Kural ve Yapay Zekâ Tabanlı Otomasyon

Nesnelerin İnterneti sistemlerinde sensörlerden gelen ham veriler tek başına yeterli değildir. Bu verilerin analiz edilerek anlamlı bilgiye ve otomatik kararlara dönüştürülmesi gerekir. Bu dönüşüm, veri analitiği ve yapay zekâ teknikleri ile sağlanır.

Kural Tabanlı Sistemler

Kural tabanlı sistemler, önceden tanımlanmış eşik değerler ve koşul–sonuç (if–then) mantığı ile çalışır. Bu sistemler : Basit ve hızlı karar mekanizması sunar. Gerçek zamanlı tepkiler üretir. Düşük işlem gücü gerektirir. Örnek: Sıcaklık > 60 °C ise alarm oluştur. Nem < %30 ise sulama sistemini çalıştır. Bu sistemler özellikle basit IoT uygulamalarında yaygın olarak kullanılır. Kural tabanlı otomasyonda node-red öne çıkmaktadır.

Makine Öğrenmesi ve Yapay Zekâ

Makine öğrenmesi algoritmaları, geçmiş verilerden öğrenerek tahmin, sınıflandırma ve anomali tespiti yapabilir. Böylece sistem, sabit kurallar yerine veriye dayalı kararlar üretir. Bu sistemler: Arıza ve anormalliklerin erken tespiti, geleceğe yönelik tahminler, karmaşık veri ilişkilerinin öğrenilmesi ile ilgili bilgi sunar.

Örnek: Kestirimci bakım: Makine titreşim ve sıcaklık verilerinden, arıza oluşmadan önce uyarı verilmesi, enerji tüketim tahmini, Tarımda ürün verim tahmini gibi çalışmalar yapmak mümkündür. n8n yapay zeka tabanlı otomasyonla için harika özellikler sunmaktadır.

Zapier: n8n alternatifi yapay zeka otomasyonu için birçok özellikler sunarlar.