Wprowadzenie do IoT Analytics
W erze Internetu, w którym podłączonych jest ponad 6 miliardów urządzeń, a dane w skali petabajtów płyną w ciągu kilku sekund, IoT lub Internet of Things to kolejna wielka rzecz. Zanim omówimy część analityczną, spójrzmy na definicję IoT z Wikipedii „Internet rzeczy (IoT) to system powiązanych ze sobą urządzeń komputerowych, maszyn mechanicznych i cyfrowych, obiektów, zwierząt lub osób, które mają unikalne identyfikatory (UID) ) oraz zdolność do przesyłania danych przez sieć bez konieczności interakcji człowieka z człowiekiem lub z komputerem. Teraz dane gromadzone przez te urządzenia mogą być również wykorzystywane do podejmowania decyzji bez ręcznej interwencji lub aplikacji opartych na regułach. Porozmawiajmy o tym, jak mają się one w branży.
Dlaczego korzystamy z IoT Analytics i jego aplikacji w świecie rzeczywistym?
Jest to dziedzina nauki o danych, w której dane z czujników i podłączonych systemów elektromechanicznych są analizowane i przekształcane w cenne informacje biznesowe. Przemysłowe aplikacje IoT są nazywane jako IIot (Przemysłowy Internet Rzeczy). Omówmy zastosowania przemysłowe analityki IoT.
1. Przemysł wytwórczy
Zmienia krajobraz przemysłu w sektorach produkcyjnych. Inteligentne dane sensoryczne są wykorzystywane do zapobiegania awariom lub awariom, analizie wymagań i optymalizacji zasobów. Rozwiązania IoT pomagają organizacjom w inteligentnym zarządzaniu zasobami, monitorowaniu wydajności, co z kolei zmniejsza przestoje zasobów i wydłuża żywotność sprzętu. Umożliwia także producentom krótszy czas wprowadzania na rynek i dostosowywanie na dużą skalę. Na przykład IoT pomógł producentowi motocykli Harleyowi Davidsonowi skrócić czas potrzebny na wyprodukowanie kompletnego roweru z kilku dni na kilka godzin.
2. Opieka zdrowotna
Popularność inteligentnych urządzeń do noszenia rośnie z dnia na dzień. Dzięki temu badacze posiadający coraz więcej danych mogą stosować rozwiązania IoT. Dane z urządzeń do noszenia służą do zapobiegania zawałom serca. Rozwiązania oparte na IoT z nanotechnologią są nawet wykorzystywane do monitorowania komórek rakowych w ciele.
3. Automatyka domowa
Włączanie klimatyzatora przed przybyciem do domu lub wyłączanie światła z innej lokalizacji to już science fiction, jest już dostępne w sprzedaży. Analizy IoT służą do automatycznego podejmowania decyzji i optymalizacji zużycia energii. Google Home, echo Amazon itp. To przykłady niektórych urządzeń automatyki domowej opartych na IoT, w których intensywnie wykorzystuje się analitykę i uczenie maszynowe.
4. Samochód i transport
W erze Internetu samochody są również uważane za gadżety, w których można dokonywać aktualizacji na żądanie. Analityki IoT są wykorzystywane do zapobiegania kolizjom, inteligentnego parkowania, a nawet do jazdy samochodem. Cały obszar badań nad samochodami samojezdnymi oparty jest na modelach dogłębnego uczenia się opartych na danych uzyskanych z urządzeń IoT, takich jak LIDER i czujniki obrazu.
5. Ubezpieczenie
Jako ubezpieczenie branżowe zasiada w kopalni złota danych. Ubezpieczyciele powoli zaczęli stosować analizy w swoich rozwiązaniach branżowych. Zgodnie z raportem Gartnera analizy IoT zmienią krajobraz branży do 2020 r. Rozwiązania IoT mogą być wykorzystywane do zautomatyzowanego przetwarzania roszczeń, automatycznego ustawiania rezerw, oceny szkód itp. W przypadku roszczeń samochodowych dane obrazów oparte na rozwiązaniach do głębokiego uczenia się są rejestrowy.
6. Prognoza pogody
Jeden z najważniejszych przypadków użycia analiz IoT w prognozowaniu pogody. Stacje pogodowe i satelity zbierają dane atmosferyczne co sekundę. Dane te można wykorzystać do prognozowania ekstremalnych warunków pogodowych, takich jak powodzie, susze znacznie wcześniej. Rozwiązania IoT są również wykorzystywane do automatycznego kontrolowania poziomu wody w tamach.
7. Sektor energetyczny
Analizy IoT pomagają sektorom energetycznym uzyskać cenne informacje na temat zużycia energii, automatycznej konserwacji sprzętu, dynamicznych cen itp. Nie tylko tradycyjne źródła energii i źródła energii, ale także stosunkowo nowsze sektory, takie jak energia słoneczna, energia wiatrowa i recykling odpadów, czerpią korzyści z to.
8. Telekomunikacja
Koszt wdrożenia i konserwacji sprzętu dla sektora telekomunikacyjnego zawsze stanowi problem dla branży telekomunikacyjnej. Analityka IoT pomaga graczom telekomunikacyjnym w analizie zużycia przepustowości, zarządzaniu wieżą, analizie usterek, automatycznej konserwacji sprzętu przy bardzo niewielkiej lub żadnej interwencji manualnej.
Trendy w IoT Analytics
Po boomie .com i wzroście podłączonych urządzeń rośnie także wykorzystanie analityki IoT. Rzućmy okiem na światowe trendy Google w zakresie analityki IoT w latach 2004-2019.
Źródło: https://trends.google.com/trends/?geo=US
Typowy przepływ analizy IoT
Typowe analizy IoT wykonują następujące kroki:
1. Zbieranie danych
Zbiór danych ze źródeł Internetu Rzeczy, takich jak audio, obraz, czujniki światła. Obsługa przesyłania strumieniowego danych jest wielkim wyzwaniem dla aplikacji IoT.
2. Wstępne przetwarzanie danych
Przetwarzanie wstępne zebranych danych jest trudną częścią przypadków użycia uczenia maszynowego. Załóżmy, że inżynieria funkcji danych czujnika tętna będzie znacznie różnić się od danych gromadzonych w stacjach pogodowych. Ale na tym polega sztuka naukowa / analiza danych.
3. Analiza danych
Dokładna analiza danych eksploracyjnych odbywa się na tym etapie przypadku użycia analizy IoT.
4. Trenuj i testuj
Po wstępnym przetwarzaniu i EDA różne modele uczenia maszynowego i uczenia głębokiego są szkolone zgodnie z przypadkiem użycia i wymaganiami biznesowymi. Kluczowe wskaźniki biznesowe i techniczne są ustalane indywidualnie. Model oparty jest na weryfikacji krzyżowej, a testy offline i online.
5. Wdrażanie i przewidywanie
Jest to część, w której systemy działają w oparciu o informacje zebrane z rozwiązania analitycznego. Na podstawie wydajności modelu jest on ponownie przeszkolony lub ponownie skalibrowany.
Przepływ typowego przypadku użycia analizy IoT.
Wniosek
W tym artykule omówiliśmy ogólny widok analizy IoT, jej zastosowania przemysłowe, globalne trendy w analityce IoT i przykładowy przepływ pracy w przypadku użycia IoT. Pomimo rosnącego popytu i zastosowań analityki Internetu Rzeczy, jest jeszcze jedna strona. W ogóle nie można zaprzeczyć trosce o prywatność. Potrzebne jest silne i zrównoważone zarządzanie danymi, aby zbudować i utrzymać zrównoważony ekosystem IoT typu end-to-end.
Polecane artykuły
To jest przewodnik po IoT Analytics. Tutaj omawiamy wprowadzenie i korzystanie z IoT Analytics i jego aplikacji w świecie rzeczywistym. Możesz także przejrzeć nasze inne sugerowane artykuły, aby dowiedzieć się więcej-
- Framework IoT
- Aplikacje eksploracji danych
- Pytania do IoT
- Co to jest Data Analytics
- Korzyści z IoT
- KPI w Power BI
- 3 najważniejsze wady IoT w szczegółach