Introduktion til IoT Analytics

I internettets æra, hvor der er mere end 6 milliarder tilsluttede enheder og petabyte-skala-data flyder på få sekunder, er IoT eller Internet of Things-analyse den næste store ting. Før vi diskuterer om analysedelen, lad os se på definitionen af ​​IoT fra Wikipedia 'Internettet af ting (IoT) er et system med indbyrdes forbundne computerenheder, mekaniske og digitale maskiner, objekter, dyr eller mennesker, der er forsynet med unikke identifikatorer (UID'er) ) og evnen til at overføre data over et netværk uden at kræve interaktion mellem menneske til menneske eller menneske til computer. Nu kan de data, der indsamles af disse enheder, også bruges til at træffe beslutninger uden manuel indgriben eller regelbaserede applikationer. Lad os diskutere, hvordan de foregår i branchen.

Hvorfor bruger vi IoT Analytics og dets virkelige applikationer?

Det er et felt inden for datavidenskab, hvor data fra sensorer og tilsluttede elektromekaniske systemer analyseres og konverteres til værdifuld forretningsindsigt. IoT-applikationer i branchekvalitet kaldes IIot (Industrial Internet of Things). Lad os diskutere de industrielle anvendelser af IoT-analyse.

1. Fremstillingsindustri

Det har ændret industrilandskabet for fremstillingssektorer. Smart sensoriske data bruges til at forhindre fejl eller sammenbrud, kravanalyse og ressourceoptimering. IoT-løsninger hjælper organisationer med smart aktivstyring, ydeevneovervågning, som med hensyn til reduktion af aktivnedetid og øger hardwarelængden. Det gør det også muligt for producenter med en lavere tid til salgbarhed og tilpasninger i stor skala. For eksempel hjalp IoT cykelproducent Harley Davidson med at reducere tiden til at fremstille en komplet cykel fra dage til timer.

2. Sundhedsvæsen

Populariteten af ​​smarte wearables øges dag for dag. Dette gør det muligt for forskere med flere og flere data at inkorporere IoT-løsninger. Data fra wearables bruges til at forhindre hjerteanfald. IoT-baserede opløsninger med nanoteknologi bruges endda til at overvåge kræftceller inde i kroppen.

3. Hjemmeautomatisering

At tænde klimaanlægget, før du ankommer hjem eller slukke for lys fra et andet sted, er længere science fiction. Det er allerede kommercielt tilgængeligt. IoT-analyse bruges til automatisk at tage beslutninger og optimere strømforbruget. Google Home, Amazon-ekko osv. Er eksempler på nogle af de IoT-baserede hjemmeautomatiseringsenheder, hvor analyse og maskinindlæring bruges stærkt.

4. Biler og transport

I internettets æra betragtes biler også som gadgets, hvor opgraderinger kan foretages on-demand. IoT-analyse bruges til forebyggelse af kollision, smart parkering og endda til selvkørende biler. Hele forskningsområdet for selvkørende biler er baseret på dybe indlæringsmodeller baseret på data hentet fra IoT-enheder som LIDER og billedsensorer.

5. Forsikring

Som en brancheforsikring sidder det i en guldmine af data. Forsikringsselskaber begyndte langsomt at overholde analyser i deres branchenløsninger. I henhold til Gartner-rapporten vil IoT-analyser ændre industrilandskabet i 2020. IoT-løsninger kan bruges til automatiseret skadebehandling, automatiseret reserveindstilling, skadesvurdering osv. I tilfælde af bilkrav er billeddata baseret på dybe indlæringsløsninger indarbejdet.

6. Vejrudsigt

Et af de vigtigste anvendelsestilfælde af IoT-analyse i vejrprognose. Vejrstationer og satellitter indsamler atmosfæriske data hvert sekund. Disse data kan bruges til at forudsige ekstreme vejrforhold som oversvømmelser og tørke meget tidligere. IoT-løsninger bruges også til automatisk at kontrollere vandstanden i dæmninger.

7. Energisektor

IoT analytics hjælper energisektorer med værdifuld indsigt i strømforbrug, automatiseret hardwarevedligeholdelse, dynamisk prisfastsættelse osv. Ikke kun de traditionelle strøm- og energikilder, men også relativt nyere sektorer som solenergi, vindkraft og genbrug af affald får fordel af det.

8. Telekommunikation

Omkostningerne til installation af hardware og vedligeholdelse for telekommunikationssektoren er altid en smerte for telekomindustrien. IoT analytics hjælper telekomafspillere med at analysere båndbreddeforbrug, tårnstyring, fejlanalyse, automatiseret hardwarevedligeholdelse med meget lidt eller ingen manuel interferens.

Tendenser i IoT Analytics

Efter com-boom og stigning af tilsluttede enheder øges brugen af ​​IoT-analyse også. Lad os tage et kig på de verdensomspændende google-trends på IoT-analyse fra 2004 til 2019.

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

Typisk IoT Analytics-flow

En typisk IoT-analyse bruger følgende trin:

1. Dataindsamling

En samling af data fra IoT-kilder som lyd, billede, lyssensorer. Håndtering af streamingdata er en stor udfordring for IoT-applikationer.

2. Forbehandling af data

Forbehandlingen af ​​indsamlede data er en vanskelig del af sager om maskinlæring. Antag, at funktionsteknologien til hjertslagssensordata vil være meget forskellig fra de data, der er indsamlet i vejrstationer. Men det er her den kunstige del af datavidenskab / Analytics ligger.

3. Analyse af data

Grundig sonderende dataanalyse udføres i dette trin i IoT analytics-brugssagen.

4. Træning og test

Efter forarbejdning og EDA trænes forskellige maskinlærings- og dybe indlæringsmodeller efter brug og sag og forretningskrav. Forretningsmæssige og tekniske KPI'er afgøres fra sag til sag. Baseret model vælges gennem krydsvalidering og offline og online test udføres.

5. Implementering og forudsigelse

Dette er den del, hvor systemer handler efter den indsigt, der er samlet fra analyseløsningen. Baseret på modelydelsen omskoleres eller genkalibreres den.

Strømmen af ​​en typisk IoT-analyse bruger sag.

Konklusion

I denne artikel diskuterede vi på højt niveau af IoT-analyse, det er industrielle anvendelsessager, globale tendenser inden for IoT-analyse og prøvearbejde af en IoT-analytisk brugssag. På trods af den stigende efterspørgsel og anvendelser af IoT-analyse er der en anden ansigt. Bekymring af privatlivets fred kan slet ikke nægtes. Stærk og afbalanceret datastyring er nødvendig for at opbygge og opretholde en bæredygtig ende til ende IoT-økosystemet.

Anbefalede artikler

Dette er en guide til IoT Analytics. Her diskuterer vi introduktionen og brugen af ​​IoT Analytics og dens Real-World applikationer. Du kan også gennemgå vores andre foreslåede artikler for at lære mere-

  1. IoT Framework
  2. Applikationer til dataudvikling
  3. Spørgsmål til IoT-interview
  4. Hvad er Data Analytics
  5. Fordelene ved IoT
  6. KPI i Power BI
  7. Top 3 ulemper ved IoT i detaljeret

Kategori:

Big Data