Slimme energie: IoT en AI gebruiken om afval te verminderen, winsten vergroten

Minder afval en verantwoordelijk energiebeheer is een noodzaak geworden voor bedrijven die hun imago willen vergroten voor het oog van het publiek. Maar groen zijn is zeker een prijzenswaardig, ethisch doel, het is ook een fiscaal verantwoorde doelstelling. Bedrijven die groene strategieën implementeren - zoals afvalvermindering, energie-efficiëntie en voorspellend onderhoud - besparen op de lange termijn altijd geld.

Een effectieve strategie voor energiebeheer vereist de nieuwste technologie. Tegenwoordig is dat een combinatie van het internet der dingen (IoT) en algoritmen voor computerleren, beter bekend als kunstmatige intelligentie (AI). IoT-oplossingen kunnen net zo strikt worden geïmplementeerd als op circuitniveau en door die gegevens te gebruiken en te analyseren met AI, kunnen besluitvormers bruikbare informatie verzamelen om afval aanzienlijk te verminderen en de bedrijfsactiviteiten verder te optimaliseren. AI maakt ook realtime waarschuwingen en meldingen mogelijk, evenals de automatisering van belangrijke functies, zoals klimaatregeling en verlichting.

Het internet der dingen levert data-gedreven inzichten op

De kracht van IoT komt van de gedetailleerde gegevens biedt. Het installeren van sensoren op uw bestaande apparaten stelt hen in staat om informatie over omstandigheden zoals energieverbruik, druk, temperatuur, uptime enzovoorts over uw computernetwerk te communiceren.

"Wat IoT onderscheidt van andere communicatietechnologieën is de manier waarop dit wereldwijde netwerk van fysieke Objecten verzamelen en communiceren automatisch gegevens uit de echte wereld ", zegt Safi Oranski, hoofd van IoT voor IoT energiebeheermaatschappij Panoramic Power.

Terwijl gegevens binnenkomen, krijgt uw organisatie zowel een historisch als een realtime beeld van hoe uw systemen werken bedienen. Fabrikanten kunnen bijvoorbeeld de werking van afzonderlijke apparaten monitoren en opletten voor abnormaal gedrag dat een dreigend probleem zou kunnen signaleren. Vroegtijdige toegang tot deze informatie maakt voorspellend en preventief onderhoud mogelijk, voordat een probleem de productiviteit beïnvloedt.

Contextualiseren van gegevens met kunstmatige intelligentie

Het implementeren van IoT is slechts de helft van de strijd. Met zo'n enorme hoeveelheid gegevens die binnenstromen, is het voor menselijke operators onmogelijk om alles efficiënt te analyseren. Dat is waar machine learning binnenkomt.

"[Voor] elk apparaat dat op het systeem is aangesloten, beginnen de algoritmen [machine learning] het een paar weken te kijken en leren dat gedrag," zei Oranski. "Het registreert specifieke essentiële prestatie-indicatoren die relevant zijn voor het apparaat, zaken als werktijden, inactieve uren, diensttijd, startstops."

Gebaseerd op gegevens van de aangesloten apparaten, vormen de algoritmen dan een beeld van wat algemeen functioneel gebruik eruit ziet graag willen. Alles dat te ver van dat bereik afdwaalt, wordt gemarkeerd als potentieel problematisch en moet door mensen van dichtbij worden bekeken. Door andere gecontextualiseerde gegevens die van de IoT-sensoren binnenstromen te bekijken, kan AI ook zaken analyseren als drukveranderingen in de loop van de tijd, energie gebruik, output enzovoort. Als we bijvoorbeeld een piek in energieverbruik vergelijken met een toename van de druk, kunnen menselijke operatoren het specifieke probleem snel identificeren en vervolgens preventief onderhoud verrichten of het apparaat volledig vervangen.

Het resultaat

Algoritmen hebben organisaties van informatie voorzien die ze nog nooit eerder hadden gehad, gecontextualiseerd op een manier die niet alleen de besluitvorming ondersteunt, maar faciliteert.

"Ik denk dat alle grote bedrijven uiteindelijk IoT op de een of andere manier ergens in de komende paar jaar zullen inzetten jaar, "vertelde Oranski Mobby Business. "De technologie is beschikbaar voor een redelijke prijs met bewezen ROI's."

Op dit niveau genomen, is groen gaan niet alleen een ecologische overweging of een marketingzegen, maar een financiële noodzaak die bedrijven nodig hebben om concurrerend te blijven. Naarmate de IoT- en AI-acceptatie groeit, kunnen bedrijven die niet aan boord komen, achterblijven omdat hun concurrenten geld besparen, opnieuw investeren in andere gebieden en hun winstmarges vergroten.

In de toekomst, zo zei Oranski, is het waarschijnlijk dat IoT en machine learning verder gaan dan eenvoudige updates en aanbevelingen, en een punt bereiken waarop ze geavanceerde, systeemniveau-processen kunnen automatiseren.

"Dit zijn vaak dingen die veranderen op basis van omstandigheid, "zei Oranski. "[Deze systemen] wijzen mensen op mogelijkheden om dingen anders op te slaan of te doen, maar ze moeten die beslissingen daadwerkelijk nemen. Maar hoe meer mensen machines en algoritmen vertrouwen, hoe meer ze geneigd zullen zijn om hun eigen beslissingen te nemen."

5 Sleutels tot een succesvolle sociale-mediastrategie

Met kleinere budgetten en minder werknemers moeten kleine bedrijven een strategie hebben om effectief te zijn in marketing op sociale media. Jeremy Juhasz, een social media strateeg bij EMSI Public Relations, zei ondanks de uitdagingen waarvoor zij staan , kleine bedrijven kunnen net zoveel succes in social media marketing vinden als grote bedrijven doen.

(Bedrijf)

Mixed Reality vindt zijn niche in industriële en zakelijke toepassingen

Augmented en virtual reality zijn in een stroomversnelling en de industrie is druk bezig om use-cases te verwoorden voor zowel consumenten als zakelijke klanten. Tot nu toe is de industrie op een minder explosieve manier begonnen, omdat de technologie rond de gemengde realiteit wordt verfijnd en geperfectioneerd.

(Bedrijf)