Die Bedeutung von KI und maschinellem Lernen im IIoT
Veröffentlicht: 2018-05-19Die Zukunft des Geschäfts neu definieren: Wie maschinelles Lernen und KI das IIoT verbessern können
„Hey Siri, was ist IIoT?“ Jedes Mal, wenn Sie Siri fragen, erhalten Sie eine genaue Antwort. Fragen Sie sich, wie Ihr virtueller Assistent wie ein Mensch schlägt, denkt und spricht? Weil es durch maschinelles Lernen so gelehrt wurde. Finanzen, Einzelhandel und Gesundheitswesen sind nur einige der vielen Branchen, die vom maschinellen Lernen profitieren. Nachdem Siri Ihnen nun also eine Menge Informationen darüber gegeben hat, was Industrial IoT (IIoT) ist, lassen Sie uns ein wenig tiefer in die Frage eintauchen, wie maschinelles Lernen und KI das IIoT verbessern können.
Die Zukunft des Geschäfts neu definieren
Was das IoT mit den persönlichen Geräten der Verbraucher macht, tut das IIoT im industriellen Maßstab, indem es den Maschinen und Geräten hilft, wichtige Informationen zu kommunizieren und weiterzuleiten . Wenn Maschinen in der Lage sind, über Sensoren miteinander zu kommunizieren, erhöht dies die Effizienz, spart Kosten und rationalisiert den gesamten Arbeitsablauf.
Airbus hat zum Beispiel die „Fabrik der Zukunft“ gestartet , eine digitale Initiative zur Umstrukturierung ihres Fertigungsprozesses. Durch die Integration von Sensoren mit Werkzeugen und die Bereitstellung von tragbaren Technologien wie Smart Glasses für Mitarbeiter verbesserte Airbus die Produktivität und verzeichnete gleichzeitig eine deutliche Reduzierung von Fehlern.
Schauen wir uns ein weiteres beliebtes Beispiel an, nämlich IBM Watson. Das KI-Tool wird für die onkologische Forschung eingesetzt. Es analysiert Patientendaten, ihre Krankenakten und verschiedene andere Faktoren, um Onkologen bei der fundierten Entscheidungsfindung zu unterstützen.
All dies und mehr summiert sich zu einer Accenture-Umfrage, die besagt, dass das industrielle Internet der Dinge (IIoT) bis 2030 leicht 14,2 Billionen US-Dollar zur Weltwirtschaft beitragen könnte.
Während das IIoT stetig nachhaltige Auswirkungen auf die Industrien hat, gibt es noch einen riesigen Bereich, der mit Hilfe von KI und maschinellem Lernen erschlossen werden kann , um Kosteneinsparungen zu steigern, die Sicherheit zu verbessern, die Leistung zu steigern und die Ressourcen zu steigern.
Nutzung von Daten für verbessertes Geschäft
IIoT bedeutet die Erzeugung einer großen Datenmenge. Generierung von Daten ist gut. Aber wie nutzen Unternehmen diese Daten zu ihrem Vorteil? Nicht jede Industrie, die IIoT einsetzt, nutzt maschinelles Lernen und KI in ihrer IIoT-Plattform.
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Big Data ist für viele Geschäftsbereiche kein neues Konzept. Aber das Aussortieren nützlicher Daten aus einem großen Datenhaufen ist keine leichte Aufgabe. Beispielsweise erzeugt eine Boeing 787 bei jedem Flug mehr als ein halbes Terabyte an Daten.
Ein Jetliner der C-Serie von Bombardier, der mit Triebwerken von Pratt & Whitney mit etwa 5000 Sensoren ausgestattet ist, produziert 5000 GB an Daten. Und wir sind immer noch bei einzelnen Flugzeugen aus einer Branche. Stellen Sie sich das Datenvolumen vor, das bei jedem Flug von Tausenden von Flugzeugen auf der ganzen Welt generiert wird.
Was ist mit der Fülle von Daten, die aus der Einzelhandelsbranche oder sogar aus dem Gesundheitswesen generiert werden? E-Commerce-Websites nutzen maschinelles Lernen, um das Kaufverhalten der Verbraucher zu verstehen und Empfehlungen zu geben. Es übersteigt die Fähigkeit eines Einzelnen, wertvolle Informationen aus der Datenmenge herauszufiltern, die von jeder Maschine gesammelt wird, die in einem IIoT-Netzwerk verbunden ist.
Hier kommen intelligente Technologien wie maschinelles Lernen und KI ins Spiel. Die von diesen Motoren generierten Daten verwenden KI, um die benötigte Leistung vorherzusagen, und helfen bei der Leistungssteigerung durch Reduzierung des Kraftstoffverbrauchs. Durch den Einsatz von maschinellem Lernen und KI im IIoT kann das Verhalten von Maschinen anhand zuvor gesammelter Datensätze vorhergesagt werden.
Dies kann Unfälle, Zwischenfälle und andere Schäden verhindern, die eine Organisation teuer zu stehen kommen könnten. Ein gutes Beispiel ist die Indian Railways, die KI eingesetzt hat, um die Sicherheit von Zügen durch Fernüberwachung und Echtzeiterkennung des Ausfalls in den Signalsystemen zu gewährleisten.
Maschinelles Lernen und KI können in jedem Bereich auf IIoT-Netzwerke angewendet werden. Wenn Sie sich das Gesundheitswesen ansehen, zeigen die enormen Geldbeträge, die in Forscher der künstlichen Intelligenz und Start-ups im Gesundheitswesen gepumpt werden, wie gut maschinelles Lernen und KI dazu beitragen können, Patienten eine verbesserte Gesundheitsversorgung anzubieten.
Die quantifizierbaren Daten, die von tragbaren Geräten oder Biosensoren generiert werden, können sorgfältig analysiert und Behandlungen entsprechend geändert werden. Eine sorgfältige Analyse der Daten bedeutet auch eine genauere Diagnose.
Die Straße entlang
Machine Learning ist Predictive Analytics einen Schritt voraus. Es bietet nicht nur eine Antwort auf eine vorgeschlagene Situation, sondern bewertet das Ergebnis der Situation und teilt dem Computer die verschiedenen Permutationen und Kombinationen von Faktoren mit, die das Ergebnis ermöglichen können.
Durch die Einbeziehung von maschinellem Lernen und KI in das IIoT können potenzielle Ausfälle von Maschinen in einem frühen Stadium leicht erkannt werden. Dies erspart Unternehmen enorme Kosten, die ihnen durch unerwartete Ausfallzeiten, Geräteausfälle, Reparaturkosten, Produktionsausfälle und Personalschäden entstehen würden.
Mithilfe von maschinellem Lernen und KI im IIoT können große Energie- und Versorgungsunternehmen die Verbrauchernachfrage vorhersagen und ihre Versorgung rechtzeitig anpassen. Maschinelles Lernen und KI im IIoT helfen Unternehmen, die Gemeinkosten zu senken, da alle Analysen und Prognosen vollständig automatisiert sind. Es ist kein Personal erforderlich, um Systeme ständig zu überwachen, die Datengenerierung auszuwerten und mögliche Ergebnisse vorherzusagen.
Maschinelles Lernen, eine Teilmenge von KI und IIoT, kann nicht länger als getrennte Einheiten betrachtet werden. Sie müssen Hand in Hand gehen, damit Unternehmen von einer Reihe von Vorteilen profitieren und sich einen Wettbewerbsvorteil verschaffen können.