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Einblicke, Tutorials und Neuigkeiten vom TagoIO-Team.

- [Von einem IoT-Piloten mit 10 Geräten auf 1.000 Geräte skalieren](https://tago.io/de/blog/scale-iot-pilot-to-1000-devices.md): Der Weg von einem IoT-Piloten mit 10 Geräten auf 1.000 bricht manuelles Anlegen, Überwachung per Augenmaß und handgebaute Dashboards. Die vier Systeme, die sie ersetzen: Provisionierung, Vorlagen, automatisierte Intelligenz und Flottenzustand.
- [LoRaWAN Network Server vs IoT-Anwendungsplattform: was jede Schicht wirklich tut](https://tago.io/de/blog/lorawan-network-server-vs-application-platform.md): Ein LoRaWAN Network Server bewegt Pakete; eine IoT-Anwendungsplattform macht daraus Dashboards, Alarme, Prognosen und Anwendungen. Was jede Schicht leistet, warum Sie beide brauchen und wie sie zusammenspielen.
- [Wie sich Preismodelle von IoT-Plattformen unterscheiden, und welches am besten planbar ist](https://tago.io/de/blog/iot-platform-pricing-models-compared.md): Preismodelle von IoT-Plattformen nach Gerät, Verbrauch, Stufe und Pauschale, verglichen auf einer einzigen Achse: wie planbar die Rechnung bei zehnmal so vielen Geräten bleibt. Welches Modell zu welchem Rollout passt und welche Fragen Überraschungen aufdecken.
- [Die größten Fehler von Systemintegratoren beim Aufbau auf IoT-Plattformen](https://tago.io/de/blog/biggest-mistakes-system-integrators-iot-platforms.md): Die teuersten Fehler von Systemintegratoren auf IoT-Plattformen: nachbauen, was die Plattform schon mitbringt, Support zu günstig anbieten, Dashboards ohne Intelligenz ausliefern und Multi-Tenancy überspringen.
- [Was ist Predictive Analytics für IoT und wie fangen Sie damit an?](https://tago.io/de/blog/what-is-predictive-analytics-for-iot.md): 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](https://tago.io/de/blog/turn-iot-data-into-demand-forecast.md): 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](https://tago.io/de/blog/forecast-tank-silo-levels-before-they-run-out.md): 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](https://tago.io/de/blog/forecast-based-alerts-iot.md): 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](https://tago.io/de/blog/how-to-forecast-energy-consumption-iot.md): 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?](https://tago.io/de/blog/anomaly-detection-vs-forecasting-iot.md): 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?](https://tago.io/de/blog/how-much-historical-data-forecast-iot.md): 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](https://tago.io/de/blog/run-machine-learning-iot-data-tagoio-analysis.md): Ein praxisnaher Weg zum Machine Learning auf IoT-Daten in TagoIO Analysis: wo trainiert wird, wie Vorhersagen bereitgestellt werden und wie Modelle aktuell bleiben.

[llms.txt](https://tago.io/llms.txt)