Intelligente Energie: Mit IoT und AI Abfall reduzieren, Gewinne steigern


Intelligente Energie: Mit IoT und AI Abfall reduzieren, Gewinne steigern

Die Reduzierung von Verschwendung und verantwortungsvollem Energiemanagement ist eine Notwendigkeit für Unternehmen, die ihr Image in der Öffentlichkeit stärken wollen. Ein grünes Unternehmen ist jedoch sicherlich ein lobenswertes, ethisches Ziel, und es ist auch steuerlich verantwortungsvoll. Unternehmen, die grüne Strategien umsetzen - wie Abfallreduzierung, Energieeffizienz und vorausschauende Wartung - sparen auf Dauer dauerhaft Geld.

Eine effektive Energiemanagementstrategie erfordert die neueste Technologie. Heute ist das eine Kombination aus dem Internet der Dinge (IoT) und maschinellen Lernalgorithmen, besser bekannt als künstliche Intelligenz (AI). IoT-Lösungen können so eng wie auf der Schaltungsebene implementiert werden, und durch die Nutzung und Analyse dieser Daten mit AI können Entscheidungsträger umsetzbare Informationen abrufen, um Verschwendung deutlich zu reduzieren und den Geschäftsbetrieb weiter zu optimieren. AI ermöglicht auch Echtzeitalarme und -benachrichtigungen sowie die Automatisierung wichtiger Funktionen wie Klimatisierung und Beleuchtung.

Die Leistungsfähigkeit von IoT kommt von den granularen Daten bietet. Durch die Installation von Sensoren an Ihren vorhandenen Geräten können diese Informationen über Bedingungen wie Energieverbrauch, Druck, Temperatur, Betriebszeit usw. in Ihrem Computernetzwerk austauschen.

"Was IoT von anderen Kommunikationstechnologien unterscheidet, ist die Art und Weise, wie dieses globale Netzwerk physischer Netzwerke funktioniert Objekte sammelt und kommuniziert automatisch Daten aus der realen Welt ", sagte Safi Oranski, Leiter des IoT für IoT-Energiemanagement-Unternehmen Panoramic Power.

Sobald Daten eintreffen, erhält Ihre Organisation sowohl eine historische als auch eine Echtzeitansicht Ihrer Systeme arbeiten. Zum Beispiel können Hersteller den Betrieb einzelner Geräte überwachen und auf ein anomales Verhalten achten, das auf ein bevorstehendes Problem hinweisen könnte. Ein früher Zugriff auf diese Informationen ermöglicht vorausschauende und präventive Wartung, bevor ein Problem die Produktivität beeinträchtigt.

Die Implementierung von IoT ist jedoch nur die halbe Miete. Mit solch einer immensen Datenmenge ist es für menschliche Bediener unmöglich, alles effizient zu analysieren. Hier kommt maschinelles Lernen ins Spiel.

"[Für] jedes an das System angeschlossene Gerät, beginnen die [maschinellen Lern-] Algorithmen es einige Wochen lang zu beobachten und lernen dieses Verhalten", sagte Oranski. "Es registriert spezifische, für das Gerät relevante Leistungskennzahlen wie Arbeitszeit, Ruhezeiten, Dienstzeiten, Startstillstände."

Basierend auf den Daten der angeschlossenen Geräte bilden die Algorithmen dann ein Bild davon, wie die allgemeine funktionale Nutzung aussieht mögen. Alles, was zu weit von diesem Bereich abweicht, wird als potentiell problematisch markiert und muss von Menschen näher betrachtet werden.

Durch Untersuchung anderer kontextualisierter Daten, die von den IoT-Sensoren einfließen, kann AI auch Dinge wie Druckänderungen über Zeit, Energie analysieren Nutzung, Ausgabe und so weiter. Vergleicht man beispielsweise einen Anstieg des Energieverbrauchs mit einem Anstieg des Drucks, kann dies dazu beitragen, dass das Problem schneller erkannt und anschließend vorbeugend gewartet oder das Gerät vollständig ausgetauscht wird.

IoT und maschinelles Lernen Algorithmen haben Organisationen von Informationen genutzt, die sie noch nie zuvor hatten, in einer Weise kontextualisiert, die nicht nur die Entscheidungsfindung unterstützt, sondern sie auch erleichtert.

"Ich glaube, dass alle großen Unternehmen das IoT irgendwann in irgendeiner Form implementieren werden Jahre ", sagte Oranski gegenüber Mobby Business. "Die Technologie ist zu vertretbaren Kosten mit nachgewiesenen ROIs verfügbar."

Auf diese Ebene zu gehen, ist nicht nur eine ökologische Erwägung oder ein Marketing-Segen, sondern eine finanzielle Notwendigkeit, die Unternehmen benötigen, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Mit der zunehmenden Verbreitung von IoT und AI können Unternehmen, die sich nicht an Bord begeben, möglicherweise zurückgelassen werden, da ihre Mitbewerber Geld sparen, in andere Bereiche reinvestieren und ihre Gewinnmargen steigern.

In der Zukunft, so Oranski, ist es wahrscheinlich, dass IoT und maschinelles Lernen über einfache Aktualisierungen und Empfehlungen hinausgehen und einen Punkt erreichen, an dem sie komplexe Prozesse auf Systemebene automatisieren können.

"Dies sind oft Dinge, die sich ändern Umstand ", sagte Oranski. "[Diese Systeme] warnen die Menschen vor Möglichkeiten, zu sparen oder Dinge anders zu machen, aber sie müssen tatsächlich diese Entscheidungen treffen. Aber je mehr Menschen den Maschinen und Algorithmen vertrauen, desto mehr werden sie geneigt sein, ihre eigenen Entscheidungen treffen zu lassen."


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