2023 Autor: Susan Creighton | [email protected]. Zuletzt bearbeitet: 2023-05-24 11:14
Die Reduzierung von Abfällen und ein verantwortungsvolles Energiemanagement sind für Unternehmen zu einer Notwendigkeit geworden, um ihr Image im Auge der Öffentlichkeit zu stärken. Grün zu werden ist sicherlich ein lobenswertes, ethisches Ziel, aber es ist auch steuerlich verantwortlich. Unternehmen, die umweltfreundliche Strategien wie Abfallreduzierung, Energieeffizienz und vorausschauende Wartung umsetzen, sparen auf lange Sicht immer Geld.
Eine effektive Energiemanagementstrategie erfordert die neueste Technologie. Heutzutage ist dies eine Kombination aus dem Internet der Dinge (IoT) und Algorithmen für maschinelles Lernen, die allgemein als künstliche Intelligenz (KI) bezeichnet werden. IoT-Lösungen können so eng wie auf Kreislaufebene implementiert werden. Durch die Nutzung und Analyse dieser Daten mit AI können Entscheidungsträger verwertbare Informationen abrufen, um Verschwendung erheblich zu reduzieren und den Geschäftsbetrieb weiter zu optimieren. AI ermöglicht außerdem Alarme und Benachrichtigungen in Echtzeit sowie die Automatisierung von Schlüsselfunktionen wie Klimatisierung und Beleuchtung. [Sehen Sie sich diese kreativen Methoden an, mit denen Unternehmen KI in ihren täglichen Abläufen einsetzen.]
Das Internet der Dinge liefert, sagte Safi Oranski, Leiter des IoT für das IoT-Energiemanagementunternehmen Panoramic Power.
Wenn Daten eingehen, erhält Ihr Unternehmen eine historische und eine Echtzeitansicht der Funktionsweise Ihrer Systeme. Beispielsweise können Hersteller den Betrieb einzelner Geräte überwachen und auf anomale Verhaltensweisen achten, die auf ein bevorstehendes Problem hinweisen könnten. Ein früher Zugriff auf diese Informationen ermöglicht eine vorausschauende und vorbeugende Wartung, bevor ein Problem die Produktivität beeinträchtigt.
Daten mit künstlicher Intelligenz kontextualisieren
Die Implementierung von IoT ist jedoch nur die halbe Miete. Bei einer derart 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 beobachten die [maschinellen] Lernalgorithmen es einige Wochen lang und lernen dieses Verhalten", sagte Oranski. "Es werden spezifische Leistungsindikatoren registriert, die für das Gerät relevant sind, z. B. Arbeitsstunden, Ruhezeiten, Dienstausfälle, Starts und Stopps."
Basierend auf den Daten der angeschlossenen Geräte bilden die Algorithmen dann ein Bild davon, wie die allgemeine funktionale Verwendung aussieht. Alles, was sich zu weit von diesem Bereich entfernt, wird als potenziell problematisch eingestuft und muss vom Menschen näher betrachtet werden.
Durch die Untersuchung anderer kontextualisierter Daten, die von den IoT-Sensoren eingehen, kann AI auch Dinge wie Druckänderungen über die Zeit, den Energieverbrauch, die Leistung usw. analysieren. Wenn Sie beispielsweise einen Anstieg des Energieverbrauchs mit einem Anstieg des Drucks vergleichen, können Bediener das spezifische Problem schneller identifizieren und dann vorbeugende Wartungsarbeiten durchführen oder das Gerät vollständig austauschen.
Die Quintessenz
Algorithmen für das Internet der Dinge und das maschinelle Lernen haben auf nie dagewesene Informationsquellen zurückgegriffen und diese auf eine Weise kontextualisiert, die die Entscheidungsfindung nicht nur unterstützt, sondern erleichtert.
"Ich glaube, dass alle großen Unternehmen das Internet der Dinge irgendwann in den nächsten Jahren auf irgendeine Weise implementieren werden", sagte Oranski gegenüber Business News Daily. "Die Technologie ist zu angemessenen Kosten mit nachgewiesenen ROIs verfügbar."
Auf diesem Niveau ist es nicht nur eine ökologische Überlegung oder ein Marketing-Segen, grün zu werden, sondern ein finanzieller Imperativ, den Unternehmen benötigen, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Mit zunehmender Akzeptanz von IoT und AI könnten Unternehmen, die nicht an Bord kommen, zurückbleiben, da ihre Konkurrenten Geld sparen, in andere Bereiche investieren und ihre Gewinnmargen steigern.
In Zukunft, so Oranski, dürften IoT und maschinelles Lernen über einfache Aktualisierungen und Empfehlungen hinausgehen und einen Punkt erreichen, an dem sie anspruchsvolle Prozesse auf Systemebene automatisieren können.
