Signifikansi AI Dan Pembelajaran Mesin Di IIoT
Diterbitkan: 2018-05-19Mendefinisikan Ulang Masa Depan Bisnis: Bagaimana Pembelajaran Mesin dan AI Dapat Meningkatkan IIoT
"Hei Siri, apa itu IIoT?" Setiap kali Anda bertanya kepada Siri, Anda mendapatkan jawaban yang akurat. Ingin tahu bagaimana asisten virtual Anda menyarankan, berpikir, dan berbicara seperti manusia? Karena telah diajarkan seperti itu melalui pembelajaran mesin. Keuangan, ritel, dan perawatan kesehatan hanyalah beberapa dari banyak industri yang diuntungkan oleh pembelajaran mesin. Jadi sekarang Siri telah memberi Anda banyak informasi tentang apa itu IoT Industri (IIoT) , mari kita pelajari lebih dalam tentang bagaimana pembelajaran mesin dan AI dapat meningkatkan IIoT.
Mendefinisikan ulang masa depan bisnis
Apa yang dilakukan IoT terhadap perangkat pribadi konsumen, IIoT melakukannya dalam skala industri dengan membantu mesin dan peralatan berkomunikasi dan menyampaikan informasi penting . Ketika mesin memiliki kemampuan untuk berkomunikasi satu sama lain melalui sensor, ini meningkatkan efisiensi, menghemat biaya, dan merampingkan seluruh alur kerja.
Misalnya, Airbus telah meluncurkan 'Factory of the Future ', sebuah inisiatif digital untuk merestrukturisasi proses manufaktur mereka. Dengan mengintegrasikan sensor dengan alat dan menyediakan teknologi yang dapat dikenakan kepada karyawan seperti kacamata pintar, Airbus meningkatkan produktivitas sambil mengalami pengurangan kesalahan yang signifikan.
Mari kita lihat contoh populer lainnya yaitu IBM Watson. Alat AI sedang digunakan untuk penelitian onkologi. Ini menganalisis data pasien, catatan medis mereka, dan berbagai faktor lain untuk membantu ahli onkologi dalam pengambilan keputusan yang tepat.
Semua ini dan lebih banyak lagi ditambahkan ke survei Accenture yang menyatakan bahwa Industrial Internet of Things (IIoT) dapat dengan mudah menambahkan $14,2 Tn ke ekonomi global pada tahun 2030.
Sementara IIoT terus menciptakan dampak yang bertahan lama pada industri, masih ada area besar yang dapat dibuka dengan bantuan AI dan pembelajaran mesin untuk meningkatkan penghematan biaya, meningkatkan keamanan, meningkatkan kinerja, dan meningkatkan sumber daya.
Memanfaatkan data untuk meningkatkan bisnis
IIoT diterjemahkan menjadi pembuatan sejumlah besar data. Generasi datanya bagus. Tetapi bagaimana perusahaan menggunakan data itu untuk keuntungan mereka? Tidak semua industri yang menggunakan IIoT memanfaatkan pembelajaran mesin dan AI di platform IIoT mereka.
Direkomendasikan untukmu:
Pengusaha Tidak Dapat Menciptakan Startup yang Berkelanjutan dan Skalabel Melalui 'Jugaad': Cit...
Bagaimana Metaverse Akan Mengubah Industri Otomotif India
Apa Arti Ketentuan Anti-Profiteering Bagi Startup India?
Bagaimana Startup Edtech Membantu Tenaga Kerja India Meningkatkan Keterampilan & Menjadi Siap Masa Depan...
Saham Teknologi Zaman Baru Minggu Ini: Masalah Zomato Berlanjut, EaseMyTrip Posting Stro...
Startup India Mengambil Jalan Pintas Dalam Mengejar Pendanaan
Data besar bukanlah konsep baru untuk banyak domain bisnis. Tetapi memilah data yang berguna dari sejumlah besar tumpukan data bukanlah tugas yang mudah. Misalnya, Boeing 787 membuat lebih dari setengah terabyte data setiap penerbangan.
Pesawat jet seri Bombardier 'C' yang dilengkapi dengan mesin Pratt & Whitney dengan sekitar 5.000 sensor menghasilkan 5000 GB data. Dan kami masih di pesawat individu dari satu industri. Bayangkan volume data yang dihasilkan setiap penerbangan oleh ribuan pesawat di seluruh dunia.
Bagaimana dengan kebanyakan data yang dihasilkan dari industri ritel atau bahkan perawatan kesehatan dalam hal ini? Situs web e-niaga menggunakan pembelajaran mesin untuk memahami pola pembelian konsumen dan menawarkan rekomendasi. Adalah di luar kemampuan individu untuk menyaring informasi berharga dari jumlah data yang dikumpulkan dari setiap mesin yang terhubung dalam jaringan IIoT.
Di sinilah teknologi pintar seperti pembelajaran mesin dan AI berperan. Data yang dihasilkan oleh mesin ini menggunakan AI untuk memprediksi daya yang dibutuhkan dan membantu meningkatkan kinerja dengan mengurangi konsumsi bahan bakar. Menggunakan pembelajaran mesin dan AI di IIoT dapat memprediksi perilaku mesin menggunakan kumpulan data yang dikumpulkan sebelumnya.
Ini dapat mencegah kecelakaan, insiden, dan kerusakan lain yang dapat merugikan organisasi. Contoh yang baik adalah Kereta Api India yang telah menerapkan AI untuk memastikan keamanan kereta api melalui pemantauan jarak jauh dan deteksi real-time dari kegagalan dalam sistem sinyal.
Pembelajaran mesin dan AI dapat diterapkan ke jaringan IIoT di domain apa pun. Jika Anda mengambil perawatan kesehatan, sejumlah besar uang yang dipompa ke peneliti Kecerdasan Buatan dan perusahaan rintisan dalam perawatan kesehatan menunjukkan seberapa baik pembelajaran mesin dan AI dapat membantu dalam menawarkan perawatan kesehatan yang ditingkatkan kepada pasien.
Data terukur yang dihasilkan dari perangkat yang dapat dikenakan atau biosensor dapat dianalisis dengan cermat dan perawatan dapat diubah sesuai dengan itu. Analisis data yang cermat juga berarti diagnosis yang lebih akurat.
Jalan di depan
Pembelajaran mesin selangkah lebih maju dari analitik prediktif. Ini tidak hanya akan menawarkan jawaban untuk situasi yang diusulkan tetapi akan mengevaluasi hasil dari situasi dan mengkomunikasikan ke komputer berbagai permutasi dan kombinasi faktor yang dapat memungkinkan hasil.
Menggabungkan pembelajaran mesin dan AI di IIoT dapat dengan mudah mengidentifikasi potensi kegagalan mesin pada tahap awal. Ini akan menghemat biaya besar perusahaan yang harus mereka keluarkan sebagai akibat dari waktu henti yang tidak terduga, kegagalan peralatan, dan biaya perbaikan, kerugian produksi, dan kerusakan yang disebabkan oleh personel.
Dengan bantuan pembelajaran mesin dan AI di IIoT, organisasi energi dan utilitas yang besar dapat memprediksi permintaan konsumen dan melakukan penyesuaian tepat waktu pada pasokan mereka. Pembelajaran mesin dan AI di IIoT membantu perusahaan memastikan pengurangan biaya overhead karena semua analisis dan perkiraan sepenuhnya otomatis. Tidak perlu tenaga kerja untuk terus memantau sistem, mengevaluasi pembuatan data, dan memprediksi kemungkinan hasil.
Pembelajaran mesin bagian dari AI dan IIoT tidak dapat lagi dilihat sebagai entitas yang terpisah. Mereka harus berjalan beriringan agar organisasi dapat menuai sejumlah manfaat serta mendapatkan keunggulan kompetitif.