Prozesse

Daten triggern

Die eigentliche Intelligenz – Schlüsse ziehen & Prozesse auslösen

Jetzt wird es spannend: Genau hier sitzt das Herzstück, die eigentliche Intelligenz in der IoT-Prozesskette und damit auch in ROBIOTICs Dienstleistung. Was folgt, wenn alle Daten aufgenommen, übertragen und analysiert wurden? Schließlich ist ein erfolgreiches IoT-Projekt mehr als nur funktionierende M2M-Connectivity, die über ein schickes Dashboard bzw. Cockpit dargestellt werden kann. Um wirklich die Effizienz zu steigern, Kosten einzusparen oder Geschäftsprozesse abzubilden, die ein komplett neues Geschäftsmodell ermöglichen, braucht es weit mehr als reines Datensammeln.

Unser Anspruch ist es, von Beginn an gezielt mögliche disruptive Ansätze zu definieren, die einen heute noch etablierten Geschäftsprozess komplett verändern und dem Kunden dadurch einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil verschaffen können. Wir wollen gemeinsam mit dem Kunden handfeste wirtschaftliche Erfolge generieren: finanziell messbare Veränderungen, Umsatzsteigerung durch mehr Service- und Vertriebsleistung oder schnellere Verkaufsprozesse. Deswegen bindet ROBIOTIC bestehende und neue Vertriebs-, Service- und Analyseprozesse von vornherein in das Gesamtkonzept mit ein. So wird IoT zum „Game Changer“ für Ihr Unternehmen, so wird „Big Data“ zu „Smart Data“!

Prozesse

Implikationen

Generieren der richtigen Implikationen

ROBIOTIC zieht auf Basis der vorliegenden Daten für Sie die richtigen Konsequenzen und Implikationen. Dafür definieren wir unterschiedliche Szenarien und Fragestellungen - Was passiert, wenn…? - und daraus folgende Prozessschritte. Eine Arbeit, die eine hohe Bedeutung für die gesamte IoT-Prozesskette besitzt und für die unsere Datenanalysten eine Menge Know-how, komplizierte Auswertungstools und viel mathematisches Verständnis einbringen: Ab jetzt werden die Daten veredelt, damit an späterer Stelle daraus valide Vorhersagen hergeleitet werden können.

Prozesse

Regeln
definieren

Regeln definieren

Stichwort regelbasierte Datenbehandlung: ROBIOTIC erstellt Regeln, wie Daten sinnvoll verdichtet werden können – beispielsweise über zeitliche Zusammenfassungen, Gruppen von Sensordaten als Durchschnittswerte, inkrementelle Veränderungen etc. Je nach Projekt ziehen wir auch zusätzliche externe Daten wie z.B. Wetterdaten hinzu.

Prozesse

Auslösen

Prozesse auslösen & Impulse setzen

Im Anschluss an die Überprüfung und Interpretation der Ergebnisse der Datenanalysen werden darauf basierend Entscheidungen getroffen und Abläufe automatisiert. Das heißt, dass beim Vorliegen einer bestimmten, über die Sensorik ermittelten Datenlage vordefinierte Prozesse angestoßen werden. Hier ein kurzes Beispiel: Im ERP-System des Kunden wird automatisch eine Nachbestellung ausgelöst, sobald ein Silofüllstand den Schwellenwert unterschreitet. Nach dem gleichen Prinzip funktioniert im Internet of Things übrigens auch z.B. personalisierte Werbung im Onlineshop.

Das Auslösen von Prozessen und Setzen von Impulsen ist häufig auch mit konkreten Anweisungen an die Teams verbunden:

  • Lieferung & Anlegen von Tickets
  • Umsetzung in automatisierte Use Cases für Vertrieb, Marketing und Service mittels Sales, Marketing und Service Cloud sowie APIs zu allen benachbarten Unternehmensanwendungen
  • Marketingautomatisierung für höhere Effizienz kleiner Vertriebsmannschaften

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Rules Engine

Rule Engine

Über eine Rule Engine stellt ROBIOTIC zentral gesteuerte, kompilierte Benachrichtigungsfunktionen zur Automatisierung und Verwaltung von Geschäftsregeln zur Verfügung. Diese Regeldefinitionen werden gespeichert, können über die Laufzeit des Projekts aber natürlich bei Bedarf angepasst werden. Der Kern jeder Rule Engine ist dabei die automatisierte Ausführung der Regeln.

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Predictive
Functions

Predictive Functions & Artificial Intelligence

Predictive Analytics ist die in die Zukunft gerichtete Analyse von Datenreihen, die auf statistische Methoden, Vorhersagemodelle, „Machine Learning“ und sogenanntes „Data Mining“ aufsetzt. Dabei werden in historischen Daten Muster erkannt sowie Risiken und Wahrscheinlichkeiten analysiert. Das Ergebnis sind wahrscheinliche Szenarien für die Weiterführung von Datenreihen, die dem User bzw. Kunden Hilfestellungen für die Einschätzung einer Situation geben werden. Unternehmen können Massendaten z.B. auf diese Weise nutzen, um wertvolle Informationen über den Zuständen von Maschinen zu erlangen und Predictive Maintenance-Prozesse anzustoßen. Dabei ersetzen Unternehmen starre Servicezyklen durch flexible Wartungsintervalle in Abhängigkeit vom tatsächlichen Verschleiß.

Mit Artificial Intelligence (AI) folgt der nächste absehbare Evolutionsschritt: AI macht in Zukunft riesige Datenmengen beherrschbar. Die Künstliche Intelligenz macht – aufbauend auf der Funktionsweise der Predictive Functions - Trends erkennbar, zieht Schlüsse und ermöglicht damit vorausschauende Analysen in die Zukunft. AI zieht weitere Datenquellen wie beispielsweise historische Bestelldaten für Ersatzteile, Sprache, Texte oder Bilder heran und lernt selbständig, Zusammenhänge zwischen Datenreihen zu interpretieren. ROBIOTIC sieht an dieser Stelle ein hohes Potenzial für unterschiedliche Anwendungen:

  • Bewertung von Verkaufschancen inkl. Vorschläge für Vertriebsaktivitäten
  • Vorhersage für diverse Bedarfe und Umsätze
  • Optimierung der Abfolge von Serviceaufträgen samt Routenplanung
  • „Event Scoring“: Welche Auswirkung wird eine Alarmmeldung haben und welche Aktionen sollen dann veranlasst werden?
  • Kundenspezifische Vorhersagemodelle

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