Новые знания – новые возможности: шесть способов применить данные Интернета вещей

13:36 22.08.2018  |    10686 прочтений



Следующие шесть рекомендаций помогут вашей компании максимально эффективно использовать данные, полученные в результате осуществления проектов в области Интернета вещей.

 

Аналитики Gartner полагют, что на сегодняшний день уже используется не менее 3,1 млрд IoT-устройств. Другие считают, что их гораздо больше, и к 2025 году число таких устройств превысит 75 млрд. Вместе они будут генерировать огромные массивы информации, вот почему предприятия во всех отраслях уже сейчас стараются подготовиться к работе с IoT и найти способы наиболее эффективно использовать полученные данные.

Информация, полученная путем анализа данных IoT, помогает людям и машинам корректировать действия, избегать простоев оборудования, лучше понимать клиентов, создавать более востребованную продукцию

Устройства и оборудование с возможностью подключения к IoT используются для разных целей. Иногда они нужны, чтобы передать статус объекта, сообщить о том, что устройство работает нормально или, наоборот, со сбоями. В других случаях устройства и оборудование с возможностями IoT предоставляют пользователю данные, которые служат источником ценной аналитической информации. Она помогает людям и машинам корректировать действия, избегать простоев оборудования, лучше понимать своих клиентов, создавать более востребованную продукцию.

«Возьмем, например, компанию Sullair, – рассказывает Ирина Яхина, директор по технологиям компании Hitachi Vantara в регионе EMEA. – Более 50 лет она производит воздушные компрессоры, которые применяются во многих промышленных системах. Каждый компрессор снабжен датчиком для удаленного мониторинга, позволяющим заказчикам оценивать состояние оборудования и получать оповещения о необходимости обслуживания, благодаря чему сокращается время простоев. А простои компрессора – одна из самых серьезных проблем на производстве.

Отслеживание работоспособности такого оборудования и исключение внепланового технического обслуживания – хороший способ повысить эффективность производства».

Независимо от способа применения данных, собранных с помощью Интернета вещей, следующие шесть рекомендаций помогут вашей компании использовать эти данные максимально эффективно.

1. Определитесь с целями

Даже если вы пока только исследуете возможности промышленного IoT, следует наметить конкретную цель, которую вы хотите достичь с помощью новых инициатив. На стадии испытаний может потребоваться подтверждение работоспособности техники, анализ ее эффективности или выявление системных проблем, которые могут возникнуть в процессе внедрения Интернета вещей. Нужно наметить примерный курс, сделать пробный проект и по его результатам оценить, насколько успешно ваше продвижение к цели и соответствуют ли полученные результаты вашим ожиданиям. Даже незначительный опыт поможет вам принимать более продуманные решения в дальнейшем и получить от IoT максимальные преимущества.

2. Изучите специфику источников данных

Одна из проблем при внедрении технологии — это правильно собрать данные, получаемые от систем IoT. В бизнесе и в производстве используется множество типов устройств с поддержкой IoT, в том числе:

  • оборудование и промышленные системы управления, обеспечивающие централизованный контроль и мониторинг в производственной среде;
  • датчики и устройства для мониторинга температуры, давления, влажности и других параметров окружающей среды;
  • маяки для определения местоположения и системы GPS;
  • планшеты и другие устройства с бизнес-приложениями.

Однако данные могут поступать не только с этих устройств, но и из других источников, например из открытых интерфейсов прикладного программирования (API), обеспечивающих соединение с внутренними и внешними сетями и системами, а также из веб-приложений и социальных сетей. Чтобы пользоваться всеми преимуществами IoT, необходимо знать, откуда получены данные. Только тогда можно будет оценить степень полезности и значимости этих данных.

3. Решите проблему интеграции

В промышленной среде сбором данных могут заниматься тысячи устройств одновременно. Однако необработанные данные не имеют особой ценности, пока они не структурированы и не помещены в контекст. Это подтверждает и недавнее исследование, проведенное Forbes Insights. Респондентов из числа высших руководителей попросили перечислить самые серьезные проблемы, с которыми столкнулись их компании при создании IoT-систем. 30% опрошенных главной проблемой посчитали сложности, связанные с интеграцией разрозненных данных. Чтобы максимально реализовать их потенциал, данные необходимо собрать, объединить и передать в такую систему, которая позволит получить о них целостное представление.

4. Обеспечьте умный анализ данных

После сбора и интеграции данных необходимо их проанализировать, что требует немалых затрат времени и средств. Треть опрошенных Forbes Insights руководителей признались, что собирают большие объемы данных, но не могут извлечь из них все преимущества.

Анализ данных имеет множество нюансов. Например, нужно определить оптимальную периодичность сбора данных. Если данные собирают слишком часто, труднее понять общие тенденции.

Сложность и неоднородность самих данных также может стать проблемой. Непросто выявить отклонения в огромном массиве данных из множества отдельных источников. К тому же системы иногда дают сбои, датчики могут некорректно считать информацию, а сеансы передачи данных — прерваться. Все это необходимо учесть, прежде чем объединять и анализировать информацию.

Ирина Яхина: «Чтобы надлежащим образом проанализировать данные, их необходимо подготовить»

«Чтобы надлежащим образом проанализировать данные, их необходимо подготовить. Как правило, такая подготовка предусматривает объединение данных из нескольких источников, таких как всевозможные устройства, датчики, базы данных и приложения, например системы управления взаимодействием с клиентами (CRM) и планирования ресурсов предприятия (ERP), – считает Ирина Яхина. – Как только все данные объединены, необходимо нормализовать их атрибуты и отношения, чтобы устранить избыточные данные и повысить их согласованность. При этом могут возникнуть все вышеперечисленные проблемы: периодичность сбора, сложность данных и ненадежность устройств. Тем не менее многие проблемы можно устранить, используя соответствующие платформы и аналитические инструменты, например IoT-платформу Lumada от Hitachi Vantara».

5. Привлеките квалифицированных специалистов

Согласно результатам исследования Boston Consulting Group, ежегодные затраты на системы IoT к 2020 году превысят 250 мрлд долл. Почти 10% этой суммы (21,4 млрд) будет уходить на средства аналитики для поддержки приложений IoT. И значительная часть денег понадобится на оплату труда квалифицированного персонала. Без команды профессионалов данные, полученные от IoT-проектов как в бизнесе, так и в промышленности, практически бесполезны. Для работы с IoT нужны эксперты, способные создавать алгоритмы, эффективно управлять данными, сегментировать их, интерпретировать результаты и, самое главное, представлять эти инсайты в понятном и полезном для специалистов других бизнес-направлений виде.

6. Сконцентрируйтесь на результатах

Независимо от того, планирует ли ваша компания программу по внедрению систем IoT или уже активно ее реализует, тщательно продумайте, как вы будете собирать, анализировать и использовать данные, которые генерируются системами. Большое количество источников данных может затруднить эти процессы, но, если вы четко определили цель в начале работы и можете оценить, каких успехов достигли в конце, вы поймете, что внедрение IoT способно значительно улучшить результаты деятельности компании. Собранные с помощью технологий Интернета вещей данные могут не только сократить затраты компании, но и создать новые возможности для развития бизнеса.


Теги: Интернет вещей Hitachi Цифровая трансформация Цифровая трансформация. Практическое руководство Hitachi Vantara Партнерский материал
На ту же тему: