Vsebina
- Primer uporabe IoT in analitike v realnem času
- Odnos industrije do IoT in analitike v realnem času
- Vrača naložbe z analitiko v realnem času in IoT
- Ocenite stroške
- Razumevanje izzivov
- Zaključek
Vir: Petrovich11 / Dreamstime.com
Odvzem:
Internet stvari ponuja stalen pretok podatkov, zaradi česar je analitika v realnem času popolno orodje za analizo le-teh.
Internet stvari (IoT) predstavlja ustvarjalne motnje, ki začnejo rušiti obstoječe procese in tehnologije ter prinašajo povsem nov način dela. IoT lahko med drugim uporabi izboljšane izdelke in storitve, uporabniško izkušnjo, varnost in zdravstveno varstvo, če je pravilno uporabljen. Eden najboljših načinov, kako izkoristiti svojo polno moč, je analitika v realnem času. IoT in analitika v realnem času sta paket. Brez analitike v realnem času ne morete izkoristiti vseh koristi, ki jih ima IoT. IoT dopolnjuje analitiko v realnem času in obratno. Vendar pa morajo organizacije, da kombinirajo IoT in analitiko v realnem času, precej spremeniti način poslovanja.
Primer uporabe IoT in analitike v realnem času
Avto brez voznikov se zdi primeren primer uporabe kombinacije sprotne analitike in IoT. Avtomobil brez voznikov je opremljen z več senzorji in naslovom IP. Ko se avtomobil brez voznika vozi po cesti, kako vpliva na druge stvari na cesti, kot so prometni signali in druga vozila? Avtomobil brez voznikov bo med potovanjem ustvarjal in prenašal podatke; ti podatki vključujejo informacije, kot so hitrost, čas za dosego določenih mejnikov in odstotek emisij. Spodaj je nekaj možnih vplivov na avtomobile brez voznikov:
- Avto brez voznikov bo prejel analitiko s prometnih signalov na prometnih zastojih v mestu. Na podlagi teh poročil lahko avtomobil samodejno izbere pot z najmanj zastoji.
- Na najbližjih točkah prometnih signalov bodo podatki o preostalem času, preden signal postane rdeč. Na podlagi podatkov lahko avtomobil brez voznikov prilagodi svojo hitrost.
- Prometna policija lahko prejme poročila, če avto vozi nad dovoljenimi omejitvami hitrosti. To bo sprožilo obvestilo in avto se bo ustavil na naslednji kontrolni točki.
- Mestni organ za nadzor onesnaževanja bo prejel podatke o emisijah in obvestilo lastnika avtomobila, če je odstotek emisij nad sprejemljivimi mejami.
- Ko avtomobil brez voznika doseže cilj in išče parkirni prostor, lahko njegovi senzorji hitro pregledajo in najdejo prosta mesta, če obstajajo.
Kakšne so ugotovitve zgornjega primera uporabe?
- Če želite razumeti podatke, ki jih ustvari avtomobil, jih je treba prejeti v realnem času.
- Obstajati mora več drugih senzorjev, na primer tistih v prometnih signalih in uradih za nadzor onesnaževanja, ki podatke sprejemajo v realnem času, jih obdelujejo, iz njih ustvarjajo analitiko in sprožijo dejanje, kot je opozorilo z opozorilom z visoko emisijo.
- Brez analitične infrastrukture v realnem času sprejemanje IoT podatkov nima nobenega smisla.
Odnos industrije do IoT in analitike v realnem času
Zdi se, da industrija sprejema močno kombinacijo IoT in analitike v realnem času, zato je v njej veliko optimizma. V raziskavi, ki jo je izvedla družba Vitria, napredni ponudnik rešitev za analitiko, so ugotovili, da je 48% anketirancev že delalo na projektih analitike IoT in v realnem času. Anketiranci so odgovorili, da aktivno vlagajo v IoT in analitiko v realnem času. Iz ankete sta izhajali dve stvari:
- Najpomembnejša je bila analiza podatkov, ustvarjenih z napravami IoT v realnem času.
- Podjetja so veliko odvisna od napovednih spoznanj, ki jih daje analitika v realnem času.
Najpomembnejše ugotovitve raziskave so:
- Mobilne naprave (32 odstotkov), pametni števci, stolpiči in senzorji, nameščeni v vozilih in logističnih točkah, so največji viri podatkov IoT.
- 48 odstotkov vprašanih dela na aktivnih projektih, medtem ko je 15 odstotkov vprašanih odgovorilo, da so jih delali v preteklem letu.
- 43 odstotkov vprašanih je povedalo, da bi investiralo v analitiko IoT, avtomatizacijo in vizualizacijo, medtem ko so za vsako področje posebej odgovorili analitika IoT (20 odstotkov), avtomatizacija (8 odstotkov) in vizualizacija (5 odstotkov).
- Poslovna inteligenca je področje, kjer se največ uporablja pretočna analitika.
- 18 odstotkov anketirancev je povedalo, da so prednostno vzdrževanje namenili najvišji prioriteti, medtem ko jih je 17 odstotkov odgovorilo, da za spremljanje omrežja in zagotavljanje storitev potrebujejo analitiko v realnem času. Le 8 odstotkov jih je odgovorilo, da potrebujejo rešitev za upravljanje terenskih storitev.
- Večina vlagateljev predvideva, da bodo IoT in analitika v realnem času zagotovili veliko vrednost v prihodnosti.
Vrača naložbe z analitiko v realnem času in IoT
Zdi se, da zgornji odstavek prikazuje rožnato sliko analitikov v realnem času in IoT skupine. Številni strokovnjaki govorijo, kot da je kombinacija panaceja. Odgovor ni tako preprost. Industrija si mora omisliti preteklost in se zavedati, da je veliko trdega dela, da bi iz analitike v realnem času in kombinacije IoT dosegli pomembne donose. To ne pomeni, da je kombinacija mehurček, ki bo kmalu počil; snov je veliko, potrebno je le veliko dela. Oglejmo si, kaj moramo storiti, da bi povečali donose. Razmislimo o glavnih korakih:
Ne morete izboljšati svojih programskih veščin, kadar nikogar ne skrbi za kakovost programske opreme.
Ocenite stroške
Ko ugotovite težave, izvedite objektivno in na osnovi podatkov donosnost naložbe. Med drugim se morate osredotočiti na dve stvari: skupne stroške lastništva in koristi, ki jih verjetno prinesete. Ključ do uspešne analize je čim bolj količinski rezultati iz analize. Na primer, IoT in analitika v realnem času bi morala predvideti časovni okvir, v katerem bodo stroji v vaši tovarni začeli zmanjševati donose. To je znano tudi kot napovedno vzdrževanje. Drugič, poiščite skupne stroške lastništva, ki vključujejo, vendar ne smejo biti omejeni na, ljudi, ki jih zaposlite za to nalogo, opremo, kot so računalniki in strežniki, stroške in čas usposabljanja ter vzdrževanje senzorjev.
Razumevanje izzivov
Izvajanje analitičnega in IoT projekta v realnem času je velik in izjemno zapleten posel, saj za večino organizacij ni primeren. Pomembno je narediti realno oceno nalog in jih razdeliti na manjše, obvladljive koščke.
Zaključek
Prvi korak k doseganju najboljšega iz kombinacije analitike v realnem času in IoT je sprejetje, da ne gre za čarobno paličico. Hkrati ni mehurček. Izogibajte se skrajnim mislim. V konceptu je veliko snovi, ki jo je treba skrbno izkoristiti. Potrebujete realno oceno in kvantitativno analizo, ki ji sledijo majhni koraki. To je projekt, ki bi lahko na novo opredelil vaše podjetje kot še nikoli prej, če ga boste lahko pravilno izvajali, vendar bo trajalo nekaj časa.