Inleiding tot IoT Analytics
In het tijdperk van internet, waar er meer dan 6 miljard verbonden apparaten zijn en gegevens van petabyte-schaal binnen enkele seconden stromen, is IoT of Internet of Things-analyse het volgende grote ding. Voordat we het hebben over het analytische gedeelte, kijken we eerst naar de definitie van IoT uit Wikipedia 'Het internet van dingen (IoT) is een systeem van onderling verbonden computerapparatuur, mechanische en digitale machines, objecten, dieren of mensen die zijn voorzien van unieke identificatiegegevens (UID's) ) en de mogelijkheid om gegevens over te dragen via een netwerk zonder interactie van mens tot mens of mens tot computer te vereisen. Nu kunnen de gegevens die door deze apparaten worden verzameld, ook worden gebruikt om beslissingen te nemen zonder handmatige tussenkomst of op regels gebaseerde toepassingen. Laten we bespreken hoe ze plaatsvinden in de industrie.
Waarom gebruiken we IoT Analytics en zijn echte toepassingen?
Het is een gebied van gegevenswetenschap waar gegevens van sensoren en aangesloten elektromechanische systemen worden geanalyseerd en omgezet in waardevolle bedrijfsinzichten. IoT-toepassingen van industriële kwaliteit worden IIot (Industrial Internet of Things) genoemd. Laten we de industriële toepassingen van IoT-analyse bespreken.
1. Verwerkende industrie
Het heeft het industriële landschap voor productiesectoren veranderd. Slimme sensorische gegevens worden gebruikt om fouten of storingen, vereistenanalyse en resource-optimalisatie te voorkomen. IoT-oplossingen helpen organisaties bij slim activabeheer, prestatiebewaking die de uitvaltijd van bedrijfsmiddelen verminderen en de levensduur van de hardware verlengen. Het stelt ook fabrikanten met een kortere time to marketability en grootschalige aanpassingen in staat. IoT hielp fietsfabrikant Harley Davidson bijvoorbeeld om de tijd om een complete fiets te produceren van dagen tot uren te verkorten.
2. Gezondheidszorg
De populariteit van slimme wearables neemt met de dag toe. Hierdoor kunnen onderzoekers met steeds meer gegevens IoT-oplossingen opnemen. Gegevens van wearables worden gebruikt om hartaanvallen te voorkomen. Op IoT gebaseerde oplossingen met nanotechnologie worden zelfs gebruikt om kankercellen in het lichaam te volgen.
3. Domotica
Het inschakelen van de airconditioner voordat u thuiskomt of het uitschakelen van lichten vanaf een andere locatie is langer science fiction, het is al commercieel verkrijgbaar. IoT-analyse wordt gebruikt om automatisch beslissingen te nemen en het stroomverbruik te optimaliseren. Google Home, Amazon echo, etc. zijn voorbeelden van enkele van de op IoT gebaseerde domotica-apparaten waar analyse en machine learning veel worden gebruikt.
4. Auto en transport
In het tijdperk van het internet worden auto's ook beschouwd als gadgets waar upgrades op aanvraag kunnen worden gemaakt. IoT-analyses worden gebruikt voor het voorkomen van botsingen, slim parkeren en zelfs voor zelfrijdende auto's. Het hele onderzoeksgebied van zelfrijdende auto's is gebaseerd op diepgaande leermodellen op basis van gegevens verkregen van IoT-apparaten zoals LIDER's en beeldsensoren.
5. Verzekering
Als Industry Insurance zit u in een goudmijn van gegevens. Verzekeraars begonnen langzaam analyses in hun branche-oplossingen te volgen. Volgens het Gartner-rapport zal IoT-analyse het industrielandschap tegen 2020 veranderen. IoT-oplossingen kunnen worden gebruikt voor geautomatiseerde claimverwerking, automatische reserve-instelling, schadebeoordeling, enz. In het geval van autoclaims zijn beeldgegevens op basis van deep learning-oplossingen opgenomen.
6. Weersverwachting
Een van de belangrijkste use cases van IoT-analyse bij weersvoorspelling. Weerstations en satellieten verzamelen elke seconde atmosferische gegevens. Deze gegevens kunnen worden gebruikt om extreme weersomstandigheden zoals overstromingen, droogte veel eerder te voorspellen. IoT-oplossingen worden ook gebruikt voor het automatisch regelen van het waterniveau in dammen.
7. Energiesector
IoT-analyse helpt energiesectoren met waardevolle inzichten in stroomverbruik, geautomatiseerd hardware-onderhoud, dynamische prijzen, enz. Niet alleen de traditionele stroom- en energiebronnen, maar ook relatief nieuwere sectoren zoals zonne-energie, windenergie en afvalrecycling profiteren van het.
8. Telecommunicatie
De inzet van hardware en onderhoudskosten voor de telecommunicatiesector is altijd lastig voor de telecomsector. IoT-analyse helpt telecomspelers bij het analyseren van bandbreedteverbruik, torenbeheer, foutanalyse, geautomatiseerd hardware-onderhoud met zeer weinig of geen handmatige interferentie.
Trends in IoT Analytics
Na de opkomst van .com en het stijgen van verbonden apparaten, neemt ook het gebruik van IoT-analyse toe. Laten we eens kijken naar de wereldwijde Google-trends op het gebied van IoT-analyse van 2004 tot 2019.
Bron: https://trends.google.com/trends/?geo=US
Typische IoT Analytics-stroom
Een typische IoT-analyse gebruikt de volgende stappen:
1. Gegevensverzameling
Een verzameling gegevens van IoT-bronnen zoals audio, beeld, lichtsensoren. Het verwerken van streaming data is een grote uitdaging voor IoT-applicaties.
2. Voorverwerking van gegevens
Het voorbewerken van verzamelde gegevens is een lastig onderdeel van use cases voor machine learning. Stel dat de functie-engineering voor hartslagsensorgegevens veel verschilt van de gegevens die zijn verzameld in weerstations. Maar dat is waar het kunstgedeelte van data science / Analytics ligt.
3. Gegevens analyseren
Grondige verkennende data-analyse wordt gedaan in deze stap van de IoT-analyse use case.
4. Train en test
Na preprocessing en EDA worden verschillende machine learning- en deep learning-modellen getraind per use case en zakelijke vereisten. Zakelijke en technische KPI's worden per geval bepaald. Gebaseerd model wordt gekozen door middel van kruisvalidatie en offline en online testen worden uitgevoerd.
5. Implementatie en voorspelling
Dit is het gedeelte waar systemen reageren op de inzichten die zijn verzameld uit de analyseoplossing. Op basis van de prestaties van het model wordt deze omgeschoold of opnieuw gekalibreerd.
De stroom van een typische IoT-analyse use case.
Conclusie
In dit artikel bespraken we de weergave op hoog niveau van IoT-analyse, de industriële gebruikstoepassingen, wereldwijde trends in IoT-analyse en de voorbeeldwerkstroom van een IoT-analyse gebruikstoepassing. Ondanks de toenemende vraag en toepassingen van IoT-analyse is er een ander gezicht aan. De zorg voor privacy kan helemaal niet worden ontkend. Sterk en evenwichtig gegevensbeheer is nodig om een duurzaam end-to-end IoT-ecosysteem te bouwen en te behouden.
Aanbevolen artikelen
Dit is een handleiding voor IoT Analytics. Hier bespreken we de introductie en het gebruik van IoT Analytics en zijn real-world applicaties. U kunt ook door onze andere voorgestelde artikelen gaan voor meer informatie-
- IoT Framework
- Datamining-toepassingen
- Vragen tijdens solliciteren bij IoT
- Wat is Data Analytics
- Voordelen van IoT
- KPI in Power BI
- Top 3 nadelen van IoT in Gedetailleerd