{"id":48263,"date":"2020-08-26T07:30:13","date_gmt":"2020-08-26T05:30:13","guid":{"rendered":"https:\/\/blog.wiwo.de\/look-at-it\/?p=48263"},"modified":"2020-08-20T14:43:17","modified_gmt":"2020-08-20T12:43:17","slug":"internet-of-things-kuenstliche-intelligenz-die-vier-phasen-der-machine-economy","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blog.wiwo.de\/look-at-it\/2020\/08\/26\/internet-of-things-kuenstliche-intelligenz-die-vier-phasen-der-machine-economy\/","title":{"rendered":"Internet of Things & k\u00fcnstliche Intelligenz: Die vier Phasen der Machine Economy"},"content":{"rendered":"

Die Machine Economy kommt: Vernetzte Maschinen im Internet of Things er\u00f6ffnen in den kommenden Jahren ein riesiges Gesch\u00e4ftspotenzial.<\/strong><\/p>\n

Die Verkn\u00fcpfung der Digitalisierung mit der physischen Welt ist gepr\u00e4gt von Technologien, die jede f\u00fcr sich allein ganze Branchen umw\u00e4lzen k\u00f6nnte. Werden das Internet of Things (IoT) und K\u00fcnstliche Intelligenz (KI) miteinander verkn\u00fcpft, macht dies v\u00f6llig automatisierte Gesch\u00e4ftsmodelle m\u00f6glich: Eine Machine Economy, in der Maschinen, Anlagen, Logistik und Produktion autonom miteinander kommunizieren und Transaktionen durchf\u00fchren.<\/p>\n

Vernetzte Maschinen werden sich zuk\u00fcnftig selbst leasen, Wartungstechniker einstellen oder Ersatzteile bezahlen.\u00a0Durch diese Vernetzung werden nicht nur einzelne Produktionsschritte, sondern die gesamte Wertsch\u00f6pfungskette mit allen Phasen des\u00a0Produktlebenszyklus optimiert.<\/p>\n

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Das funktioniert so: IoT-Ger\u00e4te – bis zum Jahr 2025 werden sie weltweit auf eine Anzahl von 75 Milliarden ansteigen – bieten durch ihre Vernetzung mit dem Internet die Basis, um eine Machine-to-Machine-Kommunikation (M2M) zwischen intelligenten Sensoren und Ger\u00e4ten zu erm\u00f6glichen.<\/p>\n

Dabei generieren sie Echtzeitdaten, die von Distributed-Ledger-Technologien (DLT) – eine Technologie der verteilten Kassenb\u00fccher wie bei der Blockchain<\/a> – und Machine Learning weiterverwertet werden. \u00dcber DLT k\u00f6nnen Maschinen autonom, transparent und sicher Transaktionen ausf\u00fchren und K\u00e4ufe auf der Grundlage individueller oder gesch\u00e4ftlicher Bed\u00fcrfnisse t\u00e4tigen.<\/p>\n

Smarte Maschinen mit integrierten Sensoren, die Daten sammeln diese weitergeben, gibt es schon heute. In naher Zukunft wird es smarte Analysen durch sich selbst \u00fcberwachende Maschinen geben, die Wartungsservices eigenst\u00e4ndig anfordern.<\/p>\n

Predictive Maintenance ist bereits Realit\u00e4t, wird aber aktuell noch von Menschen begleitet. Das wird k\u00fcnftig ebenso wenig n\u00f6tig sein wie der Testfahrer, der momentan noch in selbstfahrenden Autos mit den H\u00e4nden am Steuer sitzt.<\/p>\n

Der n\u00e4chste Schritt sind smarte Services mit Abonnementmodellen und Echtzeit-Leasing von Maschinen und Pay-per-Use-Bezahlung. In der vierten und letzten Phase werden Maschinen zu autonomen Marktteilnehmern, die Entscheidungen f\u00e4llen, ohne dass menschliches Eingreifen erforderlich ist \u2013 und damit zu eigenst\u00e4ndigen Akteuren.<\/p>\n

Potenzial und Anwendungsszenarien:<\/p>\n