Durch die Verarbeitung von Daten direkt am Rand des Netzwerks (Edge) können Echtzeit-Analysen durchgeführt werden, die Latenzzeiten minimiert und die Effizienz der Betriebsabläufe gesteigert werden. Predictive Maintenance führt nicht nur zu einer Reduzierung ungeplanter Stillstände, sondern auch zu optimierten Wartungsintervallen und geringeren Betriebskosten. Darüber hinaus stärkt die Implementierung dieser Technologien die Entscheidungsfindung durch datengestützte Erkenntnisse und fördert eine proaktive Unternehmenskultur. Insgesamt können IoT Edge Computing und Predictive Maintenance dazu beitragen, die Produktivität zu erhöhen und die Kundenzufriedenheit durch verbesserte Serviceangebote zu steigern. Folgende Fragen ergeben sich daraus:

• Wie kann IoT Edge Computing und Predictive Maintenance genutzt werden, um die eigene Stellung in der Wertschöpfungskette zu verbessern?
• Wo können Algorithmen und Auswertung platziert werden, damit der Nutzen die Kosten überwiegt?
• Welche Bezahlmodelle sind sinnvoll?
• Wie sehen Make or Buy Parameter aus, beim Komponentenhersteller, Systemintegrator und Endkunden?
• Wie einigt man sich über die Nutzungsrechte der Daten, die aus Edge Computing Lösungen entstehen?