Introduksjon til IoT Analytics
I internettets æra, der det er mer enn 6 milliarder tilkoblede enheter og petabyte-skala-data flyter på sekunder, er IoT eller Internet of Things analytics den neste store tingen. Før vi diskuterer om analysedelen, la oss se på definisjonen av IoT fra Wikipedia 'The Internet of Things (IoT) er et system med sammenhengende dataenheter, mekaniske og digitale maskiner, objekter, dyr eller mennesker som er utstyrt med unike identifikatorer (UIDer) ) og muligheten til å overføre data over et nettverk uten å kreve interaksjon mellom mennesker og mennesker. Nå kan dataene som samles inn av disse enhetene også brukes til å ta beslutninger uten manuell inngripen eller regelbaserte applikasjoner. La oss diskutere hvordan de foregår i bransjen.
Hvorfor bruker vi IoT Analytics og dens virkelige applikasjoner?
Det er et felt innen datavitenskap der data fra sensorer og tilkoblede elektromekaniske systemer blir analysert og konvertert til verdifull virksomhetsinnsikt. IoT-applikasjoner fra industriklasse kalles IIot (Industrial Internet of Things). La oss diskutere de industrielle applikasjonene til IoT analytics.
1. Produksjonsindustri
Det har endret bransjelandskapet for produksjonssektorer. Smarte sensoriske data brukes for å forhindre feil eller sammenbrudd, kravanalyse og ressursoptimalisering. IoT-løsninger hjelper organisasjoner innen smart kapitalforvaltning, ytelsesovervåkning som med tanke reduserer driftsstans og øker maskinvarens levetid. Det gjør det også mulig for produsenter med lavere salgstid og tilpasninger i stor skala. IoT hjalp for eksempel sykkelprodusenten Harley Davidson med å redusere tiden for å produsere en komplett sykkel fra dager til timer.
2. Helsevesen
Populariteten til smarte wearables øker dag for dag. Dette gjør det mulig for forskere med mer og mer data å innlemme IoT-løsninger. Data fra wearables brukes for å forhindre hjerteinfarkt. IoT-baserte løsninger med nanoteknologi brukes til og med for å overvåke kreftceller inne i kroppen.
3. Hjemmeautomatisering
Å slå på klimaanlegget før du kommer hjem eller slå av lys fra et annet sted er lenger science fiction. Det er allerede kommersielt tilgjengelig. IoT analytics brukes til automatisk å ta beslutninger og optimalisere strømforbruket. Google Home, Amazon-ekko, etc. er eksempler på noen av de IoT-baserte hjemmeautomatiseringsenhetene der analyse og maskinlæring brukes tungt.
4. Bil og transport
I internettets tid regnes også biler som dingser der oppgraderinger kan gjøres on-demand. IoT-analyse brukes til forebygging av kollisjon, smart parkering og til og med for selvkjørende biler. Hele forskningsområdet til selvkjørende biler er basert på dype læringsmodeller basert på data hentet fra IoT-enheter som LIDER og bildesensorer.
5. Forsikring
Som en bransjeforsikring sitter på en gullgruve med data. Forsikringsselskapene begynte sakte å følge analyser i bransjeløsningene sine. I henhold til Gartner-rapporten vil IoT-analyser endre bransjelandskapet innen 2020. IoT-løsninger kan brukes til automatisert skadebehandling, automatisert reservesetting, skadesvurdering, etc. Når det gjelder bilkrav, er bildedata basert på dype læringsløsninger innarbeidet.
6. Værmelding
En av de viktigste brukstilfellene av IoT-analyse i værvarsling. Værstasjoner og satellitter samler inn atmosfæriske data hvert sekund. Disse dataene kan brukes til å forutsi ekstreme værforhold som flom, tørke mye tidligere. IoT-løsninger brukes også for automatisk å kontrollere vannstanden i demningene.
7. Energisektor
IoT analytics hjelper energisektorer med verdifull innsikt i strømforbruk, automatisert maskinvarevedlikehold, dynamisk prissetting, osv. Ikke bare de tradisjonelle kraft- og energikildene, men også relativt nyere sektorer som solenergi, vindkraft og gjenvinning av avfall får nytte av den.
8. Telekommunikasjon
Maskinvareutplassering og vedlikeholdskostnader for telekommunikasjonssektoren er alltid smertefullt for telekomindustrien. IoT analytics hjelper telekomaktører å analysere båndbreddeforbruk, tårnstyring, feilanalyse, automatisert maskinvarevedlikehold med svært lite eller ingen manuell forstyrrelse.
Trender i IoT Analytics
Etter .com-boom og økningen av tilkoblede enheter øker også bruken av IoT-analyse. La oss ta en titt på verdensomspennende google-trender på IoT-analyse fra 2004 til 2019.
Kilde: https://trends.google.com/trends/?geo=US
Typisk IoT Analytics-flyt
En typisk IoT-analyse bruker følgende trinn:
1. Innsamling av data
En samling av data fra IoT-kilder som lyd, bilde, lyssensorer. Håndtering av streamingdata er en stor utfordring for IoT-applikasjoner.
2. Forbehandling av data
Forbehandlingen av innsamlede data er en vanskelig del av sakene om maskinlæring. Anta at funksjonsteknikken for pulssensordata vil være mye forskjellig fra dataene som er samlet inn i værstasjoner. Men det er der kunstdelen av data science / Analytics ligger.
3. Analyse av data
Grundig utforskende dataanalyse gjøres i dette trinnet av IoT analytics brukssaken.
4. Tren og test
Etter forbehandling og EDA trenes forskjellige maskinlærings- og dypelæringsmodeller i henhold til sak og forretningsbehov. Forretningsmessige og tekniske KPIer avgjøres fra sak til grunn. Basert modell velges gjennom kryssvalidering og offline og online testing utføres.
5. Distribusjon og prediksjon
Dette er den delen der systemer virker på innsikten samlet fra analyseløsningen. Basert på modellytelsen blir den omskolert eller kalibrert på nytt.
Flyten av en typisk IoT-analyse bruker sak.
Konklusjon
I denne artikkelen diskuterte vi høynivåbildet av IoT-analyse, det er industrielle brukssaker, globale trender i IoT-analyse og prøveflyt av en IoT-analysesak. Til tross for den økende etterspørselen og anvendelsene av IoT analytics, er det et annet ansikt. Bekymringen om personvern kan ikke nektes i det hele tatt. Sterk og balansert styring av data er nødvendig for å bygge og opprettholde en bærekraftig IoT-økosystem mot ende.
Anbefalte artikler
Dette er en guide til IoT Analytics. Her diskuterer vi introduksjonen og bruken av IoT Analytics og dens Real-World applikasjoner. Du kan også gå gjennom andre foreslåtte artikler for å lære mer-
- IoT Framework
- Databehandling applikasjoner
- IoT intervjuspørsmål
- Hva er Data Analytics
- Fordelene med IoT
- KPI i Power BI
- Topp 3 ulemper med IoT i detaljert