Energia Inteligente: Usando IoT e AI para Reduzir o Desperdício, Aumentar os Lucros

Reduzir o desperdício e o gerenciamento responsável de energia tornou-se uma necessidade para as corporações que procuram fortalecer sua imagem aos olhos do público. No entanto, o fato de ser ecológico é certamente uma meta louvável e ética, é também uma questão fiscalmente responsável. As empresas que implementam estratégias verdes - como redução de resíduos, eficiência energética e manutenção preditiva - invariavelmente economizam dinheiro a longo prazo.

Uma estratégia eficaz de gerenciamento de energia requer a mais recente tecnologia. Hoje, essa é uma combinação da internet das coisas (IoT) e dos algoritmos de aprendizado de máquina, mais conhecidos como inteligência artificial (AI). As soluções de IoT podem ser implementadas de forma tão restrita quanto no nível do circuito e, aproveitando e analisando esses dados com a AI, os tomadores de decisão podem obter informações acionáveis ​​para reduzir significativamente o desperdício e otimizar ainda mais as operações de negócios. A AI também permite alertas e notificações em tempo real, bem como a automação de funções-chave, como controle climático e iluminação.

A Internet das coisas fornece insights orientados a dados

O poder da IoT vem dos dados granulares que fornece. Instalar sensores em seus dispositivos existentes permite que eles comuniquem informações sobre condições como uso de energia, pressão, temperatura, tempo de atividade e assim por diante em toda a sua rede de computadores.

"O que diferencia a IoT de outras tecnologias de comunicação é a forma como essa rede global de objetos automaticamente coletam e comunicam dados do mundo real ", disse Safi Oranski, chefe da IoT para a empresa de gerenciamento de energia IoT Panoramic Power.

À medida que os dados chegam, sua organização ganha uma visão histórica e em tempo real de como seus sistemas operar. Por exemplo, os fabricantes podem monitorar a operação de dispositivos individuais e ficar de olho em comportamentos anômalos que possam sinalizar um problema iminente. O acesso antecipado a essas informações possibilita a manutenção preditiva e preventiva, antes que um problema afete a produtividade.

Contextualizando dados com inteligência artificial

A implementação da IoT é apenas metade da batalha. Com uma quantidade imensa de dados fluindo, é impossível para os operadores humanos analisarem tudo de maneira eficiente. É aí que entra o aprendizado de máquina.

"[Para] cada dispositivo conectado ao sistema, os algoritmos [de aprendizado de máquina] começam a assisti-lo por algumas semanas e aprendem esse comportamento", disse Oranski. "Ele registra indicadores chave de desempenho relevantes para o dispositivo, como horas de trabalho, horas ociosas, folgas, paradas para partidas."

Com base nos dados dos dispositivos conectados, os algoritmos formam uma imagem do uso funcional geral gostar. Qualquer coisa que se distancia muito desse intervalo é sinalizada como potencialmente problemática e necessitando de um olhar mais atento dos seres humanos.

Examinando outros dados contextualizados que fluem dos sensores IoT, a AI também pode analisar coisas como mudanças de pressão ao longo do tempo, energia uso, saída e assim por diante. Comparando, digamos, um aumento no uso de energia junto com um aumento na pressão pode ajudar os operadores humanos a identificar melhor o problema específico rapidamente e depois se envolver na manutenção preventiva ou substituir o dispositivo completamente.

A linha de fundo

IoT e aprendizado de máquina Algoritmos têm aproveitado organizações de informação que nunca tiveram antes, contextualizadas de uma maneira que não apenas apóiem ​​a tomada de decisões, mas facilitem-na.

"Acredito que todas as grandes empresas acabarão implantando a IoT de alguma forma em algum momento nas próximas anos ", disse Oranski ao Mobby Business. "A tecnologia está disponível a um custo razoável com ROIs comprovados."

Levado a este nível, tornar-se verde não é apenas uma consideração ecológica ou um benefício de marketing, mas um imperativo financeiro que as empresas precisam para permanecer competitivas. À medida que a adoção da IoT e da IA ​​cresce, as empresas que não entram podem ser deixadas para trás à medida que seus concorrentes economizam dinheiro, reinvestem em outras áreas e aumentam suas margens de lucro.

No futuro, disse Oranski, é provável que a IoT e o aprendizado de máquina cresçam além de simples atualizações e recomendações, e atinjam um ponto em que possam automatizar processos sofisticados no nível do sistema.

"Essas são coisas que mudam com base circunstância ", disse Oranski. "Esses sistemas alertam as pessoas sobre as oportunidades de salvar ou fazer as coisas de maneira diferente, mas elas realmente precisam tomar essas decisões. Mas quanto mais as pessoas confiarem em máquinas e algoritmos, mais elas estarão inclinadas a deixá-las tomar suas próprias decisões."

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