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Einblicke, Tutorials und Neuigkeiten vom TagoIO-Team.
Was das Model Context Protocol (MCP) für IoT bedeutet
Ein vollständiger Leitfaden zum Model Context Protocol (MCP) für IoT: was es ist, warum es so gut zu IoT passt, wie der Ablauf einer Anfrage und das Sicherheitsmodell funktionieren und wie der TagoIO-MCP-Server Claude, ChatGPT und Cursor mit Ihren echten Gerätedaten verbindet.
Was ist Predictive Analytics für IoT und wie fangen Sie damit an?
Ein klarer Leitfaden zu Predictive Analytics für IoT: was der Begriff bedeutet, wo es sich auszahlt, welche Voraussetzungen wirklich nötig sind und ein erstes Projekt, das Sie auf TagoIO umsetzen können.
So wird aus IoT-Daten eine Bedarfsprognose
IoT-Daten messen den realen Verbrauch und bilden damit eine starke Grundlage für die Bedarfsprognose. So erstellen und nutzen Sie eine mit TagoIO.
Füllstände von Tanks und Silos prognostizieren, bevor sie leer sind
Füllstandsensoren zeigen, was noch da ist. Prognosen zeigen, wann es leer ist. So sagen Sie die Entleerung von Tanks und Silos voraus und lösen Nachbestellungen mit Vorlauf auf TagoIO aus.
Von reaktiv zu vorausschauend: Prognosebasierte Alarme für IoT aufbauen
Schwellenwert-Alarme schlagen an, wenn das Problem schon begonnen hat. Prognosebasierte Alarme schlagen vorher an. So bauen Sie vorausschauende Alarmierung auf IoT-Daten mit TagoIO.
So prognostizieren Sie den Energieverbrauch mit IoT-Daten
Ein praxisnaher Ansatz zur Prognose des Energieverbrauchs aus IoT-Zählerdaten: die Saisonalität, die die Last bestimmt, die Einflussgrößen, die Sie ergänzen sollten, und wie Sie das Ganze auf TagoIO umsetzen.
Anomalieerkennung vs. Prognose: Was braucht Ihr IoT-Projekt?
Anomalieerkennung und Prognose lösen unterschiedliche IoT-Probleme. Wie Sie sie unterscheiden, wann Sie welche brauchen und wie sie auf TagoIO zusammenspielen.
Wie viele historische Daten brauchen Sie, um IoT-Kennzahlen vorherzusagen?
Wie viele historische IoT-Daten eine Prognose wirklich braucht: die Regel, die an Ihren saisonalen Zyklus gekoppelt ist, warum mehr nicht immer besser ist und wie Sie starten, bevor Sie jahrelange Daten haben.
So führen Sie Machine-Learning-Modelle mit TagoIO Analysis auf Ihren IoT-Daten aus
Ein praxisnaher Weg zum Machine Learning auf IoT-Daten in TagoIO Analysis: wo trainiert wird, wie Vorhersagen bereitgestellt werden und wie Modelle aktuell bleiben.
Welches Prognosemodell eignet sich für IoT-Zeitreihendaten?
ARIMA, Prophet und LSTM im Vergleich für die IoT-Zeitreihenprognose: wie sie funktionieren, wann sie passen und wie Sie den Sieger auf TagoIO betreiben.
IoT-Sensordaten prognostizieren: Ein Praxisleitfaden
Ein praktischer Weg zur Prognose von IoT-Sensordaten, vom gleitenden Durchschnitt über saisonale Modelle bis zum maschinellen Lernen, und wie Sie das auf TagoIO umsetzen.
So erkennen Sie Anomalien in IoT-Sensordaten mit KI
So erkennen Sie Anomalien in IoT-Sensordaten, von einfachen Schwellenwerten über statistische Baselines bis zur KI-gestützten Analyse. Ein praxistauglicher Aufbau, den Sie auf TagoIO umsetzen können.
Die besten IoT-Plattformen, die Systemintegratoren weiterverkaufen können
Ein ehrlicher Leitfaden zu den besten IoT-Plattformen, die Systemintegratoren 2026 weiterverkaufen können, wie man sie bewertet und wo sich ein White-Label-Modell auszahlt. Mit Open-Source-, Hyperscaler- und Managed-Optionen.