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ENTSCHLÜSSELUNG DER VERNETZTEN WELT

Die steigende Anzahl an gesammelten Daten von Sensoren in Aufzügen, Gebäuden, Autos und Anwendungen in unseren Häusern und Wohnungen wird die Art und Weise wie wir leben immens verändern. Um aus diesem Meer an Daten einen Sinn herauslesen zu können, ist KONE nun eine Partnerschaft mit IBM eingegangen.

Geschätzte 29 Milliarden Geräte und Sensoren sind derzeit in Alltagsobjekten eingebaut, von Autos über Gebäude und Brücken. Haushaltsgeräte wie Toaster und Kühlschränke, Kleidungsstücke, und sogar Teile unseres Körpers können mit dem Internet verbunden werden.

Das Bedürfnis den konstanten Strom an Daten zu managen, zu verstehen und zu analysieren ist die treibende Kraft hinter dem Zusammenschluss der beiden Industrieführer, um Dienstleistungen für KONE Kunden und Endverbraucher zu kreieren und zu verbessern.

KONE verwendet IBM’s Internet of Things und Cloud Entwicklungsplattformen um die Daten zahlreicher Sensoren und Systeme in KONE Aufzügen, Rolltreppen, Türen und Zugangssystemen miteinander zu verbinden.

Die Watson Plattform von IBM arbeitet mit Sprachverarbeitung und lernfähigen Maschinen um aus großen Datenmengen Erkenntnisse ziehen zu können. Weltweit bekannt wurde die Software erstmals 2011, als in der Gameshow Jeopary menschliche Kandidaten gegen die Maschine antraten um ihr Allgemeinwissen zu testen. Antti Koskelin, CIO von KONE, erklärt warum die Plattform für eine Zusammenarbeit ausgewählt wurde:

“Indem wir die Watson IoT Plattform verwenden, können wir die Verlässlichkeit von Aufzügen und Rolltreppen um ein Vielfaches erhöhen, Fahrtzeiten verkürzen und den People Flow in großen Städten optimieren. Durch unseren verbesserten Kundenservice können wir uns vom Mitbewerb deutlich differenzieren.“

NEUE SERVICES UND ERFAHRUNGEN

“Unsere Systeme stellen Hypothesen über mögliche Szenarien auf, und lernen mit jeder Eingabe wieder dazu. Das bedeutet, umso mehr Daten eingehen, desto besser werden diese verarbeitet. Für KONE ist diese Technologie ein Riesenschritt für die Techniker, die so bereits im Vorhinein wissen wann eine Wartung oder der Austausch eines Ersatzteils notwendig wird," sagt IBM's Harriet Green.

Insgesamt werden die Wege in und zwischen Gebäuden immer personalisierter, schneller, sicherer und optimierter. Mit einer lernfähigen Plattform wie der unseren sind die potentiellen Benefits nur durch die Fantasie der Kunden begrenzt.

UNGEAHNTE MÖGLICHKEITEN FÜR DEN KUNDEN

Potentielle Probleme zu erkennen, bevor diese tatsächlich eintreten, ist einer der Bereiche der durch vorausschauende Software erschlossen wird. Doch das sei nur der Anfang, so Koskelin.

"Wohnhäuser sind für lange Zeiträume versperrt. Als Bewohner kommt es jedoch beispielsweise vor, dass ich ein Paket erwarte. Da kann es sehr praktisch sein, wenn ich die Möglichkeit habe, dem Lieferanten per Fernzugriff die Türe aufzuschließen, oder ihm durch einen speziellen Code einmalig Zutritt zum Gebäude zu gewähren,“ beschreibt Koskelin nur eines der möglichen Szenarien, die Kunden sich in Zukunft wünschen könnten.

Dank der IBM Partnerschaft plant KONE ein breites Entwickler-Ökosystem zu unterstützen, indem spezielle Application Programming Interfaces (API’s) zugänglich gemacht werden. Das bedeutet, dass darauf basierend neue Apps gebaut und unterschiedliche Anlagen und Dienstleistungen miteinander verbunden werden können – all das um ultimativ ein reibungsloses, sicheres und personalisiertes People Flow Erlebnis für Gebäudenutzer zu ermöglichen.

“Ein KONE Geschäftspartner kann so zum Beispiel eine App entwickeln, um Usergruppen die Möglichkeit zu gewähren zu bestimmten Tageszeitpunkten Aufzüge im Vorhinein zu reservieren,” erklärt Green. „Ein mögliches Szenario für Hausverwalter ist zum Beispiel die Optimierung des Ablaufplans für Evakuierungen im Notfall,“ fügt die Expertin hinzu.

Von der Partnerschaft mit IBM erwartet sich KONE seine Abläufe und technologischen Fähigkeiten über die nächsten Jahre grundlegend zu verändern und zu verbessern. Für reibungslosen People Flow im urbanen Leben – und das weltweit.

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