At få indflydelse: IoT og maskinlæring i erhvervslivet (Amay Barange)

Genudgivet af Platon

Abonnenter: 0

To er bedre end én, er det ikke? Dette gælder utvivlsomt i tilfælde af IoT og maskinlæring. Disse to mest populære og trending teknologier tilbyder et solidt vækstsystem for virksomheder, hvis de implementeres sammen korrekt. Når de kombineres, hjælper de dig med at låse op for den sande kraft af data og øge virksomhedens effektivitet, salg og kunderelationer.

Derfor ses inkorporering af IoT og maskinlæring i erhvervslivet i bred skala. Vi vil diskutere nogle af de populære områder, hvor disse teknologier bruges. Før det, lad os se nogle statistikker omkring dem.

Statistik, der viser trend for IoT og ML
Ifølge IoT-analyse vil verden have 14.4 milliarder IoT-forbundne enheder ved udgangen af 2022, hvilket er 10 % mere end året før.

I 2025 vil dette tal nå op på cirka 27 milliarder, hvilket tydeligt indikerer, at virksomheder hurtigt tager det til sig. Markedet for maskinlæring forventes på den anden side at krydse 200 milliarder dollars-grænsen i 2025. Disse tal er nok til med sikkerhed at sige, at markedet for IoT og maskinlæring ikke vil blive langsommere når som helst, men snarere vil stige over tid.

Nu dukker et spørgsmål op: hvad er fordelene ved at bruge IoT og maskinlæring i erhvervslivet? Først og fremmest, at vide, hvordan de arbejder sammen, vil hjælpe dig med at forstå den sande værdi, de tilføjer til din virksomhed.

Hvordan fungerer IoT og Machine Learning sammen?
Som navnet antydede, er tingenes internet et netværk af alle enheder med sensorer, forbundet via internettet. Denne forbindelse giver dem mulighed for at kommunikere med enhver anden enhed på netværket.

Hvad efter det? Hvordan vil du bruge disse data? Maskinlæring er svaret. Det er en delmængde af AI og en proces med at bruge data til at udvikle matematiske modeller eller algoritmer til at træne computeren uden megen menneskelig indblanding.

Med den læring kan systemet bruges til at forudse det mest sandsynlige plot baseret på dataene. Forudsigelsen kan være forkert eller rigtig, og afhængigt af den algoritme opdaterer sig selv for at levere et bedre muligt scenarie næste gang.

Begge komplementerer således hinanden for at give virksomheder en konkurrencefordel frem for andre gennem dataakkumulering og analyse, så de kan beslutte, hvad der er bedre for deres vækst. Dette gælder for enhver type sektor, det være sig sundhedspleje, finans, bilindustrien, landbrug, fremstilling og meget mere.

Men der er mere end den ovennævnte grund til at bruge IoT og maskinlæring i forretningsprocesser. Lad os forstå deres rolle i forskellige virksomheder bedre, og hvilke fordele de tilbyder.

Fordele ved IoT og Machine Learning for virksomheder –
Det automatiserer forretningsprocesserne
For enhver organisation, uanset om det er lille eller stor, er der et bestemt sæt forretningsprocesser. Hver enkelt skal være effektiv til at nå organisationens mål. Men monotone opgaver som planlægning af e-mails eller registreringsprocesser kan forårsage unødvendige forsinkelser og hæmme den samlede produktivitet.

Maskinlæring og IoT kan automatisere disse kedelige og gentagne opgaver for at strømline forretningsprocessen. Ikke bare det, det reducerer chancerne for menneskelige fejl og ineffektivitet, forbedrer opfølgning med leadet, planlægning af marketingkampagner, events mv.

Tilføjer et ekstra lag af sikkerhed
Intet sted er beskyttet mod ulykker, bedrageri og cyberangreb. De er almindelige i branchen, og hvis de ikke løses med det samme, kan de forårsage store tab for virksomheden, dens ansatte og kunder.

Men det er svært at holde øje med hvert enkelt område eller enhed. Brug af IoT og maskinlæring i erhvervslivet hjælper ikke kun med at overvåge hvert aspekt for at identificere smuthuller og trusler, men lader dig også tage de nødvendige forebyggende foranstaltninger på forhånd.

Hjælper med at identificere de produktive ressourcer
Uanset om det er økonomiske, menneskelige, fysiske eller teknologiske ressourcer, din virksomhed har, er det vigtigt at filtrere de mest produktive fra og eliminere de sjældent brugte ressourcer. Med brug af IoT og maskinlæring i forretningsprocesser kan du hjælpe dig med at analysere dette og forhindre unødvendige udgifter på de ubrugte og ikke-produktive ressourcer. De kan også foreslå, hvor din virksomhed skal bruge disse ressourcer.

Hjælper med at forstå kunderne
Kunder er et vigtigt aktiv for enhver virksomhed. At gøre dem tilfredse er derfor vigtigt for at få succes og øge omsætningen. Machine learning og IoT kan hjælpe virksomheder med at levere, hvad deres kunder ønsker, uden at gætte det. De kan lære, hvordan kunder interagerer med deres brand, og hvilke ting de ikke kan lide eller bedst kan lide.

Med al den værdifulde indsigt i dine hænder kan du skabe produkter og tjenester, som de forventer mest. Eller analyser, hvilken der gør det godt på markedet. På denne måde kan brands drage fordel på to måder - at levere bedre kundeoplevelse og øge omsætningen ved at levere de rigtige produkter til publikum. For e-handelsplatforme er machine learning og IoT de vigtigste teknologier for at opnå dette.

Brug eksempler på IoT og Machine Learning i forskellige virksomheder –
Detailindustri: Supply Chain Management
Forsyningskædeindustrien er dataafhængig, hvilket betyder, at forkerte eller ufuldstændige data kan forårsage flere problemer i processen. Omkostningsineffektivitet, tekniske nedetider, problemer med at bestemme pris og transportomkostninger, lagertyveri og -tab osv. er nogle få af disse problemer, de står over for.

Implementering af IoT-sensorer på de involverede enheder for at udtrække vitale data og derefter sende dem til maskinlæringsmodeller kan hjælpe på følgende måder.

• Forbedre kvaliteten af produkter
• Reducer driftsomkostninger
• Kontroller leveringsstatus
• Forebyg lagertyveri og svindel
• Oprethold balancen mellem efterspørgsel og udbud
• Forbedre forsyningskædens synlighed for at øge kundetilfredsheden
• Øge transporten af varer på tværs af grænserne
• Øge den operationelle effektivitet og indtjeningsmuligheder
• Tjek for eventuelle defekter i produktet eller industrielt udstyr

Bilindustrien: Selvkørende biler
IoT-sensorer forbedrer køretøjernes muligheder, hvilket gør dem smartere og mere uafhængige. Vi kalder dem smarte biler eller selvkørende biler, hvor menneskelig tilstedeværelse ikke engang er en mulighed. Sammen med kunstig intelligens og maskinlæring kan disse køretøjer evaluere situationen på vejen og kan træffe bedre beslutninger i realtid.

De har nu pålidelige kameraer til at få en klar forståelse af veje. Radardetektorer gør det muligt for autonome køretøjer at se selv om natten og dermed forbedre deres synlighed.

Healthcare Industry: Smart Healthcare Solutions
Patientovervågning er blevet let med maskinlæring og IoT. Læger kan nu få realtidsdata om patienters helbredstilstande fra tilsluttede gadgets og foreslå skræddersyede behandlinger.

Fjernovervågning af glukose er en sådan anvendelse, hvor læger kan overvåge glukoseniveauet hos patienter gennem CGM-systemer (kontinuerlig glukoseovervågning). Hvis der er nogen anomali i glukoseniveauet, udsendes en advarsel, så patienterne straks kan kontakte lægen og få den nødvendige behandling.

AI-udstyret Apple Watch er et andet bedste tilfælde af maskinlæring og IoT. Smartwatchet er meget nyttigt til at overvåge hjerteslag. Ifølge en undersøgelse fra Cardiogram giver Apple-uret 97 procent nøjagtige resultater på pulsmåling og kan detektere paroxysmal atrieflimren, som hovedsageligt skyldes uregelmæssighed i hjerterytmen.

Fremstillingsindustri: Tilstandsbaseret overvågning
Maskiner kommer uden tvivl ikke til at holde for evigt; de gennemgår konstant slitage og når i sidste ende et punkt, hvor de skal repareres eller kasseres. Da fremstillingsindustrien er en af de sektorer, der er stærkt afhængige af maskiner, er de nødt til at holde nøje øje med maskinernes sundhed.

CBM er en af de vigtigste forudsigende vedligeholdelsesstrategier, der virker i dette tilfælde. Ved at bruge maskinlæringsteknikker og kombineret med informationen indsamlet fra IoT-sensorerne kan konklusioner vedrørende udstyrets status overvåges.

For eksempel kan mekanisk fejljustering, kortslutninger og slid-out-forhold detekteres gennem denne teknik. Dette hjælper med at identificere rodproblemet, og hvor tidligt en maskine har brug for vedligeholdelse.

Desuden reducerer denne type automatiseret maskinlæringsassistance den menneskelige ingeniørindsats med 50 %, reducerer vedligeholdelsesbudgettet og øger tilgængeligheden af maskiner. Falsk alarmering, som er et af hovedproblemerne ved tilstandsovervågning, løses også med 90 % ved hjælp af maskinlæringsmodeller i CBM.

Konklusion
Ingen enkelt teknologi kan alene bringe massiv succes til virksomheder. De bør således være fleksible nok til at inkorporere flere teknologier sammen. Internet of Things (IoT) og Machine Learning er to så kraftfulde kombinationer, der, når de bruges korrekt, kan skalere væksten i en virksomhed op.

De omformer næsten alle brancher fra landbrug til IT, hvilket gør dem mere effektive, skalerbare og produktive.