La importancia de la IA y el aprendizaje automático en IIoT
Publicado: 2018-05-19Redefiniendo el futuro de los negocios: cómo el aprendizaje automático y la IA pueden mejorar el IIoT
“Oye, Siri, ¿qué es IIoT?” Cada vez que le preguntas a Siri, obtienes una respuesta precisa. ¿Se pregunta cómo su asistente virtual sugiere, piensa y habla como un ser humano? Porque se ha enseñado de esa manera a través del aprendizaje automático. Las finanzas, el comercio minorista y la atención médica son solo algunas de las muchas industrias que se benefician del aprendizaje automático. Entonces, ahora que Siri le ha brindado mucha información sobre lo que es Industrial IoT (IIoT) , profundicemos un poco más en cómo el aprendizaje automático y la IA pueden mejorar IIoT.
Redefiniendo el futuro de los negocios
Lo que IoT hace con los dispositivos personales de los consumidores, IIoT lo hace a escala industrial al ayudar a las máquinas y equipos a comunicarse y transmitir información importante . Cuando las máquinas tienen la capacidad de comunicarse entre sí a través de sensores, aumenta la eficiencia, ahorra costos y agiliza todo el flujo de trabajo.
Por ejemplo, Airbus ha lanzado 'Factory of the Future ', una iniciativa digital para reestructurar su proceso de fabricación. Al integrar sensores con herramientas y proporcionar a los empleados tecnología portátil, como anteojos inteligentes, Airbus mejoró la productividad y experimentó una reducción significativa de los errores.
Veamos otro ejemplo popular que es IBM Watson. La herramienta de IA se está utilizando para la investigación oncológica. Analiza los datos de los pacientes, sus registros médicos y varios otros factores para ayudar a los oncólogos a tomar decisiones informadas.
Todo esto y más se suma a una encuesta de Accenture que afirma que el Internet Industrial de las Cosas (IIoT) podría agregar fácilmente $ 14.2 Tn a la economía global para 2030.
Si bien IIoT está creando un impacto duradero en las industrias de manera constante, todavía hay un área enorme que se puede desbloquear con la ayuda de la IA y el aprendizaje automático para aumentar el ahorro de costos, mejorar la seguridad, aumentar el rendimiento y aumentar los recursos.
Aprovechar los datos para mejorar los negocios
IIoT se traduce en la creación de una gran cantidad de datos. La generación de datos es buena. Pero, ¿cómo utilizan las empresas esos datos en su beneficio? No todas las industrias que usan IIoT aprovechan el aprendizaje automático y la IA en su plataforma IIoT.
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Big data no es un concepto novedoso para muchos dominios comerciales. Pero clasificar datos útiles de una gran cantidad de datos no es una tarea fácil. Por ejemplo, un Boeing 787 genera más de medio terabyte de datos en cada vuelo.
Un avión de pasajeros de la serie 'C' de Bombardier equipado con motores Pratt & Whitney con alrededor de 5000 sensores produce 5000 GB de datos. Y todavía estamos en aviones individuales de una industria. Imagine el volumen de datos que generan cada vuelo miles de aeronaves en todo el mundo.
¿Qué pasa con la gran cantidad de datos generados por la industria minorista o incluso la atención médica? Los sitios web de comercio electrónico utilizan el aprendizaje automático para comprender los patrones de compra de los consumidores y ofrecer recomendaciones. Está más allá de la capacidad de un individuo filtrar información valiosa de la cantidad de datos que se recopilan de cada máquina que está conectada en una red IIoT.
Aquí es donde intervienen las tecnologías inteligentes como el aprendizaje automático y la IA. Los datos generados por estos motores utilizan la IA para predecir la potencia necesaria y ayudan a mejorar el rendimiento al reducir el consumo de combustible. El uso del aprendizaje automático y la IA en IIoT puede predecir el comportamiento de las máquinas utilizando conjuntos de datos recopilados previamente.
Esto puede evitar accidentes, incidentes y otros daños que podrían costarle muy caro a una organización. Un buen ejemplo es Indian Railways que ha implementado IA para garantizar la seguridad de los trenes a través del monitoreo remoto y la detección en tiempo real de fallas en los sistemas de señales.
El aprendizaje automático y la IA se pueden aplicar a la red IIoT en cualquier dominio. Si toma el cuidado de la salud, la enorme cantidad de dinero inyectada en investigadores de inteligencia artificial y nuevas empresas en el cuidado de la salud muestra cuán bien el aprendizaje automático y la IA pueden ayudar a ofrecer una atención médica mejorada a los pacientes.
Los datos cuantificables generados a partir de dispositivos portátiles o biosensores se pueden analizar cuidadosamente y los tratamientos se pueden modificar en consecuencia. Un análisis minucioso de los datos también significa un diagnóstico más preciso.
El camino por delante
El aprendizaje automático está un paso por delante del análisis predictivo. No solo ofrecerá una respuesta a una situación propuesta, sino que evaluará el resultado de la situación y comunicará a la computadora las diversas permutaciones y combinaciones de factores que pueden hacer posible el resultado.
La incorporación del aprendizaje automático y la IA en IIoT puede identificar fácilmente la falla potencial de la maquinaria en una etapa temprana. Esto ahorrará a las empresas enormes costos en los que tendrían que incurrir como resultado de tiempos de inactividad inesperados, fallas en los equipos y costos de reparación, pérdidas de producción y daños causados al personal.
Con la ayuda del aprendizaje automático y la IA en IIoT, las grandes organizaciones de energía y servicios públicos pueden predecir la demanda de los consumidores y realizar ajustes oportunos en su oferta. El aprendizaje automático y la IA en IIoT ayudan a las empresas a garantizar costos generales reducidos, ya que todos los análisis y pronósticos están completamente automatizados. No necesita una fuerza laboral para monitorear constantemente los sistemas, evaluar la generación de datos y predecir los posibles resultados.
El aprendizaje automático, un subconjunto de IA e IIoT, ya no se puede considerar como entidades separadas. Deben ir de la mano para que las organizaciones obtengan una serie de beneficios y obtengan una ventaja competitiva.