Energia intelligente: utilizzo di IoT e AI per ridurre i rifiuti, aumentare i profitti


Energia intelligente: utilizzo di IoT e AI per ridurre i rifiuti, aumentare i profitti

Ridurre gli sprechi e la gestione responsabile dell'energia è diventata una necessità per le aziende che cercano di puntellare la propria immagine negli occhi del pubblico. Tuttavia, se diventare verde è certamente un obiettivo encomiabile ed encomiabile, è anche fiscalmente responsabile. Le aziende che implementano strategie ecologiche - come la riduzione dei rifiuti, l'efficienza energetica e la manutenzione predittiva - invariabilmente risparmiano denaro a lungo termine.

Un'efficace strategia di gestione dell'energia richiede l'ultima tecnologia. Oggi, questa è una combinazione di Internet of Things (IoT) e algoritmi di apprendimento automatico, più comunemente noti come intelligenza artificiale (AI). Le soluzioni IoT possono essere implementate nel modo più stretto possibile a livello di circuito e, sfruttando e analizzando i dati con l'intelligenza artificiale, i decisori possono ottenere informazioni utili per ridurre significativamente gli sprechi e ottimizzare ulteriormente le operazioni aziendali. AI consente anche avvisi e notifiche in tempo reale e l'automazione delle funzioni chiave, come il controllo del clima e l'illuminazione.

La potenza dell'IoT deriva dai dati granulari fornisce. L'installazione di sensori sui dispositivi esistenti consente loro di comunicare informazioni su condizioni come consumo energetico, pressione, temperatura, tempo di attività e così via sulla rete del computer.

"Ciò che distingue l'IoT dalle altre tecnologie di comunicazione è il modo in cui questa rete globale di Gli oggetti raccolgono e comunicano automaticamente i dati dal mondo reale ", ha affermato Safi Oranski, a capo di IoT per la società di gestione dell'energia IoT Panoramic Power.

Quando i dati arrivano, la tua organizzazione acquisisce sia una visione storica che in tempo reale di come i tuoi sistemi operare. Ad esempio, i produttori possono monitorare il funzionamento dei singoli dispositivi e tenere d'occhio comportamenti anomali che potrebbero segnalare un problema imminente. L'accesso anticipato a queste informazioni rende possibile la manutenzione preventiva e preventiva, prima che un problema influisca sulla produttività.

L'implementazione dell'IoT è solo metà della battaglia, comunque. Con una quantità così immensa di dati che scorre, è impossibile per gli operatori umani analizzarli in modo efficiente. È qui che entra in gioco l'apprendimento automatico.

"[Per] ogni dispositivo connesso al sistema, gli algoritmi [apprendimento automatico] iniziano a guardarlo per un paio di settimane e apprendono quel comportamento", ha detto Oranski. "Registra specifici indicatori di prestazione chiave rilevanti per il dispositivo, cose come orari di lavoro, ore di inattività, fuori servizio, avvia fermate."

Sulla base dei dati provenienti dai dispositivi collegati, gli algoritmi formano un'immagine di ciò che l'uso funzionale generale sembra piace. Qualsiasi cosa che si allontana troppo da quell'intervallo è contrassegnata come potenzialmente problematica e necessita di uno sguardo più ravvicinato da parte dell'uomo.

Esaminando altri dati contestualizzati che provengono dai sensori IoT, l'IA può anche analizzare cose come cambiamenti di pressione nel tempo, energia utilizzo, uscita e così via. Confrontare, ad esempio, un picco nell'utilizzo di energia insieme ad un aumento di pressione può aiutare gli operatori umani a identificare meglio il problema specifico rapidamente e quindi impegnarsi nella manutenzione preventiva o sostituire completamente il dispositivo.

IoT e apprendimento automatico gli algoritmi hanno utilizzato organizzazioni di informazioni che non avevano mai avuto prima, contestualizzate in un modo che non supporta solo il processo decisionale, ma lo facilita.

"Credo che tutte le principali società alla fine implementeranno l'IoT in qualche modo nei prossimi giorni anni ", ha detto Oranski a Mobby Business. "La tecnologia è disponibile a un costo ragionevole con ROI provati."

Portati a questo livello, diventare verdi non è solo una considerazione ecologica o un vantaggio di marketing, ma un imperativo finanziario che le aziende richiedono di rimanere competitive. Con l'aumentare dell'IoT e dell'adozione di AI, le aziende che non salgono a bordo potrebbero essere lasciate indietro poiché i loro concorrenti risparmiano denaro, reinvestono in altre aree e aumentano i loro margini di profitto.

In futuro, ha detto Oranski, è probabile che IoT e l'apprendimento automatico crescano oltre semplici aggiornamenti e raccomandazioni e raggiungano un punto in cui possono automatizzare sofisticati processi a livello di sistema.

"Queste sono spesso cose che cambiano in base a circostanza ", ha detto Oranski. "[Questi sistemi] avvisano le persone di opportunità di salvare o fare le cose in modo diverso, ma in realtà devono prendere tali decisioni, ma più le persone si fidano di macchine e algoritmi, più saranno inclini a lasciare che prendano le proprie decisioni".


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