Smart Energy: Χρησιμοποιώντας IoT και AI για τη μείωση των αποβλήτων, αυξήστε τα κέρδη σας

Η μείωση της απόρριψης και η υπεύθυνη διαχείριση της ενέργειας έχουν καταστεί αναγκαία για τις επιχειρήσεις που θέλουν να καλλιεργήσουν την εικόνα τους στο κοινό. Ωστόσο, ενώ το πράσινο είναι σίγουρα ένας αξιέπαινος, ηθικός στόχος, είναι επίσης ένα δημοσιονομικά υπεύθυνο. Οι εταιρείες που εφαρμόζουν πράσινες στρατηγικές - όπως η μείωση των αποβλήτων, η εξοικονόμηση ενέργειας και η προβλεπτική συντήρηση - εξοικονομούν χρήματα μακροπρόθεσμα.

Μια αποτελεσματική στρατηγική διαχείρισης της ενέργειας απαιτεί την πιο σύγχρονη τεχνολογία. Σήμερα, αυτός είναι ο συνδυασμός του Διαδικτύου των πραγμάτων (IoT) και των αλγορίθμων μηχανικής μάθησης, πιο γνωστούς ως τεχνητή νοημοσύνη (AI). Οι λύσεις IoT μπορούν να υλοποιηθούν τόσο στενά όσο και σε επίπεδο κυκλώματος και με τη μόχλευση και την ανάλυση αυτών των δεδομένων με την AI, οι υπεύθυνοι λήψης αποφάσεων μπορούν να τραβήξουν ενημερωτικές πληροφορίες για να μειώσουν σημαντικά τα απόβλητα και να βελτιστοποιήσουν περαιτέρω τις επιχειρήσεις. Το AI επιτρέπει επίσης ειδοποιήσεις και ειδοποιήσεις σε πραγματικό χρόνο, καθώς και την αυτοματοποίηση των βασικών λειτουργιών, όπως ο έλεγχος του κλίματος και ο φωτισμός.

Το Διαδίκτυο των πραγμάτων παρέχει πληροφορίες που βασίζονται σε δεδομένα

Η δύναμη του IoT προέρχεται από τα λεπτομερή δεδομένα παρέχει. Η εγκατάσταση αισθητήρων στις υπάρχουσες συσκευές σας δίνει τη δυνατότητα να επικοινωνούν πληροφορίες σχετικά με τις συνθήκες χρήσης, της πίεσης, της θερμοκρασίας, του χρόνου λειτουργίας και ούτω καθεξής σε όλο το δίκτυό σας.

"Αυτό που ορίζει το IoT εκτός από άλλες τεχνολογίες επικοινωνιών είναι ο τρόπος με τον οποίο αυτό το παγκόσμιο δίκτυο φυσικών τα αντικείμενα συλλέγουν αυτόματα και μεταδίδουν δεδομένα από τον πραγματικό κόσμο », δήλωσε ο Safi Oranski, επικεφαλής της IoT για την εταιρεία διαχείρισης ενέργειας της IoT Panoramic Power.

Δεδομένου ότι τα δεδομένα κυλούν, ο οργανισμός σας κερδίζει τόσο ιστορική όσο και πραγματική εικόνα του τρόπου με τον οποίο τα συστήματά σας λειτουργεί. Παραδείγματος χάριν, οι κατασκευαστές μπορούν να παρακολουθούν τη λειτουργία μεμονωμένων συσκευών και να παρακολουθούν την ανώμαλη συμπεριφορά που μπορεί να σηματοδοτήσει ένα επικείμενο πρόβλημα. Η έγκαιρη πρόσβαση σε αυτές τις πληροφορίες καθιστά δυνατή την πρόβλεψη και την προληπτική συντήρηση, προτού το πρόβλημα επηρεάσει την παραγωγικότητα.

Πλαίσιο δεδομένων με τεχνητή νοημοσύνη

Η εφαρμογή του IoT είναι μόνο η μισή μάχη. Με τέτοιο τεράστιο όγκο δεδομένων που ρέει, είναι αδύνατο για τους ανθρώπινους χειριστές να αναλύσουν αποτελεσματικά όλα αυτά. Εκεί βρίσκεται η μηχανική μάθηση.

«Για κάθε συσκευή που συνδέεται με το σύστημα, οι αλγόριθμοι [μηχανικής μάθησης] αρχίζουν να το παρακολουθούν για μερικές εβδομάδες και να μάθουν αυτή τη συμπεριφορά», δήλωσε ο Oranski. "Καταγράφει συγκεκριμένους βασικούς δείκτες επιδόσεων σχετικούς με τη συσκευή, όπως ώρες εργασίας, ώρες αδράνειας, εκτός λειτουργίας, ξεκινά στάσεις."

Με βάση τα δεδομένα από τις συνδεδεμένες συσκευές, οι αλγόριθμοι σχηματίζουν στη συνέχεια μια εικόνα της γενικής λειτουργικής χρήσης αρέσει. Οτιδήποτε ξεφεύγει πολύ από αυτό το εύρος, επισημαίνεται ως δυνητικά προβληματικό και χρειάζεται μια πιο προσεκτική ματιά από τον άνθρωπο.

Με την εξέταση άλλων δεδομένων που περνούν από τους αισθητήρες IoT, το AI μπορεί επίσης να αναλύει πράγματα όπως οι αλλαγές πίεσης με την πάροδο του χρόνου τη χρήση, την έξοδο και ούτω καθεξής. Συγκρίνοντας, ας πούμε, μια ακμή στην κατανάλωση ενέργειας μαζί με μια αύξηση της πίεσης μπορεί να βοηθήσει τους ανθρώπους να εντοπίσουν καλύτερα το συγκεκριμένο πρόβλημα γρήγορα και στη συνέχεια να προχωρήσουν σε προληπτική συντήρηση ή να αντικαταστήσουν πλήρως τη συσκευή. οι αλγόριθμοι έχουν αξιοποιήσει οργανώσεις πληροφοριών που δεν είχαν ποτέ πριν, με βάση το περιεχόμενο που δεν υποστηρίζει μόνο τη λήψη αποφάσεων, αλλά τις διευκολύνει.

«Πιστεύω ότι όλες οι μεγάλες εταιρείες θα αναπτύξουν τελικά το IoT με κάποιον τρόπο κάποια στιγμή στα επόμενα χρόνια, "δήλωσε ο Οράνσκι στις ειδήσεις των επιχειρήσεων Daily. "Η τεχνολογία είναι διαθέσιμη με λογικό κόστος με αποδεδειγμένη απόδοση επένδυσης (ROI)."

Στο επίπεδο αυτό, η πράσινη ενέργεια δεν είναι απλώς ένα οικολογικό ζήτημα ή μάρκετινγκ, αλλά μια οικονομική επιταγή που οι επιχειρήσεις απαιτούν να παραμείνουν ανταγωνιστικές. Καθώς αυξάνεται η υιοθέτηση του IoT και του AI, οι εταιρείες που δεν επιβιβάζονται μπορεί να μείνουν πίσω, καθώς οι ανταγωνιστές τους εξοικονομούν χρήματα, επανεπενδύουν σε άλλες περιοχές και ενισχύουν τα περιθώρια κέρδους τους.

Στο μέλλον, δήλωσε ο Oranski, είναι πιθανό ότι το IoT και η μηχανική μάθηση θα αυξηθούν πέρα ​​από τις απλές ενημερώσεις και συστάσεις και θα φθάσουν σε ένα σημείο όπου αυτοματοποιούν εξελιγμένες διαδικασίες σε επίπεδο συστήματος.

«Αυτά είναι συχνά πράγματα που αλλάζουν με βάση περίσταση ", δήλωσε ο Οράνσκι. «Αυτά τα συστήματα ειδοποιούν τους ανθρώπους για ευκαιρίες να σώσουν ή να κάνουν τα πράγματα με διαφορετικό τρόπο, αλλά πρέπει να κάνουν αυτές τις αποφάσεις.» Όσο περισσότερο οι άνθρωποι εμπιστεύονται μηχανές και αλγόριθμους, τόσο περισσότερο θα έχουν την τάση να τους αφήνουν να κάνουν τις δικές τους αποφάσεις ».

Είναι αδύνατο να ακολουθήσετε το πάθος σας;

Ο Steve Jobs δεν ακολούθησε το πάθος του στην Apple, λέει ο Cal Newport, συγγραφέας και επίκουρος καθηγητής πληροφορικής στο Πανεπιστήμιο του Georgetown. Η Jobs δεν καθόρισε εκ των προτέρων και δήλωσε ότι ήθελε να δημιουργήσει τεχνολογία που επρόκειτο να αλλάξει τον κόσμο. Αντίθετα, ο ίδιος σκόνταψε στην Apple και στη συνέχεια γρήγορα καλλιέργησε αυτό το πάθος όταν βρισκόταν εκεί, λέει ο Νιούπορτ.

(Επιχείρηση)

Hobby to Side Hustle: 5 Συμβουλές για να μετατρέψετε ένα κέρδος στο πάθος σας

Τώρα περισσότερο από ποτέ, οι άνθρωποι παίρνουν πλάγια χαστούκια για να κερδίσουν πρόσθετο εισόδημα. Από το να είσαι οδηγός Rideshare για τη διαχείριση των λογαριασμών των κοινωνικών μέσων ενημέρωσης, είναι διαθέσιμες ατελείωτες συναυλίες. Αν όμως ο οδηγός Uber δεν σας ενθουσιάσει, σκεφτείτε κάτι για το οποίο είστε παθιασμένοι.

(Επιχείρηση)