21.07.2016

Internet der Dinge verunsichert Manager

Durch das Internet der Dinge sollen Unternehmen in den kommenden vier Jahren einen Zugewinn im Wert von mehr als 300 Milliarden US-Dollar haben. Wie eine aktuelle Studie zeigt, sind viele Manager dennoch verunsichert, wie sich der Wettbewerb durch die neuen Technologien verändern wird. Auf fünf Ebenen muss umgedacht werden, damit das Internet of Things zur Erfolgschance wird - für Großkonzerne, aber auch für Startups.
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(c) fotolia-pagnacco: Das Internet der Dinge bringt Veränderungen für Unternehmen mit sich.

Dass das Internet of Things großes Potenzial für Unternehmen vom Startup bis zum Großkonzern bietet, daran zweifelt in der Geschäftswelt fast niemand mehr. Es verknüpft sämtliche Geräte, Maschinen fangen gewissermaßen an, miteinander zu sprechen. Experten schätzen, dass in wenigen Jahren 20 Milliarden intelligenter Geräte in einem Netzwerk kommunizieren werden. Pro Jahr würden diese Geräte ein Datenvolumen von fünf Billionen Gigabyte produzieren. Für den Markt könnte das bis zum Jahr 2020 zusätzliche Geschäftsmöglichkeiten im Wert von mehr als 300 Milliarden US-Dollar bedeuten. Enorme Wachstumschancen für Hard- und Softwareentwickler also.

Manager unsicher

Dass viele Top-Manager dennoch verunsichert sind, wie der Wettbewerb in einer Welt des Internet der Dinge aussehen wird, zeigt eine Studie der Managementberatungsfirma Bain & Company. Ihr etwas pathetischer Titel lautet „Defining the Battlegrounds of the Internet of Things“. Dass sich nach der vollständigen Etablierung des Internet of Things Schlachtfelder herausbilden werden, ist vielleicht etwas zu weit gegriffen. Tatsächlich dürfte sich aber ein intensiver Wettbewerb zwischen alten und neuen Technologieanbietern entwickeln. Aus diesem Grund sollten Führungskräfte „erst dann über Investitionen entscheiden, wenn sie verstanden haben, wie das Internet der Dinge ihre Branche verändert, welche neuen Möglichkeiten sich ergeben, wo ihr Unternehmen am sinnvollsten einsteigen kann und welche Fähigkeiten die Organisation unbedingt braucht“, sagt Technologieexperte Christopher Schorling von Bain & Company.

Redaktionstipps

Die Unternehmensberatung definiert fünf Themenbereiche, rund um die es in Zukunft wichtige Entscheidungen zu fällen geben wird.

Roboter, Drohnen, autonomes Fahren

Besonders in diesen drei Bereichen wird das Internet der Dinge grundlegende Veränderungen bewirken. Die Herausforderung dabei ist, dass Daten im Gerät entstehen und verarbeitet werden, ohne dass zuvor eine Verbindung zu Datenspeichern oder Clouds aufgebaut werden muss. Gerade dieser Bereich ist für Startups besonders interessant, da sie hier mit innovativen Produkten mit den bisherigen Marktführern konkurrieren können. Man denke beispielsweise an selbstfahrende Autos. Das Startup Cruise Automation war in diesem Bereich führend und wurde schließlich um rund eine Milliarde Doller von General Motors aufgekauft.

Konsumenten

Nachdem sich einige globale Plattformen wie Google und Apple bei den Konsumenten etabliert haben, ist gerade der Wettbewerb um die Nutzer von Hard- und vor allem Software besonders hart. Dahingehend wird es zunehmend an Bedeutung gewinnen, die wichtigsten Verbraucherplattformen auf Basis von Kundensegmenten eng miteinander zu verzahnen.

Unternehmen und Industrie

Traditionelle Hard- und Softwareanbieter sowie -dienstleister werden ihr Angebotsportfolio in Zukunft wohl ausweiten müssen, wenn sich Geräte zunehmend miteinander verbinden. Für einige Unternehmen wird es notwendig sein, sich Expertise von außen zu holen, um mit der Konkurrenz mithalten zu können.

Netzwerke und Zugänge

Wenn Geräte über Netzwerke verbunden werden, bedeutet das auch, dass Unternehmen ihre Geschäftsbeziehungen zu Telekommunikationsunternehmen überdenken werden müssen. Diese wiederum sollten ihr Möglichstes dazu tun, bestehende Kunden zu halten, etwa durch neue qualitative Geräte und Apps – so die Studie.

Datenanalyse

Verkäufer von Business-Analyse-Tools brauchen langfristig neue Geschäftsmodelle, um mit der Datenflut des Internet der Dinge zurecht zu kommen. Hierbei treten große Anbieter in direkte Konkurrenz zu kleinen Datenspezialisten. Die Möglichkeit dabei: Neue Kooperationen, um das Thema Corporate Innovation voranzutreiben.

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KI-Pionier Sepp Hochreiter ist Co-Founder und Chief Scientist von NXAI | (c) NXAI
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Das Linzer KI-Startup NXAI hat sein neuestes Modell TiRex-2 veröffentlicht. Die Entwicklung des sogenannten „Time Series Foundation Models“ (Zeitreihen-Basismodell) stand unter der wissenschaftlichen Leitung von KI-Pionier Sepp Hochreiter, der Mitgründer ist und als Chief Scientist des Startups fungiert.

Das Modell wurde auch als Open-Source-Software frei zugänglich gemacht. Es ist darauf spezialisiert, historische Datenreihen aus der Industrie zu analysieren, um zukünftige Entwicklungen vorherzusagen. In der Presseaussendung zum Release zeigt sich das Startup selbstbewusst: „Europa kann doch SOTA-Modelle“ (Anm. State of the Art). Laut Hochreiter teilt sich das neue Modell in den offiziellen Bestenlisten „die Spitzenplätze mit AWS“.

Mehrere Signale gleichzeitig im Blick

Die wesentliche technische Neuerung des Modells liegt in der Verarbeitung multivariater Zeitreihen. Während herkömmliche Vorhersagesysteme oft nur eine einzelne Datenreihe anhand ihrer eigenen Vergangenheit analysieren, bezieht TiRex-2 zusätzliche Einflussfaktoren – in der Fachsprache Kovariaten genannt – mit ein. Für Industrieunternehmen soll das zum entscheidenden Vorteil werden, da Maschinen und Prozesse selten nur ein isoliertes Signal erzeugen. In der Praxis bedeutet dies: Will ein Logistik- oder Energiebetrieb den künftigen Verbrauch prognostizieren, kann das Modell neben den historischen Verbrauchsdaten auch begleitende Faktoren wie das Wetter, Kalenderdaten oder Produktionspläne auswerten. Das macht die Vorhersagen präziser und aussagekräftiger.

xLSTM soll Effizienz-Boost bringen

Im Gegensatz zu bekannten KI-Systemen wie ChatGPT, die auf der speicherintensiven Transformer-Architektur basieren, nutzt TiRex-2 das von Hochreiter mitentwickelte xLSTM-Verfahren. Das soll ein zentrales Problem industrieller Live-Anwendungen lösen: Bei kontinuierlich einlaufenden Datenströmen (Streaming) explodiere bei herkömmlichen Systemen nämlich der Rechen- und Speicheraufwand, argumentiert man beim Startup. TiRex-2 hingegen verarbeitet Daten sequenziell und aktualisiert fortlaufend einen internen Zustand. Dadurch würden der Speicherbedarf und die Rechenkosten auch bei unbegrenzten Datenströmen konstant niedrig bleiben. Lukas Fischer, Head of Applied Research bei NXAI, erklärt dazu: „Mit TiRex-2 können wir kontinuierliche Datenströme in Echtzeit analysieren, ohne Einbußen bei der Modellperformance.“ Dies prädestiniert das Modell für den direkten Einsatz an Maschinen vor Ort (Edge-Anwendungen).

„Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren“

Die Leistungsfähigkeit des Modells wird durch das begleitende wissenschaftliche Paper des Forscherteams untermauert. Darin zeigen die Wissenschaftler, dass sich TiRex-2 besonders gut für das sogenannte Zero-Shot-Forecasting eignet. Das bedeutet, dass das Modell ohne vorheriges, spezielles Training präzise Vorhersagen für völlig neue Maschinentypen oder Datensätze treffen kann.

Laut dem CEO von NXAI, Albert Ortig, bringt diese Generalisierungsfähigkeit handfeste wirtschaftliche Vorteile im Betrieb: „Die Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren.“ Ein weiterer Vorzug des vergleichsweise kompakten Modells mit 82 Millionen Parametern ist, dass es auf Wunsch direkt auf den eigenen Servern der Kunden (On-Prem) betrieben werden kann, was die Datensicherheit für sensible Industrie-Prozesse erhöht.

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