IoTとAIが産業に変革をもたらす

IoTとAIの組み合わせは伝統的な産業を変え続けており、この進化は誰も見ていないところで起きている。

例えば、IoTセンサーとAIアルゴリズムを使用することで、通信会社はネットワーク・トラフィックを監視し、停止を予測し、lte cat 4どの付属品に誤りやエラーがある可能性が高いかを把握し、顧客に影響が及ぶ前に前もって問題を解決することができる。 盗難や強盗のような異常事態を特定し、事前にチームに知らせることができるだけでなく、カメラ解析のような最先端技術と、ドローン、振動センサー、施錠装置のような微妙な技術を組み合わせることもできる。

鉱山労働者は、センサーの位置や職業レベルを利用しながら、モビリティ、環境、資産を通じて設備の状態、稼働時間、lte cat1労働時間を管理し、安全性を向上させることができる。esg(環境、社会、ガバナンス)の生産性はハードルを上げ、異常を監視して予測を立て、障害が発生する前に大きな利益を得ることができる。

不動産オーナーは現在、光熱費の予測、トレンドの追跡、人々への情報提供、空調、デスクワーク、清掃スケジュール、会議室、駐車場、照明、環境コストの割り当てにデータを使用しており、ダウンのげっぷなどの資産はプロセスを管理することができます。 これにより、建物はその場所を感じ取り、感じることができるようになり、経費削減だけでなく、効率と安全性の向上にも役立つ。

組織がAIとIoTの力を活用したいのであれば、以下の問題を克服する必要がある。

データの質：人工知能とIoTは、我々が持つ膨大なデータに依存して初めて効果的に運用できる。 すべてのデータ情報が信頼でき、正確で、適切であるとは限らない。 組織は、財務データ・リソース管理の発展のための戦略と標準の導入を検討することによって、データ・サービスの質を確保する必要がある。

データ・セキュリティ：人工知能とモノのインターネット(IoT)は、データのプライバシーとセキュリティに重大なリスクをもたらす。 データ運用者は、暗号化、認証、検証技術を使用して、不正なアクセス、使用、開示からデータを保護しなければならない。

データ管理：aiotは、これらのデータストアを迅速に統合または抽出する環境をサポートするために、高品質、最新かつ信頼性の高いデータを持たなければならない。 これは、データにアクセスする人、プロセス、テクノロジーが、こうした変化の最前線にいることを意味する。

データ倫理：人工知能とモノのインターネットは、人権、尊厳、自己規制の権利に対するテクノロジーの影響について倫理的な問題を提起する。 企業は、AIとその利用が自社の価値観や原則に合致していることを確認し、AIがそれらを表現するレベルをコントロールする必要がある。

IoTとAIの組み合わせは、業界全体の革新と変革の機会を生み出す強力な組み合わせである。 IoTが大量のデータを生成し続ける中、AIは分類、フィルタリング、クエリ、識別、アラートの役割を果たし、これらの情報を管理・理解する上で非常に重要な役割を果たすだろう。 データと機械学習は、私たちがより多くのことを行うのを助けてくれる。

企業のデータが消費される速度に対応できるようになるためには、ウェブベースのユーザー管理インターフェイスが進化し、日々の学習を通じてテクノロジーが私たちの生活の中でより「ユーザーフレンドリー」になることで、一次職場の生産性と持続可能性が向上する可能性が出てくる。 人工知能とモノのインターネットの未来は明るく、第4次産業革命の進展にとって重要である。

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