Introduzione all'IoT Analytics
Nell'era di Internet, dove ci sono più di 6 miliardi di dispositivi connessi e i dati su scala petabyte scorrono in pochi secondi, l'analitica IoT o Internet of Things è la prossima grande novità. Prima di discutere della parte relativa all'analisi, esaminiamo la definizione di IoT da "Internet of Things (IoT) di Wikipedia è un sistema di dispositivi informatici correlati, macchine meccaniche e digitali, oggetti, animali o persone a cui sono forniti identificatori univoci (UID) ) e la capacità di trasferire dati su una rete senza richiedere l'interazione da uomo a uomo o da uomo a computer. Ora i dati raccolti da questi dispositivi possono anche essere utilizzati per prendere decisioni senza intervento manuale o applicazioni basate su regole. Discutiamo di come si stanno svolgendo nel settore.
Perché usiamo l'IoT Analytics e le sue applicazioni nel mondo reale?
È un campo della scienza dei dati in cui i dati provenienti da sensori e sistemi elettromeccanici collegati vengono analizzati e convertiti in preziose informazioni di business. Le applicazioni IoT di livello industriale sono chiamate IIot (Industrial Internet of Things). Discutiamo le applicazioni industriali dell'analitica IoT.
1. Industria manifatturiera
Sta cambiando il panorama industriale per i settori manifatturieri. I dati sensoriali intelligenti vengono utilizzati per prevenire guasti o guasti, analisi dei requisiti e ottimizzazione delle risorse. Le soluzioni IoT aiutano le organizzazioni nella gestione patrimoniale intelligente, nel monitoraggio delle prestazioni che in termini di riduzione dei tempi di inattività delle risorse e aumento della longevità dell'hardware. Inoltre, consente ai produttori con un tempo inferiore di commerciabilità e personalizzazioni su larga scala. Ad esempio, l'IoT ha aiutato il produttore di biciclette Harley Davidson a ridurre i tempi di produzione di una bici completa da giorni a ore.
2. Assistenza sanitaria
La popolarità dei dispositivi indossabili intelligenti sta aumentando di giorno in giorno. Ciò consente ai ricercatori con sempre più dati di incorporare soluzioni IoT. I dati dei dispositivi indossabili vengono utilizzati per prevenire attacchi di cuore. Le soluzioni basate sull'IoT con la nanotecnologia sono persino utilizzate per monitorare le cellule cancerose all'interno del corpo.
3. Domotica
Accendere il condizionatore d'aria prima di arrivare a casa o spegnere le luci da una posizione diversa è più fantascienza, è già disponibile in commercio. L'analitica IoT viene utilizzata per prendere automaticamente decisioni e ottimizzare il consumo energetico. Google Home, Amazon echo, ecc. Sono esempi di alcuni dei dispositivi di automazione domestica basati su IoT in cui l'analisi e l'apprendimento automatico sono ampiamente utilizzati.
4. Automobile e trasporti
Nell'era di Internet, le automobili sono anche considerate gadget in cui gli aggiornamenti possono essere effettuati su richiesta. L'analitica IoT viene utilizzata per la prevenzione delle collisioni, il parcheggio intelligente e persino per le auto a guida autonoma. L'intera area di ricerca delle auto a guida autonoma si basa su modelli di apprendimento profondo basati su dati ottenuti da dispositivi IoT come LIDER e sensori di immagine.
5. Assicurazione
Come un'industria assicurativa siede su una miniera d'oro di dati. Gli assicuratori hanno iniziato lentamente ad aderire all'analisi delle loro soluzioni di settore. Secondo il rapporto Gartner, l'analitica IoT cambierà il panorama del settore entro il 2020. Le soluzioni IoT possono essere utilizzate per l'elaborazione automatizzata dei sinistri, l'impostazione automatizzata delle riserve, la valutazione dei danni, ecc. Nel caso dei sinistri automobilistici, i dati delle immagini basati su soluzioni di apprendimento profondo sono incorporato.
6. Previsioni del tempo
Uno dei casi d'uso più importanti dell'analisi IoT nelle previsioni meteorologiche. Stazioni meteorologiche e satelliti raccolgono dati atmosferici ogni secondo. Questi dati possono essere utilizzati per prevedere condizioni meteorologiche estreme come inondazioni, siccità molto prima. Le soluzioni IoT vengono anche utilizzate per controllare automaticamente i livelli dell'acqua nelle dighe.
7. Settore energetico
L'analitica IoT sta aiutando i settori energetici con preziose informazioni sul consumo energetico, la manutenzione automatica dell'hardware, i prezzi dinamici, ecc. Non solo i settori tradizionali dell'energia e dell'energia, ma anche settori relativamente più recenti come l'energia solare, l'energia eolica e il riciclaggio dei rifiuti stanno beneficiando esso.
8. Telecomunicazioni
I costi di distribuzione e manutenzione dell'hardware per il settore delle telecomunicazioni sono sempre un problema per l'industria delle telecomunicazioni. L'analitica IoT sta aiutando i giocatori di telecomunicazioni ad analizzare il consumo di larghezza di banda, la gestione delle torri, l'analisi dei guasti, la manutenzione automatica dell'hardware con un'interferenza manuale minima o nulla.
Tendenze in IoT Analytics
Dopo il boom del .com e l'aumento dei dispositivi connessi, aumenta anche l'utilizzo dell'analitica IoT. Diamo un'occhiata alle tendenze mondiali di Google sull'analisi IoT dal 2004 al 2019.
Fonte: https://trends.google.com/trends/?geo=US
Flusso tipico di analisi IoT
Un'analitica IoT tipica utilizza i seguenti passaggi:
1. Raccolta dei dati
Una raccolta di dati da fonti IoT come audio, immagini, sensori di luce. La gestione dei dati di streaming è una grande sfida per le applicazioni IoT.
2. Preelaborazione dei dati
La preelaborazione dei dati raccolti è una parte delicata dei casi d'uso dell'apprendimento automatico. Supponiamo che la progettazione delle funzioni per i dati del sensore del battito cardiaco sarà molto diversa dai dati raccolti nelle stazioni meteorologiche. Ma è qui che sta la parte artistica della scienza dei dati / Analytics.
3. Analisi dei dati
L'analisi approfondita dei dati esplorativi viene eseguita in questa fase del caso d'uso dell'analitica IoT.
4. Addestra e prova
Dopo la preelaborazione e l'EDA, vengono formati vari modelli di machine learning e deep learning in base ai casi d'uso e ai requisiti aziendali. I KPI aziendali e tecnici vengono decisi in base al caso. Il modello basato viene scelto attraverso la convalida incrociata e vengono eseguiti test offline e online.
5. Distribuzione e previsione
Questa è la parte in cui i sistemi agiscono sulle intuizioni raccolte dalla soluzione di analisi. Basato sulle prestazioni del modello, viene riqualificato o ricalibrato.
Il flusso di un tipico caso d'uso dell'analitica IoT.
Conclusione
In questo articolo abbiamo discusso della visione di alto livello dell'analitica IoT, dei casi di utilizzo industriale, delle tendenze globali nell'analitica IoT e del flusso di lavoro di esempio di un caso d'uso dell'analitica IoT. Nonostante la crescente domanda e applicazioni dell'analitica IoT, c'è un altro aspetto. La preoccupazione per la privacy non può essere affatto negata. Una governance dei dati forte ed equilibrata è necessaria per costruire e mantenere un ecosistema IoT end-to-end sostenibile.
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