Smart energi: Brug af IoT og AI til at reducere affald, øge fortjenesten

At reducere affald og ansvarlig energistyring er blevet en nødvendighed for virksomheder, der ønsker at kaste deres image i offentlighedens øjne. Men mens du går grønt er det bestemt et prisværdigt, etisk mål, det er også en skatteansvarlig. Virksomheder, der gennemfører grønne strategier - såsom affaldsreduktion, energieffektivitet og prædiktiv vedligeholdelse - sparer altid penge på lang sigt.

En effektiv energistyringsstrategi kræver den nyeste teknologi. I dag er det en kombination af internet af ting (IoT) og maskinlæringsalgoritmer, mere almindeligt kendt som kunstig intelligens (AI). IoT-løsninger kan implementeres så snævert som på kredsløbsniveau, og ved at udnytte og analysere dataene med AI kan beslutningstagere trække brugbare oplysninger for at reducere affaldet betydeligt og yderligere optimere forretningsaktiviteterne. AI gør det også muligt at aktivere alarmer og meddelelser i realtid samt automatisering af nøglefunktioner, såsom klimastyring og belysning.

Tværets internet leverer data-drevet indsigt

IoT's strøm kommer fra de granulære data det giver. Installering af sensorer på dine eksisterende enheder gør det muligt for dem at kommunikere information om forhold som energiforbrug, tryk, temperatur, oppetid og så videre på tværs af dit computernetværk.

"Hvad sætter IoT adskilt fra andre kommunikationsteknologier er den måde, dette globale netværk af fysiske objekter samler automatisk og kommunikerer data fra den virkelige verden ", siger Safi Oranski, leder af IoT til IoT's energiforvaltningsselskab Panoramic Power.

Som data ruller får din organisation både en historisk og realtidsvisning af, hvordan dine systemer operere. For eksempel kan fabrikanter overvåge driften af ​​de enkelte enheder og holde øje med uregelmæssig adfærd, der kan signalere et forestående problem. Tidlig adgang til disse oplysninger muliggør prædiktiv og forebyggende vedligeholdelse, før et problem påvirker produktiviteten.

Kontekstualisering af data med kunstig intelligens

Implementering af IoT er dog kun halvdelen af ​​kampen. Med en så stor mængde data, der flyder ind, er det umuligt for menneskelige operatører at analysere det hele effektivt. Det er her, hvor maskinindlæring kommer ind.

"[For] alle enheder, der er tilsluttet systemet, begynder algoritmerne [Maskinlæring] at se det i et par uger og lære den adfærd," siger Oranski. "Det registrerer specifikke nøgleindikatorer, der er relevante for enheden, ting som arbejdstid, idle timer, off duty, startstop."

På baggrund af data fra de tilsluttede enheder danner algoritmerne et billede af, hvilken almindelig funktionel brug der ser ud synes godt om. Alt, der strækker sig for langt fra dette område, markeres som potentielt problematisk og har behov for et nærmere kig på mennesker.

Ved at undersøge andre kontekstualiserede data, der flyder ind fra IoT-sensorerne, kan AI også analysere ting som trykændringer over tid, energi brug, output og så videre. Sammenligning af en stigning i energiforbruget sammen med en stigning i trykket kan hjælpe de menneskelige operatører til hurtigt at identificere det specifikke problem og derefter engagere sig i forebyggende vedligeholdelse eller erstatte enheden helt.

Bundlinjen

IoT og maskinindlæring algoritmer har brugt organisationer af information, de aldrig havde før, kontekstualiseret på en måde, som ikke kun understøtter beslutningstagning, men letter det. "Jeg tror, ​​at alle større virksomheder i sidste ende vil anvende IoT på en eller anden måde på et eller andet tidspunkt i de næste par år, "fortæller Oranski Mobby Business. "Teknologien er tilgængelig til en rimelig pris med dokumenterede ROI'er."

Tager på dette niveau går grøn ikke kun en økologisk overvejelse eller en markedsføringstjeneste, men en økonomisk nødvendighed, at virksomhederne skal forblive konkurrencedygtige. Efterhånden som vedtagelsen af ​​IO og AI vokser, kan virksomheder, der ikke kommer om bord, godt efterlades, da deres konkurrenter spare penge, geninvesterer i andre områder og øger deres fortjenstmargener.

I fremtiden sagde Oranski, at det er sandsynligt, at IOT og maskinindlæring vil vokse ud over enkle opdateringer og anbefalinger og nå et punkt, hvor de kan automatisere avancerede systemniveauprocesser.

"Disse er ofte ting, der ændrer sig ud fra omstændighed ", siger Oranski. "[Disse systemer] gør folk opmærksomme på muligheder for at redde eller gøre ting forskelligt, men de skal faktisk træffe disse beslutninger. Men jo mere folk stoler på maskiner og algoritmer, jo mere vil de være tilbøjelige til at lade dem træffe deres egne beslutninger."

Lenovo Yoga Tablet 2 Pro Review: Er det godt for erhvervslivet?

Design Hvis du aldrig har set en Yoga tablet før, er det første, du vil bemærke om Tablet 2 Pro, dets ulige design, hvilket indeholder et cylindrisk batteri langs en kant. Denne cylinder giver ikke bare tabletten et batteriforhøjelse; det skjuler også et praktisk kickstand, der dukker op ved et tryk på en knap, så du nemt kan sætte tavlen op i forskellige positioner.

(Forretning)

Virksomhedsejere vælger deres foretrukne dataanalyseværktøjer

Dataanalyse er et af de hurtigst voksende felter i USA. Faktisk er professionelle dataanalytikere så efterspurgte, at de har mindre end en 1 procent ledighedsgrad, brede branche. Heldigvis behøver små virksomhedsejere ikke at jockey mod Fortune 500-virksomheder for at ansætte en førsteklasses dataanalytiker.

(Forretning)