Saran AI untuk peringatan IoT

Saran AI untuk peringatan IoT menggunakan data IoT dengan mengubah peringatan IoT menjadi kasus dan perintah kerja, memungkinkan organisasi untuk menyelidiki dan mengatasi masalah sebelum terjadi. Saran AI juga dapat belajar dari tindakan sebelumnya yang diambil pada peringatan IoT, memberikan rekomendasi tentang jenis prioritas dan insiden. Misalnya, jika organisasi Anda secara teratur menerima peringatan IoT yang menunjukkan suhu mesin melebihi ambang batas yang dapat diterima. Dalam kasus seperti itu, organisasi Anda sering mengubah peringatan ini menjadi perintah kerja. Model AI IoT menggunakan data historis ini untuk belajar dari tindakan. Ketika peringatan suhu baru tiba yang melampaui ambang batas suhu, AI mengenalinya dan menyarankan tindakan yang tepat.

Menerapkan saran peringatan IoT ini untuk:

• Dapatkan wawasan tentang prioritas peringatan IoT.
• Tingkatkan kemampuan Anda untuk secara proaktif mengatasi masalah kritis.
• Optimalkan sumber daya alokasi ke peringatan IoT yang memerlukan tindakan lebih lanjut, seperti kasus dan perintah kerja.
• Gunakan AI untuk belajar dari pengetahuan personel yang berpengalaman dalam menanggapi masalah yang diidentifikasi melalui data IoT secara efektif.

Prasyarat

• IoT for Field Service diatur untuk menggunakan salah satu opsi berikut:

  • Connected Field Service untuk Azure IoT Hub
  • Penyedia IoT untuk solusi IoT kustom

• Jenis Insiden yang dikonfigurasi yang merujuk ke masalah utama yang dibahas dalam perintah kerja dan menentukan detail terkait seperti jenis perintah kerja, produk, layanan, dan tugas layanan.

• Pengaturan prioritas pada peringatan IoT menunjukkan tingkat kepentingan bisnis, biasanya dinilai berdasarkan faktor-faktor seperti biaya yang dikeluarkan atau kepuasan pelanggan.

• Untuk menyediakan model dengan data yang cukup untuk menghasilkan saran yang akurat, disarankan untuk memiliki minimal 50 peringatan IoT yang telah dikonversi menjadi kasus atau perintah kerja.

Aktifkan saran IoT

1. Di Field Service, ubah ke area pengaturan .
2. Di bawah IoT, pilih Pengaturandan buka tab Saran IoT .
3. Atur sakelar saran IoT ke Diaktifkan.

Pengalaman terpandu untuk menyiapkan peluncuran saran IoT.

Jika model perlu dikonfigurasi ulang berdasarkan perubahan pada sistem atau perubahan kebutuhan bisnis, Anda dapat meluncurkan pengalaman terpandu memilih Konfigurasikan ulang saran IoT di pengaturan saran IoT.

Langkah 1: Terima persyaratan layanan

Setujui persyaratan layanan, dan pilih Berikutnya.

Langkah 2: Pilih pengidentifikasi perangkat

Pilih bagaimana cara organisasi Anda terutama menggunakan pemberitahuan IoT sehubungan dengan perangkat dan aset pelanggan. Sebagai pengingat, ada hubungan satu-ke-banyak, di mana banyak perangkat dapat dikaitkan dengan satu aset pelanggan.

• Pilih ID Perangkat jika organisasi Anda terutama mengelola peringatan IoT dari masing-masing perangkat seperti termometer yang mengirim pembacaan suhu.
• Pilih Aset Pelanggan jika organisasi Anda terutama mengelola peringatan IoT dari perangkat yang terkait dengan aset pelanggan.

Jika Anda tidak yakin opsi mana yang harus dipilih atau apakah organisasi Anda mengelola pemberitahuan IoT di tingkat perangkat dan tingkat aset pelanggan, pilih opsi ID Perangkat default .

Langkah 3: Masukkan pengidentifikasi aturan

Pilih aturan yang Anda tentukan di penyedia IoT yang memicu pemberitahuan IoT. Jalur aturan dapat ditemukan di JSON peringatan IoT.

Contoh jalur aturan untuk IoT Hub adalah ruleoutput.

Langkah 4: Masukkan properti perangkat

Pilih properti perangkat yang harus dipertimbangkan model AI saat membuat saran. Properti ini mencakup sinyal yang berasal dari perangkat yang terhubung, dan variabel serta karakteristik lain yang terkait dengan perangkat. Misalnya, termometer yang terhubung ke internet yang menyediakan pembacaan suhu 72 derajat. Nilai suhu ini harus dipertimbangkan saat memberikan saran.

Secara default, bidang Jenis Baca dan Baca di IoT Hub digunakan sebagai properti perangkat. Namun, Anda juga dapat menambahkan bidang kustom. Misalnya, Anda mungkin memiliki model yang mengaitkan biaya keuangan untuk setiap pembacaan suhu. Penambahan kustom ini dapat ditambahkan sebagai properti perangkat untuk dipertimbangkan oleh model AI.

Langkah 5: Selesai

Setelah menyelesaikan proses penyiapan, Anda mulai menerima rekomendasi dalam waktu 24 jam. Model AI menganalisis data historis dan data masuk yang bergerak maju. Saran diperbarui dan diperbarui setiap 24 jam.

Untuk memverifikasi bahwa saran berbasis AI berfungsi dengan baik, periksa tampilan Pemberitahuan IoT yang Diprioritaskan pada Pemberitahuan IoT, tempat Anda menemukan prioritas dan jenis insiden yang disarankan.

Jenis insiden prioritas dan yang disarankan juga ditampilkan pada rekaman peringatan IoT.

Model AI menetapkan skor prioritas untuk peringatan berdasarkan peringatan historis dan entitas yang relevan. Ambang dinamis membedakan antara peringatan dengan prioritas tinggi dan rendah, tergantung pada seberapa cepat peringatan tersebut memerlukan reaksi. Model ini mengoptimalkan ambang batas ini selama setiap siklus pelatihan untuk beradaptasi dengan perubahan pola data. Dengan distribusi dinamis, peringatan yang dicetak sebelumnya tetap relevan karena model terus belajar dan meningkatkan kemampuannya. Model mengembalikan Tidak ada saran jika tidak ada rekomendasi.

Langkah berikutnya

• Membuat peringatan IoT dan mengubah peringatan IoT menjadi perintah kerja
• Integrasi IoT dengan Connected Field Service