Значение ИИ и машинного обучения в IIoT
Опубликовано: 2018-05-19Новое определение будущего бизнеса: как машинное обучение и ИИ могут улучшить IIoT
«Привет, Siri, что такое IIoT?» Каждый раз, когда вы спрашиваете Siri, вы получаете точный ответ. Интересно, как ваш виртуальный помощник предлагает, думает и говорит как человек? Потому что этому научили с помощью машинного обучения. Финансы, розничная торговля и здравоохранение — это лишь некоторые из многих отраслей, в которых машинное обучение приносит пользу. Итак, теперь, когда Siri предоставила вам много информации о том, что такое Industrial IoT (IIoT) , давайте немного углубимся в то, как машинное обучение и ИИ могут улучшить IIoT.
Новое определение будущего бизнеса
То, что IoT делает с потребительскими личными устройствами, IIoT делает то же самое в промышленных масштабах, помогая машинам и оборудованию обмениваться информацией и передавать важную информацию . Когда машины имеют возможность взаимодействовать друг с другом через датчики, это повышает эффективность, снижает затраты и оптимизирует весь рабочий процесс.
Например, Airbus запустил цифровую инициативу «Фабрика будущего » по реструктуризации своего производственного процесса. Интегрируя датчики с инструментами и предоставляя сотрудникам носимые технологии, такие как умные очки, Airbus повысил производительность и значительно сократил количество ошибок.
Давайте посмотрим на другой популярный пример — IBM Watson. Инструмент ИИ используется для онкологических исследований. Он анализирует данные пациентов, их медицинские записи и различные другие факторы, чтобы помочь онкологам в принятии обоснованных решений.
Все это и многое другое дополняет исследование Accenture, в котором говорится, что к 2030 году промышленный Интернет вещей (IIoT) может легко добавить в мировую экономику 14,2 трлн долларов.
Несмотря на то, что IIoT неуклонно оказывает долгосрочное влияние на отрасли, все еще существует огромная область, которую можно раскрыть с помощью ИИ и машинного обучения , чтобы повысить экономию средств, повысить безопасность, повысить производительность и увеличить ресурсы.
Использование данных для расширения бизнеса
IIoT означает создание большого объема данных. Генерация данных хорошая. Но как компании используют эти данные в своих интересах? Не каждая отрасль, использующая IIoT, использует преимущества машинного обучения и ИИ на своей платформе IIoT.
Рекомендуется для вас:
Предприниматели не могут создавать устойчивые масштабируемые стартапы с помощью Jugaad: Cit...
Как Metaverse изменит индийскую автомобильную промышленность
Что означает положение о борьбе со спекуляцией для индийских стартапов?
Как стартапы Edtech помогают повысить квалификацию рабочей силы Индии и стать готовыми к будущему ...
Технологические акции нового века на этой неделе: проблемы Zomato продолжаются, EaseMyTrip публикует...
Индийские стартапы срезают путь в погоне за финансированием
Большие данные не являются новой концепцией для многих сфер бизнеса. Но отсортировать полезные данные из большого куска данных — непростая задача. Например, Boeing 787 создает более половины терабайта данных за каждый полет.
Реактивный лайнер Bombardier серии «C», оснащенный двигателями Pratt & Whitney с примерно 5000 датчиками, производит 5000 ГБ данных. А мы пока на отдельных самолетах из одной отрасли. Представьте себе объем данных, генерируемых каждым полетом тысячами самолетов по всему миру.
Как насчет множества данных, генерируемых розничной торговлей или даже здравоохранением? Веб-сайты электронной коммерции используют машинное обучение, чтобы понять модели потребительских покупок и предложить рекомендации. Отдельный человек не может отфильтровать ценную информацию из объема данных, собираемых с каждой машины, подключенной к сети IIoT.
Именно здесь вступают в действие интеллектуальные технологии, такие как машинное обучение и ИИ. Данные, генерируемые этими двигателями, используют ИИ для прогнозирования необходимой мощности и помогают повысить производительность за счет снижения расхода топлива. Использование машинного обучения и ИИ в IIoT может прогнозировать поведение машин, используя ранее собранные наборы данных.
Это может предотвратить несчастные случаи, инциденты и другие убытки, которые могут дорого обойтись организации. Хорошим примером являются Индийские железные дороги, которые развернули ИИ для обеспечения безопасности поездов за счет удаленного мониторинга и обнаружения сбоев в системах сигнализации в режиме реального времени.
Машинное обучение и ИИ можно применять к сети IIoT в любой области. Если взять здравоохранение, огромные суммы денег, вложенные в исследователей искусственного интеллекта и стартапы в сфере здравоохранения, показывают, насколько хорошо машинное обучение и ИИ могут помочь в улучшении медицинского обслуживания пациентов.
Количественные данные, полученные от носимых устройств или биосенсоров, могут быть тщательно проанализированы, и лечение может быть соответствующим образом изменено. Тщательный анализ данных также означает более точную диагностику.
Дорога впереди
Машинное обучение на шаг впереди прогнозной аналитики. Он не только предложит ответ на предложенную ситуацию, но и оценит исход ситуации и сообщит компьютеру о различных перестановках и комбинациях факторов, которые могут сделать исход возможным.
Внедрение машинного обучения и искусственного интеллекта в IIoT может легко выявить потенциальный отказ оборудования на ранней стадии. Это сэкономит компаниям огромные затраты, которые им пришлось бы понести в результате непредвиденных простоев, выхода из строя оборудования и стоимости ремонта, производственных потерь и ущерба, причиненного персоналу.
С помощью машинного обучения и искусственного интеллекта в IIoT крупные энергетические и коммунальные предприятия могут прогнозировать потребительский спрос и своевременно корректировать свое предложение. Машинное обучение и искусственный интеллект в IIoT помогают компаниям сократить накладные расходы, поскольку весь анализ и прогнозирование полностью автоматизированы. Не требуется рабочая сила для постоянного мониторинга систем, оценки генерируемых данных и прогнозирования возможных результатов.
Машинное обучение подмножества AI и IIoT больше нельзя рассматривать как отдельные сущности. Они должны идти рука об руку, чтобы организации могли получить ряд преимуществ, а также получить конкурентное преимущество.