Smart Energy: utiliser l'IoT et l'IA pour réduire les déchets et augmenter les profits


Smart Energy: utiliser l'IoT et l'IA pour réduire les déchets et augmenter les profits

Réduire le gaspillage et la gestion responsable de l'énergie est devenu une nécessité pour les entreprises qui cherchent à consolider leur image auprès du public. Cependant, tout en passant au vert est certainement un objectif éthique louable, c'est aussi un budget responsable. Les entreprises qui mettent en œuvre des stratégies vertes - telles que la réduction des déchets, l'efficacité énergétique et la maintenance prédictive - font invariablement économiser de l'argent à long terme.

Une stratégie efficace de gestion de l'énergie requiert les dernières technologies. Aujourd'hui, c'est une combinaison de l'Internet des objets (IoT) et des algorithmes d'apprentissage automatique, plus communément connus sous le nom d'intelligence artificielle (IA). Les solutions IoT peuvent être mises en œuvre aussi étroitement qu'au niveau du circuit, et en exploitant et en analysant ces données avec l'IA, les décideurs peuvent extraire des informations exploitables pour réduire considérablement le gaspillage et optimiser davantage les opérations commerciales. AI permet également des alertes et des notifications en temps réel ainsi que l'automatisation des fonctions clés, telles que le contrôle climatique et l'éclairage.

La puissance de l'IoT provient des données granulaires fournit. L'installation de capteurs sur vos appareils existants leur permet de communiquer des informations sur des conditions telles que la consommation d'énergie, la pression, la température, le temps de disponibilité sur votre réseau informatique.

«Ce qui différencie l'IoT des autres technologies de communication Les objets recueillent et communiquent automatiquement les données du monde réel », a déclaré Safi Oranski, responsable IoT de la société de gestion de l'énergie IoT Panoramic Power.

Au fur et à mesure que les données progressent, votre organisation acquiert une vision historique et en temps réel de vos systèmes. fonctionner. Par exemple, les fabricants peuvent surveiller le fonctionnement de chaque appareil et garder un œil sur tout comportement anormal qui pourrait signaler un problème imminent. Un accès anticipé à ces informations permet une maintenance prédictive et préventive, avant qu'un problème n'affecte la productivité.

La mise en œuvre de l'IoT n'est cependant que la moitié de la bataille. Avec une telle quantité de données, il est impossible pour les opérateurs humains d'analyser efficacement tout cela. C'est là qu'intervient l'apprentissage automatique.

"[Pour] chaque appareil connecté au système, les algorithmes [apprentissage automatique] commencent à le regarder pendant quelques semaines et apprennent ce comportement", a déclaré Oranski. «Il enregistre des indicateurs de performance clés spécifiques à l'appareil, tels que les heures de travail, les heures d'inactivité, les arrêts de travail et les arrêts de démarrage.»

Les algorithmes se basent sur les données des appareils connectés. comme. Tout ce qui s'éloigne trop de cette plage est identifié comme étant potentiellement problématique et nécessitant un examen plus attentif de la part des humains.

En examinant d'autres données contextualisées provenant des capteurs IoT, l'IA peut aussi analyser des changements de pression dans le temps. utilisation, sortie et ainsi de suite. Comparer, par exemple, un pic d'utilisation de l'énergie avec une augmentation de la pression peut aider les opérateurs humains à mieux identifier rapidement le problème spécifique, puis à effectuer une maintenance préventive ou remplacer complètement l'appareil.

"Je crois que toutes les grandes entreprises finiront par déployer l'IoT d'une manière ou d'une autre. années », a déclaré M. Oranski à Mobby Business. «La technologie est disponible à un coût raisonnable avec des ROI éprouvés.»

À ce niveau, passer au vert n'est pas seulement une considération écologique ou un avantage marketing, mais un impératif financier que les entreprises exigent pour rester compétitives. Avec l'adoption croissante de l'IoT et de l'IA, les entreprises qui ne sont pas à bord risquent d'être laissées à la traîne alors que leurs concurrents font des économies, réinvestissent dans d'autres domaines et augmentent leurs marges bénéficiaires.

À l'avenir, a déclaré M. Oranski, il est probable que l'IoT et l'apprentissage automatique dépasseront les simples mises à jour et recommandations et atteindront un stade où ils pourront automatiser des processus sophistiqués au niveau du système.

circonstance », a déclaré Oranski. "[Ces systèmes] alertent les gens sur les possibilités de sauver ou de faire les choses différemment, mais ils doivent prendre ces décisions, mais plus ils font confiance aux machines et aux algorithmes, plus ils seront enclins à les laisser prendre leurs propres décisions."


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