Abbildung von unterschiedlichen Datencodesjohnason
TechnikSelbstlernende Computer

Menschen in der Entscheidungsfindung unterstützen

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Bernd Seidel

Bernd Seidel

freier Journalist

IBM beansprucht für sich eine Führungsrolle bei kognitiven Technologien. Mit dem Watson-IoT-Center wurde in München 2016 das globale Headquarter dieser IBM-Unit mit rund 1000 Mitarbeiten gegründet. Niklaus Waser, der Leiter dieses Centers und gleichzeitig Head of Watson IoT Europe ist, erläutert die Hintergründe.

16. September 2016

„München wurde ganz bewusst gewählt, weil man hier die Nähe zum Kunden und zum Thema Industrie 4.0 hat“, erklärt der Manager. München sei weltweit einer der größten Versicherungsstandorte und auch die Elektronikindustrie und der Automobilbau seien im Großraum München stark vertreten. Ein weiterer Grund für diesen Standort sind die verfügbaren Fachkräfte sowie die Universitäten und Forschungsinstitute gewesen. „Das sind Standortvorteile für uns, da das Watson-IoT-Center als Zentrum eines weltweiten Netzwerks von acht weiteren global verteilten eigenständigen IoT-Client Experience-Zentren agieren wird“, erklärt Waser. 

Das Datenvolumen reduzieren

In diesen Zentren bekommen Kunden und Partner direkten Zugriff auf Technologien, Werkzeuge und Know-how mit denen neue Produkte und Services auf Basis kognitiver Systeme sowie der Watson IoT Cloud Plattform entwickelt werden können. Da immer mehr Geräte Daten über das Internet austauschen, und damit das Datenvolumen schneller als die Übertragungskapazität wächst, sei es wichtig, immer mehr Intelligenz an die Datenquelle zu bringen, damit die zu transportierenden Daten bereits vorselektiert seien, um das Volumen zu reduzieren. Dafür eigne sich die lernende Technologie Watson, die man nutzt, um Informationen aus riesigen Datenmengen zu suchen, zu korrelieren und damit dann Empfehlungen zu geben bzw. Entscheidungen zu unterstützen. 

Neue Geschäftsmodelle generieren

„Mit Waston-IoT hat man im Prinzip drei Möglichkeiten“, erklärt Waser. Erstens könne man die Effizienz des eigenen Unternehmens durch verbesserte Analyse von  Informationen aus relevanten Daten steigern. Zweitens ließen sich die gewonnenen Informationen nutzen, um einen Mehrwert für den Kunden zu generieren, der über den reinen Kauf eines Produktes hinausgehe. Und drittens sei es möglich, damit vollkommen neue Geschäftsmodelle zu generieren. 

Ein Beispiel dafür sind Roboter. Künftig verkauft ein Hersteller nicht mehr die Maschine, sondern bietet dem Kunden an, eine garantierte Anzahl Schweißpunkte zu liefern. „Wichtig ist bei diesem Geschäftsmodell natürlich, dass der Roboter nicht ausfällt“, erklärt Waser. Hier kommt die vorausschauende Wartung zum Zuge. Mit Hilfe lernender Systeme ließen sich auch Erkenntnisse aus unstrukturierten Daten gewinnen, die bisher nicht zu gebrauchen waren. Waser dazu: „Nur etwa 12 Prozent der erzeugten Informationen  werden heute sinnvoll genutzt. Das wird sich mit kognitiven Systemen ändern, denn mit ihnen lassen sich auch unstrukturierte Daten auswerten, die zum Beispiel in Form von Sensordaten oder als Text, Bild oder Ton vorliegen können.“

Hochzeit oder die Stunde der Wahrheit

Ein Beispiel kennte er aus der Montage im Fahrzeugbau: Die „Stunde der Wahrheit“ schlägt bei der „Hochzeit“ von Chassis und Karosserie. Bei dieser – meist noch überwiegend manuellen – Endmontage müssen die Maschinen-Fehler, die in den hochautomatisierten Produktionsprozessen zuvor aufgetreten sind, identifiziert, korrigiert und dokumentiert werden. Dabei treffen strukturierte Daten in Form von Fehlercodes auf unstrukturierte Daten etwa als Dokumentationsberichte über die Nachbearbeitung. Mit Watson, so der IBM-Mann, kann ein Zusammenhang zwischen Fehlercodes und Nachbearbeitung identifiziert werden. Das lernende System kann zum Beispiel Korrelationsanalysen zwischen Fehlercodes und Dokumentationsberichten erstellen. 

Ausgabe 2016/02

Ausgabe 2016/02

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