Introduction à IoT Analytics
À l'ère d'Internet, où il y a plus de 6 milliards d'appareils connectés et où les données à l'échelle du pétaoctet coulent en quelques secondes, l'analyse de l'IoT ou de l'Internet des objets est la prochaine grande chose. Avant de discuter de la partie analytique, regardons la définition de l'IoT de Wikipedia «L'Internet des objets (IoT) est un système de dispositifs informatiques interdépendants, de machines mécaniques et numériques, d'objets, d'animaux ou de personnes qui sont dotés d'identifiants uniques (UID) ) et la capacité de transférer des données sur un réseau sans nécessiter d'interaction entre humains ou entre humains. Désormais, les données collectées par ces appareils peuvent également être utilisées pour prendre des décisions sans intervention manuelle ou applications basées sur des règles. Voyons comment ils se déroulent dans l'industrie.
Pourquoi utilisons-nous IoT Analytics et ses applications réelles?
Il s'agit d'un domaine de la science des données où les données des capteurs et des systèmes électromécaniques connectés sont analysées et converties en informations commerciales précieuses. Les applications IoT de qualité industrielle sont appelées IIot (Internet industriel des objets). Discutons des applications industrielles de l'analyse IoT.
1. Industrie manufacturière
Il a changé le paysage industriel des secteurs manufacturiers. Les données sensorielles intelligentes sont utilisées pour éviter les pannes ou les pannes, l'analyse des besoins et l'optimisation des ressources. Les solutions IoT aident les organisations dans la gestion intelligente des actifs, la surveillance des performances, ce qui en termes de réduction des temps d'arrêt des actifs et augmente la longévité du matériel. Il permet également aux fabricants ayant un temps de commercialisation plus court et des personnalisations à grande échelle. Par exemple, l'IoT a aidé le fabricant de vélos Harley Davidson à réduire le temps de production d'un vélo complet de quelques jours à quelques heures.
2. Santé
La popularité des objets connectés intelligents augmente de jour en jour. Cela permet aux chercheurs disposant de plus en plus de données d'intégrer des solutions IoT. Les données des appareils portables sont utilisées pour prévenir les crises cardiaques. Des solutions basées sur l'IoT avec la nanotechnologie sont même utilisées pour surveiller les cellules cancéreuses à l'intérieur du corps.
3. Domotique
Allumer le climatiseur avant d'arriver à la maison ou éteindre les lumières d'un autre endroit est une science-fiction plus longue, il est déjà disponible dans le commerce. L'analyse IoT est utilisée pour prendre automatiquement des décisions et optimiser la consommation d'énergie. Google Home, Amazon echo, etc. sont des exemples de certains appareils domotiques basés sur l'IoT où l'analyse et l'apprentissage automatique sont largement utilisés.
4. Automobile et transports
À l'ère d'Internet, les automobiles sont également considérées comme des gadgets permettant d'effectuer des mises à niveau à la demande. Les analyses IoT sont utilisées pour la prévention des collisions, le stationnement intelligent et même pour les voitures autonomes. L'ensemble du domaine de recherche des voitures autonomes est basé sur des modèles d'apprentissage en profondeur basés sur des données obtenues à partir d'appareils IoT tels que des LIDER et des capteurs d'image.
5. Assurances
En tant qu'assurance industrie, siège sur une mine d'or de données. Les assureurs ont lentement commencé à intégrer l'analyse dans leurs solutions industrielles. Selon le rapport Gartner, l'analyse IoT changera le paysage de l'industrie d'ici 2020. Les solutions IoT peuvent être utilisées pour le traitement automatisé des réclamations, l'établissement automatisé des réserves, l'évaluation des dommages, etc. Dans le cas des réclamations automobiles, les données d'image basées sur des solutions d'apprentissage approfondi sont incorporé.
6. Prévisions météorologiques
L'un des cas d'utilisation les plus importants de l'analyse IoT dans les prévisions météorologiques. Les stations météorologiques et les satellites collectent des données atmosphériques chaque seconde. Ces données peuvent être utilisées pour prévoir des conditions météorologiques extrêmes comme les inondations, la sécheresse beaucoup plus tôt. Des solutions IoT sont également utilisées pour contrôler automatiquement les niveaux d'eau dans les barrages.
7. Secteur de l'énergie
L'analytique de l'IoT aide les secteurs de l'énergie avec des informations précieuses sur la consommation d'énergie, la maintenance automatisée du matériel, la tarification dynamique, etc. il.
8. Télécommunication
Le coût de déploiement et de maintenance du matériel pour le secteur des télécommunications est toujours une douleur pour l'industrie des télécommunications. Les analyses IoT aident les acteurs des télécommunications à analyser la consommation de bande passante, la gestion des tours, l'analyse des pannes, la maintenance automatisée du matériel avec très peu ou pas d'interférences manuelles.
Tendances en matière d'IoT Analytics
Après le boom du .com et la montée en puissance des appareils connectés, l'utilisation de l'analyse IoT augmente également. Jetons un coup d'œil aux tendances mondiales de Google sur l'analyse IoT de 2004 à 2019.
Source: https://trends.google.com/trends/?geo=US
Flux d'analyse IoT typique
Une analyse IoT typique utilise les étapes suivantes:
1. Collecte de données
Une collection de données provenant de sources IoT comme l'audio, l'image, les capteurs de lumière. La gestion des données en streaming est un grand défi pour les applications IoT.
2. Prétraitement des données
Le prétraitement des données collectées est une partie délicate des cas d'utilisation de l'apprentissage automatique. Supposons que l'ingénierie des fonctionnalités pour les données du capteur de rythme cardiaque soit très différente des données collectées dans les stations météorologiques. Mais c'est là que réside la partie artistique de la science des données / analytique.
3. Analyse des données
Une analyse exploratoire approfondie des données est effectuée à cette étape du cas d'utilisation de l'analyse IoT.
4. Former et tester
Après le prétraitement et l'EDA, divers modèles d'apprentissage automatique et d'apprentissage en profondeur sont formés selon les cas d'utilisation et les exigences commerciales. Les KPI commerciaux et techniques sont décidés au cas par cas. Le modèle basé est choisi par validation croisée et des tests hors ligne et en ligne sont effectués.
5. Déploiement et prévision
C'est la partie où les systèmes agissent sur les informations recueillies à partir de la solution d'analyse. En fonction des performances du modèle, il est recyclé ou recalibré.
Flux d'un cas d'utilisation typique de l'analyse IoT.
Conclusion
Dans cet article, nous avons discuté de la vue de haut niveau de l'analyse IoT, de ses cas d'utilisation industrielle, des tendances mondiales en matière d'analyse IoT et de l'exemple de flux de travail d'un cas d'utilisation d'analyse IoT. Malgré la demande croissante et les applications de l'analyse IoT, il existe un autre aspect. Le souci de la vie privée ne peut pas être nié du tout. Une gouvernance des données solide et équilibrée est nécessaire pour construire et maintenir un écosystème IoT durable de bout en bout.
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