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物聯網分析應用和用例

專家觀點
慧聰電子網
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2020-06-02
[ 導讀 ]   IDC預測,到2025年,全球數據總量將從目前的33zettabytes增長到175zettabytes,其中大部分是由被稱為物聯網(IOT)的連網設備產生的。不熟悉Zettabyte?IDC這樣描述它:“如果將175zettabytes數據存儲到藍光光盤上,那么這些光盤堆起來的高度夠您去月球23次。”物聯網分析應用和用例我想我們都認為這是很多很多的數據。不過,我們也認為,在沒有對數據進行分析之前…

 IDC預測,到2025年,全球數據總量將從目前的33zettabytes增長到175zettabytes,其中大部分是由被稱為物聯網(IOT)的連網設備產生的。不熟悉Zettabyte?IDC這樣描述它:

    “如果將175zettabytes數據存儲到藍光光盤上,那么這些光盤堆起來的高度夠您去月球23次。”

    物聯網分析應用和用例

    我想我們都認為這是很多很多的數據。

    不過,我們也認為,在沒有對數據進行分析之前,它們是無用的。直到最近,想要對數據進行分析的組織不得不花費大量時間和金錢來開發自己的數據處理算法。并且,對于大多數公司來說,管理和分析物聯網生成的數據并從中獲益是一項艱巨任務。

    如今,市場上有許多物聯網分析解決方案,幾乎每個人都可以進行數據分析。低成本的物聯網分析解決方案,意味著越來越多的公司能夠為嘗試新的物聯網分析應用提供更強大的業務案例。

    6個有趣的物聯網分析應用程序

    1、社交分析

    人們對社交分析越來越感興趣,在社交分析中,公司利用物聯網來獲得觀眾在體育比賽、時裝秀、展覽和其他活動中的行為和情緒反應的可操作見解。

    在“連網事件”期間,傳感器測量特定距離的體溫和心率,攝像頭監控動作,麥克風檢測歡呼和噓聲。應用于數據的機器學習算法揭示了觀眾的參與程度,并識別他們的情緒反應。通過分析獲得的見解可用于增加未來的參與度,以及提高營銷活動的有效性,并提高社交媒體中品牌的知名度。

    2、水產養殖

    水產養殖,是另一個非常有趣的物聯網分析用例。Digidworks的創始人NikolaiTenev描述了物聯網是如何幫助水產養殖企業更深入地了解其養殖條件的。使用各種傳感器,他們可以收集有關環境質量的詳細數據,包括溫度、營養素、氧含量、光照水平等等。對數據的分析有助于確定什么對生物有益,什么對生物不利,這有助于改善水質,并最終促進生產。

    3、預測性維護

    有了正確的數據和物聯網分析工具,您可以預測未來。這對企業來說并不是一件小事,他們每停機一小時就會損失大約10萬美元。無論您在哪個行業,都有機會使用基于物聯網的預測性維護來改善運營。例如,餐館使用傳感器來監測他們的制冷設備,使他們能夠在故障發生和食物變質之前解決潛在的問題。制造商正在進行遠程設備監控,以避免可能影響整個操作的關鍵設備故障。甚至就連辦公樓也開始出現預測性維護趨勢。為了減少每年1.9億小時的電梯停運時間(電梯每年因維保而停用的累積時間超過1.9億小時),他們在電梯上安裝了物聯網設備,例如,數據分析可以揭示電梯門打開的頻率是否比正常情況更頻繁,這可能表明有問題——以及未來被困的房客。如果可以的話,您不想避免這種情況發生嗎?

    4、智能道路

    物聯網可以為駕駛員做很多事情(比如減少交通擁堵和找到可用的停車位),但是現在,城市并不是物聯網唯一能提供幫助的地方。在2018年年中,科羅拉多州丹佛市開始準備在一段道路上鋪設嵌入傳感器的混凝土,以了解某些數據如何在該州的公路上使用。據稱,傳感器會推斷出車輛的速度、重量和方向,然后,這些數據可用于提醒當局正在發生的事故。州政府官員指出,在某些路段,如285號高速公路上一個特別危險的彎道,事故發生率很高。通過數據分析和物聯網,可以在發生事故時向緊急響應人員發出警報。

    SignitySolutions公司的AainaBajaj指出了一個類似的物聯網分析應用:監測道路維護問題。美國布法羅大學(UniversityofBuffalo)和中國長安大學(Chang‘anUniversity)的研究人員聯合開展的EPAVE項目正在研究將傳感器嵌入路面以檢測水分和壓力的想法,這可能表明問題正在開始形成。其目的是在道路發生損壞之前檢測出來,并幫助駕駛員避免因道路損壞而導致的交通事故。

    5、智能病床

    醫療保健機構正以驚人的速度利用物聯網。一份報告稱,截至今年,87%的醫療保健機構將采用物聯網技術。醫療保健領域的物聯網分析應用有很多,從使用人工智能檢測問題的X光機,到使用資產跟蹤監控關鍵(且昂貴)設備,應有盡有。現在,新一代醫院病床正在使用物聯網為患者提供更高質量的護理。新床位持續監測患者的心率和呼吸頻率,此外,作為物聯網數據分析的一部分,機器學習有助于更快地發現病情惡化跡象。據估計,床內技術已被證明有助于降低83%的“藍色代碼(CodeBlue)”相關死亡率和86%的心臟驟停率。

    6、精準農業

    希望節省資金和提高效率的不僅僅只有企業,農民也是如此。事實上,到2023年,智慧農業市場有望實現快速增長。精準農業是利用物聯網技術降低運營成本和提高農場效益的實踐。它使農民能夠給植物和牲畜提供正確的處理,甚至是每平方米上的單個(顆)動物和植物。例如,他們可以測量作物田間的變化,并決定如何更好地施用農藥和化肥,而不是必須在整個田間均勻施用。他們還可以遠程監控牲畜的位置和健康狀況,這有助于早期識別患病牲畜。


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