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做好数据分析让物联网数据价值最大化

2017-02-20 20:06:54

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随着传感器安装在愈来愈多的工业机器上，这些互联装备创造了1个庞大的数据集合。但如果想要取得物联网数据分析带来的真正价值，企业就需要对本身的优势和劣势有1个比较清晰的认识。

2016年IoT Data Analytics & Visualization会议小组讨论中，几位发言人表示，物联网应当是用来改进业务流程的，不应当仅仅是实现炫酷的新技术而已。

分析咨询公司CEO Nauman Sheikh说，他最近曾与1个大型公共事业公司合作，希望把传感器放在卡车上，实现预感性保护。Sheikh构建了预测模型，分析了传感器的数据以辨认振动模式和其他1些能够预示卡车行将出现故障的迹象。

用商业术语讲述物联网

但当他把他的想法描写给这个公司的管理团队时，他并没有谈论他要使用的算法或传感器所需的网络技术。他表示，让项目能够顺利进行的关键在于，准确辨认对方的需求，并以对方能够理解的语言来进行交换。”

“我们从中得到的经验是，如果我向他们推销1些不错的工具或花梢的技术，他可能没有甚么兴趣。如果你可让他们明白，目前面临的窘境可以通过利用物联网来解决，那项目的推动就会变得快速和有效。”Sheikh说道。

一样，trimble Navigation Ltd公司负责软件体系结构和战略的副总裁Prakash Iyer表示，对物联网数据分析感兴趣的企业应重点关注终纵目标，那就是工业进程自动化。

Iyer 说，任何物联网或工业互联网项目的目的都是在那些之前知之甚少的领域找到关于机械的新认知。通过分析来自机械的数据，使用简单的可视化或更复杂的机器学习算法，发现业务规则在相干事件产生时产生作用，进而实现工业进程的自动化。只要企业了解工业进程，他们就能够开发规则并实现自动化。但如果1个物联网数据分析项目未能提供有效的见解，那末该企业就会质疑其投资是不是值得。

Iyer说，“最重要的事情不是可视化，而是如何保证其可行性，我们需要实现自动化。”

工业物联网上的投入要有灵活性

对Milwaukee Johnson Controls公司负责产品研发、技术构建和服务的副总裁Sudhi Ranjan Sinha来讲，取得工业网络分析项目商业价值的关键是未来计划要具有相当的灵活性。

Sinha说，他的公司从事的是采暖透风行业，制冷剂使用相干法律和客户的期望可能会随着时间而改变，但是Johnson Controls生产的大部份的装备寿命为25年。

因此说，当Sinha和他的团队构建预测模型，衡量互联的加热和透风装备的效力并辨认潜伏的问题时，他们时刻谨记着，情况会产生变化，要保证所构建的模型具有灵活性,，不要依赖在装备生产时做出的效力假定，那是不现实的。“这个领域没有永久不变，”他说。“我们创建的每个模型，都应当具有自适应的能力。”

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