Znaczenie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego w IIoT
Opublikowany: 2018-05-19Nowa definicja przyszłości biznesu: jak uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja mogą ulepszyć IIoT
„Hej Siri, co to jest IIoT?” Za każdym razem, gdy pytasz Siri, otrzymujesz dokładną odpowiedź. Zastanawiasz się, jak Twój wirtualny asystent sugeruje, myśli i mówi jak człowiek? Ponieważ nauczono tego w ten sposób poprzez uczenie maszynowe. Finanse, handel detaliczny i opieka zdrowotna to tylko kilka z wielu branż, które czerpią korzyści z uczenia maszynowego. Teraz, gdy Siri udzieliła Ci wielu informacji o tym, czym jest Przemysłowy Internet Rzeczy (IIoT) , przyjrzyjmy się nieco głębiej, w jaki sposób uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja mogą ulepszyć IIoT.
Nowa definicja przyszłości biznesu
To, co IoT robi z urządzeniami osobistymi konsumentów, IIoT robi to na skalę przemysłową, pomagając maszynom i urządzeniom komunikować się i przekazywać ważne informacje . Gdy maszyny mają możliwość komunikowania się ze sobą za pomocą czujników, zwiększa to wydajność, obniża koszty i usprawnia cały przepływ pracy.
Na przykład Airbus uruchomił „Fabrykę przyszłości ”, cyfrową inicjatywę mającą na celu restrukturyzację procesu produkcyjnego. Dzięki integracji czujników z narzędziami i zapewnieniu pracownikom technologii ubieralnych, takich jak inteligentne okulary, Airbus poprawił produktywność, jednocześnie doświadczając znacznej redukcji błędów.
Spójrzmy na inny popularny przykład, którym jest IBM Watson. Narzędzie AI jest wykorzystywane do badań onkologicznych. Analizuje dane pacjentów, ich dokumentację medyczną i różne inne czynniki, aby pomóc onkologom w świadomym podejmowaniu decyzji.
Wszystko to i wiele więcej składa się na ankietę Accenture, która stwierdza, że przemysłowy Internet rzeczy (IIoT) może z łatwością dodać 14,2 biliona dolarów do światowej gospodarki do 2030 roku.
Chociaż IIoT stale wywiera trwały wpływ na branże, nadal istnieje ogromny obszar, który można odblokować za pomocą sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego, aby zwiększyć oszczędności, poprawić bezpieczeństwo, zwiększyć wydajność i zwiększyć zasoby.
Wykorzystywanie danych do rozwoju biznesu
IIoT przekłada się na tworzenie dużej ilości danych. Generowanie danych jest dobre. Ale w jaki sposób firmy wykorzystują te dane na swoją korzyść? Nie każda branża korzystająca z IIoT korzysta z uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji w swojej platformie IIoT.
Polecany dla Ciebie:
Przedsiębiorcy nie mogą tworzyć zrównoważonych, skalowalnych start-upów poprzez „Jugaad”: Cit...
Jak Metaverse zmieni indyjski przemysł motoryzacyjny?
Co oznacza przepis anty-profitowy dla indyjskich startupów?
W jaki sposób start-upy Edtech pomagają indyjskim pracownikom podnosić umiejętności i być gotowym na przyszłość...
Akcje New Age Tech w tym tygodniu: Kłopoty Zomato nadal, EaseMyTrip publikuje Stro...
Indyjskie startupy idą na skróty w pogoni za finansowaniem
Big data nie jest nową koncepcją dla wielu dziedzin biznesu. Ale sortowanie użytecznych danych z dużego stosu danych nie jest łatwym zadaniem. Na przykład Boeing 787 podczas każdego lotu tworzy ponad pół terabajta danych.
Samolot Bombardier serii „C” wyposażony w silniki Pratt & Whitney z około 5000 czujnikami wytwarza 5000 GB danych. I wciąż jesteśmy przy pojedynczych samolotach z jednej branży. Wyobraź sobie ilość danych generowanych podczas każdego lotu przez tysiące samolotów na całym świecie.
A co z mnóstwem danych generowanych przez branżę detaliczną, a nawet opiekę zdrowotną? Witryny e-commerce wykorzystują uczenie maszynowe, aby zrozumieć wzorce zakupowe konsumentów i oferować rekomendacje. Filtrowanie cennych informacji z ilości danych zbieranych z każdej maszyny podłączonej do sieci IIoT wykracza poza możliwości jednostki.
W tym miejscu wkraczają inteligentne technologie, takie jak uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja. Dane generowane przez te silniki wykorzystują sztuczną inteligencję do przewidywania potrzebnej mocy i pomagają w poprawie wydajności poprzez zmniejszenie zużycia paliwa. Korzystanie z uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji w IIoT może przewidywać zachowanie maszyn przy użyciu wcześniej zebranych zestawów danych.
Może to zapobiec wypadkom, incydentom i innym szkodom, które mogą drogo kosztować organizację. Dobrym przykładem są Koleje Indyjskie, które wdrożyły sztuczną inteligencję w celu zapewnienia bezpieczeństwa pociągów poprzez zdalne monitorowanie i wykrywanie w czasie rzeczywistym awarii w systemach sygnalizacyjnych.
Uczenie maszynowe i sztuczną inteligencję można zastosować w sieci IIoT w dowolnej domenie. Jeśli zdecydujesz się na opiekę zdrowotną, ogromne pieniądze wpompowane w badaczy sztucznej inteligencji i start-upy w opiece zdrowotnej pokazują, jak dobrze uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja mogą pomóc w oferowaniu pacjentom lepszej opieki zdrowotnej.
Wymierne dane generowane z urządzeń do noszenia lub bioczujników można dokładnie przeanalizować, a leczenie można odpowiednio zmienić. Skrupulatna analiza danych to także dokładniejsza diagnoza.
Droga przed nami
Uczenie maszynowe to krok przed analityką predykcyjną. Nie tylko zaoferuje odpowiedź na proponowaną sytuację, ale oceni wynik sytuacji i przekaże komputerowi różne permutacje i kombinacje czynników, które mogą sprawić, że wynik będzie możliwy.
Włączenie uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji do IIoT może łatwo zidentyfikować potencjalną awarię maszyn na wczesnym etapie. Pozwoli to firmom zaoszczędzić ogromne koszty, które musiałyby ponieść w wyniku nieoczekiwanych przestojów, awarii sprzętu, kosztów napraw, strat produkcyjnych i szkód wyrządzonych personelowi.
Za pomocą uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji w IIoT duże organizacje energetyczne i użyteczności publicznej mogą przewidywać zapotrzebowanie konsumentów i wprowadzać na czas korekty podaży. Uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja w IIoT pomagają firmom zapewnić zmniejszenie kosztów ogólnych, ponieważ wszystkie analizy i prognozy są całkowicie zautomatyzowane. Nie potrzeba siły roboczej do ciągłego monitorowania systemów, oceny generowania danych i przewidywania możliwych wyników.
Uczenie maszynowe podzbioru AI i IIoT nie może już być postrzegane jako oddzielne jednostki. Muszą iść ze sobą w parze, aby organizacje mogły czerpać szereg korzyści, a także zdobywać przewagę konkurencyjną.