Im Internet of Things kommuniziert bekanntlich alles mit allem. Das Wissen, ‘wo’ etwas passiert, ist hierbei zentral. GIS versorgt vernetzte Geräte im IoT mit dem notwendigen Kontext. Vier IoT-Anwendungsfälle im Überblick.
25 Milliarden vernetzte Geräte soll es im Jahr 2021 geben – rund dreimal so viel, wie es Menschen gibt. Zu wissen, wo sich etwas im Internet of Things befindet, ist hierbei zentral – und die Voraussetzung für intelligente vernetzte Geräte.
Man stelle sich beispielsweise ein selbstfahrendes Auto vor. Sobald das Fahrzeug einen rutschigen Untergrund wahrnimmt, reagiert die Fahrdynamikregelung innerhalb von Millisekunden und hält es sicher auf der Straße. So weit, so gut. Bisher spielte der Standort keine entscheidende Rolle. Denkt man jedoch einen Schritt weiter, ist die standortbezogene „Erfahrung“ dieses Autos eine wertvolle Information für andere Verkehrsteilnehmer. Weitere vernetzte Fahrzeuge könnten so innerhalb von Millisekunden über rutschige Streckenabschnitte informiert werden.
Sehen wir uns das anhand moderner Analysemöglichkeiten genauer an:
(1) Descriptive Analytics „Was ist passiert?“
Data Mining und intelligente Analysen helfen uns zu verstehen, was passiert ist. Durch die Übertragung des Standorts kann das Auto andere potenziell gefährdete Fahrzeuge vor Risiken warnen.
(2) Predictive Analytics „Was wird passieren?“
Modellierungstechniken ermöglichen es, einen Blick in die Zukunft zu werfen. Das heißt für unser Beispiel: Millionen historischer Daten von Fahrzeugen werden im Laufe der Zeit gesammelt und mit relevanten Faktoren wie Wetterdaten verknüpft. Standortbezogen kann das System so voraussagen, wo und wann es zu rutschigen Verhältnissen kommen wird, und Autos warnen, bevor sie einer Gefahrenstelle begegnen.
(3) Prescriptive Analytics „Was sollte unternommen werden?“
Szenarien und Simulationsmodelle ermöglichen die Bewertung der Frage, wie erfolgreich bestimmte Gegenmaßnahmen sind. Indem man modelliert, wie gut unterschiedliche Maßnahmen an relevanten Streckenabschnitten wirken, entsteht ein Ranking von Möglichkeiten, und das intelligente Auto kann situativ die beste Gegenmaßnahme auswählen.
GIS verbindet
Die Sensordaten in einem IoT-Ökosystem benötigen den richtigen Kontext, um ihren vollen Wert zu entfalten. Moderne Geoinformationssysteme erfüllen genau diesen Zweck. Sie machen aus losen Daten nützliche Informationen für die unterschiedliche Zwecke – von übersichtlichen visuellen Analysen für Entscheidungsträger bis hin zu intelligenten IoT-Anwendungen.
Moderne raumbezogene Lösungen beantworten auf einen Blick komplexe Fragestellungen, für die es noch vor zehn Jahren aufgrund mangelnder Daten und Rechenleistung gar keine Antworten gab:
- Was passiert in diesem Gebiet?
- Was ist in der Nähe?
- An welchen Orten gibt es eine ähnliche Situation?
- Wo haben wir so etwas schon einmal beobachtet?
Weitere IoT-Anwendungsfälle
Moderne raumbezogene Lösungen eröffnen – umrahmt vom Internet of Things – verschiedene Anwendungsmöglichkeiten. Echtzeitinformationen sind hierbei zentral:
Versorgungsnetze in Echtzeit überwachen
Defekte Wasser- und Stromleitungen identifiziert man im digitalen Zeitalter nicht mehr vor Ort. Mit Sensoren ausgestattete Strom-, Gas- und Wassernetze reduzieren künftig Außendiensteinsätze für Wartung und Instandsetzung auf einen Bruchteil – vorausgesetzt, die gewonnen Daten werden richtig in Wert gesetzt.
KRITIS-Betreiber, die wissen wo in ihren Infrastrukturen etwas passiert, haben die Nase vorn. Wir zeigen warum.
Besonders spannend sind hier Ansätze wie Operational Intelligence (OI). Sie eröffnen Ver- und Entsorgungsunternehmen vollkommen neue Möglichkeiten. OI-Plattformen verarbeiten verschiedene Daten und bewerten sie in Echtzeit. Anders als bei Business Intelligence lassen sich Maßnahmen damit nicht nur im Nachhinein, sondern bereits während eines auffälligen Ereignisses ergreifen. Der Zeitraum zwischen einem auffälligen Ereignis und seiner Aufdeckung wird signifikant verkürzt.
Im Südosten der USA sind bereits erste intelligente Versorgungsnetze im Einsatz. Um Lecks frühzeitig zu identifizieren, wurden Sensoren an Wasseruhren, Tanks und Pumpen installiert und an ein Geoinformationssystem angebunden. Verändert sich der Wasserverbrauch signifikant, signalisiert eine Karte in einem Dashboard dem verantwortlichen Personal, welcher Leitungsabschnitt – in bestimmten Fällen sogar, welches Ventil betroffen ist. Dieses Beispiel verdeutlicht, wie sich bloße Wasserstandsdaten in wertvolle Informationen verwandeln können, wenn sie in den richtigen Kontext eingebettet werden.
Industrielle Assets managen
Mobile Großmaschinen auf Baustellen und in Industrieparks zu verwalten ist eine Herkulesaufgabe. Das fängt bei der Auswahl der Ausrüstung und der Geräte an. Wo stehen welche Geräte und welches Team braucht wann wo was? Nicht nur für Projektmanager ist die Antwort darauf häufig ein schweres Unterfangen. Auch die Geschäftsführung möchte sichergehen, dass die Ausrüstung effizient eingesetzt und Leerlauf minimiert wird.
Ein einfacher GPS-Sensor hilft hier weiter. Die Standortdaten der Geräte, verknüpft mit weiteren Faktoren wie Gerätetyp, Wartungsdaten oder Projektplänen, bringen Licht ins Dunkel. Auf einem Dashboard mit interaktiven Karten überblicken Verantwortliche in Echtzeit all ihre Assets.
Die kontinuierliche Überwachung der Ausrüstung macht auch ersichtlich, wann was wo gewartet werden muss. Dies senkt die Kosten für Routinewartungen und verhindert Ausfälle. Auch das Monitoring verbessert sich: Alarmmeldungen erinnern an die nächste Wartung, Ferndiagnosen vereinfachen die Fehlersuche, die Belastung der Geräte lässt sich überwachen.
Effiziente Entsorger
Müll zu entsorgen kostet wertvolle Ressourcen und produziert so wieder Müll. Und häufig sind die Fahrten der Müllabfuhr auch noch umsonst. Denn nicht selten steuert sie leere Tonnen an.
Moderne Sensoren in Mülltonnen schaffen bereits heute in modernen Städten Abhilfe. Direkt unter dem Deckel der intelligenten Tonnen ist ein Chip mit Ultraschall-Technik angebracht, der erkennt, wie voll die Tonne ist. Ein Gassensor gibt zudem Auskunft über das Alter des Mülls. Und ein GPS-Sensor liefert den Standort der Mülltonne. Diese Informationen fließen zentral zusammen – ein System ermittelt anschließend die Mülltonnen, die für die Müllabfuhr relevant sind.
Das ist aber noch nicht alles: Die Kombination der zu leerenden Tonnen mit Straßenkarten und Echtzeit-Verkehrsinformationen ermöglicht den Betreibern, die kürzesten Routen für die Müllfahrzeuge zu planen. Das Ergebnis: deutlich kürzere Routen, weniger Feinstaub und entlastete Steuerzahler. Im spanischen Santander ist dies bereits Alltag.
Digitale Lebenswelten wachsen zusammen
Gebäude, Städte oder der Arbeitsplatz – alles wird smart. Dass diese zunehmend digitalisierten Lebenswelten nicht einfach parallel, aber getrennt voneinander existieren, liegt auf der Hand. Im Internet of Things kommuniziert alles mit allem. Menschen, Geräte und Dienste wachsen zusammen. Daten sind der verbindende Rohstoff.
Um diesen Rohstoff zu gewinnen, zusammenzuführen und richtig zu kanalisieren, ist eine Plattform notwendig. Eine Datenplattform, die auch raumbezogene Daten verarbeitet und digitalen Dingen und Diensten in einem unendlich großen Raum Orientierung ermöglicht. Der Technologieanbieter Esri setzt dafür auf einen ganzheitlichen Ansatz.
Eine Datenplattform führt Daten verschiedenster Arten und Quellen zusammen, verbindet sie und extrahiert zielgerichtet Informationen – für neue Apps, Services und Echtzeit-Dashboards. Ergänzt wird dieser Ansatz durch professionelle Werkzeuge, mit denen sich Informationen als Feeds oder in Form visueller Karten darstellen und analysieren lassen.
