Die Kombination des Internet of Things und der Künstlichen Intelligenz bringt viele Verbesserungen im Umgang mit den von IoT-Geräten gesammelten Daten. Durch das Zusammenspiel dieser beiden Bereiche lassen sich nicht nur betriebliche Prozesse noch weiter automatisieren und viele Aufgaben effizienter bewältigen, sondern auch gravierende Ereignisse wie zum Beispiel der Ausfall von Maschinen frühzeitig prognostizieren und dort dem entsprechend vorab entgegenwirken.
Das Internet of Things (kurz: IoT) wird mittlerweile von vielen Unternehmen verwendet, um Sensordaten zu sammeln, auszutauschen und für die weitere Analyse aufzubereiten. Dabei stehen die Ziele im Vordergrund, die Betriebskosten zu senken und Prozesse zu automatisieren. Statistiken zeigen, dass es seit 2020 mehr IoT-Geräte als Geräte außerhalb des Internet of Things gibt. Zahlen von 2021 sprechen von 13 Milliarden aktiven IoT-Geräten, und für 2030 wird mit 25 Milliarden Geräten fast eine doppelt so hohe Anzahl erwartet.
Ebenso hält die Künstliche Intelligenz (kurz: KI bzw. AI im Englischen) zunehmend Einzug in betriebliche Prozesse. Auch hier ist die Automatisierung verschiedener Aufgaben eines der Hauptziele. Ein populäres Beispiel sind Chatbots, um von Kunden häufig gestellte Fragen automatisiert zu beantworten. Künstliche Intelligenz lässt sich aber auch in Verbindung mit von IoT-Geräten gesammelten Sensordaten verwenden. Betrachtet man den Teilbereich des Maschinellen Lernens, erhält man sogar die Möglichkeit, die statistischen Modelle, denen die Berechnungen der KI zugrunde liegen, an die zu analysierenden Daten anzupassen. So kann man etwa ein Modell entwickeln, dass speziell auf bestimmte Sensordaten zugeschnitten ist, und anhand dem die IoT-Daten automatisiert ausgewertet werden.
Genau diesen Aspekt verfolgt das AIoT. Die Verknüpfung der beiden Begriffe AI und IoT zu einer Abkürzung zeigt bereits die enge Verzahnung beider Gebiete. Daten, die von IoT-Geräten beispielsweise per LoRaWAN gesammelt werden, können mit dem Konzept des AIoT - wie im obigen Beispiel beschrieben - anhand von KI-Modellen automatisiert ausgewertet und damit noch besser in Entscheidungen für das Unternehmen einbezogen werden.
Natürlich muss man aber auch berücksichtigen, dass mit dem Einführen des AIoT zunächst Kosten verbunden sind. Je mehr Geräte miteinander vernetzt werden, desto höher sind nicht nur die Anschaffungs- und Wartungskosten, sondern auch die Aufwendungen für den Aufbau und Erhalt einer geeigneten Infrastruktur zur Kommunikation dieser Geräte. Immerhin kann die Infrastruktur auf verschiedenen Übertragungsmedien aufgebaut werden (z. B. über Kabel, ein 5G-Netzwerk oder LoRaWAN) und lässt sich somit flexibel an die bestehende Situation im Unternehmen anpassen.
Ein weiterer Aspekt, der oft beim Abwägen der Einführung einer solchen Infrastruktur berücksichtigt wird, sind die hohen Sicherheitsanforderungen. AIoT bringt hier jedoch enorme Vorteile in sicherheitskritischen Bereichen: Überwacht man zum Beispiel Maschinen oder Gerätekomponenten mit IoT-Sensoren und wertet die anfallenden Daten automatisiert mit sinnvoll zugeschnittenen KI-Modellen aus, so lassen sich zuverlässigere Prognosen über die Lebensdauer und Ausfallwahrscheinlichkeiten der überwachten Systeme treffen. Erkennt die KI dann bestimmte Muster in den Sensordaten, kann sie frühzeitig sich anbahnende Störungen melden. Dadurch kann man schneller auf Probleme reagieren und spart somit letztlich wiederum Kosten für etwaige Betriebsunterbrechungen oder -ausfälle. Des Weiteren reduziert man durch die automatisierte Überwachung die Wartungskosten für die Maschinen.