IoT-Tracking Trends für 2024: Vom Container bis ins Weltall

„Spätestens seit 2023 ist IoT-Technologie also nicht mehr nur ein Hype-Thema, sondern findet breitere und nachhaltigere Akzeptanz in verschiedenen Branchen, wird mehr und mehr eingesetzt und in den Geschäftsalltag integriert. In den Begriffen des Gartner Hype Cycles hat sie das 'Tal der Enttäuschungen' hinter sich gelassen, ist heute auf dem 'Weg der Erleuchtung' und das 'Plateau der Produktivität' ist nicht mehr weit. Unternehmen gewinnen zunehmend ein tieferes Verständnis dafür, wie sie IoT-Lösungen einschätzen und nutzen können. Diese Entwicklung wird sich 2024 fortsetzen, denn die IoT-Technologie wird immer ausgereifter, praktischer, und branchenspezifische Anwendungsfälle können immer besser abgebildet und unterstützt werden.“

Für 2024 sieht Kristoff van Ratthinge ganz konkret folgende Trends für den IoT-Tracking-Markt.

1. Vertikale Integration schafft Basis für optimale Geschäftsprozesse

„Die IoT-Technologie für die Lokalisierung Tausender nicht-stromversorgter Ladungsträger und mobiler Assets ist mittlerweile ausgereift und funktioniert effizient. Die Aufgabe – und ihr größter Nutzen – liegt nun darin, sie nahtlos in die IT-Infrastruktur und die Geschäftsprozesse der Unternehmen zu integrieren. Denn: Das Tracking mobiler Assets ist nur das eine. Mit den entstandenen Datenpunkten die eigenen Business-Abläufe zu optimieren und Kosten zu reduzieren, das andere. Ein Ansatz dazu können cloudbasierte Managementplattformen für das IoT-Tracking sein.“

„Das wahre Potenzial des IoT-Tracking werden sich also Unternehmen verschiedenster Branchen in den nächsten Jahren vor allem dadurch erschließen, dass sie es zur Bewältigung ihrer spezifischen geschäftlichen Herausforderungen einsetzen: Ein Abfallentsorgungsunternehmen benötigt beispielsweise mehr als nur geografische Koordinaten und Containerfüllstände von IoT-Sensoren. Es benötigt eine ERP-ähnliche Integration, um sicherzustellen, dass die per IoT-Tracker erfassten Daten nahtlos in den gesamten Prozess einfließen. Ähnliches gilt für Unternehmen aus Transport und Logistik, wo die Integration von IoT-Daten in Transportmanagementsysteme (TMS) unerlässlich ist.“

2. Flexible Systeme unterstützen in dynamischen Märkten

„Im Jahr 2024 ist mit einer dynamischen und herausfordernden Wirtschaftslandschaft zu rechnen, die von sich schnell verändernden Kundenanforderungen geprägt ist und deshalb schnelle Anpassung erfordern. IoT-Tracking-Projekte sind keine Ausnahme von diesem Trend. Flexibilität wird im kommenden Jahr der Motor für den Erfolg sein – insbesondere in den folgenden Bereichen:

• Protokollfusion: Zahlreiche drahtlose IoT-Technologien wie LPWAN, BLE, WiFi und UWB sind inzwischen ausgereift und weithin verfügbar. Jede dieser Technologien bringt ihre eigenen Vor- und Nachteile mit sich, die sowohl für finanzielle als auch technologische Überlegungen relevant sind. Der wahre Nutzen entsteht, wenn diese verschiedenen Technologien nahtlos ineinandergreifen.
• Individualisierte Funktionen: Häufig entsteht der größte geschäftliche Nutzen, wenn ein winziges, hochspezifisches Element einer Lösung so angepasst wird, dass es genau den realen Anforderungen entspricht. Im IoT-Tracking kann sich diese Anpassungsfähigkeit auf dem Tracker am Rande oder innerhalb der zentralen cloud-basierten Management-Plattform manifestieren: So lässt sich beispielsweise für spezifischen Anwendungsszenarien die Batterielebensdauer um Jahre verlängern, wenn die Priorität und Reihenfolge der Ortungstechnologie und die damit verbundenen Aufwach- und Schlafintervalle eines Trackers oder Geräts angepasst werden.“

3. AIoT: KI und IoT verbinden sich

„Aktuell steht die KI im Mittelpunkt vieler Tech-Diskussionen und verspricht einen tiefgreifenden und langanhaltenden Wandel. Der Einfluss der KI hat auch in die Welt des IoT Einzug gehalten und zu dem geführt, was heute als AIoT bekannt ist. Ein greifbares Alltagsbeispiel für die Fusion von KI und IoT sind smarte KI-Brillen, die für Blinde und sehbehinderte Menschen Texte in gedruckter Form oder auf Displays vorlesen oder Gesichter, Farben und Geldscheine erkennen können. Auch im IoT-Tracking nicht-stromversorgter Ladungsträger und Assets gewinnt AIoT immer mehr an Bedeutung. Hier sind zwei wichtige Beispiele:

• Edge Computing: In diesem Szenario ist die KI direkt Teil der lokalen Rechenprozesse auf dem IoT-Gerät, also dem Tracker vor Ort. Solche Tracker erkennen beispielsweise selbstständig Muster, während sie sich im Einsatz draußen befinden, und optimieren nach einiger Zeit ihre Abtastraten, Sendeintervalle und die Art der gesammelten Daten. Im Wesentlichen bestimmt dann die lokale KI auf dem Tracker, wann das Gerät aufwacht, welche Daten es erfassen und wann es sie an die Cloud übertragen sollen. Diese Edge-gesteuerte Optimierung verbessert die Datenqualität und verlängert die Betriebsdauer der Tracker.
• Schwarmintelligenz: Inspiriert durch das natürliche Schwarmverhalten von Bienen oder Ameisen ist Schwarmintelligenz ein heißes Thema im IoT-Tracking geworden. Hierbei macht man sich zunutze, dass in Supply Chains mit sehr vielen Ladungsträgern, also beispielsweise 100.000 Paletten nicht alle einzeln getrackt werden müssen, um die Bewegungsmuster und Flows in der gesamten Lieferkette zu erkennen. Hier reicht es aus, dass nur eine bestimmte Anzahl von Ladungsträgern mit der zentralen Cloud Management Plattform verbunden sind und weitere untereinander kommunizieren können. So lassen sich Muster für Fehlerbehebung oder Optimierung in Lieferketten erkennen und die Kosten für das Tracking von Ladungsträgern in ,Schwärmen‘ niedrig halten.“