چرا هر کسب‌وکاری باید به ادغام اینترنت اشیا (IoT) و یادگیری ماشین (ML) توجه کند؟

آیا می‌توان با اتصال دستگاه‌های هوشمند به قدرت تحلیل داده‌ها، آینده صنایع را بازتعریف کرد؟ ادغام اینترنت اشیا (IoT) و یادگیری ماشین (ML) پاسخی قاطع به این پرسش است، که با ایجاد هم‌افزایی بی‌سابقه، از مراقبت‌های بهداشتی تا تولید صنعتی را متحول می‌کند. این مقاله شما را به سفری در دنیای فناوری‌های پیشرفته می‌برد؛ جایی که حسگرهای IoT با الگوریتم‌های هوشمند ML ترکیب شده‌اند تا تحلیل‌های بلادرنگ، نگهداری پیش‌بینانه، و بهینه‌سازی فرآیندها را ممکن سازند. اگر به دنبال کشف مزایا و کاربردهای عملی ادغام IoT و یادگیری ماشین در کسب‌وکار و زندگی روزمره هستید، این متن راهنمایی جامع و الهام‌بخش برای شماست.

با نگاهی به نقش دوقلوهای دیجیتال (digital twins) و تحلیل داده‌های تاریخی، این مقاله چگونگی توانمندسازی سازمان‌ها برای تصمیم‌گیری هوشمندانه و سازگاری با چالش‌های پیچیده را تشریح می‌کند. از بهبود پروتکل‌های درمانی در حوزه سلامت تا افزایش کارایی در خطوط تولید، ادغام اینترنت اشیا و ML نه‌تنها نوآوری را به ارمغان می‌آورد، بلکه راه را برای آینده‌ای کارآمدتر و پایدارتر هموار می‌سازد. با ما همراه شوید تا ببینید چگونه این فناوری‌ها، با تکیه بر آزادی عمل و خلاقیت فردی، می‌توانند فرصت‌های جدیدی برای رشد و پیشرفت ایجاد کنند.

اینترنت اشیا (IoT) به شبکه‌ای از حسگرها و دستگاه‌های کنترلی اطلاق می‌شود که به یکدیگر متصل هستند. این اتصال به سیستم‌های کامپیوتری این امکان را می‌دهد تا با رویدادها و فعالیت‌های فیزیکی در دنیای واقعی تعامل برقرار کرده و بر آن‌ها تأثیر بگذارند. سازمان‌ها می‌توانند از این قابلیت گسترده در طیف وسیعی از کاربردها بهره‌برداری کنند؛ از سیستم‌های کنترل تأسیسات که عملکردی مشابه خانه‌های هوشمند دارند، تا مدیریت و کنترل فرآیندهای پیچیده در زمان واقعی در بخش‌های صنعتی، حمل‌ونقل، تأسیسات عمومی و سایر حوزه‌های تخصصی.

بسیاری از عملکردهای اینترنت اشیا (IoT)، از جمله آن‌هایی که شامل تحلیل‌های پیچیده تصویر و ویدئو می‌شوند، به‌طور فزاینده‌ای در قالب سخت‌افزار و تراشه‌های الکترونیکی پیاده‌سازی شده‌اند. این رویکرد، استقرار و اجرای این قابلیت‌ها را بسیار ساده‌تر و کارآمدتر می‌کند. این مزیت به‌ویژه در شرایطی که برنامه‌های IoT نیازمند تأخیر بسیار کم در حلقه کنترل (یعنی زمان بین دریافت یک رویداد و ارسال پاسخ کنترلی) هستند، اهمیت دوچندانی پیدا می‌کند.

با افزایش قابلیت‌های اینترنت اشیا (IoT)، حتی پیچیده‌ترین عملکردهای آن، نظیر تجزیه و تحلیل تصویر و ویدئو، به صورت سخت‌افزاری و بر روی تراشه‌ها پیاده‌سازی می‌شوند. این پیشرفت فنی، فرآیند استقرار این سیستم‌ها را آسان‌تر و اجرای آن‌ها را به مراتب بهینه‌تر ساخته است. این ویژگی به‌ویژه در برنامه‌هایی که اینترنت اشیا (IoT) در آن‌ها به تأخیر بسیار پایین در حلقه کنترل (مسیر دریافت رویداد تا پاسخ کنترلی) نیاز دارد، حیاتی است و کارایی سیستم را تضمین می‌کند.

ادغام اینترنت اشیا (IoT) و یادگیری ماشین (ML) مزایای قابل توجهی را به همراه دارد که از جمله آن‌ها می‌توان به افزایش کارایی در تحلیل‌های بی‌درنگ و نگهداری پیش‌بینانه اشاره کرد. از آنجا که اینترنت اشیا (IoT) و یادگیری ماشین (ML) به طور متقابل نقاط قوت یکدیگر را تقویت می‌کنند، این هم‌افزایی با موفقیت در صنایع متعددی از جمله مراقبت‌های بهداشتی، بخش‌های صنعتی و تولیدی، مدیریت تأسیسات و اداره کسب‌وکارها به کار گرفته شده است.

اینترنت اشیا و یادگیری ماشین

افزایش پیچیدگی برنامه‌های کنترل فرآیند در زمان واقعی و پتانسیل نهفته در داده‌های تاریخی اینترنت اشیا (IoT)، عوامل اصلی هستند که به ادغام اینترنت اشیا (IoT) و یادگیری ماشین (ML) منجر شده‌اند. این داده‌ها به سازمان‌ها کمک می‌کنند تا روندها را شناسایی کرده و درک عمیق‌تری از نحوه عملکرد محصولات و خدمات خود به دست آورند. آنچه یادگیری ماشین (ML) را از سایر شاخه‌ها و دسته‌های هوش مصنوعی (AI) متمایز می‌کند، توانایی آن در یادگیری مستقیم از اطلاعات مرتبط با فرآیندهای IoT است، چه این اطلاعات به صورت بلادرنگ دریافت شوند و چه از قبل ثبت شده باشند. این یادگیری برخلاف روش‌های سنتی، بر روی داده‌های عمومی یا از پیش تعریف‌شده انجام نمی‌شود، بلکه در حین کار و بر اساس داده‌های خاص فرآیند صورت می‌گیرد. این ویژگی منحصر به فرد، مزایای قابل توجهی برای شرکت‌ها به ارمغان می‌آورد.

• سیستم‌های اینترنت اشیا (IoT) ممکن است حجم عظیمی از رویدادها را تولید کنند که ممکن است ارتباط واضحی با فرآیندهای تحت کنترل نداشته باشند و این امر تحلیل عملی آن‌ها را دشوار می‌سازد. در این شرایط، الگوریتم‌ها و مدل‌های یادگیری ماشین (ML) با توانایی خود در شناسایی الگوها در میان این داده‌ها، این چالش را مرتفع می‌سازند.
• به علاوه، سیستم‌های ML قادرند رویدادهای خام دریافتی از حسگرهای IoT را به اطلاعات معنی‌دار و مرتبط با وضعیت فرآیند تبدیل کنند. این قابلیت برای تحلیل دقیق و خودکارسازی فرآیندهای پیچیده بسیار ضروری است؛ به عنوان مثال، در حالی که یک حسگر تنها می‌تواند یک سیگنال را ارسال کند، یادگیری ماشین قادر است مفهوم و اهمیت آن سیگنال را در بستر کلی فرآیند تعیین کند.
• با تجزیه و تحلیل سیگنال‌های دریافتی از چندین حسگر به صورت همزمان، مدل‌های یادگیری ماشین می‌توانند دیدگاهی جامع از عملکرد کلی سیستم ارائه دهند؛ از چگونگی تولید، انتقال و ذخیره‌سازی محصولات و خدمات یک شرکت گرفته تا هر مرحله از زنجیره عملیات. این درک عمیق‌تر به مدل ML این امکان را می‌دهد تا بینش‌های بلادرنگ در مورد وضعیت سیستم (مانند عملکرد عادی یا وجود خطا) ارائه دهد و توصیه‌هایی برای بازیابی یا بهینه‌سازی عملیات ارائه کند.

یکی از نوآوری‌های اخیر در همکاری میان اینترنت اشیا (IoT) و یادگیری ماشین (ML)، بهره‌گیری از دوقلوی دیجیتال (digital twins) است. دوقلوی دیجیتال به یک مدل مجازی و دینامیک از یک فرآیند یا سیستم واقعی اطلاق می‌شود که با استفاده از داده‌های دریافتی از حسگرهای IoT به صورت مداوم با معادل فیزیکی خود همگام‌سازی می‌شود. این دوقلو، بستر و زمینه ضروری را برای سیستم‌های ML فراهم می‌کند و به آن‌ها اجازه می‌دهد تا ساختار و دینامیک یک فرآیند بلادرنگ را از قبل درک کنند. این شناخت پیش‌فرض، به طور قابل توجهی توانایی مدل‌های یادگیری ماشین را در کنترل و مدیریت سیستم‌های پیچیده بهبود می‌بخشد.

نقش آموزش

برای اینکه سیستم‌های یادگیری ماشین (ML) بتوانند وظایف خود را به بهترین شکل ممکن انجام دهند، ضروری است که فرآیند آموزش را طی کنند. در بستر اینترنت اشیا (IoT)، هدف اصلی این آموزش، تبدیل داده‌های خام جمع‌آوری شده از حسگرها به اطلاعات معنی‌دار و قابل فهم در مورد وضعیت یک فرآیند است.

فرآیند آموزش یادگیری ماشین (ML) می‌تواند از چهار روش اصلی بهره ببرد که در ادامه به تفصیل توضیح داده می‌شوند:

1. همکاری متقابل بین متخصص ML و متخصص فرآیند: در این شیوه، یک متخصص یادگیری ماشین (ML) با راهنمایی‌های دقیق و تخصصی یک کارشناس خبره در زمینه فرآیند مورد نظر، مجموعه‌ای از قوانین را تدوین می‌کند. این قوانین به عنوان پایه و اساس برنامه ML عمل می‌کنند. این رویکرد در گذشته بسیار رایج بود و همچنان برای ایجاد مدل‌های اولیه یادگیری ماشین (ML) مورد استفاده قرار می‌گیرد.

2. استفاده از گزارش‌های برنامه برای تحلیل داده‌های تاریخی: این روش شامل بررسی و تحلیل لاگ‌ها (گزارش‌های) گذشته سیستم است تا یک مدل یادگیری ماشین (ML) بتواند دیدگاهی جامع از نحوه عملکرد فرآیند در طول زمان به دست آورد. اگر این گزارش‌ها به درستی رویدادها و اقدامات کنترلی را ثبت کرده باشند، می‌توانند به مدل ML بیاموزند که در مواجهه با شرایط متغیر، چه پاسخ‌هایی مناسب هستند. این روش، رویکردی ارجح برای آموزش کامل یک سیستم ML محسوب می‌شود، چه به عنوان تنها روش آموزش و چه به عنوان ابزاری برای بهبود و توسعه مدل‌های از پیش موجود.

3. ایجاد یک مدل پایه (Foundation Model) با استفاده از هوش مصنوعی مولد (GenAI): در این رویکرد پیشرفته، با بهره‌گیری از هوش مصنوعی مولد (GenAI)، مجموعه‌ای از قوانین اولیه یا یک مدل پایه از طریق تحلیل حجم گسترده‌ای از داده‌های تاریخی جمع‌آوری شده از سایر برنامه‌های اینترنت اشیا (IoT) ایجاد می‌شود. این روش نشان‌دهنده جدیدترین تحولات در زمینه آموزش سیستم‌های یادگیری ماشین (ML) است.

4. یادگیری بلادرنگ از طریق مشاهده عملیات فرآیند: این روش نیازمند یک برنامه کاربردی است که بتواند رویدادهای اینترنت اشیا (IoT) را دریافت کرده و دستورات کنترلی را ارسال نماید. همچنین، این رویکرد به حضور و مشارکت یک اپراتور انسانی وابسته است که پاسخ‌های لازم را تولید کند تا سیستم یادگیری ماشین (ML) بتواند از آن‌ها بیاموزد. این شیوه می‌تواند برای بهبود و اصلاح مدل‌های یادگیری ماشین (ML) موجود مؤثر باشد، اما غالباً برای کسب تجربه کافی در مواجهه با طیف کامل شرایط ممکن، به زمان قابل توجهی نیاز دارد.

برخلاف سیستم‌های سنتی اینترنت اشیا (IoT) که صرفاً بر اساس سناریوهای از پیش برنامه‌ریزی شده عمل می‌کنند و تنها قادر به تشخیص الگوهای تعریف‌شده هستند، مدل‌های یادگیری ماشین (ML) پس از اتمام فرآیند آموزش، توانایی سازگاری پویا با شرایط جدید و غیرمنتظره را دارند. این قابلیت به آن‌ها اجازه می‌دهد تا داده‌های حسگر را به صورت بلادرنگ تحلیل کرده و توصیه‌های هوشمندانه و فوری ارائه دهند.

تحلیل داده‌های تاریخی

داده‌های تاریخی جمع‌آوری شده از سیستم‌های اینترنت اشیا (IoT)، دو نقش اساسی و حیاتی را در فرآیند یکپارچه‌سازی با یادگیری ماشین (ML) ایفا می‌کنند که به طور جدایی‌ناپذیری به هم مرتبط هستند. این دو نقش شامل آموزش و تشخیص الگوها و تحلیل و پیش‌بینی روندهای آینده می‌شوند که در ادامه به تفصیل بررسی خواهند شد.

• آموزش و تشخیص الگو: داده‌های تاریخی به عنوان یک منبع اطلاعاتی بنیادین عمل می‌کنند که مدل‌های یادگیری ماشین (ML) بر اساس آن‌ها آموزش می‌بینند. این آموزش به مدل‌ها این امکان را می‌دهد تا الگوهای خاصی را در داده‌ها شناسایی کنند که نشان‌دهنده شرایط معین یا رویدادهای خاصی هستند. با حمایت و راهنمایی متخصصان حوزه‌ای (Subject Matter Experts)، این الگوهای شناسایی شده می‌توانند به اقدامات یا توصیه‌های عملیاتی مشخصی مرتبط شوند. به عبارت دیگر، سیستم ML یاد می‌گیرد که هر الگوی داده‌ای به چه معناست و در مواجهه با آن، چه واکنشی باید نشان دهد.
• تحلیل و پیش‌بینی: تحلیل داده‌های تاریخی قابلیت‌های مدل‌های یادگیری ماشین (ML) را برای تشخیص روندها و الگوهای در حال توسعه به طور چشمگیری افزایش می‌دهد. این امر به مدل‌ها اجازه می‌دهد تا شرایطی را که نیازمند مداخله هستند، شناسایی کنند و همچنین ارزش و تأثیر اقدامات جایگزین مختلف را مقایسه نمایند. به عنوان مثال، با استفاده از داده‌های تاریخی، یک مدل ML می‌تواند وضعیت عادی یا غیرعادی یک فرآیند را تعریف کرده و در صورت بروز مشکل، گام‌های لازم برای بازگرداندن سیستم از یک وضعیت نامعتبر به یک وضعیت عملیاتی هدفمند را تشخیص دهد و پیشنهاد کند. این قابلیت پیش‌بینی‌کننده به سازمان‌ها کمک می‌کند تا پیش از وقوع مشکلات جدی، وارد عمل شوند.

مزایای ادغام اینترنت اشیا و یادگیری ماشین

یادگیری ماشین (ML) به عنوان یک رویکرد نوین و قدرتمند، جایگزینی کارآمد برای روش‌های سنتی ساخت برنامه‌های کاربردی اینترنت اشیا (IoT) محسوب می‌شود که اغلب بر پردازش رویدادها و استفاده از جداول یا نمودارهای حالت-رویداد متکی هستند. یادگیری ماشین (ML) به دلایل متعددی بر هر یک از این گزینه‌های برنامه‌نویسی پیشین برتری دارد که در ادامه به تفصیل بررسی می‌شوند.

• یکی از بزرگ‌ترین چالش‌هایی که شرکت‌ها در مورد برنامه‌های کاربردی اینترنت اشیا (IoT) گزارش می‌کنند، ناقص بودن مجموعه قواعد برنامه‌نویسی است؛ این بدان معناست که توسعه‌دهندگان ممکن است برخی از سناریوها یا قوانین مهم را فراموش کرده باشند. در مقابل، یادگیری ماشین (ML) یک بیانیه قواعد کامل‌تر را ارائه می‌دهد. مدل‌های یادگیری ماشین (ML) دارای قابلیت یادگیری از تجربیات هستند، به این معنی که آن‌ها می‌توانند تجربیات گذشته را به قواعد عملیاتی تبدیل کنند. این ویژگی به طور قابل توجهی احتمال از دست دادن توالی‌های مهم رویدادها را کاهش می‌دهد و منجر به سیستمی جامع‌تر و قابل اعتمادتر می‌شود.
• یادگیری ماشین (ML) به آسانی قادر است مدل‌های پایه (Foundation Models) یا مدل‌های تعمیم‌یافته ML را که برای یک دسته خاص از فرآیندهای بلادرنگ طراحی شده‌اند، در خود جای دهد. این قابلیت به سازمان‌ها اجازه می‌دهد تا با استفاده از مدل‌های از پیش آموزش دیده که بر روی مجموعه داده‌های وسیعی از یک حوزه خاص توسعه یافته‌اند، شروع به کار کنند. سپس، این مدل‌ها می‌توانند برای برآورده کردن نیازهای خاص و منحصربه‌فرد یک برنامه کاربردی هدفمند، به تنظیم دقیق (Fine-tuning) و آموزش شوند. این انعطاف‌پذیری، زمان توسعه را کاهش داده و کارایی سیستم را افزایش می‌دهد.
• در صورتی که یادگیری ماشین (ML) از قابلیت آموزش بلادرنگ پشتیبانی کند، می‌تواند به صورت خودکار رویدادها، شرایط و حتی دستگاه‌های جدید اینترنت اشیا (IoT) را در خود جای دهد و با آن‌ها سازگار شود. این در حالی است که در روش‌های برنامه‌نویسی سنتی، هر یک از این تغییرات نیازمند کار توسعه‌ای قابل توجه و تغییرات دستی در کد بود. این ویژگی خودکار، مقیاس‌پذیری و انعطاف‌پذیری سیستم‌های IoT-ML را به شدت افزایش می‌دهد.
• یادگیری ماشین (ML) این قابلیت را دارد که شرایط بسیار پیچیده‌تر را در حلقه کنترل مدیریت کند، بدون اینکه تأخیر (Latency) سیستم به طور قابل توجهی افزایش یابد. این بدان معناست که حتی در مواجهه با داده‌های حجیم و فرآیندهای پیچیده، سیستم‌های مبتنی بر ML می‌توانند به سرعت و با کارایی بالا تصمیم‌گیری کرده و پاسخ دهند، که این امر برای کاربردهای بلادرنگ حیاتی است.
• یکی دیگر از مزایای مهم یادگیری ماشین (ML)، امکان استفاده سلسله مراتبی (Hierarchical Deployment) از مدل‌های آن است. این بدان معناست که مدل‌های ML می‌توانند در سطوح مختلفی از سیستم، از لبه شبکه (Edge) تا فضای ابری (Cloud)، مستقر شوند و به صورت هماهنگ با یکدیگر یا با عوامل هوش مصنوعی (AI Agents) دیگر ادغام گردند. این ساختار سلسله مراتبی امکان بهینه‌سازی پردازش داده‌ها، کاهش بار شبکه و افزایش کارایی کلی سیستم را فراهم می‌آورد.

کاربردهای یادگیری ماشین و اینترنت اشیا در صنایع مختلف

برنامه‌های کاربردی اینترنت اشیا (IoT) که با قابلیت‌های یادگیری ماشین (ML) تقویت شده‌اند، توانایی منحصربه‌فردی در ترکیب و تحلیل همزمان داده‌های بلادرنگ و اطلاعات تاریخی دارند. این ترکیب امکان ارائه توصیه‌ها و تحلیل‌های هوشمندانه را فراهم می‌آورد. نحوه دقیق این یکپارچه‌سازی و همچنین موارد استفاده خاصی که از آن پشتیبانی می‌شود، به طور قابل توجهی بسته به نوع و نیازهای هر بخش بازار عمودی (صنعتی خاص) متفاوت خواهد بود. به عبارت دیگر، هر صنعت می‌تواند از این ترکیب به شیوه‌ای منحصر به فرد برای دستیابی به اهداف خود بهره‌برداری کند.

بهداشت و درمان

بخش مراقبت‌های بهداشتی یکی از صنایعی است که با سرعت قابل توجهی در حال پذیرش و رشد در زمینه اینترنت اشیای توانمند شده با یادگیری ماشین (ML-enabled IoT) است. این پذیرش شامل هر دو دسته برنامه‌های کاربردی بلادرنگ (Real-time) و غیربلادرنگ (Non-real-time) می‌شود؛ اگرچه تا به امروز، کاربردهای غیربلادرنگ سهم بیشتری از موارد استفاده را به خود اختصاص داده‌اند. برای روشن شدن این موضوع، به نمونه‌های زیر توجه کنید:

• تحلیل‌های یادگیری ماشین (ML) بر روی سوابق پزشکی گسترده بیماران، در کنار داده‌های حیاتی بلادرنگ و اختصاصی هر بیمار که توسط دستگاه‌های اینترنت اشیا (IoT) جمع‌آوری می‌شوند، می‌تواند به تیم مراقبت‌های بهداشتی کمک کند تا روندهایی را که نیازمند مداخله پزشکی فوری هستند، به سرعت شناسایی کنند. این قابلیت به پزشکان و پرستاران امکان می‌دهد تا پیش از وخیم شدن وضعیت بیمار، اقدامات لازم را انجام دهند و در نتیجه، کیفیت مراقبت‌ها را بهبود بخشند.
• یادگیری ماشین (ML) به طور فزاینده‌ای برای بررسی و تفسیر انواع تصاویر پزشکی مورد استفاده قرار می‌گیرد. به عنوان مثال، در زمینه ماموگرافی، این فناوری نقش بسیار مؤثری در تشخیص زودهنگام سرطان، حتی در شرایطی که تشخیص دشوار است، ایفا کرده است. از آنجایی که سیستم‌های ML می‌توانند از بازبینی و تأیید نتایج توسط رادیولوژیست‌ها (متخصصان تصویربرداری پزشکی) یاد بگیرند و آموزش ببینند، دقت آن‌ها با گذشت زمان به طور پیوسته افزایش می‌یابد.
• اطلاعات مشابهی که از طریق اینترنت اشیا (IoT) جمع‌آوری می‌شوند، زمانی که برای تحلیل‌های تاریخی گردآوری و پردازش شوند، می‌توانند به بازنگری و ایجاد تغییرات مثبت در پروتکل‌های کلی مراقبت از بیمار، برنامه‌های درمانی، داروها و تجهیزات پزشکی منجر شوند. بسیاری از این موارد استفاده با سایر کاربردهای یادگیری ماشین (ML) در حوزه بهداشت و درمان، مانند تحلیل تصویربرداری‌های پزشکی پیشرفته، تفسیر دقیق داده‌های الکتروکاردیوگرام (ECG) و تحلیل نتایج آزمایش خون، هم‌پوشانی و هم‌خوانی دارند و به بهبود جامع سیستم سلامت کمک می‌کنند.

صنعتی و تولیدی

بخش صنعتی و تولیدی به عنوان یک زمینه بسیار مهم و در حال رشد سریع برای کاربردهای اینترنت اشیا (IoT) و یادگیری ماشین (ML)، به ویژه در حوزه کاربردهای بلادرنگ (Real-time)، شناخته می‌شود. کنترل فرآیند مبتنی بر یادگیری ماشین (ML)، انعطاف‌پذیری قابل توجهی را نسبت به سیستم‌های خودکار سنتی که بر پایه‌ی برنامه‌نویسی ثابت عمل می‌کنند، ارائه می‌دهد.

در ادامه به برخی از موارد استفاده کلیدی اینترنت اشیا (IoT) و یادگیری ماشین (ML) در صنعت تولید می‌پردازیم:

• تولید انعطاف‌پذیر یا بسیار سازگار: از آنجایی که الگوریتم‌های یادگیری ماشین (ML) قادرند به صورت پویا با شرایط جدید سازگار شوند، با یادگیری و تطبیق مستمر با تغییرات محیطی و فرآیندی، به بهبود مداوم سیستم‌های کنترل فرآیند کمک شایانی می‌کنند. این ویژگی امکان تولید انعطاف‌پذیر و واکنش سریع به تقاضاهای متغیر بازار را فراهم می‌آورد.
• بازرسی قطعات و مونتاژ: یادگیری ماشین (ML) به طور گسترده‌ای برای بازرسی دقیق تصاویر قطعات و مجموعه‌های تولیدی به کار گرفته می‌شود. هدف اصلی این بازرسی، تشخیص زودهنگام عیوب و نقص‌ها پیش از ادغام بیشتر این قطعات در محصولات نهایی است. این قابلیت به طور مستقیم به کاهش ضایعات تولیدی و بهینه‌سازی فرآیند کمک می‌کند.
• خطوط مونتاژ و حمل و نقل محصولات: یادگیری ماشین (ML) در بهبود کارایی و ایمنی خطوط مونتاژ و همچنین در جابجایی تدارکات و محصولات توسط وسایل نقلیه خودمختار نقش محوری ایفا می‌کند. به عنوان مثال، یکی از تولیدکنندگان گزارش داده است که با استفاده از این فناوری، توانسته است کاهش 22 درصدی در دعاوی قضایی و نرخ بیمه را تجربه کند، که نشان‌دهنده بهبود چشمگیر ایمنی و کاهش ریسک‌ها است.
• فرآیندهای تولید و لجستیک: داده‌های حسگر IoT که در طول زمان جمع‌آوری می‌شوند، می‌توانند با داده‌های بلادرنگ از فرآیندهای تولید و لجستیک، مانند مراحل ساخت، حمل‌ونقل و انبارداری قطعات و کالاهای نهایی، ترکیب شوند. این ترکیب داده‌ای به بهبود کارایی در تحویل قطعات و اجرای دقیق روش‌های تولید به‌موقع (Just-in-Time) کمک می‌کند. در نتیجه، این امر منجر به کاهش هزینه‌ها، کاهش مسافت پیموده‌شده وسایل نقلیه و کوچک‌تر شدن ردپای کربن می‌شود.
• نگهداری پیش‌بینانه تجهیزات و وسایل نقلیه: مدل‌های یادگیری ماشین (ML) قادرند از داده‌های فعالیت فرآیند که توسط اینترنت اشیا (IoT) گزارش شده‌اند، برای یادگیری روابط بلندمدت و پیش‌بینی خرابی‌های احتمالی تجهیزات استفاده کنند. هنگامی که این مدل‌ها با اطلاعات هزینه تاریخی مربوط به نگهداری‌های گذشته که از برنامه‌های کاربردی اصلی کسب‌وکار به دست آمده‌اند ترکیب شوند، یادگیری ماشین (ML) می‌تواند حتی در تعیین زمان بهینه برای از رده خارج کردن وسایل نقلیه یا تجهیزات نیز یاری‌رسان باشد، که بهینه‌سازی هزینه‌ها و افزایش بهره‌وری را در پی دارد.

مدیریت خدمات رفاهی

صنعت خدمات رفاهی (Utilities)، شامل بخش‌های حیاتی مانند برق، آب و گاز، به عنوان یکی از پیشگامان در پذیرش و پیاده‌سازی اینترنت اشیا (IoT)، یادگیری ماشین (ML) و همچنین ادغام هر دو فناوری، برجسته است. این موضوع به دلیل ماهیت چندوجهی این صنعت است که نیازمند ترکیب عناصر مختلفی از حوزه‌های گوناگون مانند حمل و نقل (برای زیرساخت‌ها)، پشتیبانی مشتری، رعایت دقیق مقررات و مدیریت فرآیندهای کسب و کار (BPM) است.

در نتیجه، شرکت‌های خدماتی که در توزیع و مدیریت برق، گاز، آب و فاضلاب فعالیت می‌کنند، به سرعت در حال تبدیل شدن به یک حوزه رو به رشد برای کاربردهای یادگیری ماشین (ML) و اینترنت اشیا (IoT) هستند. این کاربردها، عملیات‌های بلادرنگ (Real-time) مانند تشخیص زودهنگام مشکلات و ناهنجاری‌ها را با تحلیل‌های داده‌های تاریخی (Historical Data Analysis) ترکیب می‌کنند. هدف از این ترکیب، هدایت و بهبود فرآیندهای حیاتی نظیر برنامه‌ریزی ظرفیت، تخصیص بهینه منابع، و مدیریت دقیق تأثیرات زیست‌محیطی است که همگی به ارتقاء کارایی و پایداری این خدمات کمک می‌کنند.

مدیریت فرآیند کسب و کار

در حوزه مدیریت فرآیندهای کسب و کار (BPM)، برنامه‌های کاربردی که از یادگیری ماشین (ML) و اینترنت اشیا (IoT) بهره می‌برند، عموماً بر تحلیل‌های غیربلادرنگ متکی هستند. این سیستم‌ها اغلب داده‌های IoT که برای کاربردهای دیگر جمع‌آوری شده‌اند را بازاستفاده می‌کنند تا بتوانند فرآیندهای کسب و کار را با دقت بیشتری ردیابی و ارزیابی نمایند.

هدف اصلی و مشخص مدیریت فرآیندهای کسب و کار (BPM)، جمع‌آوری داده‌های بلادرنگ اینترنت اشیا (IoT) است که به ردیابی فعالیت‌های تجاری کمک می‌کند. این داده‌ها سپس با سایر اطلاعات تاریخی شرکت ترکیب می‌شوند. رویکردهای سنتی تحلیل کسب و کار غالباً بر داده‌های تراکنشی متمرکز بودند که در مورد عملیات یک شرکت انباشته شده‌اند؛ اما این داده‌ها معمولاً فاقد ارتباط کافی با جزئیات نحوه تولید، توزیع و مدیریت محصولات و منابع بودند.

با ترکیب بینش‌های حاصل از اینترنت اشیا (IoT) و تحلیل داده‌های تراکنشی موجود، الگوریتم‌های یادگیری ماشین (ML) قادرند یک تصویر جامع‌تر و کامل‌تر از عملیات کسب و کار را به تصمیم‌گیرندگان ارائه دهند. این کاربرد به طور فزاینده‌ای با استفاده از عوامل هوش مصنوعی (AI agents) که بر پایه مدل‌های زبانی کوچک یا بزرگ (Small or Large Language Models) توسعه یافته‌اند، تقویت می‌شود، که دقت و کارایی تحلیل‌ها را بیشتر می‌کند.

جمع بندی

ادغام اینترنت اشیا (IoT) و یادگیری ماشین (ML) نه‌تنها یک نوآوری فناورانه، بلکه گامی بلند در راستای بازآفرینی شیوه‌های مدیریت و بهینه‌سازی در صنایع گوناگون است. این مقاله با کاوش در قابلیت‌های این هم‌افزایی، از تحلیل‌های بلادرنگ و نگهداری پیش‌بینانه تا بهره‌گیری از دوقلوهای دیجیتال، نشان داد که چگونه ادغام IoT و ML می‌تواند کارایی، دقت و انعطاف‌پذیری را در حوزه‌هایی چون سلامت، تولید، خدمات عمومی و مدیریت کسب‌وکار به ارمغان آورد. این فناوری‌ها، با تکیه بر آزادی عمل و نوآوری فردی، سازمان‌ها را قادر می‌سازند تا از داده‌های خام به بینش‌های عملی دست یابند و آینده‌ای پایدارتر و هوشمندتر خلق کنند.

خوانندگان این مقاله سفری به قلب فناوری‌های پیشرفته را تجربه کردند، جایی که حسگرهای IoT و الگوریتم‌های ML با هم متحد شده‌اند تا چالش‌های پیچیده را به فرصت‌هایی برای رشد تبدیل کنند. از تشخیص زودهنگام بیماری‌ها تا بهینه‌سازی خطوط تولید، ادغام اینترنت اشیا و یادگیری ماشین راه را برای تصمیم‌گیری‌های هوشمندانه و خودکار هموار کرده است. این مقاله دعوتی است به همه نوآوران و تصمیم‌گیران برای بهره‌گیری از این پتانسیل بی‌حد و مرز و شکل‌دهی به دنیایی کارآمدتر، که در آن فناوری در خدمت خلاقیت و پیشرفت آزادانه انسان قرار می‌گیرد.