Energía inteligente: usar IoT e IA para reducir el desperdicio, aumentar los beneficios

La reducción del desperdicio y la gestión responsable de la energía se ha convertido en una necesidad para las empresas que buscan apuntalar su imagen a los ojos del público. Sin embargo, mientras que ir al verde es ciertamente un objetivo encomiable y ético, también es fiscalmente responsable. Las empresas que implementan estrategias ecológicas, como la reducción de desechos, la eficiencia energética y el mantenimiento predictivo, invariablemente ahorran dinero a largo plazo.

Una estrategia eficaz de gestión energética requiere la última tecnología. Hoy en día, se trata de una combinación de Internet de las cosas (IoT) y algoritmos de aprendizaje automático, más comúnmente conocida como inteligencia artificial (AI). Las soluciones de IoT pueden implementarse tan estrechamente como a nivel de circuito, y aprovechando y analizando esa información con AI, los responsables de la toma de decisiones pueden extraer información procesable para reducir significativamente el desperdicio y optimizar aún más las operaciones comerciales. AI también permite alertas y notificaciones en tiempo real, así como la automatización de funciones clave, como el control del clima y la iluminación.

Internet ofrece información basada en datos

El poder de IoT proviene de los datos granulares que proporciona. Instalar sensores en sus dispositivos existentes les permite comunicar información sobre condiciones como el uso de energía, presión, temperatura, tiempo de actividad, etc. en la red de su computadora.

"Lo que diferencia a IoT de otras tecnologías de comunicaciones es la forma en que esta red global de los objetos recopilan y comunican automáticamente datos del mundo real ", dijo Safi Oranski, director de IoT para la empresa de gestión energética IoT Panoramic Power.

A medida que ingresan los datos, su organización obtiene una visión histórica y en tiempo real de cómo sus sistemas funcionar. Por ejemplo, los fabricantes pueden controlar el funcionamiento de los dispositivos individuales y estar atentos a un comportamiento anómalo que podría indicar un problema inminente. El acceso temprano a esta información posibilita el mantenimiento predictivo y preventivo, antes de que un problema afecte la productividad.

Contextualizar los datos con inteligencia artificial

Sin embargo, implementar IoT es solo la mitad de la batalla. Con una cantidad tan inmensa de datos fluyendo, es imposible que los operadores humanos lo analicen de manera eficiente. Ahí es donde entra el aprendizaje automático.

"[Para] cada dispositivo conectado al sistema, los algoritmos [de aprendizaje automático] comienzan a observarlo durante un par de semanas y aprenden ese comportamiento", dijo Oranski. "Registra los indicadores clave de rendimiento relevantes para el dispositivo, cosas como horas de trabajo, horas de inactividad, fuera de servicio, paradas iniciales".

Según los datos de los dispositivos conectados, los algoritmos forman una imagen del aspecto funcional general. me gusta. Cualquier cosa que se aleje demasiado de ese rango es señalada como potencialmente problemática y necesita una mirada más cercana por parte de los humanos.

Al examinar otros datos contextualizados que fluyen desde los sensores IoT, AI también puede analizar cosas como cambios de presión en el tiempo, energía uso, salida, etc. Comparando, por ejemplo, un pico en el uso de energía junto con un aumento en la presión puede ayudar a los operadores humanos a identificar mejor el problema específico rápidamente y luego realizar mantenimiento preventivo o reemplazar el dispositivo por completo.

Lo esencial

IoT y aprendizaje automático los algoritmos han utilizado organizaciones de información que nunca antes habían tenido, contextualizadas de una manera que no solo respalda la toma de decisiones sino que las facilita.

"Creo que todas las compañías principales implementarán IoT de alguna manera en algún momento de los próximos años ", dijo Oranski a Mobby Business. "La tecnología está disponible a un costo razonable con ROI comprobados".

Llevado a este nivel, ser ecologista no es solo una consideración ecológica o un beneficio de marketing, sino un imperativo financiero que las empresas requieren para seguir siendo competitivas. A medida que crece la adopción de IoT y AI, las empresas que no se incorporan pueden quedar atrás mientras sus competidores ahorran dinero, reinvierten en otras áreas y aumentan sus márgenes de ganancia.

En el futuro, dijo Oranski, es probable que el IoT y el aprendizaje automático crezcan más allá de las simples actualizaciones y recomendaciones, y lleguen a un punto en el que puedan automatizar procesos sofisticados a nivel de sistema.

"A menudo, esto cambia según el sistema. circunstancia ", dijo Oranski. "[Estos sistemas] alertan a las personas de las oportunidades de guardar o hacer las cosas de manera diferente, pero en realidad necesitan tomar esas decisiones. Pero cuanto más confíen las máquinas en las máquinas y los algoritmos, más se inclinarán a dejarlos tomar sus propias decisiones".

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