ความสำคัญของ AI และการเรียนรู้ของเครื่องใน IIoT
เผยแพร่แล้ว: 2018-05-19กำหนดอนาคตของธุรกิจใหม่: การเรียนรู้ของเครื่องและ AI สามารถปรับปรุง IIoT ได้อย่างไร
“หวัดดี Siri IIoT คืออะไร” ทุกครั้งที่คุณถาม Siri คุณจะได้คำตอบที่ถูกต้อง สงสัยว่าผู้ช่วยเสมือนของคุณแนะนำ คิด และพูดเหมือนมนุษย์อย่างไร เพราะมันได้รับการสอนด้วยวิธีการเรียนรู้ของเครื่อง การเงิน การค้าปลีก และการดูแลสุขภาพเป็นเพียงส่วนหนึ่งของอุตสาหกรรมต่างๆ ที่ได้รับผลประโยชน์จากแมชชีนเลิร์นนิง ตอนนี้ Siri ได้ให้ข้อมูลมากมายเกี่ยวกับ Industrial IoT (IIoT) แก่ คุณแล้ว มาเจาะลึกกันว่าแมชชีนเลิร์นนิงและ AI สามารถปรับปรุง IIoT ได้อย่างไร
กำหนดอนาคตของธุรกิจใหม่
สิ่งที่ IoT ทำกับอุปกรณ์ส่วนบุคคลของผู้บริโภค IIoT ทำในระดับอุตสาหกรรมโดยช่วยให้เครื่องจักรและอุปกรณ์สื่อสารและถ่ายทอดข้อมูลที่สำคัญ เมื่อเครื่องจักรมีความสามารถในการสื่อสารระหว่างกันผ่านเซ็นเซอร์ จะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพ ประหยัดต้นทุน และทำให้ขั้นตอนการทำงานทั้งหมดคล่องตัวขึ้น
ตัวอย่างเช่น Airbus ได้เปิดตัว 'Factory of the Future ' ซึ่งเป็นความคิดริเริ่มด้านดิจิทัลเพื่อปรับโครงสร้างกระบวนการผลิต ด้วยการรวมเซ็นเซอร์กับเครื่องมือและจัดหาเทคโนโลยีสวมใส่ได้ เช่น แว่นตาอัจฉริยะ แอร์บัสจึงปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงานในขณะที่ประสบกับข้อผิดพลาดที่ลดลงอย่างมาก
ลองดูตัวอย่างยอดนิยมอีกตัวอย่างหนึ่งซึ่งก็คือ IBM Watson เครื่องมือ AI กำลังถูกใช้เพื่อการวิจัยด้านเนื้องอกวิทยา โดยจะวิเคราะห์ข้อมูลผู้ป่วย เวชระเบียนของผู้ป่วย และปัจจัยอื่นๆ เพื่อช่วยผู้เชี่ยวชาญด้านเนื้องอกวิทยาในการตัดสินใจอย่างมีข้อมูล
ทั้งหมดนี้และอื่น ๆ รวมกันเป็นการสำรวจของ Accenture ซึ่งระบุว่า Industrial Internet of Things (IIoT) สามารถเพิ่ม 14.2 Tn ให้กับเศรษฐกิจโลกได้อย่างง่ายดายภายในปี 2573
แม้ว่า IIoT กำลังสร้างผลกระทบที่ยั่งยืนต่ออุตสาหกรรมอย่างต่อเนื่อง แต่ก็ยังมีพื้นที่ขนาดใหญ่ที่สามารถปลดล็อกได้ด้วยความช่วยเหลือของ AI และการเรียนรู้ของเครื่อง เพื่อเพิ่มการประหยัดต้นทุน ปรับปรุงความปลอดภัย เพิ่มสมรรถนะ และเพิ่มทรัพยากร
ใช้ประโยชน์จากข้อมูลเพื่อยกระดับธุรกิจ
IIoT แปลเป็นการสร้างข้อมูลจำนวนมาก การสร้างข้อมูลเป็นสิ่งที่ดี แต่บริษัทต่างๆ ใช้ข้อมูลดังกล่าวให้เกิดประโยชน์อย่างไร? ไม่ใช่ทุกอุตสาหกรรมที่ใช้ IIoT ใช้ประโยชน์จากการเรียนรู้ของเครื่องและ AI ในแพลตฟอร์ม IIoT
แนะนำสำหรับคุณ:
ผู้ประกอบการไม่สามารถสร้างการเริ่มต้นที่ยั่งยืนและปรับขนาดได้ผ่าน 'Jugaad': Cit...
Metaverse จะพลิกโฉมอุตสาหกรรมยานยนต์อินเดียได้อย่างไร
บทบัญญัติต่อต้านการแสวงหากำไรสำหรับสตาร์ทอัพในอินเดียมีความหมายอย่างไร?
Edtech Startups ช่วยให้แรงงานอินเดียเพิ่มพูนทักษะและเตรียมพร้อมสู่อนาคตได้อย่างไร...
หุ้นเทคโนโลยียุคใหม่ในสัปดาห์นี้: ปัญหาของ Zomato ยังคงดำเนินต่อไป, EaseMyTrip Posts Stro...
สตาร์ทอัพอินเดียใช้ทางลัดในการไล่ล่าหาทุน
ข้อมูลขนาดใหญ่ไม่ใช่แนวคิดใหม่สำหรับโดเมนธุรกิจจำนวนมาก แต่การคัดแยกข้อมูลที่เป็นประโยชน์ออกจากกองข้อมูลขนาดใหญ่ไม่ใช่เรื่องง่าย ตัวอย่างเช่น โบอิ้ง 787 สร้างข้อมูลมากกว่าครึ่งเทราไบต์ทุกเที่ยวบิน
เครื่องบินเจ็ตไลเนอร์ซีรีส์ Bombardier 'C' ที่ติดตั้งเครื่องยนต์ Pratt & Whitney พร้อมเซ็นเซอร์ประมาณ 5,000 ตัวสร้างข้อมูล 5,000 GB และเรายังคงอยู่ที่เครื่องบินแต่ละลำจากอุตสาหกรรมเดียว ลองนึกภาพปริมาณข้อมูลที่สร้างขึ้นทุกเที่ยวบินโดยเครื่องบินหลายพันลำทั่วโลก
แล้วข้อมูลจำนวนมหาศาลที่สร้างขึ้นจากอุตสาหกรรมค้าปลีกหรือแม้แต่การดูแลสุขภาพสำหรับเรื่องนั้นล่ะ? เว็บไซต์อีคอมเมิร์ซใช้แมชชีนเลิร์นนิงเพื่อทำความเข้าใจรูปแบบการซื้อของผู้บริโภคและเสนอคำแนะนำ เกินความสามารถของแต่ละบุคคลในการกรองข้อมูลที่มีค่าจากปริมาณข้อมูลที่รวบรวมจากทุกเครื่องที่เชื่อมต่อในเครือข่าย IIoT
นี่คือจุดที่เทคโนโลยีอัจฉริยะ เช่น การเรียนรู้ของเครื่องและ AI เข้ามา ข้อมูลที่สร้างโดยเครื่องยนต์เหล่านี้ใช้ AI เพื่อคาดการณ์กำลังที่ต้องการและช่วยในการปรับปรุงประสิทธิภาพโดยลดการสิ้นเปลืองเชื้อเพลิง การใช้การเรียนรู้ของเครื่องและ AI ใน IIoT สามารถทำนายพฤติกรรมของเครื่องโดยใช้ชุดข้อมูลที่รวบรวมไว้ก่อนหน้านี้
สิ่งนี้สามารถป้องกันอุบัติเหตุ เหตุการณ์ และความเสียหายอื่น ๆ ที่อาจทำให้องค์กรต้องเสียค่าใช้จ่ายอย่างสูง ตัวอย่างที่ดีคือ Indian Railways ที่นำ AI มาใช้เพื่อรับรองความปลอดภัยของรถไฟผ่านการตรวจสอบระยะไกลและการตรวจจับความล้มเหลวในระบบสัญญาณแบบเรียลไทม์
แมชชีนเลิร์นนิงและ AI สามารถนำไปใช้กับเครือข่าย IIoT ในทุกโดเมน หากคุณดูแลสุขภาพ เงินจำนวนมหาศาลที่ส่งไปยังนักวิจัยด้านปัญญาประดิษฐ์และบริษัทสตาร์ทอัพด้านการดูแลสุขภาพแสดงให้เห็นว่าแมชชีนเลิร์นนิงและ AI สามารถช่วยในการนำเสนอการดูแลสุขภาพที่ดียิ่งขึ้นแก่ผู้ป่วยได้ดีเพียงใด
ข้อมูลเชิงปริมาณที่สร้างขึ้นจากอุปกรณ์สวมใส่หรือไบโอเซนเซอร์สามารถวิเคราะห์อย่างรอบคอบและปรับเปลี่ยนการรักษาได้ การวิเคราะห์ข้อมูลอย่างพิถีพิถันยังหมายถึงการวินิจฉัยที่แม่นยำยิ่งขึ้นอีกด้วย
ถนนข้างหน้า
แมชชีนเลิร์นนิงเป็นอีกก้าวหนึ่งของการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ จะไม่เพียงแต่ให้คำตอบสำหรับสถานการณ์ที่เสนอ แต่จะประเมินผลลัพธ์ของสถานการณ์และสื่อสารกับคอมพิวเตอร์ถึงการเปลี่ยนแปลงต่างๆ และการรวมกันของปัจจัยต่างๆ ที่สามารถทำให้ผลลัพธ์เป็นไปได้
การผสมผสานแมชชีนเลิร์นนิงและ AI ใน IIoT สามารถระบุความล้มเหลวที่อาจเกิดขึ้นของเครื่องจักรได้ในระยะเริ่มต้น วิธีนี้จะช่วยประหยัดค่าใช้จ่ายมหาศาลให้กับบริษัทต่างๆ อันเป็นผลมาจากการหยุดทำงานโดยไม่คาดคิด ความล้มเหลวของอุปกรณ์ และค่าใช้จ่ายในการซ่อมแซม ความสูญเสียในการผลิต และความเสียหายที่เกิดกับบุคลากร
ด้วยความช่วยเหลือของแมชชีนเลิร์นนิงและ AI ใน IIoT องค์กรด้านพลังงานและสาธารณูปโภคขนาดใหญ่ สามารถคาดการณ์ความต้องการของผู้บริโภคและปรับเปลี่ยนอุปทานได้ทันท่วงที แมชชีนเลิร์นนิงและ AI ใน IIoT ช่วยให้บริษัทต่างๆ รับประกันต้นทุนค่าโสหุ้ยที่ลดลง เนื่องจากการวิเคราะห์และการคาดการณ์ทั้งหมดเป็นแบบอัตโนมัติทั้งหมด ไม่จำเป็นต้องมีพนักงานคอยตรวจสอบระบบ ประเมินการสร้างข้อมูล และคาดการณ์ผลลัพธ์ที่เป็นไปได้อย่างต่อเนื่อง
แมชชีนเลิร์นนิง ชุดย่อยของ AI และ IIoT ไม่สามารถถูกมองว่าเป็นเอนทิตีที่แยกจากกันอีกต่อไป พวกเขาต้องร่วมมือกันเพื่อให้องค์กรได้รับผลประโยชน์มากมายรวมทั้งได้เปรียบในการแข่งขัน