IoT devine mai inteligent, iar companiile încorporează inteligența artificială (AI), în special machine learning, în aplicațiile lor de IoT și văd astfel capacitățile crescând, inclusiv îmbunătățirea eficienței operaționale și evitarea disfuncționalităților. Cheia în acest sens este reprezentată de găsirea de statistici în date.
AI joacă un rol tot mai important în aplicațiile și implementările IoT, aducând o schimbare aparentă în comportamentul companiilor care operează în acest domeniu. Investițiile de capital de risc în start-up-urile IoT care utilizează AI au crescut dramatic. Companiile au achiziționat zeci de firme care lucrează la intersecția AI și IoT în ultimii doi ani. Iar vânzătorii importanți de software pentru platforma IoT oferă acum capabilități integrate de AI, cum ar fi machine learning-based analytics.
AI joacă un rol principal în IoT, din cauza capacității sale de a analiza rapid informațiile din date. Machine learning, o tehnologie AI, permite identificarea automată a modelelor și detectarea anomaliilor în datele pe care le generează senzorii și dispozitivele inteligente, informații cum ar fi temperatura, presiunea, umiditatea, calitatea aerului, vibrațiile și sunetul. Companiile descoperă că machine learning poate avea avantaje semnificative față de instrumentele tradiționale de analiză pentru analizarea datelor IoT, inclusiv posibilitatea de a face previziunile operaționale de până la 20 de ori mai repede și cu o precizie mai mare decât sistemele de monitorizare bazate pe prag și alte tehnologii AI. Alte tehnologii AI, cum sunt recunoașterea vocală și viziunea pe calculator pot ajuta la extragerea cunoștințelor din datele care necesită o revizuire umană. Combinația puternică dintre tehnologia AI și IoT ajută companiile să evite perioadele de downtime neplanificate, să sporească eficiența de operare, să activeze noi produse și servicii și să sporească gestionarea riscurilor.
Într-o serie de sectoare, perioadele neplanificate care rezultă din defalcarea echipamentului pot provoca pierderi mari. De exemplu, potrivit unui studiu, astfel de pierderi valorează in medie 38 milioane dolari anual pentru operatorii offshore de petrol si gaze. Analiza folosită pentru a preveni eșecul echipamentului înainte de a se produce pentru a programa proceduri de întreținere ordonate, poate atenua pierderile cauzate de perioadele de nefuncționare. În industria prelucrătoare, de exemplu, Deloitte constată că întreținerea predictivă poate reduce timpul necesar pentru planificarea întreținerii cu 20-50%, creșterea timpului de funcționare a echipamentului și a disponibilității cu 10-20% și reducerea costurilor generale de întreținere cu 5-10%. Totul deoarece tehnologiile AI pot ajuta la identificarea tiparelor și anomaliilor și pot face previziuni bazate pe seturi mari de date și se dovedesc a fi deosebit de utile în punerea în aplicare a întreținerii predictive.
IoT împre cu AI pot face mai mult decât să ajute la evitarea pauzelor neplanificate. De asemenea, pot contribui la îmbunătățirea eficienței operaționale. Acest lucru se datorează în parte puterii machine learning de a genera predicții rapide și precise și cunoștințe aprofundate, dar și capacității tehnologiilor AI de a automatiza o varietate tot mai mare de
