Smart energi: Bruk av IoT og AI for å redusere avfall, øke fortjenesten

Redusering av avfall og ansvarlig energistyring er blitt en nødvendighet for selskaper som ønsker å kaste opp sitt bilde i offentlighetens øye. Men mens du går grønt er absolutt et prisverdig etisk mål, er det også en skattemessig ansvarlig. Bedrifter som implementerer grønne strategier - som avfallssparing, energieffektivitet og forutsigbart vedlikehold - sparer alltid penger på lang sikt.

En effektiv energistyringsstrategi krever den nyeste teknologien. I dag er det en kombinasjon av internett av ting (IoT) og maskinlæringsalgoritmer, mer kjent som kunstig intelligens (AI). IoT-løsninger kan implementeres så smalt som på kretsnivå, og ved å utnytte og analysere dataene med AI, kan beslutningstakere trekke til brukbar informasjon for å redusere avfallet og ytterligere optimalisere forretningsdriften. AI muliggjør også sanntidsvarsler og meldinger samt automatisering av nøkkelfunksjoner, for eksempel klimastyring og belysning.

Internett av ting gir data-drevet innsikt

IoT-strømmen kommer fra de granulære dataene det gir. Ved å installere sensorer på eksisterende enheter kan de kommunisere informasjon om forhold som energiforbruk, trykk, temperatur, oppetid og så videre i hele datamaskinen.

"Hva skiller IoT fra andre kommunikasjonsteknologier er måten dette globale nettverket av fysiske Objektene samler automatisk og kommuniserer data fra den virkelige verden, sier Safi Oranski, leder av IoT for IoTs energistyringsvirksomhet Panoramic Power.

Når data ruller inn, får organisasjonen både en historisk og sanntidsvisning av hvordan systemene dine operere. For eksempel kan produsenter overvåke driften av individuelle enheter og holde øye med uregelmessig oppførsel som kan signalere et forestående problem. Tidlig tilgang til denne informasjonen gjør det mulig å foreta forebyggende og forebyggende vedlikehold, før et problem påvirker produktiviteten.

Kontekstualisering av data med kunstig intelligens

Implementering av IoT er imidlertid bare halvparten av kampen. Med en så stor mengde data som strømmer inn, er det umulig for menneskelige operatører å effektivt analysere alt. Det er her maskinlæring kommer inn.

"[For] hver enhet som er koblet til systemet, begynner [maskinlæring] algoritmen å se på det i et par uker og lære atferden," sa Oranski. "Det registrerer spesifikke nøkkelindikatorer som er relevante for enheten, ting som arbeidstid, idle timer, off duty, startstopp."

På grunnlag av data fra de tilkoblede enhetene danner algoritmen et bilde av hvilken generell funksjonell bruk som ser ut som. Alt som strekker seg for langt fra dette området er merket som potensielt problematisk og trenger å se nærmere på mennesker.

Ved å undersøke andre kontekstualiserte data som strømmer inn fra IoT-sensorene, kan AI også analysere ting som trykkendringer over tid, energi bruk, utgang og så videre. Ved å sammenligne, si en økning i energiforbruket sammen med en økt trykk, kan menneskelige operatører raskt identifisere det bestemte problemet raskt og deretter engasjere seg i forebyggende vedlikehold eller erstatte enheten helt.

Bunnlinjen

IoT og maskinlæring algoritmer har benyttet organisasjoner av informasjon de aldri hadde før, kontekstualisert på en måte som ikke bare støtter beslutningstaking, men letter det.

"Jeg tror at alle de store selskapene i siste instans vil distribuere IoT på en eller annen måte på et tidspunkt i de neste par år, sier Oranski Mobby Business. "Teknologien er tilgjengelig til en rimelig pris med påvist ROI."

Gikk til dette nivået, går grønn er ikke bare en økologisk vurdering eller en markedsføringsbonus, men et økonomisk imperativ som bedrifter trenger å forbli konkurransedyktige. Etter hvert som IoT og AI adopsjon vokser, kan selskaper som ikke kommer ombord, godt etterlates når konkurrentene sparer penger, reinvesterer i andre områder og øker sine fortjenestemarginer.

I fremtiden, sier Oranski, er det sannsynlig at IOT og maskinlæring vil vokse utover enkle oppdateringer og anbefalinger, og nå et punkt der de kan automatisere sofistikerte systemnivåprosesser.

"Dette er ofte ting som endres basert på forhold, sier Oranski. "[Disse systemene] varsler folk om muligheter til å redde eller gjøre ting annerledes, men de trenger faktisk å ta de avgjørelsene. Men jo mer folk stoler på maskiner og algoritmer, desto mer vil de være tilbøyelige til å la dem ta sine egne beslutninger."

ØNsker du å se høyere markedsavkastning? E-post leverer best

Selv om det er mange digitale markedsføringsverktøy tilgjengelig for bedrifter i dag, fortsetter e-postmarkedsføring å gi den største løsningen for pengene dine, finner nye undersøkelser. En studie fra GetResponse og Holistic Email Marketing viste at markedsførere tror at e-postmarkedsføring gir en bedre avkastning enn noen annen digital markedsføring alternativ.

(Virksomhet)

En Small Business Guide til E-Commerce Shipping

Det er få ting mer tilfredsstillende enn å åpne inngangsdøren din og finne en pakke med varene du kjøpte på nettet, bare for en dag eller to siden. Men å skape denne typen positiv kundeopplevelse krever mye arbeid bak kulissene av forhandlere. For å redusere nedleggelsen av handlekurven og unngå ulykkelige kunder, må forhandlere kontinuerlig se på sin shippingstrategi og strømlinjeforme oppfyllings- og leveringsprosessene, samtidig som de holder prisene lave.

(Virksomhet)