لأكثر من عقد من الزمان، ركزت إنترنت الأشياء (IoT) بشكل أساسي على توصيل الأجهزة وجمع البيانات. تم نشر أجهزة الاستشعار، وتم بناء المنصات، واستثمرت الشركات بكثافة في البنية التحتية الرقمية مع توقع أن البيانات وحدها ستفتح قيمة جديدة للأعمال. ومع ذلك، وبعد مرور ملايين الأجهزة المتصلة، أدركت العديد من المؤسسات حقيقة مهمة: البيانات الأولية لا تنتج رؤى تلقائية. اليوم، تنتقل الصناعات اليوم إلى المرحلة التالية من تطور إنترنت الأشياء - حيث يتحول التركيز من مجرد جمع البيانات إلى فهم البيانات والذكاء واتخاذ القرارات المستقلة. ويمثل هذا التحول ظهور الذكاء الاصطناعي لإنترنت الأشياء، والتكامل المحكم بين إنترنت الأشياء والذكاء الاصطناعي، وصعود ذكاء البيانات كميزة تنافسية أساسية.
في هذا العصر الجديد، تصبح البيانات ذات مغزى فقط عندما يمكن تحليلها ووضعها في سياقها وتحويلها إلى قرارات قابلة للتنفيذ. يعيد هذا التطور تعريف ما يجب أن تقدمه أنظمة إنترنت الأشياء الحديثة ويعيد تشكيل البنية من الحافة إلى السحابة. ومع تقدم المؤسسات إلى الأمام، ستعتمد على تحليلات إنترنت الأشياء، والأتمتة الذكية، والاستمرارية السلسة من الحافة إلى السحابة لتحقيق نتائج واقعية.
تستكشف هذه المدونة كيفية تحوّل إنترنت الأشياء من جمع البيانات إلى توليد الرؤى، وسبب أهمية هذا التحول، وما تحتاجه الشركات لبناء الجيل التالي من الأنظمة الذكية.
حدود إنترنت الأشياء التقليدية: لماذا لا تكفي البيانات وحدها
ركزت عمليات نشر إنترنت الأشياء المبكرة على الاتصال. كان الهدف الرئيسي بسيطاً: جمع أكبر قدر ممكن من البيانات من الأصول الموزعة وإرسالها إلى السحابة. نجحت هذه البنية عندما كانت أحجام البيانات قابلة للإدارة وكانت توقعات التحليلات منخفضة. ومع ذلك، مع نمو عمليات النشر، ظهرت العديد من القيود:
حجم البيانات الهائل
تولد مليارات أجهزة الاستشعار الآن بيانات أكثر بكثير مما تستطيع الأنظمة التقليدية معالجته بفعالية. والكثير من هذه البيانات متكررة أو منخفضة القيمة، مما يؤدي إلى:
- تكاليف النقل غير الضرورية
- منصات سحابية مثقلة بالأعباء
- التحليلات المتأخرة
- انخفاض الرؤية التشغيلية
على الرغم من قيام المؤسسات بجمع بيانات أكثر من أي وقت مضى، إلا أنها غالبًا ما كانت تكافح لاستخراج رؤى حقيقية.
الافتقار إلى السياق والتفسير
لا يمكن لبيانات المستشعر بدون سياق أن تصف ظروف التشغيل الحقيقية. فقراءة درجة حرارة 85 درجة فهرنهايت أو عبور عتبة الاهتزاز لا تعني شيئًا دون فهمها:
- ما هي المعدات التي تنتمي إليها
- حالات التشغيل العادية
- الظروف البيئية
- الأنماط التاريخية
تعاملت إنترنت الأشياء التقليدية مع جميع البيانات بشكل متساوٍ، مما أضاع فرصة تحديد الحالات الشاذة أو توقع الأعطال أو توجيه القرارات.
دورات اتخاذ القرار البطيئة المعتمدة على السحابة
عندما يجب أن تنتقل البيانات من الجهاز إلى السحابة والعودة قبل اتخاذ أي إجراء، يصبح زمن الاستجابة عائقاً كبيراً. ففي مجال التصنيع أو الطاقة أو النقل أو السلامة العامة أو الطاقة أو النقل أو السلامة العامة، فإن أجزاء من الثانية مهمة. لا تستطيع النماذج التقليدية التي تركز على السحابة تلبية هذه المتطلبات التشغيلية في الوقت الفعلي.
لا يوجد ذكاء مدمج
قامت معظم أنظمة إنترنت الأشياء بالرصد والإبلاغ فقط - ولم تقم بالتفسير أو اتخاذ القرار. لا يزال المشغلون البشريون يقومون بمعظم التحليل والاستجابة، مما يحد من قابلية التوسع والسرعة.
وقد أدت هذه القيود إلى تحول عالمي نحو الذكاء الاصطناعي وإنترنت الأشياء، حيث يقترب الذكاء والتحليلات وصنع القرار من مصدر البيانات.
صعود الذكاء الاصطناعي وإنترنت الأشياء: عندما تلتقي البيانات بالذكاء
AIoT-إن التقارب بين الذكاء الاصطناعي وإنترنت الأشياء هو الخطوة الطبيعية والضرورية التالية. فبدلاً من مجرد الاستشعار ونقل البيانات، يمكن لأجهزة ومنصات إنترنت الأشياء الذكاء الاصطناعي أن تفهم وتتنبأ وتتصرف.
هذا التحول مدعوم بالعديد من التطورات التكنولوجية والسوقية:
الذكاء الاصطناعي المتطور لـ الوقت الحقيقي اتخاذ القرارات
يمكن الآن تشغيل خوارزميات الذكاء الاصطناعي مباشرةً على الأجهزة المتطورة، مما يتيح:
- الكشف عن الشذوذ المحلي
- التعرف على الأنماط
- الصيانة التنبؤية
- تنبيهات وتحكم فوري
يؤدي ذلك إلى التخلص من زمن الاستجابة ويسمح باتخاذ القرارات في أجزاء من الثانية.
ذكاء البيانات كإحدى أساسيات إنترنت الأشياء القيمة
ترى الشركات الآن أن ذكاء البيانات - أي القدرة على تحويل البيانات إلى رؤى - أكثر قيمة من الاتصال نفسه. فبدلاً من إرسال 1001 تيرابايت من البيانات إلى السحابة، تعطي المؤسسات الأولوية لاستخراج المعنى وإرسال ما هو مهم فقط.
نمو منصات تحليلات إنترنت الأشياء
تدمج المنصات الحديثة لتحليلات إنترنت الأشياء بين الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ونماذج المجال، مما يتيح
- اكتشاف الاتجاهات المتقدمة
- التحسين التشغيلي
- المقارنة المرجعية عبر المواقع
- إعداد التقارير الآلية
انتقلت التحليلات من لوحات المعلومات بأثر رجعي إلى الذكاء التنبؤي والإرشادي.
ظهور استمرارية الانتقال من الحافة إلى السحابة
لم تعد بنية إنترنت الأشياء هي “الحافة مقابل السحابة”. بدلاً من ذلك، فهي عبارة عن استمرارية ديناميكية من الحافة إلى السحابة، حيث يتم توزيع معالجة البيانات على النحو الأمثل:
- تتعامل الحافة مع الذكاء المحلي في الوقت الحقيقي
- تدير السحابة التخزين طويل الأجل والتدريب المتقدم للذكاء الاصطناعي والتحليل عبر الأنظمة
تخلق هذه السلسلة المتصلة نظاماً سلساً وفعالاً قادراً على تقديم رؤى عالية الجودة على نطاق واسع.
في هذا النموذج الجديد، لا يصبح إنترنت الأشياء جامعًا سلبيًا للبيانات بل مولدًا نشطًا للذكاء.
من البيانات الأولية إلى البصيرة: كيف تبدو بنية المستقبل
سيتبع الجيل التالي من أنظمة إنترنت الأشياء هيكلاً واضحاً يتمحور حول الذكاء، وليس فقط الاتصال. وتشمل المكونات الرئيسية ما يلي:
أجهزة الحافة الذكية
تتضمن بوابات الحافة الحديثة وأجهزة الاستشعار الذكية:
- وحدات المعالجة المركزية عالية الأداء أو وحدات المعالجة المركزية العصبية
- استدلال التعلم الآلي المدمج
- تصفية بيانات الحافة
- محركات القواعد المحلية
- وحدات اتصال آمنة
لم تعد هذه الأجهزة تنتظر التعليمات السحابية؛ فهي تنفذ القرارات على الفور.
خط أنابيب بيانات موحد من الحافة إلى السحابة
تضمن الاستمرارية القوية من الحافة إلى السحابة حركة البيانات بكفاءة:
- تتم معالجة البيانات الهامة محلياً
- يتم تحميل البيانات المخصبة لإجراء تحليلات أعمق
- يمكن التخلص من البيانات منخفضة القيمة
- تساعد البيانات الوصفية في بناء أنماط طويلة الأجل
يقلل هذا النهج من حمل السحابة ويعزز الاستجابة في الوقت الفعلي.
طبقة تحليلات إنترنت الأشياء القائمة على الذكاء الاصطناعي
تتكامل منصات تحليلات إنترنت الأشياء الحديثة:
- التعلّم الآلي
- التوائم الرقمية
- تحليل الأسباب الجذرية
- ذكاء السلاسل الزمنية
- مكتبات النماذج الخاصة بالمجال المحدد
فبدلاً من مجرد تقديم لوحات المعلومات، فإنها توجه القرارات برؤى قابلة للتنفيذ.
محركات التحكم الذاتي ومحركات القرار الذاتي
الهدف النهائي هو تمكين الأنظمة من العمل دون تدخل بشري:
- ضبط إعدادات الماكينة تلقائياً
- تشغيل مهام سير عمل الصيانة
- تحسين استهلاك الطاقة
- الاستجابة لمخاطر السلامة
- التنبؤ بالأعطال قبل حدوثها
هذا هو المكان الذي تقدم فيه تقنيات الذكاء الاصطناعي وإنترنت الأشياء قيمتها الحقيقية - تحويل البيئات التشغيلية إلى أنظمة ذاتية الإدارة.
لماذا أصبح إنترنت الأشياء القائم على البصيرة ضرورة حتمية للأعمال
نظرًا لأن الصناعات أصبحت أكثر رقمية وتنافسية، فإن العديد من المتطلبات الملحة تسرّع من التحول من جمع البيانات إلى توليد الرؤى.
التعقيد التشغيلي المتزايد
يعتمد كل من التصنيع والطاقة والخدمات اللوجستية والمرافق والموانئ والمدن الذكية على أنظمة مترابطة. لا يمكن للمراقبة اليدوية التعامل معها:
- حجم الأصول
- أحداث غير متوقعة
- متطلبات التحسين في الوقت الفعلي
يوفر الذكاء الاصطناعي وإنترنت الأشياء الذكاء اللازم لإدارة التعقيدات المتزايدة.
زيادة الضغط من أجل الكفاءة
يجبر التضخم ونقص المواد الخام وتقلبات الطاقة الشركات على زيادة الكفاءة إلى أقصى حد. يمكن لتحليلات إنترنت الأشياء:
- تقليل وقت التوقف عن العمل
- تحسين الاستفادة المثلى من الأصول
- خفض إهدار الطاقة
- تبسيط العمليات
يصبح توليد الرؤى محركًا مباشرًا للربحية.
تشديد السلامة ومتطلبات الامتثال
يجب أن تكتشف الصناعات المشاكل في وقت مبكر وتتصرف على الفور. يتيح إنترنت الأشياء القائم على البصيرة:
- التحديد المبكر للمخاطر
- التدخل الآلي
- مراقبة الامتثال المستمر
- تقليل الاعتماد على المشغلين البشريين
وهذا يقلل من المخاطر ويحسن السلامة في مكان العمل.
الطلب على الصيانة التنبؤية
لم يعد بإمكان الشركات الاعتماد على “الجري حتى الفشل”. الرؤى التنبؤية تمنع:
- الأعطال الكارثية
- خسائر الإنتاج
- تكاليف الصيانة المفرطة
يعمل ذكاء البيانات المدعوم بالذكاء الاصطناعي على تحويل الصيانة من الصيانة التفاعلية إلى الاستباقية.
في كل صناعة، لم يعد توليد الرؤى أمرًا اختياريًا، بل أصبح ضرورة تنافسية.
حالات الاستخدام العملي: كيف يبدو إنترنت الأشياء القائم على البصيرة أثناء العمل
يتسارع بالفعل التحول نحو ذكاء البيانات في مختلف القطاعات. فيما يلي أمثلة واقعية لكيفية تحويل المؤسسات للبيانات الأولية إلى رؤى قابلة للتنفيذ.
التصنيع: من المراقبة إلى التحسين
رصد حالة الآلة التقليدية لإنترنت الأشياء. يتيح الذكاء الاصطناعي لإنترنت الأشياء:
- الكشف عن العيوب في الوقت الحقيقي
- الصيانة التنبؤية
- تحسين العملية
- تنبيهات الجودة الآلية
تصبح المصانع أنظمة تصحيح ذاتي تعمل على تحسين الأداء باستمرار.
الطاقة والمرافق العامة: تعزيز الموثوقية و الشبكة الاستخبارات
تستفيد المرافق من تحليلات إنترنت الأشياء وذكاء البيانات من أجل:
- الكشف عن حالات الشذوذ في المعدات
- تحسين موازنة التحميل
- منع الانقطاعات
- تنسيق موارد الطاقة الموزعة
تسمح استمرارية من الحافة إلى السحابة باتخاذ القرارات على الفور على حافة الشبكة.
النقل والخدمات اللوجستية: أذكى وأكثر أماناً وسرعة
في مجال الخدمات اللوجستية وإدارة الأساطيل، يدعم إنترنت الأشياء القائم على البصيرة:
- تحسين المسار
- تحليلات كفاءة استهلاك الوقود
- الصيانة التنبؤية للمركبات
- مراقبة سلامة البضائع
يضمن الذكاء الاصطناعي لإنترنت الأشياء تشغيل منظومة النقل بأكملها بكفاءة أكبر.
المدن الذكية: الخدمات العامة المستقلة
المدن التي تطبق الذكاء الاصطناعي في:
- إدارة تدفقات حركة المرور
- تقليل استهلاك الطاقة
- مراقبة جودة الهواء
- الكشف عن حوادث السلامة
تحدث القرارات على الحافة، مما يجعل عمليات المدينة أكثر استجابة.
تقنيات التمكين التي تدعم المرحلة التالية من تطور إنترنت الأشياء
للانتقال من جمع البيانات إلى توليد الرؤى، يجب على الشركات الاستفادة من العديد من التقنيات التمكينية.
إيدج حوسبة الذكاء الاصطناعي
يتيح تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي على الحافة:
- زمن استجابة منخفض للغاية
- القرارات المحلية
- خصوصية البيانات
- تقليل الاعتماد على السحابة
إنه أساس الذكاء الاصطناعي الحديث لإنترنت الأشياء.
محركات تحليلات إنترنت الأشياء المتقدمة
يوفر الجيل التالي من منصات التحليلات:
- رؤية متعمقة في السلاسل الزمنية
- اكتشاف الشذوذ
- التنبؤ بالاتجاهات
- دعم القرار الآلي
تصبح التحليلات قلب ذكاء البيانات.
الذكاء الاصطناعي السحابي والتعلم طويل الأمد
تظل السحابة ضرورية لـ
- تدريب نماذج التعلم الآلي
- تجميع البيانات متعددة المواقع
- إجراء تحليلات إنترنت الأشياء على نطاق واسع
- تصور اتجاهات الأداء
يعزز التآزر بين الحافة والسحابة النظام بأكمله.
التوائم الرقمية
تحاكي التوائم الرقمية الأصول، أو الأنظمة، أو المرافق بأكملها، مما يتيح:
- تشخيص أسرع
- الاختبار الافتراضي
- التكوينات المحسّنة
- اتخاذ القرارات القائمة على السيناريو
يؤدي ذلك إلى تسريع توليد الرؤى وتقليل المخاطر التشغيلية.
التصميم من أجل الذكاء: مخطط لمستقبل إنترنت الأشياء
للنجاح في المرحلة التالية من تطور إنترنت الأشياء، يجب على الشركات إعادة تصميم استراتيجية إنترنت الأشياء الخاصة بها مع وضع الذكاء في المركز. وتشمل المبادئ الرئيسية ما يلي:
معالجة البيانات محلياً أولاً
أرسل فقط البيانات ذات المعنى والسياق إلى السحابة. دع الحافة تعمل كمرحلة أولى من التحليل.
بناء استمرارية موحدة من الحافة إلى السحابة
تجنب الأنظمة المنعزلة. قم بتصميم تعاون سلس بين تحليلات الحافة والتحليلات السحابية.
دمج الذكاء الاصطناعي منذ البداية
يجب أن يكون الذكاء الاصطناعي مدمجاً في حزمة إنترنت الأشياء، وليس إضافته لاحقاً كتعزيز.
إعادة التعريف مؤشرات الأداء الرئيسية حول الرؤية، وليس حول حجم البيانات
قياس النجاح بناءً على:
- دقة التنبؤات
- تقليل وقت التوقف عن العمل
- التحسين التشغيلي
- سرعة الاستجابة
تصبح البصيرة، وليس البيانات، هي المقياس الأساسي.
تحديد أولويات الأمن عبر خط الأنابيب
مع زيادة الذكاء، يجب أن يزداد الأمن. الحماية:
- البيانات
- البرامج الثابتة للجهاز
- نماذج التحليلات
- محركات اتخاذ القرار
يجب أن يمتد الأمان من الحافة إلى السحابة بالكامل.
الخلاصة: جيل البصيرة يحدد مستقبل تطور إنترنت الأشياء في المستقبل
إن تطور إنترنت الأشياء واضح: لم تعد القيمة تكمن في جمع البيانات، بل في الذكاء والرؤية الثاقبة والعمل.
يشكل كل من الذكاء الاصطناعي لإنترنت الأشياء، وذكاء البيانات، وتحليلات إنترنت الأشياء، وسلسلة الانتقال من الحافة إلى السحابة معًا أساس هذا العصر الجديد. ستعمل المؤسسات التي تتبنى هذه القدرات على تحويل الكفاءة التشغيلية وتعزيز عملية صنع القرار وإطلاق قيمة غير مسبوقة من استثماراتها في إنترنت الأشياء.
ومع ازدياد ترابط العالم، ستعود الميزة التنافسية الحقيقية للشركات التي تستطيع فهم بياناتهم و تحويل البصيرة إلى عمل ذكي. لقد بدأت بالفعل المرحلة التالية من تطور إنترنت الأشياء - وهي مرحلة لا تعتمد على الاتصال وحده، بل على الذكاء في كل طبقة.