Wie Daten aus Maschinen aufbereitet werden und inwiefern sie die Risikomodellierung verbessern

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19.01.2023

IoT für Versicherer

Wie Daten aus Maschinen aufbereitet werden und inwiefern sie die Risikomodellierung verbessern

In dieser Folge des Digital Insurance Podcast spreche ich mit Timo Mühlhausen, Director of Data Driven Factory Automation bei Siemens Digital Industries.

Siemens Digital Industries (früher: Siemens PLM Software) ist in den Bereichen Digitalisierung und industrielle Automatisierung unterwegs. Das Unternehmen ging 2007 aus einem Merge mit einem amerikanischen Unternehmen hervor und hat heute seinen Hauptsitz in Plano, Texas.

Timo Mühlhausen beschäftigt sich als Leiter eines Start-ups im Corporate mit IoT (“Internet of Things”). Mithilfe von IoT können Daten aus Maschinen ausgelesen und anschließend weiterverarbeitet werden. Somit werden sie für Versicherer nutzbar, um bessere Risikomodellierungen vornehmen zu können - oder wie Timo es nennt: dynamische Finanzierungslösungen.

Bisher mussten einfache Risikotabellen herhalten, um Ausfallwahrscheinlichkeiten zu schätzen. Diese basieren ausschließlich auf historischen statt aktuellen Daten. Zudem ist man auf Herstellerangaben angewiesen. Mittels IoT können Daten wie Luftfeuchtigkeit oder Temperatur in einer Maschine erfasst werden. Dies “wird ja alles heute schon gemessen”, wie Timo sagt. Zudem liege der Automatisierungsgrad bei vielen Produktionen bereits bei 90 % und mehr. Um eine vollends autonome Fabrik zu erhalten, benötige es die Möglichkeit, einen Produktionsstillstand zu verhindern. Auch das wird mit IoT möglich.

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