在討論物聯網(IoT)分析時，人們往往會想到人工智能(AI)和機器學習(ML)。然而，物聯網數據分析最基本的形式是檢測異常和趨勢。

從直接意義上講，物聯網中的實時分析會查看數據，以查看統計數據是否超過既定閾值。這些閾值提供了更好的可見性，使企業能夠快速響應變化。

時間序列方法需要大量數據并檢查多個變量以確定是否存在任何模式。通過探索這些趨勢，企業可以：

• 開辟新的收入來源
• 解決運營問題
• 認識到需要改進的地方

物聯網數據分析可以分為兩種類型：

• 有關設備的數據
• 設備生成的數據

前者通常指健康、安全、位置和維護。例如，如果現場有電池供電的傳感器，那么了解設備的電量狀態就至關重要。如果它是基于無線或蜂窩的設備，則信號強度將是相關的。

設備生成數據的一個例子是跟蹤冷藏蔬菜車內部環境的溫度傳感器。我們可以監控這些數據以防止產品變質，從而避免潛在收入損失。

物聯網分析如何運作?

物聯網分析有六個要素：

• 捕獲：物聯網設備將收集數據并在云環境中進行處理。
• 合理化：這個過程在細胞環境中很有幫助。例如，如果設備每十秒發送相同的溫度讀數，就會浪費蜂窩數據，因為它應該只在出現異常時發送。
• 轉換：將一個業務應用的數據轉換為另一個業務應用可用的形式。
• 事件流處理：幫助用戶檢測超出閾值或匹配統計模式，并快速做出反應的技術。
• 標準化：作為數據編排的一部分，這可以幫助客戶理解進入其物聯網分析平臺的數據。使他們能夠更多地了解自己的產品并推動創新。
• 可視化：使分析結果易于理解可以利用儀表板等可視化技術來簡化演示。

物聯網分析用例

從緊湊型拖拉機和裝載機上的遠程信息處理設備產生的數據被發送到數據協調器，數據協調器將數據轉移到資源規劃系統。然后，客戶可以在產品生命周期管理應用程序中，使用這些數據來跟蹤設備發動機的性能和維護水平。

客戶還可以將數據發送到經銷商網絡應用，數據閾值可以用于防盜目的，例如，為什么車輛在午夜啟動、為什么遠離地理位置等。