اینترنت اشیا و کاربرد آن در پیش بینی ها

در حالی که امروزه استفاده از اینترنت اشیا غیرقابل انکار است، اما هنوز استفاده از IOT در پیش بینی تعمیر و نگهداری وسائل کار سختی است.
مسلما پیش بینی تعمیر و نگهداری، یکی از پردرآمدترین کاربردهای فناوری اینترنت اشیا است که در حال حاضر در دسترس کاربران سازمان ها است و به سادگی می توان فهمید که چرا دریافت اطلاعات و جزئیات بیشتر نسبت به ماشین آلات صنعتی، ناوگان وسایل نقلیه یا هر چیز دیگری که به صورت دیجیتالی کار می کند، به نظر می رسد راهکار نسبتاً مناسبی را ارائه می دهد. این یک نوع پس انداز مستقیم از طریق هزینه های نگهداری پایین تر و خرابی کمتر برای سازمان محسوب می شود.

مطالب مرتبط:
اینترنت اشیاء (IOT) چیست؟
جایگاه اینترنت اشیا تا سال ۱۴۰۰ در ایران
مهم‌ترین موانع موجود در مسیر فراگیرشدن اینترنت اشیا چیست؟

اما به گفته کارشناسان، پیوند دادن سنسورها به تجهیزات موجود کار ساده ای نیست و بهره مندی از مزایای پیش بینی در زمینه نگهداری تجهیزات، برای یک کسب و کار با دارایی های فراوان مزیت زیادی محسوب نمی شود که بتواند بیشترین سود را از این اجرای اینترنت اشیا کسب کند.

چالش اینترنت اشیا در صنعت نفت و گاز

براساس تحقیقاتABI ، این چالش ها را می توان به وضوح در سابقه استفاده از اینترنت اشیا در صنعت نفت و گاز مشاهده کرد. با وجود استفاده گسترده از سرویس هایIoT، ریخت و پاش روغن در اطراف هنوز هم نسبتاً متداول است، و دلیل مهم این امر این است که قطعه AI / ML براساس اینترنت اشیا هنوز به خوبی کار نمی کند.
“کاترینا دوبرووا”، تحلیلگر ABI در ماه گذشته نوشت: “در حالی که کارکنان بخش بازاریابی صنعت نفت خود را به عنوان یک فناوری حرفه ای تبلیغ می کنند، و تجزیه و تحلیل های پیش بینی کننده کلید سرمایه گذاری آنها است ،” ایجاد تفاوت در اقدامات پیشگیرانه وجود دارد. “


در جایی دیگر فرانک ژیلت ، تحلیلگر Forrester گفت: نداشتن یک برنامه از بالا به پایین برای بدست آوردن ارزش واقعی از اقیانوس داده هایی که یک پروژه IoT می تواند تولید کند، بزرگترین دلیل این است که شرکت ها نتایج قابل توجهی را از پیش بینی نگهداری کسب نمی کنند. افراد گاهی اوقات هیجان زده می شوند، حسگرها را در هر جایی که می توانند قرار می دهند، و سپس انتظار دارند که بهترین نتایج کسب شود.

ارتباط اینترنت اشیا با یادگیری هوش مصنوعی

بخش عمده ای از ارتباط صحیح داده های حسگرها با این واقعیت همراه است که نحوه یادگیری هوش مصنوعی و بکار بردن آن با کاربرد ماشین، کار دشواری است. شرکت ها برای اطمینان از اینکه داده های آموزش، الگوی آموزش دروس را به صورت صحیح انجام دهند، نیاز به تخصص زیادی در زمینه علوم داده دارند. علاوه بر این، انتقال داده ها به صورت آزادانه در صنایع خاص دشوار است، جایی که شرکت ها ممکن است تمایلی به انتقال اطلاعات عملیاتی به شخص ثالث نداشته باشند. به عنوان مثال، تولید کننده ممکن است بخواهد اطلاعات مربوط به عملکرد را در تجهیزات کارخانه منتشر نکند، اگر این اطلاعات جزئیاتی را نسبت به فرآیندهای محرمانه در محل کار ارائه دهند.


به گفته مشاور اصلی کامباشی، آلن گریفیتس، اظهار داشتند که کاربران همچنین به درک بسیار دقیق تری در مورد چگونگی حفظ پیش بینی با توجه به ارزش تجارت آن نیاز دارند، همچنین خاطرنشان کرد: تخصص نهادی در IoT برای ایجاد همه چیز ارزشمند است.
همچنین وی گفت: “وقتی به فناوری موردنیاز نگاه می کنید، کاملاً پیشرفته است. هر یک از مؤلفه های IoT کاملاً خوب درک شده است، اما اجرای آن می تواند پیچیده باشد، به خصوص در مورد بخش های قدیمی فناوری.

علت شتاب شرکت ها در استفاده از IOT

با این حال درک این موضوع که چرا شرکت ها با چنین شتابی عجله ای برای اتخاذ این فناوری دارند، آسان است – فواید بالقوه زیادی در عوض نادیده گرفتن آن وجود دارد. ردیابی اطلاعات مربوط به نگهداری، به کسب و کار اطمینان بیشتری می دهد که پولی که برای تعویض و تعمیر آنها هزینه می شود در مکان های مناسب خرج شود و به آنها اجازه می دهد هزینه های غیر ضروری را کاهش دهند.


یک دسته از موارد مختلف نرخ بازگشت سرمایه (ROI)، تولید، ارزش دارایی، ایمنی کارگران و پس از آن همه مزایای دیگری که در آن شما می توانید تمام داده ها در این زمینه را جمع آوری کرده و از روندها بر اساس تاریخ جمع آوری کنید، وجود دارد. این چیزی است که مورد استفاده نهایی، مدت ها قبل از شروع تماس با IoT بوده است.
و علی رغم برخی ناگفته ها و شکاف دانش که در آن بخش تجزیه و تحلیل داده ها بخشی از پازل محسوب می شود، تعداد زیادی کاربر وجود دارد که کارهای پیش بینی تعمیر و نگهداری را برای آنها انجام می دهند. یک بررسی اخیر نشان می دهد که پیش بینی نگهداری بیشترین کاربرد اینترنت اشیا در بین شرکتهای فناوری عملیاتی است و از این میان، اکثر قریب به اتفاق، حداقل نرخ بازگشت سرمایه را تا حدودی مثبت گزارش می دهند.
منبع: networkworld

در سایت آموزشگاه مهندسی عصرشبکه عضو شوید تا به موضوعاتی که مورد علاقه شماست دسترسی پیدا کرده و در مورد آنها بتوانید اظهار نظر کنید.


پاسخی بگذارید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *