La IA y el aprendizaje automático hacen que los datos sean más inteligentes y valiosos
IoT e IA tienen una relación notablemente sinérgica. Se podría decir que la IA es el cerebro del negocio y el IoT es el cuerpo. La IA, especialmente el aprendizaje automático, proporciona inteligencia: la capacidad de evaluar opciones, aprender de la experiencia y tomar decisiones comerciales inteligentes. IoT, como el cuerpo, proporciona la capacidad de sentir y actuar. IoT ofrece tanto los datos que la IA necesita como los medios físicos para actuar sobre las decisiones de la IA.
La convergencia de IA e IoT está creando innumerables nuevas oportunidades y resultados comerciales. En la fabricación, el análisis predictivo brinda a los gerentes de producción la inteligencia para evaluar las compensaciones entre construir una nueva planta, por ejemplo, o comprar capacidad adicional según sea necesario. Y los sistemas de mantenimiento preventivo utilizan datos de IIoT más IA para predecir y prevenir problemas en los equipos antes de que sucedan, lo que ahorra millones de dólares en costos de tiempo de inactividad no planificado. Por ejemplo, Western Digital utiliza análisis de rendimiento de activos para identificar fallas potenciales al principio del proceso de producción y tomar decisiones oportunas para evitar variaciones en el rendimiento. Como resultado, la empresa ha reducido el número total de unidades devueltas, aumentando la lealtad y la confianza de los clientes, lo que tiene una relación directa con sus ingresos.
Un punto de inflexión para el valor de IoT
A medida que maduran las tecnologías de IA, edge y fog, están acelerando el Internet de las cosas hacia un punto de inflexión: pasar de crear valor incremental a crear propuestas de valor, modelos comerciales e incluso industrias completamente nuevos. Ya hay abundantes ejemplos de creación de nuevo valor en la intersección de estas tecnologías.
Considere nuevas propuestas de valor, como la personalización y la personalización en masa. Con IoT y la automatización, los clientes pueden pedir un automóvil, un traje o casi cualquier otra cosa, especificando las opciones deseadas, y sale de la línea de producción a pedido a un costo cercano al de los bienes producidos en masa. Por ejemplo, Daihatsu Motor Company está utilizando impresoras 3D para ofrecer a los clientes 10 colores y 15 patrones básicos para crear sus propias «pieles de efecto» para exteriores de automóviles.
IoT ha surgido como una capacidad fundamental que (cuando se combina con el aprendizaje automático y la computación de niebla o de borde) está creando industrias completamente nuevas, como los drones autónomos. También es una fuerza clave detrás de la convergencia de las industrias existentes, como el transporte y la tecnología, y el comercio minorista y la fabricación.
La naturaleza colaborativa y conectada de IoT también está dando paso a nuevos modelos comerciales, incluida la «coeconomía». Este modelo se basa en ecosistemas dinámicos de socios y clientes que reúnen fortalezas complementarias para ofrecer soluciones creadas conjuntamente. Por ejemplo, Volvo Trucks y Mack Trucks utilizan un servicio de diagnóstico remoto siempre activo con datos de sensores y soluciones de inteligencia artificial de SAS para minimizar el tiempo de inactividad no planificado. Los datos de cada camión se monitorean constantemente en busca de códigos de falla que se activan cuando algo anda mal con un sistema principal. Miles de sensores en cada camión recopilan datos de IoT en tiempo real para proporcionar contexto, como dónde ocurrió el evento y qué condiciones estaban presentes durante la falla.
Estos y muchos otros ejemplos son destellos brillantes de lo que está a la vuelta de la esquina. Los datos de IIoT son una gran cantidad de valor que espera ser extraído. Juntas, tecnologías como la computación perimetral y de niebla, el aprendizaje automático y la IA pueden desbloquear su valor oculto.
