Geschäftsmodelle auf Basis Intelligenter Systeme setzen sich durch

Laut einer Wind River-Studie verfolgen 62 Prozent der führenden Technologieunternehmen eine Strategie auf Basis intelligenter Systeme. 16 Prozent dieser Organisationen erwarten dabei eine viereinhalbmal höhere Kapitalrendite als ihre Mitbewerber. Basis und Schlüsselmerkmale für eine initiale Infrastruktur sind laut Studie leistungsfähige Rechenkapazitäten und eine gemeinsame Workflow-Plattform für den kompletten Lebenszyklus intelligenter Systeme.

(Bild: Wind River GmbH)

Wind River hat eine Studie veröffentlicht, in der der Technologiefahrplan für eine Welt der unternehmenskritischen intelligenten Systeme untersucht wurde. Die Studie geht davon aus, dass die entscheidenden Erfolgsfaktoren vom richtigen Timing der 13 Schlüsselmerkmale intelligenter Systeme für eine sich rasch entwickelnde Wirtschaft mit intelligenten Systemen und Maschinen abhängen. Im Rahmen der Studie wurden Technologieverantwortliche in Branchen wie Luft- und Raumfahrt, Telekommunikation, Fertigungsindustrie, Medizin und dem Automobilsektor befragt. Neben wichtigen Entwicklungstrends zeigt die Untersuchung, dass 80 Prozent der Technologieführer in den nächsten fünf Jahren den Einsatz intelligenter Systeme planen.

Eine Zukunft der intelligenten Systeme

Bis zum Jahr 2030 werden 7 Billionen Dollar der US-Wirtschaft durch die sogenannte ‘Machine Economy’ vorangetrieben werden, in der Systeme und Geschäftsmodelle zunehmend die Leistungsfähigkeit von Daten und neuen Technologieplattformen erschließen. Intelligente Systeme tragen dazu bei, diese Entwicklung voranzubringen und das Internet der Dinge (IoT) endlich Realität werden zu lassen. Das Wachstum in den Bereichen 5G, KI, Automatisierung und native Cloud-Technologien sowie die zunehmende Verflechtung von IoT und Edge-Technologie beschleunigen diesen Entwicklungstrend. Dies eröffnet auch neue Möglichkeiten für Anwendungen am äußersten Rand des Netzes – in Bereichen wie Robotik, Drohnen, Telemedizin und für autonome Fahrzeuge. Die Realisierung dieses Potenzials erfordert einen neuen Ansatz für den Aufbau von Systemen, die in der Lage sind, nahezu latenzfrei am Netzwerkrand zu rechnen, zu verarbeiten, zu lernen und sich anzupassen. Führungskräfte in der Automobilindustrie, in der Energiewirtschaft, in der Luft- und Raumfahrt, im Verteidigungssektor und in der Fertigungsindustrie sind sich einig, dass diese Entwicklung neue Strategien und Vorgehensweisen für die Zukunft erforderlich macht.

Im Rahmen der aktuellen Studie identifizierte Wind River 13 Trends für die Welt der intelligenten Systeme. Der Erfolg in dieser Machine Economy wird von den technologischen Ansätzen und Fähigkeiten abhängen, die jetzt entwickelt werden, so die Studien-Autoren. 62 Prozent der Technologieführer sind dabei, Strategien für den Übergang zu einer Zukunft mit intelligenten Systemen zu entwickeln. 16 Prozent sind bereits aktiv, investieren und sind sehr erfolgreich. Schätzungen zufolge könnten diese 16 Prozent einen viermal höheren ROI erzielen als ihre Wettbewerber, die zwar ebenso engagiert, aber nicht in gleicher Weise für den Erfolg aufgestellt sind. Darüber hinaus haben die besonders erfolgreich Organisationen, die Bewältigung wichtiger Herausforderungen wie dem Fachkräftemangel und anhaltende Cyber-Bedrohungen –  beide von den Befragten der Studie als zwei der am häufigsten genannten Hindernisse genannt – zur Priorität erklärt.

Modelle, die 13 Schlüsselmerkmale intelligenter Systeme berücksichtigen

13 Schlüsselmerkmale sind laut Studie für den Erfolg intelligenter Systeme entscheidend. Die Untersuchung zeigte außerdem, wie wichtig es ist, zum richtigen Zeitpunkt in die richtigen Elemente zu investieren und die Weichen für die Zukunft zu stellen. Für den Aufbau intelligenter Systeme wurden drei Schlüsselphasen identifiziert: die Vorbereitung der richtigen Infrastruktur, die Erfüllung der grundlegenden Anforderungen und schließlich die Entwicklung längerfristiger Charakteristika. Zu den 13 Schlüsselmerkmalen gehören:

• Fähigkeit zur Simulation und Emulation in nahezu Echtzeit
• Automatisiertes Lernen und ML-Funktionalität
• Digitale Feedback-Schleifen, die die Produktentwicklung beeinflussen
• Aktionen auf der Grundlage von Sensordaten und Algorithmen
• Maßgeschneiderte Erfahrungen mit Systemen in der Cloud
• Echte Rechenleistung am äußersten Netzwerkrand (Edge)
• Anpassung von Aufgaben auf der Grundlage von Neuprogrammierung über die Cloud
• Fähigkeit zur Vorhersage von Belastungen und Ausfällen
• Erkennung und Lösung von Störungen und Vorkommnissen
• Vollständige Automatisierung
• Nahtlose Verbindungen in nahezu Echtzeit über mehrere Ökosysteme hinweg
• Plattform für kollaborative Arbeitsabläufe in Echtzeit
• Experimentieren als lernendes System

Die Studienergebnisse zeigen außerdem, dass vier dieser Merkmale den größten Effekt haben: echte Rechenleistung am Netzwerkrand, eine gemeinsame Workflow-Plattform, KI/ML-Funktionen und ein Ökosystem von Echtzeitanwendungen. Diese Merkmale werden zu Kernanforderungen, von denen der längerfristige Erfolg abhängt.

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