Johdanto IoT Analyticsiin

Internetin aikakaudella, jossa on yli 6 miljardia kytkettyä laitetta ja petabyyttipohjainen tieto virtaa sekunneissa, IoT tai esineiden Internet-analyysi on seuraava iso asia. Ennen kuin keskustelemme analytiikkaosasta, tarkastellaan IoT: n määritelmää Wikipediasta. Asioiden Internet (IoT) on toisiinsa liittyvien laskentalaitteiden, mekaanisten ja digitaalisten koneiden, esineiden, eläinten tai ihmisten järjestelmä, jolle on annettu yksilöivä tunniste (UID). ) ja kyky siirtää tietoja verkon kautta ilman, että vaaditaan ihmisten välistä vuorovaikutusta. Nyt näiden laitteiden keräämää tietoa voidaan käyttää myös päätöksentekoon ilman manuaalista interventiota tai sääntöpohjaisia ​​sovelluksia. Keskustelemme, kuinka ne tapahtuvat teollisuudessa.

Miksi käytämme IoT Analyticsia ja sen reaalimaailman sovelluksia?

Se on tietotekniikan ala, jossa antureiden ja kytkettyjen sähkömekaanisten järjestelmien tietoja analysoidaan ja muunnetaan arvokkaiksi yritystoiminnan ohessa. Teollisuusluokan Internet-sovelluksia kutsutaan nimellä IIot (Industrial Internet of Things). Keskustelemme IoT-analyysin teollisista sovelluksista.

1. Teollisuus

Se on muuttanut valmistusalojen teollisuusmaisemaa. Älykkäitä sensoreita käytetään estämään vikoja tai erittelyjä, vaatimusten analysointia ja resurssien optimointia. IoT-ratkaisut auttavat organisaatioita älykkäässä omaisuudenhoidossa ja suorituskyvyn seurannassa, mikä vähentää omaisuuden seisokkeja ja lisää laitteiston pitkäikäisyyttä. Se antaa myös valmistajille, joilla on vähemmän aikaa markkinoille saattamiseen ja laajamittaisiin mukautuksiin. Esimerkiksi IoT auttoi pyörävalmistajaa Harley Davidsonia vähentämään kokonaisen pyörän valmistusaikaa päivistä tunteihin.

2. Terveydenhuolto

Älykkäiden vaatteiden suosio kasvaa päivä päivältä. Tämä antaa tutkijoille, joilla on yhä enemmän tietoa, integroida Internet-ratkaisuja. Käsineistä saatuja tietoja käytetään estämään sydänkohtaukset. IoT-pohjaisia ​​ratkaisuja, joissa on nanoteknologia, käytetään jopa kehon syöpäsolujen seuraamiseen.

3. Kotiautomaatio

Ilmastointilaitteen kytkeminen päälle ennen kotiin saapumista tai valojen sammuttaminen toisesta paikasta on pidempää tieteiskirjallisuutta, se on jo kaupallisesti saatavana. IoT-analytiikkaa käytetään päätöksentekoon automaattisesti ja virrankulutuksen optimointiin. Google Home, Amazon echo jne. Ovat esimerkkejä Internet-pohjaisista kodin automaatiolaitteista, joissa analytiikkaa ja koneoppimista käytetään paljon.

4. Autot ja kuljetus

Internetin aikakaudella autoja pidetään myös laitteina, joihin voi tehdä päivityksiä tilauksesta. IoT-analytiikkaa käytetään törmäysten ehkäisyyn, älykkääseen pysäköintiin ja jopa itse ajaviin autoihin. Koko itse ajavien autojen tutkimusalue perustuu syvällisiin oppimismalleihin, jotka perustuvat IoT-laitteiden, kuten LIDER-laitteiden ja kuva-antureiden, saamiin tietoihin.

5. Vakuutus

Teollisuusvakuutuksena on tietojen kultakaivos. Vakuuttajat alkoivat hitaasti noudattaa analytiikkaa toimialaratkaisuissaan. Gartner-raportin mukaan IoT-analytiikka muuttaa toimialan maisemaa vuoteen 2020 mennessä. IoT-ratkaisuja voidaan käyttää automaattiseen korvausvaatimusten käsittelyyn, automaattiseen varantojen asettamiseen, vahinkojen arviointiin jne. Auton korvausvaatimusten tapauksessa syväoppimisratkaisuihin perustuvat kuvatiedot ovat sisällytetty.

6. Sääennuste

Yksi tärkeimmistä IoT-analyysien käyttötapaista sääennusteissa. Sääasemat ja satelliitit keräävät ilmakehätietoja joka sekunti. Tietoja voidaan käyttää ennustamaan äärimmäisiä sääolosuhteita, kuten tulvia, kuivuutta paljon aikaisemmin. IoT-ratkaisuja käytetään myös patojen vedenpinnan automaattiseen hallintaan.

7. Energia-ala

IoT-analytiikka auttaa energiasektoreita saamaan arvokkaita tietoja energiankulutuksesta, automatisoidusta laitteiden ylläpidosta, dynaamisesta hinnoittelusta jne. Perinteisten virran- ja energialähteiden lisäksi myös suhteellisen uudemmat sektorit, kuten aurinkoenergia, tuulienergia ja jätteiden kierrätys, hyötyvät se.

8. Televiestintä

Televiestintäalan laitteistojen käyttöönotto- ja ylläpitokustannukset ovat aina tuskallisia televiestinnälle. IoT-analytiikka auttaa teleoperaattoreita analysoimaan kaistanleveyden kulutusta, tornihallintaa, vika-analyysiä, automaattista laitteiston ylläpitoa hyvin vähän tai ei lainkaan manuaalisia häiriöitä.

IoT Analyticsin trendit

.Com-nousun ja kytkettyjen laitteiden nousun jälkeen myös Internet-analyyttien käyttö lisääntyy. Katsotaanpa IoT-analytiikan maailmanlaajuisia google-suuntauksia vuosina 2004 - 2019.

Lähde: https://trends.google.com/trends/?geo=US

Tyypillinen internet-analyyttinen vuo

Tyypillinen Internet-analytiikka käyttää seuraavia vaiheita:

1. Tietojen keruu

Kokoelma tietoa internet-lähteistä, kuten ääni-, kuva-, valo-anturit. Suoratoiston käsittely on suuri haaste IoT-sovelluksille.

2. Tietojen esikäsittely

Kerätyn tiedon esikäsittely on hankala osa koneoppimisen käyttötapauksia. Oletetaan, että sykeanturitietojen ominaisuustekniikka poikkeaa huomattavasti sääasemilla kerätystä tiedosta. Mutta siinä on tietotekniikan / Analyticsin taiteellinen osa.

3. Tietojen analysointi

IoT-analyysin käyttötapauksen tässä vaiheessa tehdään perusteellinen tutkittava data-analyysi.

4. Harjoittele ja koe

Esikäsittelyn ja EDA: n jälkeen erilaisia ​​koneoppimis- ja syväoppimismalleja koulutetaan käyttötapa- ja liiketoimintavaatimusten mukaan. Liiketoiminnalliset ja tekniset KPI-arvot päätetään tapauskohtaisesti. Perusmalli valitaan ristiinvalidoinnin avulla ja suoritetaan offline- ja online-testaus.

5. Käyttöönotto ja ennustaminen

Tässä osassa järjestelmät toimivat analytiikkaratkaisusta kerättyjen käsitysten perusteella. Mallin suorituskyvyn perusteella se koulutetaan uudelleen tai kalibroidaan uudelleen.

Tyypillisen internet-analyysin käyttötapauksen kulku.

johtopäätös

Tässä artikkelissa keskustelimme korkeatasoisesta näkökulmasta IoT-analytiikkaan, sen teollisuuskäyttötapauksiin, IoT-analyysin globaaleihin suuntauksiin ja IoT-analyysin käyttötapauksen näytetyönkulkuun. IoT-analytiikan kasvavasta kysynnästä ja sovelluksista huolimatta sillä on toinen puoli. Yksityisyyttä koskevaa huolenaihetta ei voida lainkaan kiistää. Tarvitaan vahvaa ja tasapainoista tiedonhallintaa, jotta rakennetaan ja ylläpidetään Internetin ekosysteemiä kestävällä tavalla.

Suositellut artikkelit

Tämä on opas IoT Analyticsiin. Tässä keskustellaan IoT Analyticsin ja sen reaalimaailman sovellusten käyttöönotosta ja käytöstä. Voit myös käydä läpi muiden ehdotettujen artikkeleidemme ja oppia lisää-

  1. IoT-kehys
  2. Tiedon louhintasovellukset
  3. IoT-haastattelukysymykset
  4. Mikä on Data Analytics
  5. Internetin hyödyt
  6. KPI Power BI: ssä
  7. Internetin 3 suosituinta haittaa yksityiskohtaisesti

Luokka: