IoT ve yapay zeka

Nesnelerin İnterneti (IoT) ve yapay zeka teknolojileri kurumsal kullanımda işletmelere pek çok avantaj kazandırıyor. Bu iki teknolojinin bir arada kullanılması iş dünyasında yeni kapıların açılmasını sağlıyor.  IoT sayesinde üretimde kullanılan tüm makineleri ve süreçleri takip etmek kolaylaşırken aynı zamanda çok büyük miktarda veri ortaya çıkıyor. Yapay zeka bu verileri analiz ederek işletmelerin anlamlı içgörüler elde edebilmesini sağlıyor. Ayrıca yapay zekanın analizleri doğrultusunda kurumların veriye dayalı karar alma becerisi artıyor.

IoT ve yapay zekanın yolculuğu

IoT için yapay zeka ne kadar gerekliyse yapay zeka için de IoT teknolojisinin yetenekleri o denli önem taşıyor. Çok sayıda farklı kaynaktan verilerin elde edilmesi ve anlık olarak güncellenmesi, yapay zekanın daha doğru sonuçlar verebilmesini mümkün kılıyor. Yapay zeka ve IoT’yi bir araya getiren yatırımlar son yıllarda giderek artıyor. Büyük IoT sağlayıcıları artık makine öğrenimi tabanlı analizler gibi entegre yapay zeka yetenekleri sunuyor.

Verilerden hızla içgörü elde etme becerisi kazandırması yapay zekanın en önemli getirisini oluşturuyor. Bir yapay zeka teknolojisi olan makine öğrenimi, akıllı sensörlerin ve cihazların ürettiği verilerdeki (sıcaklık, basınç, nem, hava kalitesi, titreşim ve ses gibi) kalıpları otomatik olarak tanımlama ve anormallikleri tespit etme yeteneği sağlıyor. Geleneksel iş zekası araçlarıyla karşılaştırıldığında makine öğrenimi yaklaşımları operasyonel tahminleri 20 kata kadar daha hızlı ve yüksek doğrulukla yapabiliyor.

IoT ve yapay zeka işletmelere neler kazandırıyor?

IoT'ye yönelik yapay zeka uygulamaları; plansız kesinti sürelerinin azalması, verimliliğin artması, yeni ürün ve hizmetlerin ortaya çıkması ve risk yönetiminin iyileşmesine olanak tanıyor.

Plansız kesinti süreleri

Özellikle offshore petrol ve gaz gibi enerji alanlarında ekipman arızalarından kaynaklanan planlanmamış kesintiler işletmelere büyük maliyetler çıkarabiliyor. İşletmeler kestirimci bakım sayesinde planlanmamış arıza sürelerinin ekonomik zararlarından kurtulma imkanına kavuşuyor. IoT cihazlarından gelen veriler doğrultusunda yapay zeka ve makine öğrenimi, ekipman arızasını tahmin etmek için gereken veri akışındaki kalıpları tanımlamayı mümkün kılıyor. Danışmanlık şirketi Deloitte, kestirimci bakımın, bakımı planlamak için gereken süreyi %20 ila 50 oranında azaltabileceğini işaret ediyor. Bununla beraber kestirimci bakım, ekipmanın çalışma süresini ve kullanılabilirliğini %10 ila 20 artırabilirken genel bakım maliyetlerini ise %5 ila 10 oranında düşürüyor.

Operasyonel verimlilik

Yapay zeka destekli IoT, operasyonel verimliliğin artırılmasına da yardımcı oluyor. Makine öğrenimi, ekipman arızasını tahmin edebildiği gibi insan gözüyle ve ölçüm cihazlarıyla görülemeyen kalıpları tespit edebiliyor. Bu sayede işletmeler makinelerden elde edilebilecek en iyi sonuçları alabilmek için doğru parametreleri belirleyebiliyor ve verimliliklerini artırıyor.

Yeni ürün ve hizmetler

IoT'nin yapay zeka kullanılarak geliştirilmesi sayesinde yeni ürünler ve hizmetler ortaya çıkıyor. Doğal dil işleme (NLP), bir insan operatöre ihtiyaç olmadan insanların makinelerle konuşabilmesini sağlıyor. Bu teknoloji gün geçtikçe daha da gelişiyor ve IoT cihazlarından elde edilen veriler sayesinde pek çok farklı alanda değerlendiriliyor. 

IoT ve yapay zekanın beraber kullanılması sayesinde insanların ulaşamadığı noktalara ulaşabilen yapay zeka kontrollü dronlar ve robotlar üretilebiliyor. Bu teknolojiler, izleme ve inceleme için daha önce var olmayan yepyeni fırsatlar sunuyor.

Risk yönetimi

IoT'yi yapay zeka ile eşleştiren uygulamalar, işletmelerin çeşitli riskleri daha iyi anlamalarına ve tahmin etmelerine yardımcı olmanın yanı sıra hızlı yanıt için otomasyon sağlayarak çalışan güvenliği, mali kayıp ve siber tehditleri başarıyla yönetmelerine olanak tanıyor. Halihazırda kullanımda olan uygulamalar arasında banka ATM'lerindeki dolandırıcılık davranışlarının tespit edilmesi, sürüş alışkanlıklarına göre otomobil sürücü sigortası primlerinin tahmin edilmesi ve fabrika çalışanları için potansiyel olarak tehlikeli stres koşullarının belirlenmesi öne çıkıyor.