Неймовірні застосування інтернету речей

Новини та проекти
Нещасні випадки на виробництві? Забруднення повітря? Суттєві зміни вже відбуваються на бізнес-стороні інтернету речей

В інтернету речей є прихильники та скептики, як одні, так і інші мають свої докази, чому далі варто чи ні використовувати IoT. Каменем спотикання є питання, що стосуються стандартних практик і безпеки.

Хоча багато людей сперечаються, чи маленькі комп’ютери у зап’ястних пристроях, одязі, холодильниках та транспортних засобах справді змінять наші життя, суттєві зміни вже відбуваються на бізнес-стороні інтернету речей.

Вони включають реальні приклади промислових і корпоративних IoT-рішень, що вже спричиняють реальні зміни багатьох бізнес-сегментів та вирішення раніше нерозв'язуваних проблем.

Ці захоплюючі зміни ілюструють справжній потенціал, який має IoT, щоб допомогти світу стати кращим місцем. Це буде здійснено завдяки вдосконаленню процесів та продуктивності у середовищах бізнесу та уряду. До Вашої уваги декілька таких сценаріїв:

Розумні міста

Муніципальні жителі та їхні уряди вважають, що справжня цінність інтернету речей полягає у додатковій безпеці від розумного освітення, доданій зручності від вдосконалених систем транспортування та паркування та економії завдяки вивезенню сміття на вимогу та розумним лічильникам.

IoT також може запобігти нещасним випадкам. Southern Company, енергетична компанія в Атланті, використористовує систему раннього сповіщення, яка надає повідомлення, наприклад, коли паливний патрон моторного з'єднання збирається вийти з ладу. Ця проблема призведе не лише до втрати виробничої потужності, а й завдасть шкоду обладнанню, що коштуватиме компанії близько 250000 доларів.

Основною складовою системи раннього сповіщення став інтернет речей. Він не тільки допоміг компанії заощадити значну суму, а й уникнув руйнування її репутації.
применения интернета вещей для бизнеса и общества
Іншим чудовим прикладом того, як інтернет речей створює розумні міста, є використання розумних світлофорів, які допомагають полегшити давні проблеми заторів у таких містах, як Пітсбург. Дослідник Університету Карнегі Меллон Стівен Сміт працював над додаванням штучного інтелекту в сигнали дорожнього руху Пітсбурга. Тепер ці сигнали можуть реагувати на стан дорожнього руху в режимі реального часу.

Розумні світлофори скоротили б час поїздки на 25%, необхідність гальмувати на 30%, простій автомобілів — більше, ніж на 40%. Це дослідження спонукало місцеві адміністративні органи додати розумні технології до більшої кількості світлофорів та перехресть у Піттсбургу.

Штучний інтелект вивчає схеми та умови місцевого дорожнього руху, будує план хнорометражу та використовує прогнозний аналіз для контролю, коли світлофори змінюються. Так як транспортні засоби стають все більше і більше зв'язаними, IoT буде залучений до зміни поведінки водіїв та, можливо, зробить “трафік” пережитком минулого.

Альбукерке, штат Нью-Мексико, надає ще один приклад того, як міста залучені до однієї з перших машинних мереж. Ця машинна мережа, що працює від технології RPMA компанії Ingenu, “дозволяє машинам і пристроям спілкуватися з великою ефективністю на великих відстанях, надійніше, ніж будь-яка інша бездротова технологія".

Це означає, що муніципалітети та державні установи врешті зможуть залучити постійно доступне покриття цих мереж до побудови їхніх власних IoT-рішень. Ця промислова технологія може стати основою, яка в кінці кінців сприятиме ширшому впровадженню інтернету речей на рівнях підприємства, уряду та споживачів.

Прогнозна аналітика

Прогнозна аналітика, яка походить від зв’язків, які інтеренет речей створює між пристроями, є ще одним IoT-фактором. Прогнозна аналітика надасть переваги для міст, бізнесу та державних установ.

Наприклад, IoT може викостовуватися, щоб виявляти райони, схильні до пожеж або навіть злочинів. Результатом буде спрямування доступних ресурсів на вирішення цих проблем.

Проактивні кроки означають, що проблеми можуть бути опрацьовані більш точно, і їх вплив зменшується. З меншою кількістю пожеж та зниженням рівня злочинності якість життя, рівень безпеки та кількість наявних ресурсів зростатимуть.

Забруднення повітря

Одним з найцікавіших останніх застосувань прогнозної аналітики було відображення на карті забруднення повітря, щоб краще зрозуміти, що є його причиною та наслідками, та чи зусилля, спрямовані на його зупинення, дійсно працюють.

Google Earth Outreach, Aclima, Фонд захисту навколишнього середовища та інженери-дослідники Університету Техасу в Остіні спільно працювали над річним проектом, який включає кампанію мобільного картування, розроблену для вимірювання гіперлокального забруднення повітря в Окленді, штат Каліфорнія.

Проект мав на меті визначення ступеня шкоди шляхом збору даних через використання транспортних засобів, що підключені до IoT, та стаціонарних моніторів. Вони спільно працюють, щоб вимірювати рівень забруднення міськими кварталами та на рівні вулиць. Як пояснив Global Newswire, проект тягне за собою складний процес, керований IoT-платформою:

Платформа Aclima в атомобілях об'єднує апаратне забезпечення (датчики), керування даними і обчислення, контроль якості та функції візуалізації, що полегшує великі поточні вимірювання. Система постійно передає дані в хмарну систему обробки та зберігання даних компанії Aclima, де дані агрегатуються та аналізуються. Крім вимірювання якості повітря, мобільна платформа оцифровує та готує кожен зразок повітря для геопросторової візуалізації за допомогою вбудованої системи керування даними.

Система керування мережею дозволила вченим та інженерам Університету Остіна та Aclima стежити за умовами в режимі реального часу.

IoT суттєво підвищує ефективність технології, яка відстежує та контролює забруднення повітря, надаючи набагато більш детальну картину, аж до рівня кварталів. Таким чином, IoT передвіщає радикальні зміни у найближчому майбутньому урядів та жителів щодо зміни якості повітря в їхніх місцевостях.

Неймовірні зміни на горизонті

Ingenu є лише однією з багатьох компаній, впевнених в тому, що IoT має що запропонувати. Саме тому Ingenu стала лідером у використанні IoT як складної платформи, чиї численні функції сприяють зростанню розумних міст, використанню прогнозної аналітики та розробці більшої кількості промислових застосувань IoT.

Тим часом DataRPM використовує можливості прогнозної аналітики, які дають численні реальні приклади. Їхня платформа когнітивного прогнозного обслуговування допомагає компаніям запобігти збоям та поломкам активів, одночасно збільшуючи оптимізацію запасів та ресурсів, а також знижуючи загальні ризики, проблеми з якістю та гарантією.

Згідно з DataRPM, прогнозний аналіз деяких компаній означає, що менеджменту не потрібно витрачати багато часу на аналіз потенційних проблем. Натомість слід братися лише за ті потреби, про які сповіщатимуть їхні системи IoT.

DataRPM стверджує, що результатом для цих компаній стало збільшення точності прогнозування питань технічного обслуговування в середньому на 300% та економія коштів приблизно на 37 мільйонів доларів.

Враховуючи рівень кількісних і якісних доказів, важко уявивити, чому промисловий IoT не має використовуватися. Iнтернет речей безумовно матиме ще більше застосувань у бізнесі та уряді.

Оригінал публікації

Коментарі 0

Тільки зареєстровані та авторизовані користувачі можуть залишати коментарі.