Grundlagen der Digitalisierung im Vertrieb: Eine Einführung in die Schlüsselkonzepte (Video Tutorial Serie)

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Im Bereich des Vertriebs erlangen Digitalisierungsprojekte zunehmend an Bedeutung und stellen Unternehmen vor eine Vielzahl von Herausforderungen, die bewältigt werden müssen, um eine erfolgreiche Umsetzung zu gewährleisten. Besonders in der Anfangsphase stehen organisatorische Fragen im Vordergrund, die es zu klären gilt. Diese bilden die Grundlage dafür, dass alle Ebenen des Unternehmens schrittweise in den Digitalisierungsprozess eingebunden werden können.

Unser Sales-Manager für Sales- und Businesslösungen, Thomas Bätz, hat 10 entscheidende Bausteine identifiziert, die für den Erfolg von Digitalisierungsprojekten im Vertrieb von entscheidender Bedeutung sind. Diese Bausteine werden von ihm in einer Video-Serie mit dem Titel „Die 10 Erfolgsbausteine für Digitalisierung im Vertrieb“ vorgestellt. In diesen Videos werden wichtige Aspekte und Schritte erläutert, die Unternehmen dabei helfen, ihre Vertriebsprozesse erfolgreich zu digitalisieren und somit wettbewerbsfähig zu bleiben. Damit werden nicht nur die organisatorischen Grundlagen gelegt, sondern auch praktische Anleitungen und Einblicke geboten, um die Herausforderungen der digitalen Transformation im Vertrieb effektiv zu bewältigen.

 

Die 10 Erfolgsbausteine für Digitalisierung im Vertrieb

 

In der ersten Folge legen wir den Grundstein für das Verständnis der Digitalisierung im Vertrieb. Entdecken Sie, was Digitalisierung wirklich bedeutet und wie Sie diesen Prozess in Ihrem Unternehmen erfolgreich umsetzen können.

Digitalisierungsprojekte im Vertrieb umsetzen: Für die erfolgreiche Umsetzung von Digitalisierungsprojekten im Vertrieb sind im Unternehmen mehrere Herausforderungen zu bewältigen. In der Startphase sind vor allem die Fragen auf der organisatorischen Ebene zu lösen. Diese sind die Grundlage damit es gelingt, alle Ebenen des Unternehmens schrittweise einzubinden. Wir haben 10 Bausteine identifiziert, die für den Erfolg von Digitalisierungsprojekten im Vertrieb entscheidend sind.

🔍 In dieser Folge erfahren Sie:

  • Eine klare Definition von Digitalisierung im Vertriebskontext
  • Verschiedene Aspekte der Digitalisierung, von CRM-Systemen bis hin zu sozialen Medien
  • Die Bedeutung einer individuellen Herangehensweise an die Digitalisierung
  • Einführung in die zehn Schlüsselbausteine für erfolgreiche digitale Vertriebsprojekte

📈 Warum ist diese Folge wichtig?

Die Digitalisierung des Vertriebs ist ein entscheidender Schritt für moderne Unternehmen. Thomas Bätz bietet einen umfassenden Überblick und praktische Einblicke, um Ihnen den Einstieg in diesen Prozess zu erleichtern.

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Aufbau eines Kernteams für digitalen Vertriebserfolg

 

In der zweiten Folge unserer Videoreihe „Digitalisierung im Vertrieb“ mit Thomas Bätz konzentrieren wir uns auf den ersten der zehn identifizierten Erfolgsbausteine: die Bildung eines effektiven Kernteams für digitale Vertriebsprojekte. Entdecken Sie, wie Sie das richtige Team zusammenstellen und welche Rolle es im Erfolg Ihres Projekts spielt.

🔍 In dieser Folge erfahren Sie:

  • Was ein Kernteam im Kontext des digitalen Vertriebs ist
  • Die Schlüsselqualifikationen und Verantwortlichkeiten eines erfolgreichen Kernteams
  • Wie Sie das Kernteam strategisch aufbauen und einsetzen
  • Die Bedeutung der Teamzusammenstellung für den Projekterfolg

📈 Warum ist diese Folge wichtig?

Ein gut strukturiertes Kernteam ist entscheidend für den Erfolg digitaler Vertriebsprojekte. Thomas Bätz gibt Einblicke in die Auswahl und Führung eines solchen Teams und wie es zur Realisierung Ihrer Unternehmensvision beiträgt.

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Entwicklung einer Umsetzungsstrategie für digitale Vertriebsprojekte

 

In der dritten Folge unserer Videoreihe „Digitalisierung im Vertrieb“ mit Thomas Bätz, fokussieren wir uns auf den zweiten Erfolgsbaustein: die Entwicklung einer effektiven Umsetzungsstrategie für digitale Vertriebsprojekte. Erfahren Sie, wie Sie eine maßgeschneiderte Strategie für Ihr Unternehmen entwickeln und umsetzen.

🔍 In dieser Folge lernen Sie:

  • Die Bedeutung einer maßgeschneiderten Umsetzungsstrategie im digitalen Vertrieb
  • Wie Sie eine Vision und konkrete Ziele für Ihr digitales Projekt definieren
  • Die Schritte zur Erreichung Ihrer Projektziele
  • Die Wichtigkeit der Einbindung aller relevanten Abteilungen und Mitarbeiter

📈 Warum ist diese Folge wichtig?

Eine gut durchdachte Umsetzungsstrategie ist der Schlüssel zum Erfolg Ihres digitalen Vertriebsprojekts. Thomas Bätz erklärt, wie Sie eine Strategie entwickeln, die speziell auf die Bedürfnisse und Ziele Ihres Unternehmens zugeschnitten ist.

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Zielgruppenauswahl und Produktfokus in der Digitalisierung des Vertriebs

 

In der vierten Folge unserer Videoreihe „Digitalisierung im Vertrieb“ mit Thomas Bätz konzentrieren wir uns auf die strategische Auswahl von Zielgruppen und Produkten für den digitalen Vertrieb. Erfahren Sie, wie Sie die richtigen Kunden und Produkte für den Start Ihrer Digitalisierungsinitiative auswählen.

🔍 In dieser Folge lernen Sie:

  • Die Bedeutung der zielgerichteten Auswahl von Kunden und Produkten für den digitalen Vertrieb
  • Unterschiede zwischen der ‚Big Bang‘-Methode und einem fokussierten, schrittweisen Ansatz
  • Wie Sie durch eine schmale, vertikale Ausrichtung schnell spürbare Erfolge erzielen
  • Die Wichtigkeit der Datenerfassung und -nutzung in Ihrem digitalen Vertriebsprojekt

📈 Warum ist diese Folge wichtig?

Die richtige Auswahl von Zielgruppen und Produkten ist entscheidend für den Erfolg Ihrer Digitalisierungsstrategie. Thomas Bätz gibt wertvolle Einblicke in die effektive Planung und Umsetzung dieser Strategie.

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Gesprächsmodell & Argumentationsketten

 

In der fünften Folge unserer Videoreihe „Digitalisierung im Vertrieb“ mit Thomas Bätz tauchen wir in die praktische Anwendung der Digitalisierung im Vertrieb ein. Anhand eines konkreten Kundenbeispiels erfahren Sie, wie vertriebliche Aufgaben digital unterstützt werden können, insbesondere im Bereich von Cross- und Upselling.

🔍 In dieser Folge lernen Sie:

  • Wie digitale Lösungen Service-Mitarbeiter im Vertrieb unterstützen können
  • Die Herausforderungen bei der Umwandlung von Servicegesprächen in Verkaufsgespräche
  • Die Entwicklung von Argumentationsketten und Gesprächsmodellen für effektives Verkaufen
  • Die Bedeutung von Workshops und Pilotprojekten bei der Implementierung digitaler Vertriebsstrategien

📈 Warum ist diese Folge wichtig?

Die Digitalisierung bietet neue Möglichkeiten, Vertriebsaufgaben zu optimieren und effektiver zu gestalten. Thomas Bätz zeigt auf, wie Sie digitale Tools nutzen können, um Ihre Vertriebsstrategie zu verbessern und erfolgreicher zu machen.

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Technische Umsetzung & Projektstart

 

In der sechsten Folge unserer Videoreihe „Digitalisierung im Vertrieb“ mit Thomas Bätz widmen wir uns der technischen Umsetzung und dem optimalen Startzeitpunkt für digitale Vertriebsprojekte. Erfahren Sie, wie Sie die technischen Aspekte Ihres Digitalisierungsprojekts effektiv planen und umsetzen.

🔍 In dieser Folge lernen Sie:

  • Wichtige Überlegungen zur technischen Umsetzung Ihres digitalen Vertriebsprojekts
  • Die Integration von digitalen und analogen Workflows
  • Die Bedeutung der Verknüpfung neuer Systeme mit bestehenden Systemen
  • Warum ein sofortiger Projektstart entscheidend ist und wie Sie ihn erfolgreich gestalten

📈 Warum ist diese Folge wichtig?

Die technische Umsetzung ist ein kritischer Schritt in jedem Digitalisierungsprojekt. Thomas Bätz erklärt, wie Sie die technischen Herausforderungen meistern und Ihr Projekt effizient starten können.

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Erfolgreiche Datenpflege und Datenbeschaffung im Vertrieb: Schlüssel zum Projekterfolg

 

In der siebten Folge unserer Videoreihe „Digitalisierung im Vertrieb“ mit Thomas Bätz tauchen wir tief in das Thema Datenpflege und Datenbeschaffung ein, ein entscheidender Erfolgsbaustein für jedes Vertriebsprojekt. Erfahren Sie, warum diese Aspekte oft unterschätzt werden und wie sie dennoch den Grundstein für den Erfolg Ihrer Projekte legen können.

🔍 In dieser Folge lernen Sie:

  • Die Bedeutung von Datenpflege und -beschaffung im Vertriebskontext
  • Warum diese Themen oft als „heißes Eisen“ betrachtet werden
  • Praktische Tipps, um Daten effektiv zu managen und Projekte voranzutreiben
  • Wie Sie durch aktuelle Daten zu besseren Vertriebsinformationen und -ergebnissen gelangen

📈 Warum ist diese Folge wichtig?

Viele Projekte scheitern oder erleiden Verzögerungen, weil die Wichtigkeit von Datenpflege und -beschaffung unterschätzt wird. Thomas Bätz erläutert, wie Sie diesen Herausforderungen begegnen und Ihre Projekte zum Erfolg führen können.

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Klein anfangen und Vertrauen aufbauen: Schlüssel zum Digitalisierungserfolg

 

In der achten und letzten Folge unserer Videoreihe „Digitalisierung im Vertrieb“ mit Thomas Bätz konzentrieren wir uns auf die beiden letzten Erfolgsbausteine: „Klein anfangen“ und „Vertrauen aufbauen“. Erfahren Sie, warum diese Elemente entscheidend für den Erfolg Ihrer Digitalisierungsprojekte sind.

🔍 In dieser Folge lernen Sie:

  • Die Vorteile des „Klein Anfangens“ in Digitalisierungsprojekten
  • Wie Sie durch das Setzen kleiner Ziele schnelle Erfolge erzielen
  • Die Bedeutung des Vertrauensaufbaus, insbesondere von der Geschäftsleitung zum Kernteam
  • Wichtige Aspekte wie Ressourcenfreigabe, Zeitbudgetierung und aktive Unterstützung

📈 Warum ist diese Folge wichtig?

Ein erfolgreicher Start und die kontinuierliche Unterstützung sind entscheidend für den Erfolg von Digitalisierungsprojekten. Thomas Bätz betont, wie wichtig es ist, mit überschaubaren Schritten zu beginnen und das Vertrauen aller Beteiligten zu gewinnen.

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Individuelles digitales Sales Tool

Übrigens: Unsere „Sales Tool Manufaktur“ erstellt individuelle, maßgeschneiderte Software-Lösungen für das persönliche Kundengespräch. Ein Sales Tool aus unserer Sales Tool Manufaktur bietet viele Vorteile, mit denen Sie den Erfolg Ihrer Vertriebsmannschaft steigern können.

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Individuelle KI-Assistenten für Unternehmen

Stellen Sie sich folgende Situation vor: Sie sind Außendienst-Mitarbeiter und führen gerade ein Verkaufsgespräch bei einem Kunden. Plötzlich fragt Sie der Kunde nach einer detaillierten technischen Spezifikation eines bestimmten Bauteils, die aus den Verkaufsunterlagen nicht ersichtlich ist und die Sie auch nicht kennen können. Die Antwort ist aber entscheidend dafür, ob der Kunde kauft oder nicht. Normalerweise würden Sie jetzt in den technischen Datenblättern, die Sie im Idealfall in digitaler Form auf Ihrem Tablet PC haben, nach der entsprechenden Information suchen oder einen Kollegen anrufen, der sich damit auskennt. Beides ist zeitaufwändig und umständlich und das Ergebnis ist ungewiss.

Bei einigen Unternehmen, die technologisch auf dem neuesten Stand sind, müssen die Außendienstmitarbeiter in einer solchen Situation ihre Frage nur noch in ein Chatfenster auf ihrem Tablet-PC eingeben und erhalten die gewünschten Informationen innerhalb weniger Sekunden. Denn sie können sich bei Bedarf von einem digitalen KI-Assistenten unterstützen lassen. Das bedeutet nicht nur eine enorme Zeitersparnis, sondern auch eine deutliche Verbesserung der Beratungsqualität und damit des Verkaufserfolgs.

Jetzt denken Sie vielleicht: Aha, die benutzen also ChatGPT, das könnten wir doch eigentlich auch machen. Aber ganz so einfach ist es leider nicht, und zwar aus einem ganz einfachen Grund: ChatGPT hat (zum Glück) keinen Zugriff auf Ihre Firmendaten und kann daher auch keine firmenspezifischen Fragen beantworten, sondern nur allgemein zugängliche Informationen liefern.

Was ist ChatGPT?

ChatGPT ist ein hochentwickeltes KI-System, das darauf ausgelegt ist, menschliche Sprache zu verstehen und in einem natürlichen, menschenähnlichen Stil zu reagieren. Dies wird durch den Einsatz von maschinellem Lernen (ML) erreicht, wobei die KI auf einer umfangreichen Datenbasis trainiert wird. Die Abkürzung GPT im Namen ChatGPT steht für „Generative Pretrained Transformer“. ChatGPT kann Text generieren, Fragen beantworten, Texte zusammenfassen, Empfehlungen geben und kreativ sein. Es lernt kontinuierlich dazu, indem es Muster in Sprachdaten erkennt und diese Informationen zur Verbesserung seiner Antworten nutzt.

Übersicht ChatGPT Versionen

Chat GPT im Unternehmen einsetzen

Diese Fähigkeit, den Kontext zu verstehen und darauf zu reagieren, kann ChatGPT tatsächlich zu einem wertvollen Werkzeug für Unternehmen machen. Doch Vorsicht: Die Nutzung öffentlicher KI-Modelle wie ChatGPT, Bing AI, Google Bard etc. zur Unterstützung der Arbeit im Unternehmenskontext birgt auch erhebliche Risiken. Denn sobald Mitarbeiter unternehmensspezifische Fragen an öffentliche Chat-Modelle stellen, geben sie faktisch Geschäftswissen an die KI weiter. Denn die Fragen und Antworten werden als Trainingsdaten zur kontinuierlichen Verbesserung genutzt und stehen damit allen Nutzern öffentlich zur Verfügung. Als ChatGPT Anfang des Jahres für die allgemeine Nutzung freigegeben wurde, hatte ein Fall für Aufsehen gesorgt, bei dem Mitarbeiter der Firma Samsung die neue Technologie zur Unterstützung ihrer Arbeit genutzt hatten, ohne sich über die Konsequenzen Gedanken zu machen. Vereinzelt hatten Mitarbeiter vertrauliche Daten in ChatGPT eingegeben, z.B. Quellcode von proprietären Anwendungen zum Debuggen oder geheime interne Besprechungsnotizen, um daraus mit Hilfe von ChatGPT Präsentationen zu erstellen. Um solche Fälle zu verhindern, haben viele namhafte Unternehmen, wie z.B. die Deutsche Bank oder Goldman Sachs, ihren Mitarbeitern die geschäftliche Nutzung von ChatGPT generell untersagt.

Inzwischen hat OpenAI, die Betreiberfirma von GPT, jedoch auf dieses Problem reagiert und bietet Unternehmen spezielle Enterprise-Abonnements an, bei denen – neben einigen zusätzlichen weiteren Features – der Rückfluss der Fragen und Antworten in die allgemein zugänglichen Trainingsdaten unterbunden wird. Das zweite Problem bei der Nutzung von ChatGPT für Aufgaben im Unternehmensalltag ist damit aber noch nicht gelöst: die Trainingsdaten. ChatGPT wird mit öffentlich zugänglichen Daten trainiert. Damit kann ChatGPT keine unternehmensspezifischen Fragen beantworten, da ihm dafür die Wissensbasis fehlt. Inzwischen bietet OpenAI aber auch für dieses Problem eine Lösung an, die sogenannten „Custom GPTs“.

Custom GPTs: Individuelle KI-Assistenten selbst erstellen

Custom GPTs („benutzerdefinierte“ GPTs) sind angepasste ChatGPT-Versionen, die Spezialfähigkeiten mitbringen und sich gezielt auf diese konzentrieren. Seit November 2023 ist es für Plus- und Enterprise-Kunden möglich, sich mit Custom GPTs eigene KI-Assistenten für bestimmte Einsatzzwecke zu bauen. Relativ einfach und ohne Programmierkenntnisse können zusätzliche Anweisungen, eigene Expertise und weitere Fähigkeiten in ChatGPT integriert und so eigene KI-Assistenten erstellt werden, die dann jeweils auf bestimmte Aufgaben spezialisiert sind. Der KI-Assistenten schlüpft dabei in eine bestimmte Rolle und erhält spezielle Expertise.

Open AI hat bereits einige Beispiele für benutzerdefinierte GPTs veröffentlicht, die von jedermann frei genutzt werden können, wie z.B. „Data Analysis“, das Daten aus beliebigen Dateien analysiert und visualisiert, oder „Tech Support Advisor“, das bei der Lösung von Problemen mit technischen Geräten hilft.

Anleitung - Custom GPTs mit ChatGPT erstellen

Custom GPTs sind jedoch nicht wie die von OpenAI automatisch für alle ChatGPT-Nutzer nutzbar, sondern der Ersteller eines Custom GPT kann selbst entscheiden, ob sein KI-Assistenten öffentlich oder nur privat verfügbar sein soll. Auf diese Weise kann verhindert werden, dass Unbefugte über Custom GPTs, die für Unternehmenszwecke erstellt wurden, Zugang zu sensiblen Daten und vertraulichen Informationen erhalten. Darüber hinaus kann der Ersteller eines benutzerdefinierten GPTs festlegen, dass Chats mit seinem GPT nicht für die Verbesserung und das Training von Open-AI-Modellen verwendet werden dürfen. Damit wird verhindert, dass durch die Nutzung des Chats sensible Unternehmensdaten und spezielles Know-how in das öffentliche ChatGPT-Modell zurückfließen.

Grundsätzlich kann also jeder Mitarbeiter eines Unternehmens mit einem ChatGPT Plus-Abonnement seine eigenen individuellen KI-Assistenten erstellen, die ihn bei seinen täglichen Aufgaben unterstützen und entlasten. Er kann die von ihm erstellten KI-Assistenten auch seinen Kollegen zur Verfügung stellen, sofern diese ebenfalls über ein ChatGPT Plus-Abonnement verfügen. Hier besteht insbesondere mit zunehmender Unternehmensgröße die Gefahr von vielen verteilten Insellösungen und unkontrolliertem Wildwuchs. Für kleine Unternehmen stellen Custom GPTs sicherlich eine gute Möglichkeit dar, mit individuellen KI-Assistenten die Produktivität zu verbessern. Mit zunehmender Unternehmensgröße wird es aber sicherlich sinnvoller und erfolgversprechender sein, die für die verschiedenen Einsatzszenarien benötigten KI-Assistenten zentral von spezialisierten Mitarbeitern erstellen, verwalten und kontinuierlich optimieren zu lassen und diese dann allen Mitarbeitern zur Verfügung zu stellen. Auch hierfür bietet ChatGPT mittlerweile eine Lösung an, die „Assistants API“.

Mit Assistants API ein individuelles Firmen-GPT erstellen

Mit der Assistants API können individuelle KI-Assistenten, die spezialisierte Aufgaben übernehmen und das Know-how des Unternehmens nutzen, so in die von den Mitarbeitern genutzten Anwendungen und Tools integriert werden, dass sie im jeweiligen Kontext zur Verfügung stehen und ggf. auch bestimmte Aufgaben direkt ausführen können. Dies hat auch den Vorteil, dass die Mitarbeiter hierfür kein ChatGPT Plus Abonnement benötigen. Am Ende kann ein maßgeschneidertes, unternehmensspezifisches GPT stehen, dessen spezialisierte KI-Assistenten Verbesserungen in vielen Bereichen wie Vertrieb, Verwaltung, Produktentwicklung, Kundensupport oder Qualitätskontrolle bewirken können. Die Integration individueller KI-Assistenten in Unternehmensprozesse kann innerhalb natürlicher Grenzen die Produktivität und Effizienz steigern, Kosten senken und die Kundenzufriedenheit erhöhen. Letztlich hängt der Nutzen von KI-Assistenten zwar einerseits von den zur Verfügung gestellten Ideen, Anweisungen, Dateien und Fähigkeiten ab, andererseits aber auch wesentlich von der Qualität der Daten und Informationen, die dem KI-Assistenten zur Verfügung stehen.

Individuelle KI-Assistenten mit Amazon Q

Amazon Q ist ein generativer KI-basierter Assistent, der für den geschäftlichen Einsatz entwickelt wurde und speziell an die Bedürfnisse eines Unternehmens angepasst werden kann. Es nutzt Daten und Fachwissen aus den vorhandenen Ressourcen eines Unternehmens, einschließlich Informationsdatenbanken, Code und Unternehmenssystemen, um schnell relevante Antworten zu liefern, Probleme zu lösen, Inhalte zu generieren und bei der Entscheidungsfindung zu helfen. Amazon Q unterstützt über 40 integrierte Konnektoren, die die Integration mit einer Vielzahl von Unternehmensdaten und -systemen ermöglichen. Es ist besonders nützlich für Geschäftsanwender in verschiedenen Rollen, einschließlich Marketing, Projektmanagement und Vertrieb, und bietet maßgeschneiderte Konversationen und Lösungen auf der Grundlage eines autorisierten Zugriffs auf Informationen.

Amazon Q ist auch auf Anfragen im Zusammenhang mit AWS spezialisiert und bietet Einblicke in Muster des AWS Well-Architected Frameworks, Best Practices und Lösungsimplementierungen. Es integriert sich in Amazon QuickSight für Business Intelligence-Aufgaben und verbessert die Produktivität durch Generative BI-Fähigkeiten. In Amazon Connect unterstützt es Kundenbetreuer, indem es Echtzeitgespräche und Unternehmensinhalte nutzt, um Antworten und Handlungsempfehlungen zu geben. Darüber hinaus wird es in Kürze in AWS Supply Chain verfügbar sein und intelligente Antworten und Szenarioanalysen für das Supply Chain Management liefern.

Zu den Hauptfunktionen von Amazon Q gehören die Rationalisierung alltäglicher Aufgaben, das Verstehen von Unternehmensinformationen, die Personalisierung von Interaktionen auf der Grundlage von Benutzerrollen und -berechtigungen sowie die Einhaltung hoher Sicherheits- und Datenschutzstandards.

Datenqualität entscheidend für KI-Assistenten

In diesem Zusammenhang ist die Datenqualität von entscheidender Bedeutung, insbesondere wenn mit eigenen Dokumenten gearbeitet werden soll. Hier gibt es viele potentielle Fallstricke. Selbst bei PDF-Dokumenten, von denen man annehmen könnte, dass sie problemlos verwendet werden können, treten häufig Detailprobleme auf. Denn auch PDF-Dokumente werden letztlich nur in Text umgewandelt. Dies ist insbesondere bei Tabellen und Bildern problematisch und führt nicht immer zu befriedigenden Ergebnissen. Daher ist es besonders wichtig, die Qualität der Daten sicherzustellen. Dies geschieht am besten durch automatisierte Prozesse, die die Daten prüfen und gegebenenfalls überarbeiten. Hierfür gibt es jedoch keine Lösungen, die direkt „out of the box“ funktionieren, sondern die Prozesse und Automatismen müssen immer spezifisch an den individuellen Kontext des jeweiligen KI-Assistenten angepasst werden. Hier können unsere KI-Spezialisten bei Bedarf mit ihrem Know-how und ihrer Erfahrung unterstützen.

Damit Ihre KI-Assistenten optimal in Ihre Unternehmensprozesse integriert werden und die Datenqualität auf höchstem Niveau bleibt, bieten wir Ihnen unsere fachliche Unterstützung an. Unsere Experten entwickeln für Sie maßgeschneiderte Lösungen, die speziell auf Ihre Bedürfnisse und Anforderungen zugeschnitten sind.

Kontaktieren Sie uns für eine individuelle Beratung und erfahren Sie, wie wir Sie bei der Implementierung und Optimierung Ihrer KI-Assistenten unterstützen können. Wir freuen uns auf Sie!

 

Weitere Infos & Quellen:

Introducing ChatGPT

Introducing GPTs

Creating a GPT

GPTs FAQ

Assistants API

Amazon Q – AWS

 

 

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Indoor-Positionierung im IoT: Vergleich der Ortungstechnologien

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Stellen Sie sich vor, Sie befinden sich in einer riesigen Fabrikhalle und können dort von jedem beliebigen Objekt, wie z.B. Palettenbehältern, Produktionsteilen, Werkzeugen, usw.  jederzeit den aktuellen Standort auf Ihrem Smartphone sehen und dorthin navigieren. Dies ist kein Zukunftsszenario mehr, sondern dank der Indoor-Positionierung bereits Realität. Diese Technologie ermöglicht es, Objekte oder Personen innerhalb von Gebäuden genau zu lokalisieren – ein Bereich, in dem das klassische GPS aufgrund fehlender Satellitensignale oft versagt. Besonders im Kontext von IoT (Internet of Things) wird Indoor-Positionierung immer relevanter. Hier können Ortungstechnologien dazu beitragen, effizientere Abläufe zu gestalten, Nutzererfahrungen zu verbessern und neue Anwendungsfälle zu ermöglichen.

Es gibt verschiedene Ortungstechnologien, die für die Indoor-Positionierung geeignet sind und die je nach erforderlicher Genauigkeit (Granularität), Kosten und Zuverlässigkeit besser oder schlechter für den jeweiligen Einsatzzweck im IoT-Projekt passen können. Im Folgenden stellen wir die 4 wichtigsten Ortungstechnologien für die Indoor-Positionierung vor.

 

RFID Tracking

Die Technologie, bekannt als „Radio Frequency Identification“ oder RFID ist in Bereichen wie Warenlagern, Bibliotheken und im Einzelhandel bereit sehr weit verbreitet. Der Name selbst leitet sich von der Art und Weise ab, wie diese Technologie funktioniert: Durch die Identifizierung mittels Radiowellen. RFID nutzt elektromagnetische Felder, um automatisch Informationen von sogenannten „Tags“ zu erfassen, die an Objekten angebracht sind. RFID-Tags können passiv oder aktiv sein. Passive Tags benötigen keine eigene Stromversorgung, denn sie beziehen ihre Energie aus dem elektromagnetischen Feld, das vom Lesegerät emittiert wird, haben aber eine geringe Reichweite von wenigen Metern. Aktive Tags haben eine eigene Batterie und senden kontinuierlich Signale aus, haben aber eine höhere Reichweite von bis zu 200 Metern. RFID-Tracking kann eine statische Position bestimmen, indem das Lesegerät erkennt, ob ein Tag in seiner Reichweite ist oder nicht. Die Genauigkeit hängt von der Anzahl und Position der Lesegeräte ab. Ein großer Vorteil von RFID ist, dass keine direkte Sichtlinie zwischen dem Tag und dem Lesegerät erforderlich ist. Darüber hinaus können mehrere Tags gleichzeitig gelesen werden. Allerdings kann es zu Interferenzen mit anderen Funkwellen kommen, die die Signalqualität beeinträchtigen können und Materialien wie Flüssigkeiten und Metalle können das Signal stören, so dass bspw. Leuchtstoffröhren und große Maschinen die Lesereichweite verringern. Außerdem kann RFID-Tracking keine dynamische Position bestimmen, bzw. die Bewegung eines Objekts verfolgen, ist also nicht für eine kontinuierliche Wegeverfolgung oder ein nahtloses Tracking über größere Flächen hinweg geeignet. Das Tracking Equipment ist bei RFID relativ teuer und damit i.d.R. nur für sehr lokale Anwendungsfälle geeignet. Die Tags dagegen sind extrem günstig und klein, so dass problemlos sehr große Mengen von Teilen gelabelt werden können. RFID Tracking wird daher insbesondere im Waren- und Bestandsmanagement, bei Förder- und Transportsystemen, in Ausweisen, zur Warensicherung und zur Zeiterfassung eingesetzt.

 

BLE-Tracking mit Beacons

Beim „Bluetooth Low Energy“-Tracking, kurz BLE, spielen die sogenannten „Beacons“ eine zentrale Rolle. Der Name „Beacon“ bedeutet auf Deutsch „Leuchtfeuer“ oder „Signalgeber“, was genau das beschreibt, was diese kleinen Geräte tun: Sie senden kontinuierlich Signale aus. Diese Signale können von Geräten in der Nähe erkannt werden und durch die Messung der Signalstärke kann die Entfernung zum Beacon abgeschätzt werden. Ein Vorteil der Bluetooth-Funksignale ist, dass sie beim Senden der Signale die meisten Materialien durchdringen können. Beacons sind in verschiedenen Größen, Farben und Formen erhältlich, sodass sie sich für zahlreiche Einsatzzwecke eignen und in jede Umgebung unauffällig und einfach integriert werden können. Bekannt ist diese Ortungstechnologie insbesondere durch die iBeacons von Apple und die Eddystones von Google.

Die BLE-Tags sind günstig und die Batterien halten bis zu zehn Jahre lang, da die Technologie extrem wenig Energie verbraucht. Als Ortungstechnologie für die Indoor Positionierung in IoT-Projekten gibt es zwei verschiedene Ansätze. Zum einen können Beacons stationär verbaut werden und ein mobiles Gerät kann dann seinen eigenen Standort anhand der Beacons ermitteln. Alternativ wird das Beacon an dem zu verfolgenden Objekt angebracht und die Lesegeräte befinden sich an verschiedenen Kontrollpunkten.

 

UWB

Ultra-Breitband (Ultra-Wideband, UWB) ist eine Kurzstrecken-Funktechnik, die sich insbesondere durch eine extrem präzise Positionierungsfähigkeit auszeichnet. Diese Ortungstechnologie ist besonders von Apple AirTags bekannt. Der Name „Ultra-Wideband“ bezieht sich auf die breite Bandbreite der Funkwellen, die sie verwendet. Ultrabreitband-Funk kann mit sehr geringer Leistung (weniger als 0,5 Milliwatt) riesige Datenmengen über eine Entfernung von bis zu 100 Meter übertragen. Es hat auch die Fähigkeit, Signale durch Türen und andere Hindernisse hindurch zu übertragen, die dazu neigen, Signale mit begrenzteren Bandbreiten und höherer Leistung zu reflektieren. Die Positionsbestimmung stützt sich nicht auf die Signalstärkenmessung, wie es bei BLE der Fall ist, sondern nutzt ein Verfahren zur Messung der Laufzeit. Durch das Senden von kurzen und sehr breiten Funkimpulsen über diese breite Bandbreite und die Messung der Zeit, die diese Impulse benötigen, um von einem Sender zu einem Empfänger zu gelangen, kann die Position mit einer Genauigkeit von bis zu wenigen Zentimetern bestimmt werden. Es bietet die höchste Präzision auf großen Flächen mit vergleichsweise geringem Installationsaufwand. UWB ist von den Kosten mit RFID vergleichbar. Da die UWB-Tags genauso wie die BLE-Beacons mit höheren Kosten als RFID-Chips verbunden sind, ist UWB für sehr große Mengen eher nicht geeignet. Obwohl UWB in Bezug auf die Hardware teurer ist als viele andere Technologien, bietet es jedoch insbesondere bei Anwendungen, die eine hohe Genauigkeit erfordern, den unübertroffenen Vorteil der höchsten Präzision.

 

Bluetooth AoA

Eine weitere Ortungstechnologie zur Indoor-Positionierung ist Bluetooth AoA. Hierbei handelt es sich im Grunde auch um BLE-Technologie, aber unter Einbeziehung der Richtung der Strahlen („Angle of Arrival“). Wie der Name schon andeutet, bestimmt diese Methode den Winkel, unter dem ein Bluetooth-Signal bei einem Empfänger eintrifft. Damit ermöglicht Bluetooth AoA eine deutlich präzisere Positionierung als herkömmliches Bluetooth-Tracking. Mit Bluetooth AoA werden Genauigkeiten von unter einem Meter selbst über große Reichweiten hinweg erzielt, so dass man selbst in den herausforderndsten (Industrie-)Umgebungen zuverlässige Ortungsdaten in Echtzeit erhält.

Während die Hardware und Software für Bluetooth AoA zwar komplexer und teurer sind, bietet es dafür aber eine beeindruckende Genauigkeit und ist weniger anfällig für Störungen durch physische Barrieren. Bluetooth AoA stellt bei der Indoor Positionierung somit einen Kompromiss zwischen der UWB Technik und der klassische BLE-Beacon Technik dar. Daher wird Bluetooth AoA in IoT-Projekten nicht nur gerne als Ortungstechnologie für ein präzises Indoor-Tracking, wie z.B. in der Fertigung oder Logistik, der Lagerhaltung, dem Supply Chain Management eingesetzt, sondern auch bspw. auch bei der Indoor-Navigation und der Robotersteuerung.

Fazit

Jede der hier vorgestellten Ortungstechnologien für die Indoor Positionierung hat ihre eigenen Vorteile und Nachteile. Daher hängt die Auswahl des passenden Lokalisierungssystems immer von den jeweiligen spezifischen Zielen und Anforderungen, den Rahmenbedingungen und auch dem Budget des IoT-Projekts ab. In manchen IoT Anwendungsfällen kann auch eine Kombination von mehreren Ortungstechnologien für die Positionsbestimmung und das Tracking von Objekten in Innenräumen sinnvoll sein. RFID kann für größere Systeme mit vielen Tags wirtschaftlicher sein, während UWB für Anwendungen mit hoher Genauigkeit geeignet ist, aber tendenziell teurer ist. BLE bietet einen Mittelweg in Bezug auf Kosten und Genauigkeit, besonders wenn die vorhandene Infrastruktur (z. B. Smartphones) genutzt werden kann.

Wenn Sie auf der Suche nach der am besten geeigneten Technologie für die Indoor-Positionierung für Ihr IoT-Projekt sind, sprechen Sie uns an.
Unsere IoT-Spezialisten helfen Ihnen gerne bei der Auswahl und Implementierung der passenden Ortungstechnologie.

 

 

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AIoT: KI trifft IoT – so werden IoT Sensoren intelligent

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Die Chancen und Möglichkeiten, die das „Internet of Things“ bietet, zu erkennen und für sich zu nutzen, ist es für jedes Unternehmen – unabhängig von der Branche oder der Größe – heutzutage besonders wichtig, um wettbewerbsfähig zu bleiben und langfristig erfolgreich zu sein. Denn durch die Integration von IoT Technik in Geschäftsprozesse und Produkte können Unternehmen ihre Betriebsabläufe effizienter gestalten, Kosten senken, bessere Entscheidungen treffen, innovativere Produkte anbieten und neue Einnahmequellen erschließen. Unternehmen, die auf den Einsatz von IoT Technik – aus welchem Grund auch immer (Know-how, Manpower, etc.) – verzichten, laufen große Gefahr, Kostennachteile zu erleiden, Umsätze einzubüßen und Marktanteile zu verlieren.

Beim Internet der Dinge (IoT) besteht das Grundprinzip in der Vernetzung von physischen Geräten und Objekten, die mit Sensoren, Software und Netzwerkverbindungen ausgestattet sind, um Daten zu sammeln, zu analysieren und zu kommunizieren. Eine der größten Herausforderung beim Einsatz von IoT Technik ist dabei die Menge der von den Sensoren gesammelten Daten, die verarbeitet, analysiert und ausgewertet werden müssen. In vielen IoT Szenarios ist es wichtig, dass das sehr zeitnah geschieht, im Idealfall in Echtzeit, um schnelle Entscheidungen zu ermöglichen und davon abhängige Aktionen automatisiert auslösen zu lassen. Eine Lösung für dieses Problem stellt das sogenannte „Edge Computing“ dar.

Edge Computing

Beim Edge Computing findet direkt auf den IoT Devices, also sozusagen „am Rand“ (engl. „Edge“) des Netzwerkes, eine Vorverarbeitung der gesammelten Daten statt, um so die Menge der in die Cloud zu übertragenden Daten zu minimieren und damit sowohl die Latenzzeiten als auch die Kosten für die Datenübertragung und die Speicherung in der Cloud zu reduzieren. Es kann auf verschiedenen Ebenen stattfinden, wie zum Beispiel auf der Ebene von Endgeräten, Netzwerkknoten oder Gateway-Geräten. Edge Computing ist eine wichtige Ergänzung zur Cloud-Computing-Architektur und wird zunehmend von Unternehmen und Organisationen genutzt, um die Skalierbarkeit und Effizienz ihrer IT-Infrastruktur zu verbessern.

Aber wäre es eigentlich nicht besser, wenn die zur Auswertung und Analyse notwendige Übertragung der Daten in die Cloud ganz wegfallen könnte und die Datenverarbeitung komplett auf dem IoT Device direkt stattfindet? Wenn die IoT Devices also selber Entscheidungen treffen und Aktionen autonom auslösen könnten? Wenn sie also in gewisser Weise „intelligent“ wären? Dank der aktuellen rasanten Entwicklungen im Bereich der Künstlichen Intelligenz ist genau das bereits tatsächlich schon möglich. Wenn KI auf IoT trifft, wird das als „AIoT“ bezeichnet.

AIoT: Artificial Intelligence of Things

AIoT steht für „Artificial Intelligence of Things“ und bezieht sich auf die Integration von künstlicher Intelligenz (engl.: Artificial Intelligence, kurz „AI“) in das Internet der Dinge (engl.: Internet of Things, kurz „IoT“). Bei AIoT handelt es sich um die nächste Stufe des IoT, denn der Einsatz von KI Technologie in IoT Projekten eröffnet neue, ungeahnte Möglichkeiten bei der Vernetzung und Automatisierung von Maschinen und Prozessen. Die KI gestützte Analyse und Auswertung der Daten direkt auf den IoT Devices ermöglicht es, dass Entscheidungen von den Geräten autonom getroffen werden können, um dann je nach IoT Anwendungsszenario die vorgesehenen Aktionen auszulösen. So wird Dank KI beispielsweise aus einem „normalen“ IoT Sensor ein „smarter“ IoT Sensor.

Smarte AIoT Sensoren

Smarte IoT Sensoren sind hochentwickelte Messgeräte, die nicht nur eine Messgröße erfassen, sondern auch in der Lage sind, mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz (KI) und Algorithmen diese Messdaten zu verarbeiten, zu analysieren und autonom entsprechende Aktionen auszulösen. Sie sind in der Regel mit Mikroprozessoren, Speichern, Kommunikations- und Energieversorgungssystemen ausgestattet, was eine Verarbeitung der vom Sensor erfassten Daten direkt beim Sensor ermöglicht. Doch wie wird aus einem „normalen“ IoT Sensor ein „smarter“ AIoT Sensor? Woher bekommt ein smarter AIoT Sensor seine Intelligenz, um autonom Entscheidungen treffen und Aktionen auslösen zu können? Die Antwort: Durch entsprechende Software und Firmware, die direkt in die Sensor-Hardware eingebettet wird, und daher als „Embedded“ bezeichnet wird. Um solche KI gestützten Embedded Software Lösungen für Smarte AIoT Sensoren zu erstellen, gibt es spezielle Toolkits auf dem Markt. Eines dieser KI Toolkits, welches unsere Spezialisten in der IoT Manufaktur für Embedded Lösungen gerne in ihren AIoT Projekten einsetzen, ist „SensiML“.

Was ist SensiML?

SensiML ist eine Plattform für maschinelles Lernen (ML) und Entwicklung von Edge-KI-Lösungen für das Internet der Dinge (IoT), die von der Datenvorbereitung bis zur Implementierung der Modelle auf Geräten reicht und damit Echtzeit-Ereigniserkennung und Inferenz an den IoT-Sensor-Endpunkt bringt. SensiML bietet hochmoderne AutoML-Softwaretools, die Firmware- und Data-Science-Know-how vereinen, darunter automatisierte Modellgenerierung, Modellvalidierung, Modellverwaltung und eine Bibliothek mit vorgefertigten ML-Algorithmen. Damit versetzt SensiML Anwendungsentwickler in die Lage, schnell intelligente IoT-Geräte zu entwickeln, die rohe Sensordaten autonom in aussagekräftige Erkenntnisse verwandeln und vordefinierte Aktionen auslösen. Die Lösung ist Hardware-, JVM- und Betriebssystem-unabhängig und optimiert für den Einsatz in Embedded Edge-Plattformen wie Gateways und Hub-Geräten. Dabei läuft sie auf mehr als 40 verschiedenen Arten von Gateways und ist für viele JVMs, Betriebssysteme und Hardwarekonfigurationen portiert und optimiert. Da die intelligente Kompilierung von SensiML für MCU, Digitalen Signalprozessor (DSP) und Field-Programmable Gate Array (FPGA) optimiert ist, können Hardware-Ressourcen maximal ausgenutzt werden.

Das SensiML Toolkit ermöglicht eine schnelle und effiziente Entwicklung von IoT Edge-Computing-Lösungen für die verschiedensten Anwendungsbereiche, von der Industrieautomatisierung (Industrie 4.0) über Wearables und Smart-Home-Systeme bis hin zu medizinischen Geräten. Es wird von unseren IoT-Spezialisten gerne für das Rapid Prototyping von KI-gestützten, sensorbasierten IoT-Lösungen eingesetzt, denn insbesondere die AutoML-Funktionen von SensiML erleichtern und beschleunigen die Entwicklungsprozesse von Sensor basierten Embedded Software Systemen erheblich und ermöglichen damit entsprechend auch die schnellere Durchführung von Proof-of-Concepts für KI basierte IoT-Lösungen.

Wie funktioniert SensiML?

Die Vorteile für den Einsatz von SensiML ergeben sich aus den automatisierten Methoden des maschinellen Lernens, die die Plattform verwendet, um die Daten von den IoT Sensoren zu analysieren und Modelle für die Erkennung von Ereignissen zu erstellen. Die Funktionsweise von SensiML lässt sich in mehrere Schritte gliedern. Zunächst müssen die Daten von IoT Sensoren erfasst werden. Dies können zum Beispiel Beschleunigungssensoren oder Temperatursensoren sein, je nach Anwendungsfall. Anschließend werden die erfassten Daten bereinigt und vorverarbeitet, um Rauschen zu reduzieren und die Datenqualität zu verbessern. SensiML extrahiert automatisch Merkmale aus den vorverarbeiteten Daten, um sie für das maschinelle Lernen geeignet zu machen. Anschließend nutzt SensiML automatisierte Methoden des maschinellen Lernens, um Modelle für die Erkennung von Ereignissen zu erstellen. Hierbei werden verschiedene Algorithmen verwendet, wie z.B. künstliche neuronale Netze, Entscheidungsbäume oder Random Forests. Die erstellten Modelle werden anschließend validiert und optimiert, um sicherzustellen, dass sie zuverlässig und effektiv sind. Schließlich können die Modelle in IoT-Geräte integriert werden, um Ereignisse zu erkennen und entsprechende Aktionen auszulösen.

Sensor-Hardware für SensiML

SensiML ist ein IoT Toolkit, mit dem es möglich ist, IoT Sensoren relativ schnell und einfach zu „smarten“ – also intelligenten – AIoT Sensoren zu machen. Dies ist in IoT-Projekten besonders für das Rapid-Prototyping und das Proof-of-Concept sehr nützlich. Es gibt bereits eine große Anzahl an IoT Sensor-Hardware, die für den Einsatz von SensiML geeignet ist.

 

LSM6DSOX

Wenn es darum geht, genaue und zuverlässige Bewegungs- und Orientierungsdaten für Anwendungen zu erfassen, wird von unseren IoT Spezialisten besonders gerne der MEMS-Sensor LSM6DSOX aus der iNEMO-Familie von STMicroelectronics eingesetzt. Denn in diesem Chip arbeitet ein Machine-Learning-Core, der die Bewegungsdaten anhand bekannter Muster klassifiziert und damit den Hauptprozessor von dieser ersten Stufe der Aktivitätsverfolgung entlastet. Damit sinkt nicht nur der Energieverbrauch drastisch, sondern gleichzeitig verbessern sich auch die Erkennung und die Verarbeitungsgeschwindigkeit. Beim LSM6DSOX handelt es sich um ein System-in-Package (SiP) mit einem kombinierten mechanischen 3D-Beschleunigungsmesser und 3D-Gyroskop zusammen mit einem Low-Power-CMOS-ASIC zur Auswertung in einem kleinen Land-Grid-Array-Gehäuse (LGA-14L) aus Kunsstoff. Sein Beschleunigungsbereich von ±2/4/8/16g und der Winkelratenbereich von ±125/250/500/1000/ 2000 dps sind dynamisch wählbar. Der Hochleistungsmodus sorgt für hohe Performance bei nur 0,55 mA Stromverbrauch. Mit seinem extrem rauscharmen Beschleunigungsmesser und Gyroskop kombiniert der Sensor eine Always-on-Benutzererfahrung mit einer hohen Messgenauigkeit. Zum Ausprobieren und für die Prototypenentwicklung bietet ST Plug&Play-fähige Evaluation-Tools, wie z.B. die SensorTile.box an.

Ausführliche Spezifikationen

https://www.st.com/en/mems-and-sensors/lsm6dsox.html

https://docs.zephyrproject.org/3.1.0/boards/arm/sensortile_box/doc/index.html

Konfiguration

https://docs.platformio.org/en/latest/boards/ststm32/steval_mksboxv1.html#sensortile-box

Anleitungs-Video

https://www.youtube.com/watch?v=nGVZ0RN01YU

Use Case Beispiel Video

https://www.youtube.com/watch?v=4jkQ4lLmbno

 

Arduino Nano33 BLE Sense
Für Freunde des Arduino ist der Arduino Nano33 BLE Sense interessant. Hierbei handelt es sich um eine kompakte und vielseitige Entwicklungsplatine, die auf dem Arduino-Entwicklungsframework basiert und eine Vielzahl von Funktionen und Sensoren bietet. Die Platine verfügt über einen Arm Cortex-M4-Prozessor mit Bluetooth Low Energy (BLE) und einen 9-Achsen-Inertialsensor (Gyroskop, Beschleunigungsmesser und Magnetometer) sowie Umgebungssensoren wie Temperatur-, Luftfeuchtigkeits- und Luftdrucksensor. Darüber hinaus verfügt die Platine über ein Mikrofon, NFC-Tag-Antenne und eine RGB-LED. Der Arduino Nano33 BLE Sense ist auch mit der Arduino-Entwicklungsplattform kompatibel und kann mit der Arduino-IDE programmiert werden.

  • Mikrocontroller: Das Board ist mit einem Nordic nRF52840 Mikrocontroller ausgestattet, der eine hohe Rechenleistung und eine geringe Stromaufnahme bietet.
  • Sensoren: Der Arduino Nano33 BLE Sense verfügt über eine breite Palette von Sensoren, darunter Beschleunigungsmesser, Gyroskop, Magnetometer, Luftdrucksensor, Temperatursensor, Feuchtigkeitssensor und Mikrofon.
  • Konnektivität: Das Board ist mit Bluetooth Low Energy (BLE) ausgestattet, um eine drahtlose Verbindung zu anderen Geräten und Cloud-Plattformen herzustellen.
  • Stromversorgung: Das Board kann über eine USB-Verbindung oder eine externe Batterie betrieben werden.
  • Entwicklungssoftware: Der Arduino Nano33 BLE Sense ist mit der Arduino-IDE kompatibel, die es Entwicklern ermöglicht, schnell und einfach Anwendungen zu programmieren. Es unterstützt auch andere Entwicklungstools wie CircuitPython und Zephyr.
  • Abmessungen: Das Board hat eine Größe von 45 x 18 mm und wiegt nur 5 g, was es sehr kompakt und tragbar macht.

Ausführliche Spezifikation

Arduino Nano 33 BLE (Sense) — Zephyr Project Documentation

Konfiguration

Arduino Nano 33 BLE — PlatformIO latest documentation

Konfiguration Video

Nano33 BLE Sense – Download and Flash Knowledge Pack – YouTube

 

onsemi RSL10-SENSE-GEVK Platform

Die ON Semiconductor RSL10-SENSE-GEVK-Plattform ist ein Entwicklungs-Kit für Rapid Prototyping und Proof-of-Concept von IoT-Anwendungen, das auf dem RSL10-Bluetooth-Low-Energy-System-on-Chip (SoC) von ON Semiconductor basiert. Das Kit enthält einen Sensor-Hub und eine Vielzahl von Sensoren wie Beschleunigungsmesser, Gyroskop, Magnetometer, Luftfeuchtigkeitssensor, Temperatursensor und Umgebungslichtsensor.

  • Sensoren: Die RSL10-SENSE-GEVK Platform ist mit einer Vielzahl von Sensoren ausgestattet, darunter Beschleunigungsmesser, Gyroskop, Magnetometer, Umgebungslichtsensor, Luftdrucksensor und Temperatursensor.
  • Prozessor: Das Board ist mit einem onsemi RSL10-Mikrocontroller ausgestattet, der eine extrem geringe Stromaufnahme von nur 62,5 nA im Sleep-Modus aufweist.
  • Konnektivität: Die Plattform unterstützt Bluetooth Low Energy (BLE) 5.0, um eine drahtlose Verbindung zu anderen Geräten und Cloud-Plattformen herzustellen.
  • Stromversorgung: Das Board kann über eine USB-Verbindung oder eine externe Batterie betrieben werden.
  • Entwicklungssoftware: Die RSL10-SENSE-GEVK Platform wird mit der onsemi IoT Development Kit (IDK) Software geliefert, die eine einfache Entwicklung von IoT-Anwendungen unterstützt. Es ist auch mit anderen Entwicklungstools wie Arm Mbed OS und Zephyr kompatibel.
  • Abmessungen: Das Board hat eine Größe von 36,5 x 29,5 mm und wiegt nur 4 g, was es sehr kompakt und tragbar macht.

Anleitung

SensiML | onsemi

Beispiel-Video

https://www.youtube.com/watch?v=hVGfhvcoe6E

 

Weiterführende Informationen

Homepage

SensiML – Making Sensor Data Sensible

SensiML Videos

SensiML – YouTube

SensiML Analytics Toolkit – Quick Starter Tutorial

SensiML Analytics Toolkit – Quick Start Tutorial Chapter 1 – YouTube

Noch mehr Informationen zu den Themen IoT, AIoT und KI finden Sie auf den Seiten unserer IoT Manufaktur.

 

 

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KI Sales Tools – der Intelligenz-Turbo für den B2B-Vertrieb

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Künstliche Intelligenz (KI) ist eine der am schnellsten wachsenden Technologien in der heutigen Zeit. Die Anwendungsbereiche reichen von der Gesundheitsfürsorge bis hin zur Automobilindustrie und darüber hinaus. KI-basierte Technologien haben auch in Unternehmen Einzug gehalten und sind in vielen Branchen im Einsatz. Von der Automatisierung von Geschäftsprozessen bis hin zur Vorhersage von Kundenverhalten – KI-Technologien werden immer häufiger eingesetzt, um Unternehmen dabei zu helfen, ihre Geschäftsabläufe zu optimieren und bessere Entscheidungen zu treffen.

Die Integration von Künstlicher Intelligenz im B2B-Vertrieb bietet Unternehmen die Chance, den Turbo einzuschalten und ihren Umsatz zu steigern. Sales Tools mit KI-Technologien können Vertriebsprozesse automatisieren, Analysen durchführen und wertvolle Einblicke in Kundenverhalten und Verkaufsmuster liefern. Sie erlauben es Unternehmen ihre Vertriebsprozesse zu optimieren, bessere Kundenbeziehungen aufzubauen und letztendlich bessere Geschäftsergebnisse zu erzielen.

In den letzten Jahren hat sich die Vertriebslandschaft stark verändert. Kunden haben heute höhere Erwartungen und sind besser informiert als je zuvor. Vertriebsmitarbeiter müssen daher agiler und effizienter arbeiten, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Der Einsatz von KI-Technologien im B2B-Vertrieb ist daher nicht nur sinnvoll, sondern mittlerweile unerlässlich, um im heutigen harten Wettbewerbsumfeld noch erfolgreich bestehen zu können.

 

KI Sales Tools zur Lead-Generierung und Lead-Qualifizierung

Die Lead-Generierung ist ein wichtiger Schritt im Vertriebsprozess, bei dem potenzielle Kunden identifiziert werden, die an einem bestimmten Produkt oder einer Dienstleistung interessiert sein könnten. Bislang wird die Lead-Generierung durch Marketing- und Werbeaktionen, Telefonakquise und Networking-Veranstaltungen durchgeführt. Mit dem Einsatz von Künstlicher Intelligenz lassen sich diese Prozesse effektiver und effizienter gestalten. KI Sales Tools können beispielsweise verschiedene Datenquellen analysieren, um potenzielle Kunden zu identifizieren. Dazu gehören z.B. öffentlich zugängliche Informationen wie Firmendaten, soziale Medien, Websites, Foren, Blogs und Artikel. Die KI Sales Tools analysieren diese Informationen, um potenzielle Kunden mit einer höheren Kaufbereitschaft und Kaufwahrscheinlichkeit zu identifizieren, basierend auf Kriterien wie Firmengröße, Umsatz, Mitarbeiterzahl, Standort und Verhaltensmuster. Sobald potenzielle Kunden identifiziert wurden, werden sie von den KI Sales Tools automatisch qualifiziert, wobei verschiedene Faktoren wie z.B. das Kaufverhalten, die Interaktion mit dem Unternehmen auf der Website oder den sozialen Medien, den Standort und das Branchensegment analysiert werden. Basierend auf diesen Kriterien können die Vertriebsmitarbeiter dann entscheiden, welche Leads am wahrscheinlichsten sind, tatsächlich Kunden zu werden, und ihre Zeit und Energie auf die vielversprechendsten Leads konzentrieren. So ermöglicht es die Nutzung von KI Sales Tools zur Lead-Generierung und Lead-Qualifizierung den Vertriebsmitarbeitern, Zeit und Ressourcen zu sparen und den Umsatz und die Kundenzufriedenheit zu steigern.

 

KI Sales Tools zur Vertriebsprognose und Vertriebsoptimierung

Eine Anwendung von Künstlicher Intelligenz im Vertrieb, die sich als äußerst erfolgreich erwiesen hat, ist die Verwendung von KI zur Vertriebsprognose und Vertriebsoptimierung mit dem Ziel, Umsatz und Gewinn zu steigern und gleichzeitig eine maximale Kundenzufriedenheit zu gewährleisten. Traditionell wird die Vertriebsprognose von erfahrenen Vertriebsmitarbeitern auf der Grundlage von historischen Daten und Marktanalysen durchgeführt. Diese Methode ist jedoch fehleranfällig und führt oftmals zu ungenauen oder unzutreffenden Vorhersagen. KI-basierte Technologien bieten hier eine bessere Lösung, denn einer ihrer größten Vorteile ist die Fähigkeit, große Datenmengen in Echtzeit zu analysieren und Muster und Trends in den Daten zu erkennen, die für menschliche Analysten schwer zu erkennen sind. Da es im Vertrieb stets darum geht, die richtigen Produkte oder Dienstleistungen an die richtigen Kunden zu verkaufen, ist eine genaue Prognose darüber, welche Produkte oder Dienstleistungen in welcher Menge verkauft werden können, von entscheidender Bedeutung für den Erfolg eines Unternehmens. KI Sales Tools können mit Hilfe von Machine-Learning-Algorithmen große Datenmengen analysieren, um daraus genaue Vertriebsprognosen zu erstellen, die beispielsweise den Einfluss von Saisonalität, Wettbewerb und Markttrends berücksichtigen.

Auch für eine Optimierung des Vertriebsprozesses ist der Einsatz von Künstlicher Intelligenz geeignet. Eine Analyse von Verkaufsmustern und Kundenverhalten ermöglicht es KI Sales Tools beispielsweise, Empfehlungen für das Upselling oder Cross-Selling von Produkten zu geben oder bei der Planung von Marketingkampagnen zu unterstützen, indem sie Vorschläge für die besten Kanäle und Zielgruppen liefern.

 

KI Sales Tools für die personalisierte Kundenansprache

Für den Vertriebserfolg ist auch eine personalisierte Kundenansprache ein wichtiger Faktor. Kunden erwarten heutzutage, dass Unternehmen ihre individuellen Bedürfnisse und Interessen verstehen und darauf eingehen. Durch die Nutzung von KI Sales Tools können Unternehmen eine personalisierte Kundenansprache auf eine effektivere und effizientere Weise umsetzen. Die KI-Technologien werden dabei eingesetzt, um Informationen über das Verhalten, die Vorlieben und die Kaufhistorie von Kunden zu sammeln und zu analysieren. Dazu gehören Daten aus verschiedenen Quellen wie CRM-Systeme, sozialen Medien, E-Mails, Chats und Transaktionsdaten. Basierend auf diesen Daten erstellen KI-Tools Kundenprofile und passen die Kundenansprache und Angebote entsprechend an.

Des Weiteren können KI-Technologien genutzt werden, um automatisch personalisierte E-Mails, Chats oder Angebote zu erstellen und zu versenden. Die KI Sales Tools analysieren hierfür die Kundenprofile und wählen automatisch die relevantesten Informationen und Angebote aus, um die Kunden auf eine persönliche Weise anzusprechen. Eine personalisierte Kundenansprache durch KI Sales Tools kann dazu beitragen, dass Kunden sich verstanden und geschätzt fühlen, was zu einer höheren Kundenzufriedenheit und -bindung führt. Wodurch dann i.d.R. auch die Verkaufszahlen steigen, da personalisierte Angebote und Informationen relevanter und ansprechender für die Kunden sind.

Bei der personalisierten Kundenansprache ist jedoch zu beachten, dass eine zu starke Personalisierung eventuell auch negative Auswirkungen haben kann, wenn Kunden z.B. das Gefühl bekommen, dass ihre Privatsphäre verletzt wird oder dass sie zu sehr manipuliert werden. Beim Einsatz von Künstlicher Intelligenz im Vertrieb sollte daher sichergestellt werden, dass die personalisierte Kundenansprache ethisch und transparent umgesetzt wird, um das Vertrauen und die Loyalität der Kunden nicht zu verlieren.

 

Die Zukunft des B2B-Vertriebs mit KI Sales Tools

Die Zukunft des Vertriebs wird zweifellos von Künstlicher Intelligenz geprägt sein. KI Sales Tools bieten Vertriebsmitarbeitern die Möglichkeit, ihre Verkaufsprozesse zu automatisieren und zu optimieren, um schneller und effektiver Kunden zu gewinnen, Verkaufschancen besser zu erkennen und potenzielle Kunden zu identifizieren sowie mit einer optimalen KI-gestützten Beratung das Kundenerlebnis zu verbessern. All dies wird zu einer höheren Effizienz und Effektivität der Vertriebsprozesse und somit letztendlich auch zu höheren Umsätzen führen. Unternehmen, die auch künftig noch wettbewerbsfähig bleiben wollen, werden um den Einsatz von KI Sales Tools in ihren Vertriebsorganisationen nicht herumkommen.

 

KI Sales Tools aus der Sales Tool Manufaktur

Die SIC! Software „Sales Tool Manufaktur“ erstellt individuelle, maßgeschneiderte Software-Lösungen für das persönliche Kundengespräch. Ein Sales Tool aus unserer Sales Tool Manufaktur bietet viele Vorteile, mit denen Sie den Erfolg Ihrer Vertriebsmannschaft steigern können. Unsere erfahrenen Spezialisten implementieren dabei auch innovative KI-Technologien, um die Effektivität und Effizienz der Vertriebsprozesse unserer Kunden zu steigern. Mit unseren maßgeschneiderten Sales Tools und unserer Expertise im Bereich der KI-Technologie sind wir der ideale Partner für Unternehmen, die in ihrem B2B-Vertrieb den Intelligenz-Turbo zuschalten möchten.

Sprechen Sie uns an, um mehr darüber zu erfahren, wie wir Ihnen helfen können, mit Hilfe von KI-gestützten Sales Tools Ihren B2B-Vertrieb auf ein neues Level zu heben.

 

 

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IoT als Energiekostenbremse

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Aktuell stehen viele Unternehmen vor der großen Herausforderung, weitere Möglichkeiten für Energieeinsparungen zu finden. Neben den Stromkosten stehen dabei zwangsläufig auch die Heizkosten auf dem Prüfstand. Moderne IoT Technologien sind vielfach der Schlüssel, um weitere Einsparpotentiale bei den Heizkosten bzw. den Energiekosten zu heben, indem neue Optimierungsmöglichkeiten für die Temperatursteuerung in den Räumen identifiziert werden.

Temperatur-Monitoring

Mit dem Anbringen eines kleinen Temperatursensors in jedem einzelnen Raum lässt sich schnell und unkompliziert ein permanentes Temperatur-Monitoring realisieren. Durch Vernetzung der Sensoren und die Verbindung mit der Cloud können nicht nur jederzeit die aktuellen Temperaturen von jedem einzelnen Raum zentral und übersichtlich auf einem einzelnen Online-Dashboard gesehen werden, sondern auch die gespeicherten Temperaturverläufe von dem jeweiligen Raum. Mit diesen Informationen wird klar erkennbar, in welchen Räumen durch Anpassungen der Raumtemperatur sofort entsprechende Heizkosteneinsparungen realisiert werden können.

Monitoring der Raumnutzung

Die Optimierung der Raumtemperaturen lässt sich noch präziser gestalten, wenn gleichzeitig ein Monitoring der Raumnutzung stattfindet. Denn in jedem Raum, der sich nicht in Nutzung befindet, könnte vorübergehend die Temperatur abgesenkt werden. Auch hierbei sind IoT Technologien der Schlüssel für neue Einsparpotentiale. Mit vernetzten Sensoren, welche die Raumnutzung registrieren und ihre Daten in die Cloud senden, lässt sich auf dem Online-Dashboard dann nicht nur die aktuelle Nutzung jedes einzelnen Raums in Echtzeit, sondern auch der Nutzungsverlauf des Raums anzeigen. Diese Daten ermöglichen dann – ggf. zusätzlich noch unter Berücksichtigung von Raumbelegungsplänen – eine bedarfsgerechte, automatisierte Steuerung der Raumtemperatur für jeden einzelnen Raum. Ein weiterer Schritt zur Vermeidung von unnötigen Heizkosten.

Neue Mindest-Temperatur am Arbeitsplatz

Dabei ist jedoch zu beachten, dass in Unternehmen gleichzeitig auch die Arbeitsschutzrichtlinien einzuhalten sind, welche bestimmte Mindesttemperaturen für die verschiedenen Arten von Arbeitsplätzen festlegen. Für Büroarbeitsplätze ist beispielsweise eine gesetzliche Mindesttemperatur von 20 Grad vorgeschrieben. Seit dem Inkrafttreten der Energieeinsparverordnung am 01.09.2022 können Unternehmen jedoch aktuell von den Vorgaben der Arbeitsschutzrichtlinie um 1 Grad nach unten abweichen, da nun 19 Grad als neue Minimaltemperatur in den Büros gilt.

Fazit

Temperatursensoren mit Cloud-Anbindung stellen somit nicht nur eine einfache und effiziente Möglichkeit dar, mit Hilfe von IoT Technologien die Energiekostenbremse zu ziehen sondern auch die Einhaltung der Arbeitsschutzrichtlinien bezüglich der zulässigen Mindest-Temperatur in Arbeits- und Büroräumen zu überwachen.

 

Das hier beschriebene IoT Anwendungsszenario „Energiekostenbremse“ ist nur eines von vielen Beispielen, wie moderne IoT Technologien gewinnbringend in Unternehmen eingesetzt werden können. Weitere Beispiele, Case Studies und Informationen zum Thema IoT finden Sie auch auf den Seiten unserer IoT Manufaktur.

 

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Mit individueller Firmware Kundenprojekte gerettet

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Der aktuelle Chipmangel setzt vielen Unternehmen aus den unterschiedlichsten Branchen heftig zu – nach aktuellen Studien leiden insgesamt 169 Branchen unter den fehlenden Mikroprozessoren. Insbesondere die Hersteller von Maschinen und Anlagen trifft der Chipmangel hart, wenn Anlagen im Wert von mehreren Millionen Euro nicht in Betrieb gehen können, nur weil ein kleines Stück Hardware fehlt, in dem „Intelligenz“ für den Betrieb der Anlage steckt. Auch viele IoT-Projekte, bei denen eine Cloud-Anbindung eine zentrale Rolle spielt, liegen aktuell auf Eis, weil die notwendigen IoT Edge Computing Devices nicht erhältlich sind.

Bei einem unserer Kunden, einem mittelständischen Maschinenbau-Kunden, zeichnete sich dieses Problem auch ab. Mit IoT-Technik sollen Werkzeuge in Produktionsmaschinen überwacht werden, um eine gleichbleibende Qualität in der Fertigung sicherzustellen und Handlungsbedarfe rechtzeitig zu erkennen (Predictive Maintenance). Die für dieses IoT-Projekt ausgewählten Edge Devices, welche die von den Sensoren über BLE empfangenen Maschinen-Daten an die Cloud senden sollen, sind aber aufgrund des aktuellen Chipmangels auf dem Markt auf absehbare Zeit nicht mehr erhältlich. Auch bei den übrigen Anbietern auf dem Markt der klassischen IoT Edge Devices ist die Situation identisch.

Um den drohenden Stillstand der Anlagen bei unserem Kunden zu vermeiden, haben unsere IoT Spezialisten nach einer alternativen Lösung gesucht und ein BTLE-fähiges IoT Edge Device gefunden, das nicht von den aktuellen Lieferschwierigkeiten betroffen ist. Einziges Problem: Es handelt sich hierbei um einen Empfänger aus einem geschlossenen IoT-Gesamtsystem, der eigentlich ausschließlich für die BTLE-Kommunikation mit den zugehörigen System-Sensoren des Herstellers konzipiert ist.

Da die IoT Spezialisten im Hause SIC! Software jedoch auch umfangreiches Know-how und viel Erfahrung in der Firmware- bzw. Embedded-Software-Entwicklung besitzen, konnten dank der Kooperationsbereitschaft des Herstellers individualisierte IoT Edge Devices bestellt werden, auf welche der Hersteller eine von SIC! speziell für den Einsatz in diesem IoT Kundenprojekt entwickelte Firmware aufgespielt hat. Damit können diese Devices über BTLE mit den bereits an den Maschinen unseres Kunden vorhandenen Sensoren kommunizieren und ermöglichen eine zentrale Datenerfassung und Verwaltung der Maschinen-Sensoren. Bei der Entwicklung der Firmware wurde auf höchste Sicherheit bei der Datenübertragung Wert gelegt und eine End2End Verschlüsselung integriert. Zudem ermöglicht die individuelle Firmware jederzeit Anpassungen und Aktualisierungen per OTA-Updates, womit eine volle Kontrolle über das System gewährleistet ist.

Diese alternative Lösung hat für unseren Kunden nicht nur den Vorteil einer sofortigen und auf absehbare Zeit unlimitierten Verfügbarkeit der Hardware, sondern auch die gegenüber den klassischen IoT Edge Devices deutlich günstigeren Anschaffungskosten, womit eine komplette BTLE-Ausleuchtung von Werks- oder Lagerhallen zu einem Bruchteil der Kosten von klassischen IoT Edge Devices möglich wird.

So haben die SIC! IoT-Spezialisten mit ihrer Expertise im Bereich der Firmware-/Embedded-Software-Entwicklung in diesem IoT-Kundenprojekt aus der Not eine Tugend gemacht und unserem Kunden geholfen, einen kritischen Engpass dauerhaft zu überwinden und die bei ihm bestellten Anlagen wie geplant ausliefern und in Betrieb nehmen zu können.

 

Gerne unterstützen unsere IoT-Spezialisten mit ihrer umfangreichen Kompetenz und langjährigen Erfahrung im Bereich der Entwicklung von individueller Firmware bzw. Embedded Software auch Sie in Ihren IoT-Projekten. Egal wo Sie mit Ihrer Idee oder Herausforderung im Moment stehen, wir finden einen gemeinsamen Einstieg.
Sprechen Sie uns an, wir freuen uns auf Sie!

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Zeitfresser Excel: machen Sie den Reality Check!

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Jeder kennt es und fast jeder nutzt es: Excel. Die Tabellenkalkulations-Software von Microsoft ist aus den Büros der Unternehmen heute kaum noch wegzudenken. Denn die leicht zu erlernende, aber mächtige Office-Software wird als Multitool in fast allen Unternehmensbereichen für die unterschiedlichsten Aufgaben eingesetzt. Sobald irgendwo gleichartige Informationen erfasst, gespeichert und ausgewertet werden müssen, werden Excel-Tabellen gerne als einfach zu bedienende Datenspeicher mit komfortablen Auswertungsmöglichkeiten eingesetzt. Dass aber genau dieser vermeintliche Vorteil von Excel sich für Unternehmen auch als Nachteil und echter Zeitfresser erweisen kann, ist leider den wenigsten bewusst.

 

Digitale Prozesse mit Excel-Dateien

Denn sobald mehrere Personen die Daten in der gleichen Excel-Tabelle erfassen, ergänzen und verarbeiten müssen, entstehen digitale Prozesse. Dabei steigen mit zunehmender Zahl der beteiligten Personen, Datenquellen und manuellen Arbeitsschritte sowohl der zeitliche Aufwand – und damit die Kosten – als auch die Fehleranfälligkeit überproportional an. Solche Excel basierten digitalen Prozesse fressen aufgrund ihrer zunehmenden Ineffizienz unnötig viele Ressourcen auf. Insbesondere bei mittelständischen und großen Unternehmen kommt somit dann irgendwann der Zeitpunkt, an dem über den Einsatz einer Software zur integrierten Prozess-Automatisierung nachgedacht werden sollte. Denn durch eine zentrale Datenspeicherung und automatisierte Prozesse, die speziell auf die Bedürfnisse des jeweiligen Unternehmens abgestimmt sind, können sich die Kosten selbst für eine individuell erstellte Lösung aufgrund der Ressourcen-Einsparungen bereits nach wenigen Monaten amortisieren, wie zwei Beispiele aus unserer Praxis für die integrierten Prozess-Automatisierung eindrücklich belegen.

 

Produktionsplanung mit Excel -Tabellen

Bei einem unserer Kunden, einem international bekannten Konzern im Bereich der lebensmittelverarbeitenden Industrie, wurde in der Vergangenheit mangels einer passenden Softwarelösung in einem Bereich die komplette Produktionsplanung mit Excel -Tabellen umgesetzt. Das Ganze lief dann folgendermaßen ab: Als erstes wurden die Daten der zu produzierenden Produkte als csv-Tabelle mit mehreren hundert Einträgen manuell aus SAP exportiert. Daraus hatte dann der Produktionsplaner in Excel einen Maschinenplan erstellt, indem er die Tabelle um die Maschinen und deren Zeiten, zu denen das jeweilige Produkt produziert wird, ergänzte. Im nächsten Schritt wurde diese Excel-Datei dann jeweils sowohl an das Lager als auch an die Logistik weitergegeben. Die Lager-Mitarbeiter prüften daraufhin die termingerechte Verfügbarkeit der Zutaten und ergänzten ihre Excel-Datei um eine eigene Tabelle mit den Gebindegrößen, um die Datei dann an die Produktion weiterzuleiteten. Parallel ergänzten die Logistik-Mitarbeiter ihre Version der Excel-Datei um die Lagerorte der Verpackungen und leiteten diese ebenfalls an Produktion weiter. Anhand der auf Papier ausgedruckten Excel-Listen hat dann die Intralogistik die Produktion mit den entsprechenden Zutaten und Verpackungen versorgt. Jedes Mal, wenn ein Problem innerhalb dieser Kette aufgetaucht ist, z.B. eine Zutatenlieferung nicht eingetroffen ist oder sich verzögert hat, musste der gesamte Planungs-Workflow entsprechend erneut durchlaufen werden. Mit entsprechend korrigierten Daten in einer neuen Excel-Datei. Da der gesamte Planungsprozess in der händischen Bearbeitung und Weiterleitung von Excel-Dateien bestand, war die Geschwindigkeit entsprechend von den beteiligten Personen abhängig. Bei diesem wöchentlichen Produktionsplanungs-Workflow spielten nicht nur die individuellen Kapazitäten für die Bearbeitung eine entscheidende Rolle, sondern teilweise auch die durch Zeitzonen verschobenen Arbeitszeiten.

 

75% Zeitersparnis durch integrierte Prozess-Automatisierung

So waren bei unserem Kunden vier Mitarbeiter jeweils etwa 10 – 12 Stunden pro Woche nur mit der manuellen Bearbeitung und Weiterleitung von Excel-Tabellen beschäftigt. Mit der Zeit wurde klar, dass dieser Produktionsplanungs-Workflow auf Basis von Excel-Listen äußerst suboptimal ist und SIC! Software wurde daher mit der Erstellung einer Softwarelösung für eine integrierte Prozess-Automatisierung beauftragt. Damit sollte nicht nur eine Zeitersparnis bei den wiederkehrenden Routineaufgaben erreicht werden. Insbesondere war es das Ziel, die zu Beginn des Produktionsplanungs-Prozess notwendige Überarbeitung der aus SAP exportierten Daten durch entsprechende Reduktionen und Ergänzungen in eine bedarfsgerechte Darstellung zu automatisieren. Zudem sollte auch die Abhängigkeit von der Verfügbarkeit der am Prozess beteiligten Personen reduziert sowie die Möglichkeit zum schnelleren Reagieren bei Veränderungen geschaffen werden. Mit der neuen Softwarelösung findet heute bei der Produktionsplanung ein automatisierter Informationsfluss in Echtzeit statt. Jetzt werden auch Änderungen von den einzelnen Abteilungen jederzeit extrem schnell an alle Beteiligten kommuniziert und können unmittelbar von diesen bearbeitet werden. Mit der von uns für diesen Kunden individuell erstellten Softwarelösung für eine integrierte Prozess-Automatisierung konnte der wöchentliche Aufwand für den Planungsprozess von 10 – 12 Stunden auf knapp 3 Stunden pro Person reduziert werden. Damit hatte sich das 6-stellige Projektbudget bei unserem Kunden in bereits weniger als 9 Monaten amortisiert.

 

Produktivitätsüberwachung in der Fertigung mit Excel-Listen

Auch bei einem weiteren Kunden, einem Komponentenfertiger im Automotive-Umfeld, konnte sich ein niedriges 6-stelliges Projektbudget für den Ersatz von aufwändigen Excel basierten Workflows durch eine softwaregestützte integrierte Prozessautomation aufgrund der Einsparungen bereits innerhalb nur eines Jahres amortisieren. Dabei ging es um die Erstellung von Auswertungen der Produktionsdaten der verschiedenen Fertigungslinien, mit denen die Produktivität der einzelnen Schichten überwacht wurde. Hier wurden in Excel-Tabellen sowohl die Daten für die einzelnen Maschinen einer Linie erfasst, als auch die einzelnen Linien und am Ende Zusammenfassungen für die einzelnen Komponenten. Diese waren wiederum nach den einzelnen Herstellern und deren Baureihen gegliedert. Diese Excel-Tabellen wurden für jede Schicht, also 3x täglich, manuell erstellt. Dazu wurden zuerst die Produktionsdaten aus MES sowie die Daten aus diversen Steuerungen an den Stationen der Fertigungslinien exportiert, um sie dann in verschiedene Blätter einer Excel-Tabelle zu importieren. Nachfolgend wurden die Tabellen um weitere Kennzahlen der Schichten ergänzt und die fertigen Auswertungen als pdf-Dokumente per Email sowohl an die Verantwortlichen der einzelnen Linien als auch als Gesamtzusammenfassung, dem Liniencockpit, an den Werksleiter gesendet.

 

Zentrale Datenbank für Liniencockpit mit Echtzeitvisualisierung

Die von SIC! Software für diesen Kunden individuell erstellte Softwarelösung für eine integrierte Prozess-Automatisierung basiert auf der Sammlung aller prozessrelevanten Daten in einer zentralen Datenbank. Dazu werden die MES Daten über API im 5 Minuten Takt ausgelesen und die Daten der Steuerungen kontinuierlich gesammelt und per OPC/UA via Edge Computing Device übertragen. Über eine Middleware, die lokal auf einem virtuellen Server läuft, werden dann sämtliche Daten automatisch zusammengeführt und nun als Liniencockpit auf Monitoren in der Fertigungshalle in Echtzeit visualisiert. Bei Störungen einer Maschine werden die davor und dahinter liegenden Stationen automatisch informiert. Die zum Schichtende manuell erfassten Metadaten werden automatisch auf Plausibilität geprüft, womit fehlerhafte Zuordnungen praktisch ausgeschlossen sind. Der Werksleiter hat nun das Liniencockpit auf einem Tablet-PC, während ihm weiterhin automatisch generierte pdf-Auswertungen per Mail zu Archivierungszwecken zugesendet werden.

 

Der Excel Reality-Check

Es sind in der Regel immer zuerst vermeintlich kleine Aufgaben, die mit einer Datenspeicherung in Excel beginnen und sich im Laufe der Zeit zu „Zeitfressern“ entwickeln und im schlechtesten Fall sogar den ganzen Betriebsablauf behindern oder verzögern. Da es sich bei der Entwicklung hin zu solchen Excel basierten komplexen Prozessen meist um über Jahre und Jahrzehnte gewohnte Routinen handelt, wird der Handlungsbedarf hinsichtlich einer Automatisierung der Prozesse und einer zentralen Datenspeicherung nur selten von den beteiligten Mitarbeitern von selbst erkannt. Es könnte daher durchaus von Vorteil sein, wenn Sie in Ihrem Unternehmen mal den „Excel Reality-Check“ machen:

  • Wo werden im Unternehmen Excel-Listen eingesetzt und für welchen Zweck?
  • Wie viele Personen bearbeiten die Excel-Dateien und wie oft?
  • Wie viele Datenquellen fließen in die Excel-Datei?
  • Wie werden die Daten erfasst?
  • Wie viele Personen erhalten Auswertungen und wie oft?
  • Wie oft wird die Excel-Datei oder deren Derivate weitergeleitet und auf welchen Wegen?
  • Wäre eine plausibilisierte Datenprüfung bei der Daten-Eingabe hilfreich?
  • Wären Nachvollziehbarkeit und Änderungshistorien hilfreich?
  • Wie sieht es mit der Datensicherheit der in Excel-Dateien gespeicherten aus?

 

Integrierte Prozess-Automatisierung als Mittel gegen „Zeitfresser-Excel-Prozesse“

Wenn Sie nun feststellen, dass bei einem ihrer Excel basierten Prozesse die Komplexität so groß ist, dass eine Automatisierung mit Hilfe einer individuellen Datenbank basierten Softwarelösung erfolgsversprechend sein könnte, dann sind unsere Spezialisten gerne für Sie da. Mit über 10 Jahren Erfahrung in unterschiedlichen Branchen schärfen wir den Blick unserer Kunden dafür, wie Abläufe effizienter gestaltet werden können und unterstützen Sie mit der Erstellung einer individuell auf Ihre Bedürfnisse abgestimmten Lösung für eine integrierte Prozess-Automatisierung. Sprechen Sie uns an!

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Auswahlhilfe: IoT Edge Gateway Devices im Vergleich

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Viele IoT-Geschäftsmodelle sind nur mit Hilfe global nutzbarer Konnektivität möglich, wobei aus Gründen der Prozessoptimierung und Kostenminimierung eine intelligente Reduzierung der Datenmenge bereits am Ort ihrer Entstehung stattfinden sollte. Die Lösung dafür sind IoT-Edge-Gateways, welche nahe der Datenquelle – also am Rand („Edge“) des weltweiten Kommunikationsnetzes – positioniert und zu einer intelligenten Datenvorverarbeitung befähigt sind.

Als Hilfestellung bei der Auswahl des richtigen IoT Edge-Gateways vergleichen wir für Euch in einer Video-Serie im Rahmen des SIC! TechTalks die Vor- und Nachteile von aktuell am Markt befindlichen IoT-Edge-Gateway Devices.

Neben den Hardware-Eigenschaften werden insbesondere die nicht sofort so offensichtlich erkennbaren Vor- und Nachteile rund um die Software untersucht, gezeigt und erläutert, wie z.B.

  • welches Betriebssystem kommt zum Einsatz?
  • wie sind die Konzepte zur Verwaltung eigener Software?
  • wie steht es um das Thema Updatebarkeit (a. der eigenen Software / b. des Betriebssystem selbst)?
  • wie sieht es mit der Zukunftssicherheit aus?

 

Der IoT-Edge-Gateway-Vergleich wird fortgesetzt,

Videos zu weiteren IoT Edge Devices sind in Vorbereitung!

 

Edge Computing in der Praxis

Unsere Expertise im Bereich IoT in der Cloud und Embedded Engineering hat bereits zum Erfolg von zahlreichen Innovationen beigetragen.

Einige Beispiele aus der Praxis für den Einsatz von IoT Edge Gateway Devices finden Sie in unseren IoT-Projekt-Referenzen.

Warum Edge Computing?

Erfahren Sie, wie wir den Wert von Daten steigern und die IoT-Cloud-Kosten senken indem wir Sensor-Daten bereits auf den Edge Devices für die Cloud mit AWS Greengrass veredeln:

Vorteile und Funktionen mit Edge Computing

Kostenfreie IoT Projekt-Beratung

Sie haben ein IoT Projekt und benötigen Unterstützung? Profitieren Sie bei unserem „Experten-Feedback“ Angebot von unserem Know-how und der langjährigen Erfahrung aus zahlreichen IoT-Projekten. In einer kostenfreien Online-Beratungsstunde erhalten Sie Feedback für Ihre IoT-Cloud-Projekte von unseren IoT-Spezialisten sowie Best Practice Tipps.

Mehr Info

 

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Flexible IoT Edge Datenverarbeitung mit dem TICK Stack

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Eine grundlegende Anforderung vieler IoT Projekte ist die Visualisierung der Daten, egal ob Sensor- oder Maschinendaten. Insbesondere steht gerade zu Beginn vieler Projekte eine Visualisierung der Daten direkt am Edge ganz oben auf der Wunschliste von Kunden, aber auch dem Entwickler selbst.

Bei dieser Anforderung geht es in erster Linie darum, schnell und einfach Feintuning an den erhobenen Daten vorzunehmen oder einfach nur zu sehen, ob Sensoren richtig positioniert oder kalibriert sind.

In vielen IoT Projekten und bei Demonstratoren auf Messen sehen wir immer wieder Node-RED als das Mittel der Wahl, um Dashboards auf IoT Edge Geräten zu bauen und diese initiale Visualisierung der Daten zu ermöglichen.

Ohne Frage ist das sicher eine Möglichkeit, vergleichsweise schnell und mit wenigen oder keinen Programmierkenntnissen Datenvisualisierung zu betreiben.

Allerdings hat die Nutzung von Node-RED in der Praxis auch viele Einschränkungen, die uns bewogen haben, hier einen etwas anderen Weg zu gehen. Auch wenn es in Node-RED sehr einfach erscheint, Dashboards zu bauen, so sind diese jedoch trotzdem relativ starr. Sobald sich an den eingehenden Daten etwas verändert – und sei es nur ein neuer Sensorwert – muss sofort wieder am Dashboard Hand angelegt werden. Scripte werden angepasst, neue Widgets werden angelegt und positioniert etc.

Zudem sind die Daten dann meist auch verloren, wenn man sich nicht die Mühe gemacht hat, diese auch in einer Datenbank zwischenzuspeichern.

Um das alles flexibler zu gestalten, bietet sich der Technologistack von Influx, der sogenannte „TICK Stack“ an. TICK steht hier für Telegraf – InfluxDB – Chronograf – Kapacitor. InfluxDB stellt hier den Kern als TimeSeries Datenbank dar. Telegraf ist die universale Waffe, um die Daten von beliebigen Quellen in die Datenbank zu bekommen und Chronograf ist für die Visualisierung zuständig.

Wie sieht das in der Praxis also aus:

 

Die Daten werden vom Sensor oder der Maschine an einen MQTT Broker (z.B. Mosquito) geschickt.

Der Telegraf kann mit Bordmitteln auf den MQTT Broker auf beliebige Topics subscriben und diese Daten dann direkt an die Datenbank weitergeben. Der Vorteil, der diese Konstellation so flexibel macht, ist die Tatsache, dass man nirgends spezifizieren muss, welche Daten erwartet werden. Solange die MQTT Payload aus Key/Value Werten besteht, werden diese alle einfach in die Datenbank übernommen. Wenn einer dazu kommt, muss nichts verändert werden.

Entscheidend ist hier die Konfiguration des MQTT Consumer Plugin:

https://github.com/influxdata/telegraf/tree/master/plugins/inputs/mqtt_consumer

Zum einen muss das Topic spezifiziert werden. In diesem Beispiel würde alles, was unterhalb von Sensor gepublished wird, in die Datenbank übernommen.

topics = [

„sensors/#“,

]

 

Am Ende der Config ist es noch wichtig, das Datenformat zu spezifizieren:

data_format = „json“

 

Ist das gemacht, landen alle Daten vom MQTT Broker automatisch in der Datenbank.

Die Payload des MQTT sollte dieses Format haben:

{

„Druck“: 100,

„Temperatur“: 34.2

}

Damit ist die Arbeit auch schon getan, denn der Chronograf wird diese Daten über den Explore direkt für die Visualisierung zugänglich haben.

Jetzt kann ich ohne weitere Konfiguration mit beliebigen Sensordaten arbeiten und muss mich nicht mehr um die Konfiguration dieser Kette kümmern.

Als weiterer kleiner Nebeneffekt überwacht der Telegraf auch noch den Host und man bekommt ein Systemmonitoring (Speicher/CPU/Festplatte) zusätzlich geschenkt.

Download

Hier können Sie das Beispielprojekt für die HARTING MICA als Datei downloaden:

SIC-TICK-Container_v1.0.tar

Video

Hier finden Sie ein Anleitungsvideo, in dem Schritt für Schritt gezeigt wird, wie man mit dem von SIC! Software bereitgestellten Container für die HARTING MICA den TICK Stack von InfluxDB deployen und damit sehr einfach Maschinen- bzw. Sensordaten in einer Datenbank auf dem Gateway speichern und auf einem Dashboard ganz einfach visualisieren kann.

Video: Flexible IoT Edge Datenverarbeitung mit dem TICK Stack

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