Intégration de l'intelligence artificielle dans l'IoT – Cas d'utilisation et tendances

Nous allons maintenant vous présenter différentes tendances avec quelques cas d'utilisation, où l'intelligence artificielle est utilisée dans l'internet des objets :

1. Maintenance préventive : L'IA dans l'IoT peut aider à réaliser une maintenance préventive en analysant les données des capteurs en temps réel. En collectant des données des capteurs sur les équipements et le système, l'IA peut détecter des motifs et des tendances pouvant indiquer un dysfonctionnement. Quelques exemples :

• Capteurs et analyse de données : Les capteurs IoT peuvent collecter des données de diverses sources, telles que des machines, des équipements, des systèmes de sécurité, etc. Ces données peuvent inclure des informations telles que la température, l'humidité, la pression, la vibration, le flux d'énergie, etc. Par exemple, si un moteur montre une augmentation des vibrations, l'IA dans l'IoT peut prédire que le moteur est sur le point de tomber en panne et alerter les techniciens pour qu'ils effectuent une maintenance avant que le moteur ne tombe en panne.
• Analyse des données : L'IA dans l'IoT peut analyser les données collectées en temps réel pour identifier des modèles et des tendances dans la performance des équipements ou des systèmes. Cela peut être fait en utilisant des techniques d'apprentissage automatique et de fouille de données. L'IA peut identifier des modèles indiquant la détérioration d'un équipement ou d'un système et alerter les utilisateurs pour qu'ils effectuent une maintenance avant qu'une panne ne se produise.
• Planification de la maintenance : L'IA dans l'IoT peut également aider à la planification de la maintenance. En analysant les données de performance, l'IA peut identifier quand la maintenance sera nécessaire à l'avenir et planifier la réalisation des tâches de maintenance avant qu'une panne ne se produise.

Un article intéressant sur le sujet pourrait être “Du modèle analytique basé sur la connaissance au big data : un nouveau système de support de décisions basé sur l'IoT et l'apprentissage automatique pour la maintenance prédictive dans l'Industrie 4.0” où il parle de l'Internet des Objets et du système cyber-physique, sont des technologies clés dans l'Industrie 4.0 qui permettent la mise en œuvre de la production intelligente et de la maintenance prédictive (PdM), qui vise à prédire et à résoudre les problèmes de maintenance pour minimiser les temps d'arrêt et les coûts associés. Le manque de maintenance peut entraîner des pannes d'urgence et des temps d'arrêt sur les lignes de production, ce qui affecte la capacité de production et diminue la marge bénéficiaire. Les systèmes de support de décisions de maintenance (DSS) renforcés par l'IoT, le Big Data et le Machine Learning peuvent aider à garantir la maintenabilité et la fiabilité des équipements dans les industries. Cependant, l'application de la PdM dans les environnements de production présente des défis non résolus, tels que la difficulté de récupérer des données d'entraînement étiquetées de pannes.

2. Détection des anomalies dans les données : elle peut également aider à détecter des anomalies dans les données des capteurs. L'IA peut analyser de grandes quantités de données et détecter des motifs pouvant indiquer un dysfonctionnement ou une panne imminente. Par exemple :

• Analyse des données : Les capteurs IoT peuvent collecter des données provenant de diverses sources, telles que des machines, des équipements, des systèmes de sécurité, etc. Ces données peuvent inclure des informations telles que la température, l'humidité, la pression, la vibration, le flux d'énergie, etc. L'IA dans l'IoT peut analyser les données collectées en temps réel pour identifier des schémas anormaux. Cela peut être fait en utilisant des techniques d'apprentissage automatique et de fouille de données. L'IA peut identifier des schémas qui ne correspondent pas aux normes et alerter les utilisateurs sur d'éventuels problèmes.
• Maintenance prédictive : La détection d'anomalies peut être utilisée pour la maintenance prédictive. En identifiant des motifs anormaux dans les données, l'IA peut prédire quand un problème peut survenir dans un système. Par exemple, si le système de ventilation d'un bâtiment montre des motifs anormaux de flux d'air, l'IA peut prédire que le système est sur le point de tomber en panne et alerter les techniciens pour qu'ils effectuent une maintenance avant que le système ne tombe en panne.
• Sécurité : La détection des anomalies peut également être utilisée pour améliorer la sécurité. Par exemple, si un système de sécurité dans une entreprise montre des schémas d'accès ou de comportement anormaux des employés, l'IA peut détecter ces anomalies et alerter le personnel de sécurité sur les menaces potentielles.

Un article intéressant sur le sujet pourrait être “Détection et prédiction des anomalies dans les dispositifs IoT en Edge computing” où il est question de : Actuellement, les dispositifs de l'Internet des objets (IoT) ont la capacité d'exécuter des modèles d'apprentissage automatique (ML). En tirant parti de ce potentiel, il est prévu d'incorporer dans un dispositif IoT un modèle de ML pour détecter et prédire les anomalies dans les données (séries temporelles) capturées en temps réel par les capteurs connectés au dispositif. Détecter et prédire les données anormales au sein du dispositif peut offrir des avantages tels que la réduction de l'envoi des données erronées, permettant ainsi des économies sur leur transmission et sur le traitement ultérieur de ces données dans le cloud, ainsi que la possibilité de filtrer les données erronées. Le domaine de travail est l'environnement, dans ce cas, pour mesurer la qualité de l'air. Les capteurs mesureront les particules de l'air. Le dispositif IoT sera géré via la plateforme https://www.particle.io/, et deux types de capteurs seront disponibles pour mesurer différents diamètres de particules de l'air. Les capteurs seront : Particulate Matter Sensor SPS30 et Laser PM2.5 Dust Sensor. Ce travail vise à développer un modèle de ML pour la détection et la prédiction des données anormales capturées par les capteurs connectés au dispositif IoT, et à l'exécuter au sein du dispositif IoT.

3. Améliorer l'efficacité et l'automatisation : L'intégration de l'IA dans l'IoT permet aux dispositifs d'être plus efficaces et autonomes. Par exemple :

• Fabrication : L'IA dans l'IoT peut être utilisée pour améliorer l'efficacité et l'automatisation dans la fabrication. Par exemple, les capteurs IoT peuvent collecter des données en temps réel sur les processus de fabrication et l'IA peut analyser les données pour identifier d'éventuels problèmes ou inefficacités dans la production. Cela peut aider les fabricants à prendre des mesures préventives avant que des problèmes ne surviennent et à augmenter l'efficacité de la production.
• Logistique : L'IA dans l'IoT peut également être utilisée pour améliorer l'efficacité et l'automatisation dans la logistique. Par exemple, les capteurs IoT peuvent surveiller la localisation et l'état des envois, et l'IA peut analyser les données pour optimiser les itinéraires d'expédition et réduire les coûts de transport. Des systèmes de suivi automatisés peuvent également être utilisés pour envoyer des mises à jour de statut aux clients.
• Maintenance : L'IA dans l'IoT peut également être utilisée pour améliorer l'efficacité et l'automatisation de la maintenance des équipements et des machines. Par exemple, les capteurs IoT peuvent collecter des données en temps réel sur les performances des équipements et l'IA peut analyser ces données pour détecter d'éventuels problèmes avant qu'ils ne surviennent. Cela peut aider les techniciens de maintenance à prendre des mesures préventives pour maintenir les équipements en bon état de fonctionnement et éviter des temps d'arrêt coûteux.

Un article intéressant sur le sujet pourrait être : “Conception d'un système de surveillance avec IoT pour contrôler les paramètres physico-chimiques dans une serre pour cultures hydroponiques située dans le corregimiento de Tigrera dans le district de Santa Marta.” Il parle du contexte des cultures hydroponiques en Colombie et révèle les facteurs qui affectent cette activité en raison de la croissance de la population urbaine. Le but de la recherche est de déterminer les problèmes qui affectent l'industrie de l'hydroponie et de recueillir des informations sur les techniques de culture efficaces qui peuvent améliorer l'utilisation de l'eau et augmenter la productivité. Il est proposé de concevoir un système de surveillance basé sur l'IoT qui permettra de surveiller les principales conditions environnementales du processus de production du produit à l'aide d'un système embarqué, et qui sera lié à une page web où l'agriculteur pourra visualiser les informations des capteurs.

4. Améliorer la sécurité : L'IA est utilisée pour améliorer la sécurité dans différents domaines :

• Sur les dispositifs IoT. Par exemple, l'IA peut détecter des modèles de comportements suspects dans les données des capteurs pour identifier des menaces de sécurité potentielles.
• Sécurité physique : Elle peut être utilisée pour surveiller les environnements et détecter des situations de sécurité. Par exemple, les caméras de sécurité équipées d'IA peuvent détecter des comportements suspects, comme une personne qui reste trop longtemps à un endroit ou qui porte un objet inhabituel. En détectant ces situations, des mesures peuvent être envoyées et prises pour prévenir des situations de sécurité.
• Sécurité informatique : elle peut également être utilisée pour améliorer la sécurité informatique. En analysant de grandes quantités de données générées par des dispositifs IoT, l'IA peut détecter des modèles et des anomalies pouvant indiquer une menace informatique. Par exemple, l'IA peut détecter un trafic inhabituel sur un réseau, ce qui peut indiquer une attaque par déni de service (DoS). En détectant ces menaces, des mesures préventives peuvent être prises pour éviter une attaque.
• Sécurité de la chaîne d'approvisionnement : L'IA dans l'IoT peut également être utilisée pour améliorer la sécurité de la chaîne d'approvisionnement. En suivant les produits à travers des capteurs IoT, l'IA peut détecter toute anomalie dans le processus d'expédition, comme une possible manipulation du produit. En détectant ces situations, des mesures peuvent être prises pour garantir la sécurité du produit et prévenir les risques potentiels pour les consommateurs.

Un article intéressant pourrait être “Dispositifs intelligents en sécurité industrielle pour la prévention des accidents et des maladies professionnelles” L'article se concentre sur l'importance de la sécurité industrielle dans les entreprises et les constructions, et comment les solutions technologiques peuvent contribuer à l'améliorer. La recherche se focalise sur la détermination d'un ensemble de technologies dans les dispositifs intelligents pour prévenir les accidents et les maladies professionnelles, à travers une revue de la littérature. Il est conclu que les technologies peuvent capturer et traiter des données pour augmenter la sécurité, surveiller l'état personnel en ligne et prendre des décisions en temps réel.