Интернет вещей (IoT) - это об огромном количестве «вещей», которые подключены к Интернету для обмена данными с другими вещами - приложениями IoT, подключенными устройствами, промышленными машинами и многим другим. Устройства, подключенные к Интернету, используют встроенные датчики для сбора данных и, в некоторых случаях, воздействуют на них. Подключенные к IoT устройства и машины могут улучшить нашу работу и жизнь. Примеры применения Интернета вещей: от умного дома, который автоматически регулирует отопление и освещение, до умной фабрики, которая контролирует промышленные машины для поиска проблем, а затем автоматически настраивается, чтобы избежать сбоев.
История Интернета вещей
Термин «Интернет вещей» был придуман предпринимателем Кевином Эштоном, одним из основателей центра Auto-ID в MIT. Эштон была частью команды, которая обнаружила, как связывать объекты с Интернетом с помощью метки RFID. Впервые он использовал фразу «Интернет вещей» в презентации 1999 года, и с тех пор она стала популярной.
Эштон, возможно, был первым, кто использовал термин «Интернет вещей», но концепция подключенных устройств, в частности, подключенных машин, существует давно. Например, машины связывались друг с другом с тех пор, как первые электрические телеграфы были разработаны в конце 1830-х годов. Другими технологиями, которые вошли в IoT, были: радиопередача голоса, беспроводные технологии (Wi-Fi) и программное обеспечение для диспетчерского управления и сбора данных (SCADA). Затем в 1982 году машина по продаже Кока-Кола в Университете Карнеги-Меллона стала первым подключенным интеллектуальным устройством. Используя локальную сеть университета или ARPANET - предшественник современного интернета - студенты могли узнать, какие напитки хранятся на складе, и были ли они холодными.
Сегодня мы живем в мире, где устройств, подключенных к IoT, больше, чем людей. Эти устройства могут быть как умные часы, так и RFID-чипы отслеживания запасов. Устройства, подключенные к IoT, обмениваются данными через сети или облачные платформы, подключенные к Интернету вещей. Информация, полученная в реальном времени из IoT, приближает цифровую трансформацию. Интернет вещей обещает много позитивных изменений в области охраны труда и здоровья, деловых операций, производственных показателей и глобальных экологических и гуманитарных проблем.
Сокращение времени простоя, чтобы дальнобойщики могли продолжать грузоперевозки
Собирая потоковые данные IoT в режиме реального времени с тысяч датчиков на каждом транспортном средстве, Volvo Trucks может отслеживать коды неисправностей, чтобы знать, когда что-то не так с основной системой, такой как двигатель или трансмиссия.
Интернет вещей в современном мире
Интернет вещей значительно повлиял на наш мир. Узнайте, как IoT влияет на нашу жизнь сегодня, так как объем и разнообразие потоков больших данных из IoT расширяется, а аналитические технологии развиваются.
Путеводитель по Интернету вещей для непрофессионалов
Узнайте, что означают эти термины и сокращения в справочном ресурсе, который определяет 101 термин IoT.
Понимание потоков данных в IoT
Прочитайте, как технология обработки потока событий идентифицирует шаблоны в потоках данных при возникновении событий. Так вы можете использовать потоковую передачу данных из Интернета вещей в режиме реального времени для принятия автоматических решений на основе фактов.
SAS: лучший в своем классе чемпион по потоковой аналитике
SAS считается лучшим в своем классе лидером потоковой аналитики в Bloor Market Update (октябрь 2018 года).
Кто использует IoT?
Многие отрасли используют IoT для понимания потребностей потребителей в режиме реального времени, повышения оперативности, мгновенного улучшения качества машин и систем, оптимизации операций и поиска инновационных способов работы в рамках своих усилий по цифровому преобразованию.
Розничная торговля
IoT объединяет данные, аналитику и маркетинговые процессы в разных местах. Розничные продавцы собирают данные IoT из магазинов и цифровых каналов и применяют аналитику (включая искусственный интеллект) для прослушивания в реальном времени, контекстуального прослушивания и для понимания моделей поведения и предпочтений. Они часто используют устройства, подключенные к IoT, такие как чипы RFID для отслеживания инвентаря, сотовые и Wi-Fi-системы, маяки и умные полки в своей стратегии Интернета вещей.
Производство
IoT объединяет все этапы процесса промышленного Интернета вещей (IIoT) - от цепочки поставок до доставки - для согласованного представления данных о производстве, процессе и продукте. Усовершенствованные датчики IoT на заводских станках или на складах, а также аналитика больших данных и прогнозное моделирование могут предотвратить дефекты и простои, максимально повысить производительность оборудования, сократить гарантийные расходы, повысить производительность и повысить качество обслуживания клиентов.
Здравоохранение
Технология IoT обеспечивает потоковую передачу данных в режиме реального времени из Интернета медицинских вещей (IoMT), таких как носимые и другие медицинские устройства, которые отслеживают физические упражнения, сон и другие привычки. Эти данные IoT позволяют проводить точную диагностику и составлять планы лечения, повышать безопасность пациентов и результаты и оптимизировать оказание медицинской помощи.
Транспорт и логистика
IoT с поддержкой геозон и системой ИИ, развернутой по всей цепочке создания стоимости, может обеспечить большую эффективность и надежность для транспортных и логистических компаний. Эта технология может улучшить качество обслуживания, сократить время простоя и повысить удовлетворенность клиентов. Он также может повысить безопасность и сократить расходы за счет управления, отслеживания и мониторинга подключенных транспортных средств, грузовых и других мобильных активов в режиме реального времени.
Государственные организации
Приложения IoT используются для решения многих реальных задач: заторов на дорогах, взаимодействия с городскими службами, экономического развития, участия граждан в жизни города, а также общественной безопасности и охраны. Умные города часто встраивают IoT-датчики в физическую инфраструктуру, такую как уличные фонари, счетчики воды и светофоры.
Энергия
Интернет вещей помогает провайдерам предоставлять надежные, доступные по цене услуги и продукты. Подключенные к IoT устройства и машины прогнозируют проблемы до их возникновения. Распределенные сетевые ресурсы, такие как солнечная энергия и энергия ветра, интегрированы через Интернет вещей. А данные о поведении, например, полученные из умных домов, повышают удобство и безопасность, а также помогают разрабатывать индивидуальные услуги.
Узнайте больше об отраслях, использующих эту технологию
- Automotive
- Banking
- Capital Markets
- Casinos
- Communications
- Consumer Goods
- Defense & Security
- Government
- Health Care
- High-Tech Manufacturing
- Higher Education
- Hotels
- Insurance
- Life Sciences
- Manufacturing
- Media
- Midsize Business
- Oil & Gas
- P-12 Education
- Retail Analytics
- Sports Analytics
- Travel & Transportation
- Utilities
С помощью Интернета вещей (IoT) мы можем понять клиента, чтобы определить, когда ему нужна помощь или стимул к покупке, и мы реагируем проактивно. Dan Mitchell Business Director for the Global Retail and CPG Industry Practice SAS
Мы все связаны: IoT, аналитика и AI
Продвинутая аналитика, в том числе искусственный интеллект (ИИ), - это способ извлечь выгоду из Интернета вещей. Методы управления данными, облачные и высокопроизводительные вычисления помогают управлять и анализировать приток данных IoT с датчиков Интернета вещей. Выводы из потоковой аналитики и ИИ лежат в основе пути к цифровому преобразованию, которые повышают эффективность, удобство и безопасность. Посмотрите, как подключенные устройства, аналитика и ИИ в Интернете вещей могут сделать наш мир лучше.
Как работает Интернет вещей
Подключение через Интернет вещей - для отправки, получения и частичного использования данных - приводит ко многим умным вещам IoT, которые мы используем, чтобы строить более безопасный, удобный, продуктивный и интеллектуальный мир.
Возможности Интернета вещей уже играют важную роль в стремлениях компаний к цифровому преобразованию. Когда мы объединяем данные IoT с передовой аналитикой и ИИ, что приводит к «искусственному интеллекту вещей», возможности кажутся безграничными. Изучите основные термины, которые определяют Интернет вещей, и посмотрите, как IoT работает в реальном мире.
Рыночная зрелость IoT
С 2012 года серьезные изменения датчиков привели к быстрому созреванию на рынке Интернета вещей, что стимулирует цифровую трансформацию для многих предприятий:
- Датчики уменьшились . Технологические усовершенствования привели к появлению микроскопических датчиков, это в свою очередь привело к таким технологиям, как микроэлектромеханические системы (MEMS). Это сделало датчики достаточно маленькими, чтобы их можно было встроить, например, в одежду.
- Связь улучшена . Технологии беспроводного подключения к Интернету и связи улучшились, поэтому почти каждый тип электронного оборудования может обеспечить беспроводное подключение для передачи данных. Это позволяет датчикам IoT, встроенным в устройства и машины, подключенные к Интернету вещей, быстро отправлять и получать данные IoT по сети.
Как IoT работает с ключевыми технологиями
Управление данными и потоковая аналитика . Интернет вещей предъявляет высокие требования к управлению данными для потоковой передачи больших данных с датчиков. Технология обработки потока событий, часто называемая потоковой аналитикой, выполняет управление данными в реальном времени и аналитику данных IoT, чтобы сделать их более ценными. Ключевые возможности включают фильтрацию, нормализацию, стандартизацию, преобразование, агрегирование, корреляцию и временной анализ.
Аналитика больших данных . IoT является основным источником больших данных - огромный объем, скорость и разнообразие структурированных и неструктурированных данных, которые предприятия собирают каждый день. Чтобы получить выгоду от больших данных в IoT, требуется анализ больших данных. Связанные методы включают в себя интеллектуальную аналитику, анализ текста, облачные вычисления, анализ данных, озер данных и Hadoop. Большинство организаций используют комбинацию этих методов для получения максимальной отдачи от Интернета вещей.
Искусственный интеллект . Искусственный интеллект может увеличить ценность IoT, используя все данные с умных устройств для развития обучения и коллективного интеллекта. Некоторые из основных методов, которые использует ИИ, - это машинное обучение, глубокое обучение, обработка естественного языка и компьютерное зрение.
Нажмите на инфографику, чтобы узнать больше
Следующие шаги
Копайте глубже, когда вы начинаете работать с Интернетом вещей - от разработки стратегии до измерения успеха IoT.
SAS ® Аналитика для IoT
Со времени первого доступа к данным Интернета вещей до развертывания моделей и запуска оповещений SAS Analytics для IoT помогает вам получить больше отдачи от инвестиций в корпоративный IoT. Узнайте больше о SAS Analytics для IoT или запросите демонстрацию прямо сейчас.
Recommended Reading
-
Article
5 способов измерить здоровье улья с помощью аналитики и потоковых данныхТакой аналитический подход к пониманию здоровья пчелиных ульев может автоматически предупреждать пчеловодов об изменениях в весе улья, температуре, летной активности и многом другом.
-
Article
Edge computingС помощью традиционных методов данные собираются, хранятся и анализируются дольше, что ограничивает скорость, с которой предприятия могут действовать, основываясь на данных. При использовании edge computing данные IoT обрабатываются на границе сети - там, где они создаются или собираются, избегая задержек и обеспечивая обработку и действия в реальном времени.
-
Article
Страхование имущества – пути развития ритейлаКакие тренды определяют сегодня развитие рынка страхования имущества физических лиц? Как на его динамике отразится новый закон о страховании жилья от чрезвычайных ситуаций? Каковы планы Вашей компании в этом сегменте?
