Roboter und beispielhafte IoT-Anwendungen Cloud-basierte Use Cases im IBM Watson Center München

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Cloud-Lösungen sind schwer visualisierbar. Doch im 22. und 23. Stock des Global IBM Watson Center Munich rotieren Roboter und schlau vernetzte IoT-Geräte sehr anschaulich, mit und ohne Cloud-Anbindung.

Big Data ist die Grundlage und der Treibstoff für Unternehmen, um klügere Entscheidungen zu treffen, vor allem wenn sie sich auf digitale Transformationen einlassen: Im Watson Center haben Kunden von IBM, Start-ups, Hochschulen und IoT-Partner direkten Zugang zu IBMs offener, cloud-basierter IoT-Plattform, um die nächste Generation kognitiver IoT-Anwendungen, -Dienste und -Lösungen zu testen, zu entwickeln und zu erschaffen. Führende Automobil-, Elektronik-, Gesundheits-, Versicherungs- und Industriehersteller arbeiten eng mit dem Watson Center in München zusammen.

Hoch über den Dächern Münchens zeigt IBM an zahlreichen Beispielen, wie sich intelligente Technologie in der Praxis schon heute einsetzen lässt. Die Use Cases reichen von Crash-Erkennung im Auto, über Lösungen für die Landwirtschaft, medizinische Einsatzfälle bis hin zu kognitiven Abläufen in der Produktion. Unser Autor Dr. Harald Karcher hat die Roboter von 2017 bis 2020 mehrfach besucht, fotografiert, und ihre Cloud-Anbindung hinterfragt. Sein jüngster Besuch im Center war allerdings wegen Corona nur virtuell.

KI im praktischen Einsatz

So erfasst beispielsweise die Farming-Lösung mit Libelium eine Reihe landwirtschaftlicher Daten unter Verwendung lokaler Sensoren im Boden und entfernter Daten wie Wetter- und Satellitenbilder, die kontinuierlich überwacht werden. Dies dient zur Echtzeit-Risikobewertung und zur Automatisierung der Schadenbearbeitung, die durch Ereignisse wie Dürre und Krankheiten ausgelöst wird. Die Daten können von den Landwirten auch zur Ertragssteigerung genutzt werden, indem sie den Zeitpunkt für die Ernte bestimmen und den Ernteertrag auf der Grundlage von Sturmdaten verbessern. Die Daten von IBMs „The Weather Company“ ermöglichen eine Echtzeit-Überwachung des Betriebs. Dies ermöglicht es den Versicherern auch, Risiken besser einzuschätzen und Schadensfälle pro-aktiv zu bearbeiten.

Ein weiterer Anwendungsfall aus der Produktion zeigt, wie Hersteller, die sich heute mit einer steigenden Anzahl von Produktvarianten, erhöhter Komplexität, schwankender Kundennachfrage, kürzeren Produktlebenszyklen und einem komplexen Management ihrer Lieferketten konfrontiert sehen, durch intelligente Roboter und Visual Inspection Kameras unterstützt werden, um Fehler schnell zu erkennen und damit produktiver zu bleiben. Das verwendete „IBM Visual Insight for Asset Quality“ ist eine edge-basierte Lösung für Bilderkennung, etwa für die Qualitätskontrolle im industriellen Maßstab. Die Berechnungen können also gleich vor Ort (Edge) aber auch entfernt (in der Cloud) erfolgen.

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Aber auch im privaten Umfeld sind intelligente Methoden bereits im Einsatz. Beispielsweise für das Smart Home Energy Management. So können die meisten IoT-Daten aus Haussteuerungsgeräten in der Cognitive Cloud analysiert, überwacht und gesteuert werden. Eine enge Zusammenarbeit mit KNX-Bus, EEBUS, WiFi, ZigBee und IoT-Geräten von Vaillant, GIRA, Somfy, enocean, Danfoss ist möglich. Hinter der SmartHome Demo steht der IBM Maximo Asset Monitor. Er kann kritische Anlagen und Abläufe aus der Ferne überwachen, die Erkennung von Anomalien mit KI verbessern und die Ursachenanalyse durchführen.

Der IBM Maximo Asset Monitor bringt die künstliche Intelligenz damit auch in die Welt der betrieblichen Prozesssteuerung und Anlagenwartung. Leiter der Anlagenwartung und des Betriebs können damit IT-Daten mit Betriebszustandsdaten und Prozessparametern über vorhandene Steuersysteme, IoT-Sensoren und andere Repositorys hinweg aggregieren, um einen unternehmensweiten Einblick in die Leistung zu erhalten. Die Daten können in Echtzeit zusammengeführt werden. AI erweckt die Anlagenüberwachung zum Leben, was zu einer skalierbaren Überwachungslösung führt. KI-gestützte Anomalie-Erkennung und konfigurierbare Dashboards stellen sicher, dass nur die richtigen Warnmeldungen identifiziert werden, und helfen gleichzeitig, komplexe Beziehungen zwischen Faktoren, die zu Ausfällen führen, zu verstehen. Dies versetzt IT-Teams in die Lage, die Ursachenvariablen für Abweichungen zu erforschen und die digitale Neuerfindung voranzutreiben.

Besonders eindrucksvoll ist der Einsatz künstlicher Intelligenz in der Medizin und dem Gesundheitswesen. Ein Beispiel hierfür: Cognitive Elderly Care Knowledge Reactor in der Altenpflege. Diese Lösung mit IoT-Geräten von Samsung Smartthings und Nokia Withings ermöglicht es älteren Menschen, viel länger als heute in ihrer vertrauten Umgebung zu bleiben und so ihre Lebensqualität zu erhöhen. Sie verwendet Sensordaten zur Verfolgung von Bewegung und Verhalten. Die über die Watson IoT-Cloud-Plattform von IBM gesammelten Daten werden vom Wissensreaktor ausgewertet, um Pflegepersonal bei Bedarf zu alarmieren. Watson Cognitive Cloud Services unterscheidet mit Hilfe fortschrittlicher Analysealgorithmen zwischen normalem und ungewöhnlichem Verhalten. Diese IBM-Lösung kann mit Sensoren und Gateways „von der Stange“ integriert werden, die die Watson IoT-Plattform verwenden.

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