Искусственный интеллект и Интернет вещей стали двумя самыми популярными технологиями. Обе концепции имеют значение, изменяющее мир, давая компьютерам возможность понимать свои условия и делать важный выбор из этих условий, тем самым позволяя делегировать принятие решений от человека к синтетическим рукам. Для многих ИИ все еще маячит на горизонте, а лакомые кусочки информации поступают из последних экспериментов с технологическими гигантами.
Поскольку многие бренды с большим охватом IoT начали поиск прогностических решений, ИИ уже стал играть более важную роль в существующих процессах бизнес-аналитики. Учитывая экспоненциальный рост данных за последнее десятилетие, ИИ предлагает метод определения того, какая информация является ценной, и как определить наилучшее конкретное действие из триллионов точек данных. Цель этой статьи — изучить, как ИИ, как ожидается, будет иметь значение для первых отраслевых адаптеров IoT.
Интернет вещей, или IoT, охватывает растущую технологическую сферу устройств, подключенных цифровым способом. Имея возможность обнаруживать неэффективность ядра, относительное расстояние, состояние времени выполнения и другую ценную информацию, данные IoT представляют собой новый способ взаимодействия технологий с крупномасштабным производством. Благодаря быстрому развитию возможностей Интернета вещей мы приближаемся к моменту, когда датчики собирают больше данных, чем когда-либо. Даже используя интеллектуальную фильтрацию в существующих системах управления IoT, многие компании осознали момент, когда «мы не знаем, как использовать всю эту информацию». Ни у одной компании не было бы достаточно человеческих ресурсов, чтобы понимать и реагировать на растущий объем данных IoT… без использования ИИ.
Позволяя делегировать принятие решений компьютерам, ИИ предлагает метод получения действенных выводов среди множества данных IoT. Такие компании, как Duke Energy, начали использовать ИИ-решения для определения баланса нагрузки и того, сколько солнечной энергии можно перепродать. Этот вариант использования, когда ИИ находит критически важную информацию от поставщиков энергии, будет становиться все более распространенным с течением времени, и поставщики электроэнергии ищут методы оптимизации энергоэффективности и использования новых источников энергии для получения прибыли. Duke Energy могла бы нанять целую армию аналитиков данных, чтобы следить за приборными панелями в режиме реального времени и выявлять тенденции, но поскольку скорость и объем данных продолжают расти, становится нереальным предполагать, что только люди могут управлять ими. Имея помощника по искусственному интеллекту, Duke Energy может сосредоточить своих специалистов по обработке и анализу данных, инженеров данных и аналитиков на экспериментах, направленных на поиск преобразующих способов использования огромных объемов данных IoT для фундаментального изменения того, как работает их бизнес.
Еще одним интересным вариантом использования ИИ IoT, который становится все более распространенным, является профилактическое обслуживание. С помощью ИИ, просеивающего огромное количество данных о промышленных машинах, компании смогут находить закономерности среди устройств и определять, когда машинам требуется техническое обслуживание, чтобы избежать поломок или незапланированных простоев. По сути, ваше оборудование требует обслуживания, когда оно знает, что плохо себя чувствует и его производительность находится под угрозой. Профилактическое обслуживание с помощью искусственного интеллекта снимает с группы технического обслуживания большую часть ответственности, позволяя им быстро определять, какие машины нуждаются в ремонте, вместо того, чтобы проверять каждый узел на заводе. У Грейнджера есть отличная статья, в которой показано, как профилактическое обслуживание экономит время и деньги таких компаний, как Bosch Appliances.
Влияние ИИ на судоходную отрасль изменит правила игры. Waymo, дочерняя компания Google, уже начала использовать беспилотные грузовики для доставки материалов в дата-центры Google в Атланте. Этические дебаты продолжаются относительно человеческих затрат на замену средств к существованию водителей грузовиков, но трудно игнорировать огромную ценность для бизнеса. Беспилотным грузовикам не нужно есть, а профилактическое обслуживание, быстрое развитие возможностей возобновляемых источников энергии и возможность продолжать движение без сна; внедрение беспилотных грузовиков демонстрирует потенциал искусственного интеллекта для радикальной переориентации работы тяжелой промышленности.
Реальность такова, что тысячи компаний, больших и малых, пытаются понять, что делать с данными, поступающими от датчиков IoT. Есть причина, по которой Google, Uber и GE в мире лидируют в более продвинутых вариантах использования ИИ. Чтобы быть в авангарде этой технологии, требуются огромные капиталовложения. Однако есть методы для всех, кто хочет поэкспериментировать с ИИ на данных IoT. Эти методы позволяют задавать потенциально преобразующие вопросы и отвечать на них: но первый вопрос почти всегда звучит так: «Как нам вообще начать работу с ИИ?»
Начало работы с IoT Analytics
Предположим, вы уже развернули свои датчики IoT, и они собирают данные в той или иной форме. Следующим логическим шагом будет анализ и визуализация, чтобы вы могли понять, что датчики пытаются вам сказать. Хотя это звучит просто, переход к этому шагу часто представляет собой серьезную проблему. Ключевым моментом является поиск аналитических платформ, которые могут обрабатывать объем и разнообразие данных Интернета вещей, не прибегая к многочисленным шагам между сбором данных и их визуализацией. Чем больше переходов между ними, тем менее пригодными для действий становятся данные, поскольку время усугубляет существующие недостатки и неэффективность. Дополнительные этапы также увеличивают стоимость внедрения ИИ, поскольку каждый инструмент преобразования данных является дополнительной статьей бюджета на внедрение технологии. Многие компании начали использовать машинное обучение через собственные разработки платформ, но этот путь требует больше времени и денег, чем использование существующей платформы, такой как Knowi или Domo. Эти платформы позволяют ускорить выход на рынок аналитики и прогнозов больших данных, избегая при этом затрат на найм инженеров ETL/платформы данных.
Эксперимент здесь имеет решающее значение. Необходимо найти аналитическую платформу, которая позволит вам вносить изменения на лету и работать непосредственно над источниками данных IoT. Если вам придется ждать недели, пока ваши ИТ-команды извлекут новое поле или создадут новую агрегацию из ваших данных IoT, вы быстро потеряете терпение и важную информацию в режиме реального времени. Архитектура здесь должна быть свободна от искусственных барьеров между данными и их потребителями.
Следующая большая проблема — интегрировать ИИ в ваши обычные бизнес-операции. Большинство усилий в области искусственного интеллекта создаются вне обычных аналитических потоков специализированными командами и развертываются для использования несколькими группами или членами команды. Чтобы выполнить обещание ИИ преобразовать бизнес-операции, необходимо интегрировать ИИ в обычные операции. Для этого требуется, чтобы ИИ пришел к вашим командам, а не наоборот.
ИИ должен управлять действиями на основе данных. Объем данных слишком велик, чтобы ожидать, что человек вмешается, прервет и предпримет какие-либо действия. Распространение данных создало проблему и возможность. Возможность состоит в том, чтобы принимать лучшие решения на основе всех этих новых данных IoT и использовать ИИ, чтобы использовать этот поток информации IoT с пользой.
Хорошая новость заключается в том, что с растущим внедрением технологий Интернета вещей на рынок выходят новые аналитические платформы, которые помогают организациям любого размера использовать искусственный интеллект для получения прогностической информации из больших данных Интернета вещей, не требуя месяцев настройки конвейеров данных.
Knowi — одна из таких платформ аналитики. Для компаний, получающих большие объемы данных и нуждающихся в решении для реализации своей стратегии аналитики Интернета вещей, Knowi предоставляет универсальный инструмент для анализа и визуализации данных Интернета вещей, создания информационных панелей, анализа тенденций, применения машинного обучения и автоматизации действий на основе данных. Такие решения, как Knowi, помогают предприятиям с неотложными потребностями извлекать выгоду из крупномасштабных данных датчиков IoT, а также достигать более широкой цели — получить конкурентное преимущество с помощью технологии, в которую лидеры отрасли вкладывают ресурсы: ИИ. Для большинства компаний, использующих IoT-устройства, использование ИИ для понимания больших данных прямо сейчас будет иметь решающее значение для поддержания долгосрочной конкурентоспособности на рынке. Knowi может помочь вам окунуться в пул ИИ, а также погрузиться в непосредственную актуальность BI.
