Smart Energy: Använda IoT och AI för att minska avfall, öka vinsten

Att minska avfall och ansvarig energihantering har blivit en nödvändighet för företag som vill stärka sin bild i allmänhetens öga. Men medan du går grönt är det verkligen ett prisvärt, etiskt mål, det är också en skatteansvarig. Företag som genomför gröna strategier - som avfallshantering, energieffektivitet och förutsägbart underhåll - sparar alltid pengar på lång sikt.

En effektiv energistyrningsstrategi kräver den senaste tekniken. Idag är det en kombination av internet av saker (IoT) och maskininlärningsalgoritmer, mer allmänt känd som artificiell intelligens (AI). IoT-lösningar kan implementeras så snävt som på kretsnivå och genom att utnyttja och analysera data med AI, kan beslutsfattare dra tillförlitlig information för att avsevärt minska avfallet och ytterligare optimera affärsverksamheten. AI möjliggör även realtidvarningar och meddelanden samt automatisering av nyckelfunktioner, såsom klimatkontroll och belysning.

Internet av saker levererar data-driven insikter

IoTs kraft kommer från granulära data det ger. Installera sensorer på dina befintliga enheter gör det möjligt för dem att kommunicera information om förhållanden som energianvändning, tryck, temperatur, upptid och så vidare över datornätverket.

"Vad som skiljer IoT från andra kommunikationsteknologier är hur detta globala nätverk av fysiska objekt samlar automatiskt och kommunicerar data från den verkliga världen ", säger Safi Oranski, chef för IoT för IoTs energistyrningsföretag Panoramic Power.

Som data rullar får din organisation både en historisk och realtidsvy av hur dina system fungera. Till exempel kan tillverkare övervaka driften av enskilda enheter och hålla ett öga på avvikande beteende som kan signalera ett övergående problem. Tidig tillgång till denna information gör det möjligt att förebyggande och förebyggande underhåll, innan ett problem påverkar produktiviteten.

Kontextualisering av data med artificiell intelligens

Implementering av IoT är dock bara hälften av slaget. Med en sådan enorm mängd dataflytande är det omöjligt för mänskliga operatörer att effektivt analysera allt. Det är här där maskininlärning kommer in.

"[För] varje enhet som är ansluten till systemet börjar [maskininlärning] -algoritmerna titta på det under ett par veckor och lära sig det beteendet", säger Oranski. "Det registrerar specifika nyckelindikatorer som är relevanta för enheten, saker som arbetstimmar, ledigtimmar, off duty, startstopp."

På grundval av data från de anslutna enheterna bildar algoritmerna en bild av vilken allmän funktionell användning som ser ut tycka om. Allt som sträcker sig för långt från det här intervallet markeras som potentiellt problematisk och behöver titta närmare på människor.

Genom att undersöka andra kontextualiserade data som flyter in från IoT-sensorerna kan AI också analysera saker som tryckförändringar över tid, energi användning, utdata och så vidare. Att jämföra, säger en ökning i energianvändningen tillsammans med en ökning av trycket kan hjälpa de mänskliga operatörerna att snabbt identifiera det specifika problemet och sedan engagera sig i förebyggande underhåll eller helt ersätta enheten.

Bottom line

IoT och maskininlärning algoritmer har utnyttjat organisationer av information som de aldrig haft tidigare, kontextualiseras på ett sätt som inte bara stöder beslutsfattande men underlättar det. "Jag tror att alla större företag i slutändan kommer att distribuera IoT på något sätt någon gång under de närmaste år, säger Oranski Mobby Business. "Tekniken är tillgänglig till en rimlig kostnad med beprövade avkastningar."

Med den här nivån går grön inte bara en ekologisk övervägning eller en marknadsföring, men en ekonomisk nödvändighet att företagen behöver vara konkurrenskraftiga. När adopteringen av IoT och AI ökar, kan företag som inte går ombord mycket väl vara kvar eftersom konkurrenterna sparar pengar, återinvesterar i andra områden och ökar deras vinstmarginaler.

I framtiden sade Oranski att det är troligt att IoT och maskininlärning kommer att växa utöver enkla uppdateringar och rekommendationer, och nå en punkt där de kan automatisera avancerade systemnivåprocesser.

"Det här är ofta saker som förändras baserat på omständighet ", säger Oranski. "[Dessa system] varnar människor om möjligheter att rädda eller göra saker annorlunda, men de behöver faktiskt fatta beslut. Men ju mer som människor litar på maskiner och algoritmer, desto mer kommer de att vara benägna att låta dem fatta sina egna beslut."

Behöver jag ett kreditkort för små företag?

Företagskreditkortsutgivare som konkurrerar om småföretagens uppmärksamhet, presenterar ett smorgasbord av val i belönings- och rabattprogram för småföretagskreditkortsanvändare. Kortkortsutgivare som Chase, Visa, Discover, MasterCard och Open Network på American Express, erbjuder kort som är skräddarsydda för att göra det möjligt för småföretag att vara på kurs.

(Företag)

Varför inte alla arbetare hatar måndagar

Att härda måndagens blues kan vara lika Enkelt att bli förlovad på jobbet, föreslår ny forskning. Detta engagemang är dock inte bara till nytta för att hjälpa arbetare att gå tillbaka till jobbet efter helgen, men det är också till hjälp för organisationens produktivitet. "Engagerade arbetstagare känner sig nästan lika bra på vardagar som de gör på helgerna, vilket inte är fallet för amerikaner i allmänhet ", säger Gallups forskning.

(Företag)