Einführung in IoT Analytics
Im Zeitalter des Internets, in dem mehr als 6 Milliarden Geräte verbunden sind und Daten im Petabyte-Bereich in Sekunden fließen, ist die IoT- oder Internet-of-Things-Analyse die nächste große Sache. Bevor wir uns mit dem Analyseteil befassen, schauen wir uns die Definition von IoT aus Wikipedia an. „Das Internet der Dinge (Internet of Things, IoT) ist ein System miteinander verbundener Computergeräte, mechanischer und digitaler Maschinen, Objekte, Tiere oder Menschen, die mit eindeutigen Kennungen (UIDs) versehen sind ) und die Fähigkeit, Daten über ein Netzwerk zu übertragen, ohne dass eine Interaktion von Mensch zu Mensch oder Mensch zu Computer erforderlich ist. Die von diesen Geräten gesammelten Daten können nun auch verwendet werden, um Entscheidungen ohne manuelles Eingreifen oder regelbasierte Anwendungen zu treffen. Lassen Sie uns diskutieren, wie sie in der Branche stattfinden.
Warum verwenden wir IoT Analytics und seine realen Anwendungen?
Es ist ein Gebiet der Datenwissenschaft, in dem Daten von Sensoren und angeschlossenen elektromechanischen Systemen analysiert und in wertvolle Geschäftserkenntnisse umgewandelt werden. Industrietaugliche IoT-Anwendungen werden als IIot (Industrial Internet of Things) bezeichnet. Lassen Sie uns die industriellen Anwendungen der IoT-Analytik diskutieren.
1. verarbeitende Industrie
Es hat die Branchenlandschaft für das verarbeitende Gewerbe verändert. Intelligente sensorische Daten werden verwendet, um Störungen oder Ausfälle, Anforderungsanalysen und Ressourcenoptimierungen zu vermeiden. IoT-Lösungen unterstützen Unternehmen beim intelligenten Asset Management und bei der Leistungsüberwachung, die die Ausfallzeiten von Assets reduzieren und die Lebensdauer der Hardware erhöhen. Hersteller, die weniger Zeit für die Marktreife haben und umfangreiche Anpassungen vornehmen müssen, können damit ebenfalls profitieren. So half IoT beispielsweise dem Fahrradhersteller Harley Davidson, die Zeit für die Herstellung eines kompletten Fahrrads von Tagen auf Stunden zu verkürzen.
2. Gesundheitswesen
Die Popularität von Smart Wearables nimmt von Tag zu Tag zu. Dies ermöglicht Forschern mit immer mehr Daten, IoT-Lösungen zu integrieren. Daten von Wearables werden verwendet, um Herzinfarkten vorzubeugen. IoT-basierte Lösungen mit Nanotechnologie werden sogar zur Überwachung von Krebszellen im Körper eingesetzt.
3. Hausautomation
Das Einschalten der Klimaanlage vor der Ankunft zu Hause oder das Ausschalten von Lichtern von einem anderen Ort aus ist eine längere Science-Fiction. Sie ist bereits im Handel erhältlich. Die IoT-Analyse wird verwendet, um automatisch Entscheidungen zu treffen und den Stromverbrauch zu optimieren. Google Home, Amazon Echo usw. sind Beispiele für einige der IoT-basierten Heimautomatisierungsgeräte, bei denen Analytik und maschinelles Lernen häufig verwendet werden.
4. Automobil und Transport
Im Zeitalter des Internets werden Automobile auch als Geräte betrachtet, bei denen Upgrades nach Bedarf durchgeführt werden können. IoT-Analysen werden zur Kollisionsverhütung, zum intelligenten Parken und sogar für selbstfahrende Autos eingesetzt. Das gesamte Forschungsgebiet selbstfahrender Autos basiert auf Deep-Learning-Modellen, die auf Daten basieren, die von IoT-Geräten wie LIDERs und Bildsensoren stammen.
5. Versicherung
Als Industrieversicherung sitzt man auf einer Goldmine von Daten. Die Versicherer begannen langsam, Analysen in ihre Branchenlösungen aufzunehmen. Laut dem Gartner-Bericht wird die IoT-Analyse die Branchenlandschaft bis 2020 verändern. IoT-Lösungen können für die automatisierte Schadensbearbeitung, die automatische Einstellung von Reserven, die Schadensbewertung usw. verwendet werden. Bei Kfz-Schadensfällen handelt es sich um Bilddaten, die auf Deep-Learning-Lösungen basieren eingearbeitet.
6. Wettervorhersage
Einer der wichtigsten Anwendungsfälle der IoT-Analytik in der Wettervorhersage. Wetterstationen und Satelliten erfassen jede Sekunde atmosphärische Daten. Diese Daten können verwendet werden, um extreme Wetterbedingungen wie Überschwemmungen und Dürren viel früher vorherzusagen. IoT-Lösungen werden auch zur automatischen Kontrolle des Wasserstandes in Dämmen eingesetzt.
7. Energiesektor
Die IoT-Analyse hilft Energiesektoren dabei, wertvolle Erkenntnisse zum Stromverbrauch, zur automatisierten Hardware-Wartung, zu dynamischen Preisen usw. zu gewinnen. Davon profitieren nicht nur die traditionellen Strom- und Energiequellen, sondern auch vergleichsweise neuere Sektoren wie Solarenergie, Windenergie und Abfallrecycling es.
8. Telekommunikation
Die Kosten für Hardwarebereitstellung und -wartung im Telekommunikationssektor sind für die Telekommunikationsbranche immer ein Problem. Die IoT-Analyse hilft Telekommunikationsspielern, den Bandbreitenverbrauch, das Tower-Management, die Fehleranalyse und die automatisierte Hardwarewartung ohne oder mit sehr geringen manuellen Eingriffen zu analysieren.
Trends in der IoT-Analytik
Nach dem Boom von .com und dem Anstieg der Anzahl verbundener Geräte nimmt auch der Einsatz von IoT-Analysen zu. Werfen wir einen Blick auf die weltweiten Google-Trends für IoT-Analysen von 2004 bis 2019.
Quelle: https://trends.google.com/trends/?geo=DE
Typischer IoT Analytics Flow
Bei einer typischen IoT-Analyse werden die folgenden Schritte ausgeführt:
1. Datenerfassung
Eine Sammlung von Daten aus IoT-Quellen wie Audio-, Bild- und Lichtsensoren. Der Umgang mit Streaming-Daten ist eine große Herausforderung für IoT-Anwendungen.
2. Vorverarbeitung von Daten
Die Vorverarbeitung gesammelter Daten ist ein schwieriger Teil der Anwendungsfälle des maschinellen Lernens. Angenommen, das Feature-Engineering für Herzschlagsensordaten unterscheidet sich erheblich von den in Wetterstationen erfassten Daten. Aber hier liegt der Kunstteil von Data Science / Analytics.
3. Daten analysieren
In diesem Schritt des Anwendungsfalls der IoT-Analyse wird eine gründliche explorative Datenanalyse durchgeführt.
4. Trainieren und testen
Nach Vorverarbeitung und EDA werden verschiedene Modelle für maschinelles Lernen und vertieftes Lernen je nach Anwendungsfall und Geschäftsanforderungen geschult. Geschäftliche und technische KPIs werden fallweise festgelegt. Das basierende Modell wird durch Kreuzvalidierung ausgewählt und es werden Offline- und Online-Tests durchgeführt.
5. Bereitstellung und Vorhersage
Dies ist der Teil, in dem Systeme auf die aus der Analyselösung gewonnenen Erkenntnisse reagieren. Basierend auf der Modellleistung wird es umgeschult oder neu kalibriert.
Der Ablauf eines typischen Anwendungsfalls für die IoT-Analyse.
Fazit
In diesem Artikel haben wir die allgemeine Sichtweise der IoT-Analytik, ihre industriellen Anwendungsfälle, die globalen Trends der IoT-Analytik und den Beispiel-Workflow eines IoT-Analytik-Anwendungsfalls erörtert. Trotz der steigenden Nachfrage und Anwendung von IoT-Analytik gibt es ein anderes Gesicht. Die Sorge um die Privatsphäre kann überhaupt nicht geleugnet werden. Eine solide und ausgewogene Datenverwaltung ist erforderlich, um ein nachhaltiges End-to-End-IoT-Ökosystem aufzubauen und aufrechtzuerhalten.
Empfohlene Artikel
Dies ist eine Anleitung zu IoT Analytics. Hier diskutieren wir die Einführung und den Einsatz von IoT Analytics und seinen realen Anwendungen. Sie können auch unsere anderen Artikelvorschläge durchgehen, um mehr zu erfahren.
- IoT Framework
- Data Mining-Anwendungen
- Fragen zum IoT-Interview
- Was ist Datenanalyse?
- Vorteile von IoT
- KPI in Power BI
- Top 3 Nachteile des IoT im Detail