by: Debabrata Deb via itpro
随着对企业可持续发展的审查不断加强，越来越多的企业正试图通过投资创新和部署尖端技术来实现其环境雄心。
具体而言，许多企业正在转向物联网 (IoT)。仓库、工厂和百货公司等大型物业以不可持续的方式消耗能源。例如，机器在不使用时有时会保持开启状态，而明亮的灯通常在一天中的任何时候都打开，包括在光天化日之下以及下班后。在这种情况下，物联网已被确定为应对气候变化的更广泛战斗中的关键工具。
据财富商业洞察报告，预计物联网的重要性在未来几年只会上升，全球市场预计将从 2021 年的 3800 亿美元增长到 2028 年的 1.9 万亿美元。这种增长的大部分将包括企业利用连接设备、传感器、机器学习，以缩减其能源使用并实现其可持续发展目标。
追踪现状
为了提高流程、机器或组织的可持续性，首要任务是测量当前状态。Forrester 的首席分析师 Paul Miller 博士告诉媒体 ，这就是物联网首先出现的地方。
“繁忙路口的物联网传感器测量交通流量、噪音和污染。办公室的物联网传感器测量房间占用率、温度、湿度和空气成分。从工厂车间的泵和电机到高速机器上的物联网传感器火车和喷气式飞机测量振动、噪音、温度等，”他说。
Miller 补充说，其中许多测量对能源使用有直接和直接的影响。例如，物联网传感器可以很容易地提醒控制室的工程师注意工厂车间的耗电机器，该机器正在消耗电力并且没有产生任何价值。然后可以关闭机器。与此同时，建筑物中的温度传感器可以定期与 HVAC 系统通信，以冷却变得太热的空间。
“结合机器学习，物联网具有更广泛的可持续性应用，可以减少能源浪费，” Miller 继续说道。“智能建筑不会等到房间太热才开始吹冷空气，而是会预测需求。在工厂中，机器学习算法会监控噪音、振动、温度和使用模式，主动提醒维护团队可能需要的设备注意保持其有效运行 - 并防止其消耗超过其需要的电力或资源。”
更多用例
几家企业已经通过物联网部署成功实现了可持续发展目标，包括德勤将技术嵌入其位于阿姆斯特丹的EDGE建筑中。据该公司称，这已被评为世界上最可持续的建筑。微软也已在 2019 年开始的雷德蒙德东园区耗资数十亿美元的重建项目中部署了物联网。
与此同时，博世自 2020 年以来一直在范围 1 和范围 2 排放方面实现碳中和，这在很大程度上是因为获得了更好的环境处理其工业机器的消耗。该公司还使用物联网和机器学习来测量、预测和降低能源消耗水平。
物联网供应商同样热衷于强调客户使用他们的技术来最大限度地减少碳足迹的案例研究。例如，IBC Cube 客户使用该公司的系统来节省燃料，方法是确保他们运行的柴油动力备用发电机在电源有可用电期间自动关闭。以前，负责操作这些发电机的现场人员被发现在主电源恢复后很长时间经常关闭它们，从而浪费燃料。
IBC Cube 的物联网和新兴技术负责人 Shaunuk Raha 说：“另一个例子是客户使用我们的物联网数字显示解决方案自动将新品牌和产品信息发布到他们的销售点显示器。”过去，无论何时他们推出了新产品或活动，他们必须打印数千种品牌和营销材料，运送它们，并在印度各地的数千家商店安装它们。现在，他们只需在我们的门户网站上发布活动，然后他们的新活动在各地发布他们所有的商店，而不必在转换时浪费纸张、燃料和人力。”
Gartner 高级总监分析师 Aapo Markkanen 告诉媒体，当谈到特定于可持续性的用例时，技术堆栈及其部署往往与物联网的其他领域大体相似。“首先是现场设备，它们直接或通过边缘网关连接到网络”他说。“现场设备和网关都倾向于拥有比几年前更广泛的计算和存储能力。数据从边缘传送到平台后端，该后端通常位于云端，但也可以是本地类型。在平台层面，数据被馈送到越来越相互集成的各种业务应用中。有时应用会缩小到边缘级别，例如以边缘AI的形式。”
Markkanen 强调的一个领域是低地球轨道卫星提供的遥感。他澄清说，这不是传统物联网领域的一部分，但尽管如此，基于卫星的数据源在可持续性方面有很大的希望。例如，它们有助于扩展对环境影响的测量和监测，以及随着时间的推移相关的变化。
超越企业应用
Gartner 副总裁分析师 Bettina Tratz-Ryan 表示，与物联网在工业环境中的部署方式类似，我们环境的日益数字化正在产生更多的活动数据，这些数据可以连接起来以深入了解各种碳排放。从这个意义上说，许多企业可以为更广泛的使命做出贡献，以实现社会的可持续发展目标，而不仅仅是向内看。
Tratz -Ryan 补充说：“此外，让社会成为可持续发展的管理者，可以选择将可持续发展行为游戏化，推动社区发展，并提供新的应用程序来评估个人的碳足迹，减少浪费，等等。”
例如，一个未开发的资源是社区数据交换的发展，公民可以在其中生成数据供行业消费用于各种可持续目的，例如减少开发产品过程中的碳足迹。但是，这些数据需要标准化，否则它的价值就会受到损害。
可持续发展是全球企业面临的日益严峻的挑战，许多企业正在借助物联网和机器学习等相关技术制定可持续发展政策。连接方法和物联网传感器的进步也可以让政府、企业和个人负责任地使用资源，并逐渐转向更节能的做法。
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