Introducere în IoT Analytics
În era internetului, unde există mai mult de 6 miliarde de dispozitive conectate, iar datele la scară de petabyte curg în câteva secunde, analiza IoT sau Internet of Things este următorul lucru important. Înainte de a discuta despre partea de analiză, să analizăm definiția IoT din Wikipedia „Internet of Things (IoT) este un sistem de dispozitive de calcul interrelaționate, mașini mecanice și digitale, obiecte, animale sau oameni care sunt furnizate cu identificatori unici (UID-uri). ) și capacitatea de a transfera date printr-o rețea fără a necesita interacțiune om-om sau om-calculator. Acum, datele colectate de aceste dispozitive pot fi de asemenea folosite pentru a lua decizii fără intervenție manuală sau aplicații bazate pe reguli. Hai să discutăm cum au loc în industrie.
De ce folosim IoT Analytics și aplicațiile sale din lumea reală?
Este un domeniu al științei datelor în care datele de la senzori și sisteme electromecanice conectate sunt analizate și transformate în informații comerciale valoroase. Aplicațiile IoT de grad industrial sunt denumite IIot (Internet Industrial of Things). Să discutăm despre aplicațiile industriale ale analizelor IoT.
1. Industria prelucrătoare
Se schimbă peisajul industriei pentru sectoarele de fabricație. Datele senzoriale inteligente sunt utilizate pentru a preveni defecțiunile sau defalcările, analiza cerințelor și optimizarea resurselor. Soluțiile IoT ajută organizațiile în gestionarea inteligentă a activelor, monitorizarea performanței care, în termeni, reduc timpul de întrerupere a activului și crește longevitatea hardware-ului. De asemenea, permite producătorilor cu un timp mai mic de comercializare și personalizări la scară largă. De exemplu, IoT l-a ajutat pe producătorul de biciclete Harley Davidson să reducă timpul pentru a produce o bicicletă completă de la zile la ore.
2. Asistența medicală
Popularitatea purtătoarelor inteligente este în creștere zi de zi. Acest lucru permite cercetătorilor cu tot mai multe date să includă soluții IoT. Datele din purtabile sunt utilizate pentru a preveni atacurile de cord. Soluțiile bazate pe IoT cu nanotehnologie sunt chiar utilizate pentru a monitoriza celulele canceroase din interiorul corpului.
3. Domicicație
Porniți aparatul de aer condiționat înainte de a ajunge acasă sau opriți luminile dintr-o altă locație este o ficțiune științifică mai lungă, este deja disponibil comercial. Analiza IoT este utilizată pentru a lua automat decizii și pentru a optimiza consumul de energie. Google Home, ecoul Amazon etc. sunt exemple ale unora dintre dispozitivele de automatizare a domiciliului bazate pe IoT, unde analiza și învățarea mașină sunt folosite foarte mult.
4. Automobile și Transporturi
În era internetului, automobilele sunt de asemenea considerate gadgeturi în care se pot face upgrade la cerere. Analizele IoT sunt utilizate pentru prevenirea coliziunilor, parcarea inteligentă și chiar pentru mașinile cu autovehicul. Întreaga zonă de cercetare a automobilelor cu autovehicule se bazează pe modele de învățare profundă bazate pe date obținute de pe dispozitive IoT, cum ar fi LIDER-uri și senzori de imagine.
5. Asigurare
Ca asigurare industrială se află pe o mină de aur de date. Asigurătorii au început încet să adere analitice în soluțiile lor din industrie. Conform raportului Gartner, analizele IoT vor schimba peisajul industriei până în 2020. Soluțiile IoT pot fi utilizate pentru procesarea automată a creanțelor, setarea automată a rezervelor, evaluarea daunelor etc. În cazul revendicărilor auto, datele de imagine bazate pe soluții de învățare profundă sunt încorporate.
6. Prognoza meteo
Unul dintre cele mai importante cazuri de utilizare a analizelor IoT în prognoza meteo. Stațiile meteo și sateliții colectează date atmosferice în fiecare secundă. Aceste date pot fi utilizate pentru a prognoza condiții meteorologice extreme precum inundațiile, secetă mult mai devreme. Soluțiile IoT sunt de asemenea utilizate pentru controlul automat al nivelului de apă din baraje.
7. Sectorul energetic
Analiza IoT ajută sectoarele energetice cu informații valoroase privind consumul de energie electrică, întreținerea automată a hardware-ului, prețuri dinamice, etc. Nu numai sursele tradiționale de energie și energie, dar și sectoare relativ mai noi, precum energia solară, energia eoliană și reciclarea deșeurilor beneficiază. aceasta.
8. Telecomunicații
Costurile de implementare și întreținere hardware pentru sectorul telecomunicațiilor reprezintă întotdeauna o durere pentru industria telecomunicațiilor. Analiza IoT ajută jucătorii de telecomunicații să analizeze consumul de lățime de bandă, administrarea turnului, analiza erorilor, întreținerea automată a hardware-ului cu foarte puține sau fără interferențe manuale.
Tendințe în IoT Analytics
După creșterea .com și creșterea dispozitivelor conectate, utilizarea analizei IoT crește și ea. Haideți să aruncăm o privire asupra tendințelor google la nivel mondial privind analizele IoT din 2004 până în 2019.
Sursa: https://trends.google.com/trends/?geo=US
Flux de analiză IoT tipic
O analiză tipică IoT utilizează următorii pași:
1. Colectarea datelor
O colecție de date din surse IoT precum senzori audio, imagine, lumină. Manevrarea fluxurilor de date este o provocare mare pentru aplicațiile IoT.
2. Preprocesarea datelor
Preprocesarea datelor colectate este o parte complicată a cazurilor de utilizare a învățării automate. Să presupunem că tehnica funcționalității pentru datele senzorilor bătăilor inimii va fi mult diferită de datele colectate în stațiile meteo. Dar de aici se află partea de artă a științei datelor / Analytics.
3. Analiza datelor
Analiza detaliată a explorării datelor se face în această etapă a cazului de utilizare a analizelor IoT.
4. Antrenează și testează
După preprocesare și EDA, diverse modele de învățare automată și învățare profundă sunt instruite conform cazului de utilizare și cerințelor de afaceri. KPI-urile de afaceri și tehnice sunt decise în funcție de caz. Modelul bazat este ales prin validare încrucișată și testarea offline și se efectuează online.
5. Desfășurare și Predicție
Aceasta este partea în care sistemele acționează asupra ideilor colectate din soluția analitică. Pe baza performanței modelului, este recalificat sau recalibrat.
Fluxul unei analize tipice IoT folosesc un caz.
Concluzie
În acest articol am discutat despre vizualizarea la nivel înalt a analiticilor IoT, este vorba despre cazuri de utilizare industrială, tendințe globale în analiza IoT și flux de lucru pentru un caz de utilizare a analitice IoT. În ciuda cererii și aplicațiilor din ce în ce mai mari ale analizelor IoT, există o altă față. Preocuparea vieții private nu poate fi deloc refuzată. O guvernanță puternică și echilibrată a datelor este necesară pentru a construi și menține un scop durabil pentru a pune capăt ecosistemului IoT.
Articole recomandate
Acesta este un ghid pentru IoT Analytics. Aici discutăm despre introducerea și utilizarea IoT Analytics și a aplicațiilor sale din lumea reală. Puteți parcurge și alte articole sugerate pentru a afla mai multe-
- Cadrul IoT
- Aplicații pentru extragerea datelor
- Întrebări de interviu IoT
- Ce este Data Analytics
- Beneficiile IoT
- KPI în Power BI
- Top 3 dezavantaje ale IoT în detaliu