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juillet 1, 2019

Comment l'IdO pourrait alimenter l'avenir et ce qui pourrait l'arrêter


Certains obstacles Internet des objets (IoT) empêcheront les entreprises de mettre en place des processus intelligents.

Dans cette quatrième révolution industrielle, l'IdO et l'intelligence artificielle (IA) peuvent aider les entreprises à accroître leur productivité et leur croissance. Mais deux obstacles – des données incomplètes et des capteurs mal calibrés – empêchent d’obtenir des avantages à grande échelle. À mesure que ces obstacles disparaîtront, les produits et services deviendront beaucoup plus personnalisés. Pour réussir dans cette nouvelle arène, les entreprises et les gouvernements devront établir des relations solides et basées sur la confiance avec ceux qu'ils servent.

Ici, maintenant et au-delà: le renseignement obtenu grâce à l'IoT

L'IoT est le cœur de la quatrième révolution industrielle – une révolution de l'innovation révolutionnaire rendue possible par la combinaison du Big Data, de l'analyse et de la technologie physique. Le volume de données dont disposeront les nouveaux systèmes connectés au Web, combiné à leur capacité à s'auto-améliorer grâce à une intelligence artificielle de plus en plus sophistiquée, pourrait fondamentalement changer le fonctionnement de la société.

Les entreprises ont deux objectifs principaux de cette technologie alimentée par l'IdO et l'IA. révolution: productivité et croissance. Malgré les efforts déployés pour améliorer l'efficacité et compenser les coûts par l'arbitrage, les entreprises ont besoin de nouvelles approches pour compenser les années de baisse de productivité. L'utilisation de technologies émergentes pour mesurer des éléments tels que l'utilisation des actifs, combinée à l'IA et aux systèmes de gestion de décision en temps réel, donne à de nombreuses entreprises un grand espoir d'accroître leur productivité.

Les solutions IoT, AI, de gestion de données et en nuage donnent également aux entreprises grand espoir d'accélération de la croissance. Les entreprises peuvent créer des plates-formes pour écouter les clients, reconnaître leurs comportements et leurs préférences et mieux répondre à leurs besoins, même au point de prédire ce qu'elles veulent. Et cela conduit à la croissance.

En effet, la quatrième révolution industrielle offre aux entreprises la possibilité de ne plus rêver d’améliorations de la croissance et de la productivité, mais de progresser de manière significative sur les deux fronts. Deux obstacles empêchent toutefois de tirer parti des avantages de l'IdO et de l'intelligence artificielle: les obstacles que les fournisseurs de technologie doivent supprimer avant de devenir des obstacles insurmontables.

Données incomplètes

L'IA dépend de données qui, lors de la quatrième révolution industrielle , vient en grande partie de l'IdO. Dans des environnements entièrement nouveaux, tels que des bâtiments intelligents ou des voitures autonomes qui contiennent de grands volumes de capteurs et sont pris en charge par une informatique puissante, tout ce qui est imaginable peut être intelligent et connecté. Mais dans la plupart des entreprises, ce n’est pas le cas. Une part importante des systèmes exécutant les ateliers de fabrication, les bureaux de la société et les centres de transport dans les économies occidentales est vieille de plusieurs décennies. Ainsi, lorsque les entreprises souhaitent mettre en œuvre une automatisation intelligente pour générer une croissance de la productivité ou des revenus, elles doivent reconnaître les forces et les lacunes des données à la base de ces efforts.

Il est rare que tous les éléments d'un processus soient automatisés. Il peut y avoir une intervention humaine et un rapport humain des mesures clés dans certaines parties du processus et dans des zones où les traces d'informations numériques sont complétées par des rapports sur papier. Ces lacunes, ou parties du processus qui ne sont pas mesurées par des capteurs ni par des rapports automatisés, posent des problèmes lorsque vous essayez d'implémenter l'IA et d'autres outils pour gérer un système entièrement automatisé ou une infrastructure intelligente.

Pour combler ces vides, nous avons développé Intelligent. L'optimisation de processus (IPO), une capacité à prédire ce que devrait être une lecture lorsqu'un capteur physique n'existe pas. Le concept est basé sur des modèles sophistiqués de réseaux de neurones utilisés pour prédire ce que serait une mesure si elle était mesurée physiquement. Combler ces lacunes au moyen de «capteurs souples» aide les organisations à créer des ponts entre un processus partiellement automatisé, de sorte que l'IA dispose des données nécessaires pour lire, réagir et prévoir les tendances d'un processus à l'autre.

Données falsifiées en raison de capteurs mal calibrés [19659004] Quand les gens regardent le four pendant que les biscuits cuisent et voient ou sentent quelque chose qui semble faux, ils interviennent. Mais dans un monde automatisé, plutôt que de superviser le processus, c’est un robot. Le robot utilise des capteurs IoT combinés à une intelligence artificielle pour surveiller et déterminer le moment où une intervention est nécessaire et prendre les mesures qui s'imposent.

Les capteurs qui informent le robot doivent être étalonnés pour envoyer des signaux précis. sinon, le robot interprétera mal la situation. Il aura une vision fausse de la réalité et aucune expérience ne le reconnaît. Dans l'exemple de cuisson, si un capteur indique que la température est correcte alors qu'il fait trop chaud, le robot n'intervient pas et les cookies brûlent.

Cette même analogie s'applique à l'utilisation de l'IdO et des robots à l'échelle. Si un capteur IoT est mal calibré, de petites erreurs dans le processus peuvent produire des résultats désastreux. C'est pourquoi, à mesure que l'utilisation de l'IoT et de l'IA augmente, l'étalonnage des appareils IoT devient à la fois critique et difficile.

Dans un atelier de fabrication unique où il peut y avoir au plus quelques centaines de capteurs, l'étalonnage peut être effectué par l'homme. Mais lorsqu'il y a des millions ou des milliards d'appareils dans une ville intelligente, par exemple, les humains ne peuvent effectuer l'étalonnage de manière réaliste. Reconnaissant cet important obstacle à l’échelle, nous développons une plate-forme Calibration-as-a-Service qui utilise l’IA sur des réseaux de capteurs IoT pour calibrer, avertir et corriger les capteurs en temps réel. Ainsi, les entreprises peuvent être sûres que les données qu’elles utilisent pour le traitement sont exactes et fiables.

Produit / service du futur: un avenir confiant par sa conception

Les entreprises peuvent progresser de manière agressive en intégrant les technologies émergentes. leurs objectifs de productivité et de croissance avec des sociétés telles que SAP et EY, qui réfléchissent aux défis auxquels leurs clients peuvent être confrontés à mesure qu’ils évoluent. Mais les entreprises doivent aussi penser au-delà de la quatrième à la cinquième révolution industrielle. Nous pensons que la prochaine évolution sera définie par des produits et des services beaucoup plus personnalisés que ceux actuellement disponibles.

Par exemple, dans la révolution actuelle, une pompe à insuline peut automatiquement mesurer le taux de sucre dans le sang d'une personne et l'informer de la quantité d’insuline dont il a besoin en fonction de son poids. Mais on peut imaginer un produit qui apprend par le comportement d'un individu, sa quantité de sommeil et d'autres facteurs, et le corrèle avec son état avant de recommander ou d'injecter des niveaux d'insuline spécifiques.

De la même manière, que faire si un outil de curation de musique pourrait non seulement considérer ses préférences musicales mais aussi d'autres facteurs? À la cinquième révolution industrielle, un tel service peut utiliser des capteurs pour mesurer l’humeur et offrir des options actives, romantiques ou autres, en fonction de la mesure de l’état de son état.

Que faut-il pour créer ce niveau de personnalisation? Les utilisateurs doivent faire confiance non seulement au produit, mais également à la société, à la manière dont le produit est créé et à la façon dont son écosystème de données est utilisé. La confiance dans les entreprises et les gouvernements sera à l’avenir l’élément le plus crucial pour des produits et services intelligents, intégrés et personnalisés.

Écoutez la retransmission de notre webinaire « sur les voies de l’entreprise intelligente » , mettant en vedette Phil Carter, analyste en chef chez IDC, et Dan Kearnan et Ginger Gatling, de SAP.

Les opinions exprimées sont les opinions de l'auteur Aleksander Poniewierski. Cet article a été publié à l'origine par EY et est republié avec autorisation. EY est un partenaire mondial de SAP.




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