Gewähltes Thema: Die Schnittstelle von KI und Internet der Dinge (IoT)

Willkommen auf unserer Startseite! Heute tauchen wir ein in die lebendige Welt, in der Künstliche Intelligenz das Internet der Dinge klüger, schneller und nachhaltiger macht. Entdecken Sie echte Geschichten, praxistaugliche Ideen und Inspiration – und sagen Sie uns unbedingt, welche KI+IoT-Fragen Sie als Nächstes beschäftigt!

Mehr als Vernetzung: Wenn KI dem IoT Sinn verleiht

Edge Intelligence im Alltag

Stellen Sie sich Straßenlaternen vor, die Helligkeit nicht nur schalten, sondern Verkehrsfluss, Wetter und Sicherheit aktiv mitdenken. KI am Rand erkennt Muster, reagiert millisekundenschnell und spart Energie. Teilen Sie, wo Edge Intelligence Ihre Stadt oder Firma verbessern könnte.

Daten als Wertschöpfungskette

Sensoren erzeugen Rohdaten, doch erst mit Feature-Engineering, Modellauswahl und kontinuierlichem Feedback entstehen verwertbare Erkenntnisse. Wer Datenflüsse als Produkt denkt, entdeckt neue Services. Kommentieren Sie, welche Datenquellen bei Ihnen ungenutzt schlummern.

Anekdote aus der Praxis

Ein Weingut verknüpfte Bodenfeuchte, Blattnässe und Wetterradar mit einem leichten Klassifikationsmodell am Feldrand. Ergebnis: 18 Prozent weniger Bewässerung, stabilere Erträge. Abonnieren Sie unseren Newsletter, wenn Sie mehr solcher bodenständigen KI+IoT-Geschichten wollen.
Wahl und Platzierung von Sensoren bestimmen Signalqualität und Wartungsaufwand. Low-Power-Mikrocontroller mit DSP-Beschleunigung ermöglichen TinyML-Modelle direkt am Gerät. Schreiben Sie uns, welche Sensorik bei Ihnen die größte Herausforderung darstellt.

Die Referenzarchitektur: Vom Sensor bis zum Modell

MQTT, CoAP und OPC UA verbinden heterogene Geräte zuverlässig. Bandbreite, Latenz und Netzabdeckung bestimmen Edge- versus Cloud-Verarbeitung. Welche Protokolle setzen Sie ein, und wo stoßen sie an Grenzen? Teilen Sie Ihre Erfahrungen unten.

Die Referenzarchitektur: Vom Sensor bis zum Modell

Sicherheit, Verantwortung und Vertrauen

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Jedes Gerät authentifizieren, jede Verbindung verschlüsseln, jede Aktion prüfen: Zero Trust reduziert Angriffsflächen. Sichere Bootketten und Hardware-Roots-of-Trust erhöhen Resilienz. Kommentieren Sie, welche Security-Praktiken für Ihre Flotte unverzichtbar sind.
02
Minimieren, pseudonymisieren, lokalisieren: Privacy-by-Design bringt Compliance und Nutzervertrauen. Federated Learning ermöglicht Lernen ohne Rohdatenabfluss. Abonnieren Sie Updates, wenn Sie Checklisten für DSGVO-konforme KI+IoT-Projekte möchten.
03
Auch kleine Modelle brauchen Transparenz. Feature-Attribution, Schwellenwerte und Fehlerszenarien sollten sichtbar sein. So akzeptieren Teams automatische Entscheidungen leichter. Diskutieren Sie mit uns, wie viel Erklärbarkeit Ihre Use Cases verlangen.

Fertigung: Vorausschauende Instandhaltung

Akustik- und Vibrationssensoren füttern Modelle, die Lagerdefekte ankündigen, bevor Maschinen stehenbleiben. Ergebnis: weniger Ausfallzeiten, planbare Wartung. Teilen Sie, welche Anlagen bei Ihnen am dringendsten Smart Maintenance benötigen.

Gesundheit: Wearables mit Weitblick

Wearables erkennen Trends in Herzfrequenzvariabilität und Schlafphasen und warnen frühzeitig. On-Device-Inferenz schützt Privatsphäre, Cloud-Analyse liefert Populationseinblicke. Welche Health-Daten würden Sie freiwillig teilen – und warum?
Protokolle und Messaging
MQTT überzeugt durch geringes Overhead und robustes Publish/Subscribe, CoAP durch Effizienz in restriktiven Netzen. OPC UA bringt semantische Interoperabilität in die Industrie. Welche Kombination hat bei Ihnen Skalierungsprobleme gelöst?
TinyML und Modelle on-device
TensorFlow Lite Micro, CMSIS-NN und ONNX Runtime helfen, Modelle auf Mikrocontrollern lauffähig zu machen. Quantisierung spart Energie, hält Genauigkeit stabil. Teilen Sie Ihre liebsten Tricks für stabile Inferenz unter knappen Ressourcen.
Digitale Zwillinge und Standards
Digitale Zwillinge verknüpfen Live-Daten mit Simulationslogik. Asset-Modelle nach OPC UA oder DTDL erleichtern Wiederverwendung. Folgen Sie uns, wenn Sie Vorlagen für Zwillinge in Produktion und Energie sehen möchten.

Vom Pilot zur Skalierung

Definieren Sie klare North-Star-Metriken: Zeit bis Erkenntnis, Fehlalarmrate, Energie pro Inferenz, ROI pro Linie. Iterieren Sie konsequent. Kommentieren Sie, welche Kennzahlen bei Ihnen wirklich Verhalten verändern.

Vom Pilot zur Skalierung

Interdisziplinäre Squads aus OT, IT und Data Science beschleunigen Entscheidungen. Schulungen und klare Runbooks verhindern Frustration im Betrieb. Teilen Sie Ihre Teamstruktur – wir sammeln Best Practices für die Community.
Marinelavexiono
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