Das Neue an diesem System ist die Beantwortung komplexer, in menschlicher Notation gestellter Fragen und die extrem kurze Reaktionszeit. Derart ist es in der Lage, Antworten auf Fragen zu geben, die in digitaler Form (nicht neu!) und in natürlicher Sprache eingegeben werden.

Die Softwareengine von WATSON nennt sich DeepQA, läuft auf dem Betriebssystem SUSE Linux Enterprise Server und einem Rechnerverbund aus knapp 100 Power 750 Servern mit 16 TB RAM. Jeder Server besitzt einen mit 3,5 GHz getakteten Power7 8-Kern-Prozessor, wobei jeder Kern bis zu 4 Threads gleichzeitig ausführt.

Durch den Einsatz von UIMA Asynchronous Scaleout und Hadoop wird eine massive Parallelisierung ermöglicht. Das erklärt letztlich, warum das Gesamt-Konstrukt, WATSON, derart schnell Resultate auf komplexe Fragen findet.

Neben der technischen Innovation ist aber das Thema der Anwendungen spannend.

Das System WATSON lebt von sehr großen Datenmengen und deren semantischer Korrelation. So wird zum Beispiel über eine Krebsdatenbank in den USA diskutiert, in der sowohl Krankenakten, aber auch Resultate über Behandlungsmethoden gespeichert sind. Fachärzte mit Zugriff darauf haben derart die Möglichkeit, auch ohne eine spezielle Datenbankabfragesprache zu kennen, sehr kurzfristig Erfahrungswerte aus einem breiten Wissensfundus zu erhalten.

Ein ganz anderer Anwendungsfall ist die Realtime-Beratung zu fast jeder Thematik. Denkbar sind Call-Center-Einsatzszenarien, in denen der sprechende WATSON die Kunden fachkundig und kompetent berät.

Ein anderes Szenario wird den noch existierenden Einzelhandel attackieren. Denn der Mehrwert des lokalen Einzelhandels hat sich über die Jahre oft nur noch auf die gute und Kunden-/Produkt-individuelle Beratung fokussiert. Dies lässt sich über WATSON nun quasi im Dialog auch für die großen Internetanbieter realisieren, inklusive niedrigster Preise, die kein lokaler Handel auf Grund der hohen Infrastruktur- und Personalkosten bieten kann.

Augmented Reality realisiert die computergestützte Erweiterung der menschlichen Wahrnehmung. Über Google Glass werden zum Beispiel visuelle Zusatzinformationen eingeblendet, die eine Handhabung für einen Menschen besser reproduzieren lässt.

Welches Potenzial ergibt sich da erst durch die Schnittstelle WATSON und Augmented Reality beziehungsweise die Maschine-WATSON-Mensch-Kommunikation?!

Der Techniker / Mensch wird mit zielgerichteten Zusatzinformationen versorgt, sodass er die Fertigung / Wartung / Reparatur schneller und qualitativ besser ausführen kann. Dazu erhält er zukünftig in Echtzeit WATSON-Antworten auf seine Fragen.

Ein Praxisbeispiel, noch ohne WATSON-Integration, ist bei BMW im Test. Im US-Werk Spartanburg wird der Einsatz von Datenbrillen zur Verbesserung und Beschleunigung der Qualitätssicherung getestet. In dem Pilotprojekt zeichnen BMW-Mitarbeiter per Google Glass Testreihen an Vorserienfahrzeugen auf. Abweichungen können somit fotografisch oder filmisch dokumentiert sowie anschließend analysiert und behoben werden.

M2C – Machine to Client

Doch was kommt nach M2M? Diese nächste Stufe der industriellen Kommunikation ist bereits erreicht. Man spricht von M2C – Machine to Client oder der Social Machine.

Einer Kombination von zwei entfernten, bislang getrennten und beziehungslosen Welten – der Online-Social-Network-Welt mit der Maschine, der digitalen und der physikalischen.

Das ganze Konzept der sozialen Maschinen ist einfach eine Erweiterung des sozialen Vertrags, den die meisten schon längst mit einem mächtigen Gerät geschlossen haben – dem mobilen Telefon – dem Smartphone!

Das ganze Konzept der sozialen Maschinen als logischer nächster Schritt in der Evolution unserer Beziehung zur Technologie wird, in der Tat, durch Gelehrsamkeit gefördert. Maschinen können uns viele Dinge lehren. Wir müssen sie lediglich in unsere Diskussion einschließen.

Ein Blick auf nur wenige Beispiele verdeutlicht, wie nah wir bereits heute vor dieser M2C-Technologie stehen:

Smart Car – teilt geographische, operationale und / oder Daten zur Sicherheit mit den »Freunden« in diesem Fall mit anderen Autos, die ihm auf »Twitter« folgen. Daraus resultieren bessere Benzin-Verbräuche, Parkplatz-Optionen, kürzere Reisezeiten, und die Möglichkeit freie Parkplätze zu finden.

Smart Home – das Haus kommuniziert mit den Bewohnern und anderen »Facebook befreundeten Häusern«, um sich über das Heizen und Kühlen zu informieren, Verbrauchswerte, und Umfeldmesspunkte. Daraus resultieren optimierte Energieeffizienz, gesündere, sichere Häuser und Nachbarschaften.

Smart Health – Gemeinschaften älterer Menschen teilen sicher und privat ihre Gesundheitsinformationen, die aus verschiedenen Erfassungsquellen herrühren, untereinander, ihren Versorgungsdiensten, ihren Lieben. Was zu geringeren medizinischen Rechnungen, selteneren Hospitalbesuchen, einer besseren Lebensqualität und längerem Leben führt.

Smart Retail – für die Preisgabe der Lokalisierungsdaten und Einkaufshistorie auf dem Kunden-Smartphone werden Rabatte und Promotions angeboten.

Das soziale Framework stellt einen vollständig neuen Weg bereit, um Märkte zu erobern, und durch Aufzeigen von Mehrwerten diese Dienste anzunehmen.

Durch die Kombination von Techniken und Welten, die bislang keine Verbindung zueinander hatten, entstehen völlig neue Innovationen. Derart lassen sich Mechanismen und Ansätze des Teilens (Sharing), der Zusammenarbeit (Collaboration), der Kooperation mittels sozialer Online-Netzwerke in Verbindung setzen mit kraftvollen, sicheren, potenziell mobilen, physikalischen Geräten. Es entsteht eine neue Kategorie für die Erkundung dessen, was teils Business, teils Anwender ist, vielleicht irgendein hybrides Ding namens M2C – Machine-to-consumer. Das Konzept wird auf jeden Fall die artifiziellen Grenzen, die derzeit zwischen vernetzten Menschen und Maschinen bestehen, aufheben.

Die Zeit der vierten industriellen Revolution ist reif für völlig neue Geschäftsmodelle!

Dr. Michael Weiß, Experton Group

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