AIoT, oftewel Artificial Intelligence of Things, combineert kunstmatige intelligentie (AI) met het Internet of Things (IoT) om verbonden apparaten te helpen bij het verzamelen en analyseren van gegevens en het ondernemen van actie op basis daarvan. Door het vermogen van het IoT om gegevens te verzamelen te combineren met het vermogen van AI om patronen te herkennen en inzichten te genereren, maakt AIoT slimmere automatisering, voorspellend onderhoud en realtime besluitvorming mogelijk.
Hoe AIoT werkt
AIoT werkt door de mogelijkheden van IoT-apparaten op het gebied van gegevensverzameling te combineren met de analytische algoritmen van AI. IoT-sensoren verzamelen enorme hoeveelheden gegevens van verbonden apparaten en omgevingen. Deze gegevens worden vervolgens verwerkt door AI-algoritmen, die patronen en inzichten analyseren die kunnen leiden tot geautomatiseerde acties of weloverwogen besluitvorming. In een slimme productieomgeving bijvoorbeeld monitoren IoT-sensoren de prestaties van machines in realtime, terwijl AI potentiële storingen voorspelt en onderhoud plant, waardoor stilstandtijd tot een minimum wordt beperkt en de productiviteit wordt geoptimaliseerd. Door gebruik te maken van edge computing zorgt AIoT voor verwerking met lage latentie, waardoor realtime-toepassingen zoals autonoom rijden en slimme stadsinfrastructuur efficiënter en responsiever worden.
Deze combinatie van AI en IoT wordt soms aangeduid als AI-IoT of IoT-AI. Ongeacht de gebruikte terminologie is het concept hetzelfde: verbonden apparaten verzamelen gegevens, AI analyseert die gegevens en de daaruit voortvloeiende inzichten kunnen automatische acties of betere besluitvorming ondersteunen.
Wat is het verschil tussen IoT en AIoT?
IoT (Internet of Things) verwijst naar het netwerk van onderling verbonden apparaten die gegevens verzamelen en uitwisselen. Deze apparaten, variërend van slimme huishoudelijke apparaten tot industriële sensoren, verzamelen gegevens die kunnen worden geanalyseerd en ingezet voor diverse toepassingen. AIoT daarentegen integreert kunstmatige intelligentie met het IoT. AIoT verzamelt niet alleen gegevens, maar verwerkt en analyseert deze ook in realtime, waardoor slimmere, geautomatiseerde besluitvorming mogelijk wordt. Deze convergentie vergroot de mogelijkheden van IoT-apparaten, waardoor ze sneller reageren, efficiënter werken en in staat zijn tot voorspellend onderhoud en geavanceerde analyses.
IoT versus AIoT
| IoT | AIoT | |
|---|---|---|
| Hoofdfunctie | Verbindt apparaten en verzamelt gegevens | Verbindt apparaten, analyseert gegevens en maakt intelligente acties mogelijk |
| Gegevens | Verzamelt en verzendt gegevens | Verzamelt, verwerkt en analyseert gegevens |
| Besluitvorming | Hiervoor zijn vaak aparte systemen of menselijke analyse nodig | AI kan patronen herkennen en geautomatiseerde beslissingen ondersteunen |
| Voorbeeld | Een sensor geeft de temperatuur van de machine door | AI analyseert temperatuurgegevens om mogelijke storingen aan apparatuur te voorspellen |
AIoT voor intelligente gegevensanalyse
Het IoT is essentieel voor het verzamelen van relevante, intelligente gegevens en het doorgeven daarvan, zodat deze kunnen worden verwerkt, geanalyseerd en omgezet in bruikbare informatie. De rol van AI binnen het IoT is het stroomlijnen van het proces om zin te geven aan alle verzamelde gegevens. Dit zal nieuwe mogelijkheden bieden voor IoT-toepassingen, aangezien het uiterst efficiënt zal zijn om gegevens afkomstig van duizenden eindpunten te analyseren.
Wat is een AIoT-platform?
Een AIoT-platform brengt de technologieën samen die nodig zijn om IoT-apparaten te verbinden, de connectiviteit en gegevens te beheren en AI en analyses toe te passen op informatie die door verbonden apparaten wordt gegenereerd. Afhankelijk van de oplossing kan een AIoT-platform apparaatbeheer, connectiviteit, gegevensverwerking, analyses en automatisering vanuit een gecentraliseerde omgeving ondersteunen.
Voor bedrijven die grote aantallen verbonden apparaten beheren, kan een AIoT-platform helpen om de gegevens die via die apparaten worden verzameld, om te zetten in bruikbare inzichten. Door connectiviteit, apparaatbeheer en analyse te combineren, kunnen organisaties hun verbonden apparatuur monitoren, patronen herkennen, processen automatiseren en beter onderbouwde beslissingen nemen.
Voordelen van AIoT
Het vermogen om enorme hoeveelheden gegevens te analyseren zal tal van voordelen opleveren, waaronder:
De operationele efficiëntie verhogen: Het vermogen van kunstmatige intelligentie om op basis van trends in historische gegevens toekomstige situaties te voorspellen, kan de efficiëntie in tal van sectoren verhogen, waaronder wagenparkbeheer, activabeheer, logistiek en productie.
De veiligheid verbeteren: AIoT kan de veiligheid op verschillende manieren vergroten. Denk bijvoorbeeld aan het gebruik van computervisie op de productievloer om medewerkers in de gaten te houden, of het gebruik van virtuele of augmented reality in risicovolle of gevaarlijke situaties. Kunstmatige visie wordt ingezet in oplossingen voor wagenparkbeheer om het rijgedrag van bestuurders te monitoren en met realtime waarschuwingen ongevallen te voorkomen, bijvoorbeeld wanneer een bestuurder achter het stuur in slaap valt.
Stilstand beperken: In de productiesector is onvoorziene stilstand als gevolg van machine- of apparatuurstoringen een van de belangrijkste oorzaken van omzetverlies. Door middel van kunstmatige intelligentie, die de gegevens analyseert die worden gegenereerd door IoT-sensoren op machines en apparatuur, kan preventief onderhoud het risico op onvoorziene stilstand beperken en fabrikanten in staat stellen het machineonderhoud te plannen.
Automatisering van nutsvoorzieningen: In woningen, slimme gebouwen en slimme steden kunnen nutsvoorzieningen op basis van trends worden beheerd via AIoT. Dit biedt niet alleen gemak voor consumenten en burgers, maar kan ook de veiligheid vergroten, het verkeersbeheer ondersteunen en de duurzaamheid bevorderen.
Cloudgebaseerde versus edge-gebaseerde AIoT
Cloudgebaseerde en edge-gebaseerde AIoT-benaderingen bieden verschillende voordelen. Cloudgebaseerde AIoT maakt gebruik van de enorme rekenkracht en opslagcapaciteit van externe servers, waardoor de verwerking van grote datasets en complexe algoritmen wordt vergemakkelijkt. Deze benadering is geschikt voor scenario’s waarin uitgebreide gegevensanalyse en gecentraliseerd beheer vereist zijn, waardoor ze nuttig is voor toepassingen zoals wereldwijde gegevensaggregatie en trendanalyse op de lange termijn.
Cloudgebaseerde AIoT bestaat uit vier lagen:
- Apparaatlaag: biedt een schaalbare infrastructuur om IoT-apparaten naadloos met elkaar te verbinden.
- Connectiviteitslaag: zorgt voor robuuste en veilige communicatie tussen apparaten.
- Cloudlaag: maakt gegevensopslag en geavanceerde analyses mogelijk
- Gebruikerscommunicatielaag: maakt realtime interacties en inzichten mogelijk, waardoor de algehele operationele efficiëntie wordt geoptimaliseerd
Omgekeerd brengt edge-gebaseerde AIoT de rekenkracht dichter bij de gegevensbron, waardoor de latentie wordt verminderd en de mogelijkheden voor realtime verwerking worden vergroot. Dit is gunstig voor bedrijfskritische toepassingen zoals autonome voertuigen en industriële automatisering, waar onmiddellijke gegevensanalyse en besluitvorming van cruciaal belang zijn. Door gegevens lokaal te verwerken, minimaliseert edge-gebaseerde AIoT het bandbreedtegebruik en zorgt het voor snellere responstijden, waardoor het een robuuste oplossing biedt voor omgevingen die snelle, bruikbare inzichten vereisen.
Op Edge gebaseerde AIoT bestaat uit drie lagen:
- Verzamelingslaag: hierin worden gegevens van IoT-apparaten aan de rand van het netwerk verzameld, waardoor de latentie tot een minimum wordt beperkt.
- Connectiviteitslaag: zorgt voor een naadloze gegevensoverdracht, terwijl de edge-laag de gegevens lokaal verwerkt voor realtime inzichten.
- Edge-laag: maakt effectieve interactie en gegevensuitwisseling mogelijk, waardoor de algehele functionaliteit en reactiesnelheid van het AIoT-ecosysteem worden verbeterd.
Convergentie van „ 5G ”, Edge en AIoT
Een van de meest bemoedigende rode draden in dit nieuwe tijdperk van het IoT waar we nu in stappen, is de manier waarop opkomende technologieën nauw samenwerken in plaats van met elkaar te concurreren. 5G heeft een ongelooflijke snelheid en lage latentie, maar bij bedrijfskritische communicatie – zoals robotica en autonome voertuigen – wordt de behoefte aan nog lagere latentie verder ondersteund door edge computing.
Kunstmatige intelligentie werkt efficiënter wanneer deze dichter bij de edge plaatsvindt in plaats van dat de berekeningen naar de cloud worden gestuurd. Automatisering via AI in die bedrijfskritische communicatie zal optimaal worden benut wanneer gebruik wordt gemaakt van edge computing.
De cloud is niet meer weg te denken
Net zoals 5G, edge computing en AIoT elkaar kunnen ondersteunen, zal cloud computing niet worden vervangen door edge computing. De cloud biedt nog steeds flexibele, wendbare en overal beschikbare toegang tot gegevens voor zowel grote als kleine organisaties.
De keuze tussen cloud en edge hangt af van de specifieke toepassing. Dankzij gedistribueerde computing kunnen organisaties kiezen uit de verschillende opties. Bij sommige toepassingen kan een hybride cloudaanpak (publiek en privé) worden gecombineerd met edge computing, terwijl ook gebruik wordt gemaakt van een lokaal datacenter.
Voorbeelden en toepassingen van AIoT
De samensmelting van kunstmatige intelligentie (AI) en het internet der dingen (IoT) heeft geleid tot het ontstaan van Artificial Intelligence of Things (AIoT), een krachtige combinatie die talrijke sectoren ingrijpend verandert. Hieronder volgen enkele voorbeelden van toepassingen die de impact van AIoT illustreren.
Smart Cities: AIoT verbetert het leven in de stad door de infrastructuur en dienstverlening te optimaliseren. Zo maken slimme verkeersbeheersystemen gebruik van AI om realtime gegevens van IoT-sensoren te analyseren, met als doel files te verminderen en het openbaar vervoer te verbeteren. AI-gestuurd preventief onderhoud voor stedelijke nutsvoorzieningen zoals water en elektriciteit zorgt voor een efficiënte bedrijfsvoering en beperkt storingen tot een minimum.
Gezondheidszorg: AIoT ondersteunt de gezondheidszorg door geavanceerde patiëntmonitoring en gepersonaliseerde zorg te bieden. Draagbare apparaten met IoT-sensoren verzamelen vitale gezondheidsgegevens, die door AI-algoritmen worden geanalyseerd om afwijkingen op te sporen en gezondheidsproblemen te voorspellen. Dit maakt tijdige interventies mogelijk en verbetert de behandelresultaten voor patiënten. Daarnaast maakt AIoT diagnose op afstand en telegeneeskunde mogelijk, waardoor de toegang tot gezondheidszorg wordt vergroot.
Industriële automatisering: In de productiesector speelt AIoT een rol bij preventief onderhoud en kwaliteitscontrole. IoT-sensoren houden de prestaties van machines in de gaten, en AI analyseert de gegevens om mogelijke storingen te voorspellen, waardoor proactief onderhoud mogelijk wordt en stilstand wordt beperkt. Door AI aangestuurde visuele inspectiesystemen waarborgen de productkwaliteit door defecten in realtime op te sporen, waardoor de efficiëntie wordt verhoogd en verspilling wordt teruggedrongen.
Landbouw: AIoT-toepassingen in de landbouw verbeteren het gewasbeheer en de opbrengst. IoT-sensoren meten het bodemvochtgehalte, de temperatuur en de gezondheid van de gewassen, terwijl AI de gegevens analyseert om de irrigatie- en bemestingsschema’s te optimaliseren. Deze aanpak van precisielandbouw bespaart hulpbronnen en verhoogt de productiviteit. Drones die zijn uitgerust met AI- en IoT-technologie leveren luchtfoto’s voor gewasmonitoring en ongediertebestrijding.
Detailhandel: Detailhandelaren maken gebruik van AIoT om de klantervaring te verbeteren en hun bedrijfsvoering te optimaliseren. Slimme schappen met IoT-sensoren houden de voorraadniveaus bij, en AI-algoritmen voorspellen de vraag, waardoor tijdige herbevoorrading wordt gewaarborgd. Camera’s in de winkel analyseren het gedrag van klanten en leveren zo inzichten voor gepersonaliseerde marketing en verbeterde winkelindelingen. AIoT maakt bovendien naadloze afrekenprocessen mogelijk dankzij gezichtsherkenning en geautomatiseerde betalingssystemen.
Vervoer en logistiek: AIoT verbetert het wagenparkbeheer en de logistiek door middel van realtime tracking en voorspellende analyses. IoT-sensoren houden de toestand van voertuigen in de gaten en AI analyseert de gegevens om routes te optimaliseren, onderhoudsbehoeften te voorspellen en het brandstofverbruik te verbeteren. Door AIoT aangestuurde autonome voertuigen en drones stroomlijnen bezorgprocessen, waardoor de kosten dalen en de levertijden verbeteren.
Energiebeheer: AIoT optimaliseert het energieverbruik in gebouwen en industriële installaties. Slimme meters en IoT-sensoren houden het energieverbruik bij, terwijl AI-algoritmen de gegevens analyseren om patronen te herkennen en energiebesparende maatregelen aan te bevelen. Dit leidt tot lagere energiekosten en een kleinere impact op het milieu. AIoT speelt ook een rol bij het beheer van hernieuwbare energiebronnen, waarbij vraag en aanbod op elkaar worden afgestemd voor een optimale efficiëntie.
De juiste oplossing ontwikkelen
Het enige nadeel van het grote aanbod aan verschillende opties op het gebied van IT en analyse is dat het lastig kan zijn om te bepalen welke opties het meest geschikt zijn voor uw specifieke situatie. Daarom kan de samenwerking met een deskundige strategische partner u niet alleen helpen de beste beslissingen te nemen, maar ook het proces stroomlijnen, zodat uw oplossing sneller op de markt kan worden gebracht.
KORE helpt bij het ontwikkelen van IoT-oplossingen, van hardware en connectiviteit tot platforms en beheerde diensten. Wilt u meer weten? Lees dan dit e-boek om te ontdekken hoe een toonaangevende leverancier van IoT-oplossingen uw oplossingen kan implementeren, beheren en opschalen.
Bijgewerkt in juli 2026.