L'importance de l'IA et de l'apprentissage automatique dans l'IIoT
Publié: 2018-05-19Redéfinir l'avenir de l'entreprise : comment l'apprentissage automatique et l'IA peuvent améliorer l'IIoT
"Hey Siri, qu'est-ce que l'IIoT?" Chaque fois que vous demandez à Siri, vous obtenez une réponse précise. Vous vous demandez comment votre assistant virtuel suggère, pense et parle comme un être humain ? Parce que cela a été enseigné de cette façon grâce à l'apprentissage automatique. La finance, la vente au détail et la santé ne sont que quelques-uns des nombreux secteurs qui bénéficient de l'apprentissage automatique. Alors maintenant que Siri vous a donné beaucoup d'informations sur ce qu'est l'IoT industriel (IIoT) , approfondissons un peu la façon dont l'apprentissage automatique et l'IA peuvent améliorer l'IIoT.
Redéfinir l'avenir de l'entreprise
Ce que l'IoT fait aux appareils personnels grand public, l' IIoT le fait à l'échelle industrielle en aidant les machines et les équipements à communiquer et à relayer des informations importantes . Lorsque les machines ont la capacité de communiquer entre elles via des capteurs, cela augmente l'efficacité, réduit les coûts et rationalise l'ensemble du flux de travail.
Par exemple, Airbus a lancé « Factory of the Future », une initiative numérique pour restructurer son processus de fabrication. En intégrant des capteurs aux outils et en fournissant aux employés des technologies portables telles que des lunettes intelligentes, Airbus a amélioré sa productivité tout en bénéficiant d'une réduction significative des erreurs.
Regardons un autre exemple populaire qui est IBM Watson. L'outil d'IA est utilisé pour la recherche en oncologie. Il analyse les données des patients, leurs dossiers médicaux et divers autres facteurs pour aider les oncologues à prendre des décisions éclairées.
Tout cela et plus encore s'ajoute à une enquête d'Accenture qui indique que l'Internet industriel des objets (IIoT) pourrait facilement ajouter 14,2 milliards de dollars à l'économie mondiale d'ici 2030.
Alors que l'IIoT crée régulièrement un impact durable sur les industries, il reste encore un vaste domaine qui peut être débloqué à l'aide de l'IA et de l'apprentissage automatique pour augmenter les économies de coûts, améliorer la sécurité, augmenter les performances et augmenter les ressources.
Exploiter les données pour améliorer les affaires
L'IIoT se traduit par la création d'une grande quantité de données. La génération de données est bonne. Mais comment les entreprises utilisent-elles ces données à leur avantage ? Toutes les industries qui utilisent l'IIoT ne tirent pas parti de l'apprentissage automatique et de l'IA dans leur plate-forme IIoT.
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Le Big Data n'est pas un concept nouveau pour de nombreux domaines d'activité. Mais trier des données utiles à partir d'un gros morceau de pile de données n'est pas une tâche facile. Par exemple, un Boeing 787 crée plus d'un demi-téraoctet de données à chaque vol.
Un avion de ligne de la série Bombardier "C" équipé de moteurs Pratt & Whitney avec environ 5000 capteurs produit 5000 Go de données. Et nous sommes toujours à des avions individuels d'une industrie. Imaginez le volume de données générées à chaque vol par des milliers d'avions à travers le monde.
Qu'en est-il de la pléthore de données générées par le secteur de la vente au détail ou même de la santé d'ailleurs ? Les sites Web de commerce électronique utilisent l'apprentissage automatique pour comprendre les habitudes d'achat des consommateurs et proposer des recommandations. Il est au-delà de la capacité d'un individu de filtrer des informations précieuses à partir de la quantité de données collectées à partir de chaque machine connectée à un réseau IIoT.
C'est là qu'interviennent les technologies intelligentes telles que l'apprentissage automatique et l'IA. Les données générées par ces moteurs utilisent l'IA pour prédire la puissance nécessaire et contribuent à améliorer les performances en réduisant la consommation de carburant. L'utilisation de l'apprentissage automatique et de l'IA dans l'IIoT peut prédire le comportement des machines à l'aide d'ensembles de données précédemment collectés.
Cela peut prévenir les accidents, les incidents et autres dommages qui pourraient coûter cher à une organisation. Un bon exemple est les chemins de fer indiens qui ont déployé l'IA pour assurer la sécurité des trains grâce à la surveillance à distance et à la détection en temps réel de la défaillance des systèmes de signalisation.
L'apprentissage automatique et l'IA peuvent être appliqués au réseau IIoT dans n'importe quel domaine. Si vous prenez les soins de santé, l'énorme somme d'argent injectée dans les chercheurs en intelligence artificielle et les startups dans le domaine de la santé montre à quel point l'apprentissage automatique et l'IA peuvent aider à offrir des soins de santé améliorés aux patients.
Les données quantifiables générées par les appareils portables ou les biocapteurs peuvent être soigneusement analysées et les traitements peuvent être modifiés en conséquence. Une analyse minutieuse des données signifie également un diagnostic plus précis.
La route devant
L'apprentissage automatique a une longueur d'avance sur l'analyse prédictive. Il offrira non seulement une réponse à une situation proposée, mais évaluera le résultat de la situation et communiquera à l'ordinateur les diverses permutations et combinaisons de facteurs qui peuvent rendre le résultat possible.
L'intégration de l'apprentissage automatique et de l'IA dans l'IIoT peut facilement identifier la défaillance potentielle des machines à un stade précoce. Cela permettra aux entreprises d'économiser d'énormes coûts qu'elles devraient engager en raison de temps d'arrêt imprévus, de pannes d'équipement et de coûts de réparation, de pertes de production et de dommages causés au personnel.
Avec l'aide de l'apprentissage automatique et de l'IA dans l'IIoT, une grande entreprise d'énergie et de services publics peut prévoir la demande des consommateurs et apporter des ajustements opportuns à leur offre. L'apprentissage automatique et l'IA dans l'IIoT aident les entreprises à réduire leurs frais généraux, car toutes les analyses et prévisions sont entièrement automatisées. Il n'a pas besoin de main-d'œuvre pour surveiller en permanence les systèmes, évaluer la génération de données et prévoir les résultats possibles.
L'apprentissage automatique d'un sous-ensemble de l'IA et de l'IIoT ne peut plus être considéré comme des entités distinctes. Ils doivent aller de pair pour que les organisations récoltent un certain nombre d'avantages et obtiennent un avantage concurrentiel.