Eficiência energética: IoT e modelos de Machine Learning

Eficiência energética: IoT e modelos de Machine Learning empregados para aumentar a eficiência operacional e maximizar lucro

Aumentar a eficiência operacional e o gerenciamento responsável de energia é necessidade primordial para corporações que visam fortalecer sua imagem aos olhos do consumidor. Ser ecologicamente correto é uma meta louvável e ética, empresas que implementam estratégias sustentáveis como, redução de ineficiência operacional, eficiência energética e manutenção preditiva, invariavelmente economizam dinheiro a longo prazo.

Estratégias eficazes no gerenciamento de energia requerem a utilização de tecnologias disruptivas, que combinam internet das coisas (IoT) e modelos de Machine Learning (ML). Atualmente, as soluções de IoT podem ser implementadas de forma tão restrita quanto o nível de sistemas embarcados, aproveitando e analisando os insights gerados através de ML. Os tomadores de decisões podem obter informações acionáveis que reduzam significativamente o desperdício da empresa, além de otimizar ainda mais as operações do negócio.

Os modelos de ML também permitem alertas e notificações em tempo real, bem como a automação de funções-chave e variáveis manipuláveis de processo que afetam diretamente a eficiência operacional.

Insights orientados por dados através de Internet das coisas

O poder de IoT vem dos dados granulares que ela fornece. A instalação de instrumentos de medição nos dispositivos existentes, permite que eles informem sobre as condições de consumo de energia, pressão, temperatura, tempo de atividade ou inatividade, e outras condições relevantes no ambiente industrial. A diferença de IoT para outras tecnologias de comunicação é a maneira como a rede global gerada entre os ativos físicos coletam e transmitem os dados automaticamente.

Conforme os dados chegam, sua companhia ganha uma visão histórica e em tempo real de como seus sistemas operam. Por exemplo, as indústrias podem monitorar a operação de dispositivos individuais e controlar comportamentos anômalos que possam sinalizar problema iminente ou até mesmo ineficiência na operação de determinado equipamento.

Este acesso antecipado de informações conflitantes possibilita a manutenção preditiva e preventiva, além de possibilitar sugestões que melhoram as combinações e valores de variáveis manipuláveis de processos que aumentam a eficiência energética dos equipamentos, reduzindo desperdícios.

Dados contextualizados com Machine Learning

A implementação de IoT é apenas a metade da batalha, com uma quantidade imensa de dados fluindo, é impossível para os operadores humanos analisarem tudo de maneira eficiente. É aí que entra o aprendizado de máquina, para cada dispositivo conectado ao sistema, os algoritmos de ML começam a assisti-lo por algumas semanas e aprendem

a dinâmica da operação, com acurácia considerável, registra indicadores chaves de desempenhos específicos e relevantes para o dispositivo, como horas de trabalho, horas ociosas, folgas, consumo, etc.

Com base nos dados dos dispositivos conectados, os algoritmos desenvolvem uma imagem de qual a melhor forma para alcançar mais eficiência, onde qualquer comportamento que se distancie desse intervalo é sinalizado como redução do rendimento operacional.

Conclusão

Todas as grandes empresas acabarão implementando IoT em algum momento nos próximos anos. A tecnologia está disponível a custo razoável com ROI comprovado.

A solução traz para a sustentabilidade das empresas, não apenas uma consideração ecológica ou benefício de marketing, mas o imperativo financeiro que as empresas exigem para se manterem competitivas. À medida que a adoção de IoT e ML crescem, as empresas podem ser deixadas para trás à medida que seus concorrentes reinvestem em outras áreas e aumentam suas lucratividades com o uso destas tecnologias.

No futuro, é provável que IoT e os modelos de ML sejam além de simples sugestões, e possam automatizar processos complexos de forma autônoma. Atualmente, estas soluções indicam a melhor forma de operação atrelados aos ganhos alcançados em eficiência, e quanto mais as pessoas confiarem em máquinas e algoritmos, mais elas estarão inclinadas a deixar os modelos de ML a tomar suas próprias decisões sem inferência humana.

 

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