Der Aufzughersteller Otis setzt auf IoT-Sensoren und KI in der Cloud, um seine Produkte intelligenter zu machen und die Kundenzufriedenheit zu steigern. [...]
Niemand bleibt gerne in einem Aufzug stecken. Damit es gar nicht erst dazu kommt, setzt die Otis Elevator Company eine vernetzte Lösung ein, die unter anderem auf IoT-Sensoren und KI setzt. So will das US-Unternehmen seine Fahrstuhlflotte intelligenter machen und ins digitale Zeitalter überführen.
Die Lösung namens Otis One (PDF) umfasst IoT-Sensoren, Big Data, KI und eine Cloud-native Applikation und ist in die Gen3- und Gen360-Aufzüge von Otis eingebettet. Sie bietet Technikern und Kunden Echtzeiteinblicke in den Zustand eines Fahrstuhls und ermöglicht sowohl Predictive Maintenance als auch Remote Troubleshooting.
Nach Aussage von Otis hat das die Ausfallzeiten bislang um 10 bis 15 Prozent reduziert, während die Serviceanfragen um 15 Prozent gesunken seien. Otis One – das ab 2019 entwickelt wurde – bedient etwa ein Drittel der 2,1 Millionen Fahrstühle des Unternehmens weltweit und wird derzeit in zwölf Ländern eingesetzt. Bis Ende 2022 sollen weitere acht Destinationen folgen.
Dank Echtzeit-Monitoring und Dashboards können Kunden gemeinsam mit den Otis-Serviceteams an Problemlösungen arbeiten beziehungsweise die nächsten Schritte zur Problembehebung planen.
„Das Letzte, was unsere Kunden wollen, ist ein Aufzug, der nicht funktioniert“, unterstreicht Rina Leonard, Vice President und CIO bei Otis. „Wir können erkennen, ob ein Aufzugsystem Probleme hat und proaktiv Wartungsarbeiten einplanen. Das ist im Sinne des Kunden, der sich einen nahtlosen Service wünscht.“
Von Edge zu Cloud
Die Cloud-native Plattform von Otis One basiert auf Microsoft Azure und greift auf einen Data Lake von Snowflake zurück. IoT-Sensoren senden Aufzugsdaten an die Cloud-Plattform, wo Analysen zur Unterstützung der Geschäftsabläufe gefahren werden – inklusive Reporting, Datenvisualisierung und Predictive Modeling.
„Analytics ist von großer Bedeutung“, meint Leonard, die sich über Details in diesem Bereich ausschweigt und lediglich anmerkt, dass die eingesetzte Lösung Microsoft-freundlich sei. „An dieser Stelle kommen künstliche Intelligenz beziehungsweise Machine Learning zum Einsatz. Wir analysieren alle Daten, die wir zurückbekommen und stellen sie anschließend unseren Außendienstmitarbeitern über eine mobile App zur Verfügung.“
Otis One besteht laut der CIO aus drei Ebenen:
- Die Edge-Ebene besteht aus verschiedenen Gateways, Steuerungen und Sensoren, die in den Otis-Aufzügen eingesetzt werden und die Daten mit einer bestimmten Frequenz über ein Mobilfunknetz an die Azure-Cloud weiterleiten.
- Die Plattform-Ebene kapselt den gemeinsamen Einstiegspunkt – einen IoT-Event-Hub, der Nachrichten, die vom Edge an die Cloud gesendet werden, in Echtzeit verarbeitet. Eine integrierte Regel-Engine analysiert dann die Daten, bestimmt den Zustand des Aufzugs und sendet (Warn-)Meldungen an Kunden und vordefinierte „Personas“, bei denen es sich um technische Experten, Kundendienstmitarbeiter oder Techniker vor Ort handeln kann. Von dieser Personalisierung profitieren nicht nur die Otis-Mitarbeiter, sondern auch die Kunden.
- Die Enterprise-Ebene von Otis One integriert schließlich die Aufzugs- und Servicedaten mit den Daten der Edge- und Plattform-Ebene und stellt sie Web- und Mobilanwendungen zur Verfügung.
Aufzug-Business im Wandel
Otis One ist nur ein Beispiel für einen größeren Trend, der sich darin manifestiert, dass Unternehmen ihre Kernprodukte um digitale Services erweitern, weiß Ivar Berntz, Senior Director Analyst bei Gartner: „Mit dem Internet of Things können die meisten physischen Dinge nun überwacht, gesteuert, aktualisiert und auch remote gesteuert werden. Damit eröffnet sich für die Hersteller eine neue As-a-Service-Welt, in der sie Outputs monetarisieren können – von Predictive Maintenance bis hin zu verbesserten User Experiences.“
Im Zuge der digitalen Transformation seines Business plant die Otis Elevator Company, die Fähigkeiten von Otis One künftig zu erweitern, etwa um 5G-Support, Mixed-Reality-Optionen sowie verbesserte KI- und ML-Modelle, wie Leonard preisgibt: „Wir wollen uns darauf fokussieren, diese disruptiven Technologien zu nutzen, um unsere Produkte kontinuierlich zu verbessern.“ (fm)
Dieser Beitrag basiert auf einem Artikel unserer US-Schwesterpublikation CIO.com.
*Paula Rooney schreibt für unsere US-Schwesterpublikation cio.com.
Be the first to comment