Das Internet of Things wächst zunehmend mit künstlicher Intelligenz zusammen. So entsteht eine »Artificial Intelligence of Things« (AIoT), die eigenständige Entscheidungen treffen kann. IFS zeigt auf, wie diese Technologie den Field Service verändern wird.

Im Internet of Things werden immer mehr Geräte und Sensoren vernetzt, um Daten zu sammeln und auszutauschen. Gleichzeitig entwickelt es sich hin zur Artificial Intelligence of Things. Die immer leistungsfähigeren KI-Technologien ermöglichen es, zunehmend die gesammelten Daten intelligent auszuwerten und für Vorhersagen, Automatisierungen oder Optimierungen zu nutzen. Die Daten werden dabei von künstlicher Intelligenz entweder direkt auf den IoT-Geräten, in zentralen Rechenzentren von Unternehmen oder in der Cloud analysiert. So oder so werden die IoT-Systeme dadurch deutlich smarter und können eigenständige Entscheidungen treffen, anstatt nur Informationen bereitzustellen.

Zu den Bereichen, die AIoT nachhaltig transformieren wird, zählt auch der Field Service. IFS, Anbieter von Industrial-AI-Software, zeigt fünf Beispiele dafür.

Predictive Maintenance.
Sensoren an Maschinen erfassen Vibrationen, Temperatur, Druck oder Laufzeit. KI analysiert diese Daten, erkennt Muster und kann so bevorstehende Ausfälle vorhersagen. Das ermöglicht es, die Anzahl der ungeplanten Stillstände zu reduzieren, die Wartungsplanung zu optimieren und Kosten für Ersatzteile zu senken.

Ferndiagnosen.
Maschinen senden kontinuierlich Daten an eine zentrale Serviceplattform, die mithilfe von künstlicher Intelligenz Anomalien oder Fehlerzustände in Echtzeit erkennt. Dadurch lassen sich Probleme schneller beheben, es sind weniger Vor-Ort-Einsätze von Service-Technikern erforderlich und Produktionsausfälle werden minimiert.

Automatisierte Service-Workflows.
Wenn AIoT Probleme an Maschinen erkannt hat, kann sie automatisch Service-Prozesse initiieren, etwa durch die Generierung eines Service-Tickets oder die Bestellung von Ersatzteilen. Die Arbeitsabläufe im Service werden effizienter, die Reaktionszeiten kürzer und der manuelle Aufwand sinkt.

Optimierte Service-Einsätze.
KI kann mit IoT-Daten die Nutzung von Maschinen analysieren, Standorte von Service-Technikern ermitteln sowie deren Verfügbarkeit prüfen und anhand dieser Informationen Service-Einsätze optimal planen. Fahrtzeiten reduzieren sich, Ressourcen werden besser genutzt und die Kundenzufriedenheit steigt.

Sicherheitsüberwachung.
Beim Feldeinsatz von Service-Technikern kann AIoT Maschinenzustände, Umweltbedingungen oder Richtlinien überwachen und in Echtzeit Alarm auslösen, wenn Sicherheitsgrenzen überschritten werden. Dadurch lassen sich gesetzliche Vorschriften leichter einhalten und die Sicherheit der Service-Techniker steigt.

Sebastian Spicker, Managing Director DACH bei IFS ©

»Es gibt zwar bereits viele Beispiele für erfolgreiche AIoT-Implementierungen, doch insgesamt steht diese Technologie noch am Anfang. Es ist aber nur eine Frage der Zeit, bis sie sich im großen Stil durchsetzen wird«, erklärt Sebastian Spicker, Managing Director DACH bei IFS. »Dabei wird es wichtig sein, die Interaktion zwischen KI und menschlichen Entscheidungen richtig abzustimmen. Gerade im Field Service Management können falsche Entscheidungen zu kritischen Ausfällen oder hohen Strafzahlungen wegen SLA-Verletzungen führen.«

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