Почему ваша организация строит подключенную систему? Независимо от того, какая история подходит вашему бизнесу, промышленные инвестиции в Интернет вещей связаны с созданием ценности. Речь идет о сборе данных из сред и активов, а также о преобразовании необработанных машинных сигналов и внешних событий в информацию, используемую для повышения производительности. Большая надежность. Более быстрое время выхода на рынок. Снижение затрат. Улучшение отношений с клиентами. Повышенная выручка. Эти результаты становятся возможными, когда вы знаете состояние своих машин и мира вокруг вас в каждый момент времени. Это результаты новых интеллектуальных систем, созданных с помощью гибких, безопасных и масштабируемых решений Интернета вещей, ориентированных на данные.

Ценность в данных?

Необработанные данные бесполезны без сбора и контекста, очистки и преобразования в формы, которые движки предприятия могут привести в действие. Автомобили не ездят по залежи нефти, залитой много миль под землей. Бурение, откачка и очистка превращают шлам в скорость. Спутники в космосе питаются не от Солнца. Производство и дизайн превращают солнечную энергию в энергию батарей и телешоу по запросу. Точно так же данные, собранные с вещей, должны быть нормализованы, контекстуализированы и интегрированы с корпоративными ERP, CRM, BI и другими системами для создания ценности.

Развитие устойчивой системы обучения

Данные Интернета вещей поступают в вашу систему с высокой скоростью, с удивительным разнообразием и невероятным объемом. Ошибок предостаточно, от явно испорченных до хорошо сформированных, но очень неточных. Помимо запрашиваемого, но ошибочного ввода, несанкционированные данные и команды злоумышленников создают дополнительные риски для системы. Как вы будете отслеживать происхождение данных и проверять цепочку поставок для всех событий? Будете ли вы собирать все входящие данные и гарантировать, что только надежные события будут вводиться в ваши корпоративные системы, машинное обучение, аналитику и другие инструменты? Как вы предотвращаете загрязнение вашего предприятия грязными данными?

Создание непрерывного цикла обучения

Обработка данных - это всего лишь один шаг к получению дохода. Организации также должны применять то, что они обнаруживают; для развития каждого последующего понимания в непрерывном цикле обучения. С помощью нового поколения служб управления данными Интернета вещей, таких как Bright Wolf’’s Strandz, вы можете гарантировать надежное снабжение чистыми, достоверными данными для построения и обучения прогнозных моделей, превращая полученные выводы непосредственно в повышение производительности системы.

Эта система превращает входящие данные в согласованные, неизменяемые и нормализованные записи для обработки вашим машинным обучением, инструментами аналитики и специалистами по обработке данных, а затем предоставляет интеллектуальные, оперативные данные для вашей корпоративной интеграции и приложений Интернета вещей.

Переобучать или не переучивать?

Этот метод управления данными позволяет вашим интеллектуальным инструментам и группам обучать и проверять модели для машинного обучения. Когда выходные данные реальных интегрированных систем не соответствуют прогнозируемой модели, данные об отказах возвращаются в процесс повторного обучения и проверки модели.

Для многих организаций люди останутся окончательным оценщиком системы прогнозирования. Предсказывала ли модель неминуемый отказ и вызывала ли техническая помощь машину, которую технический специалист затем обнаружил в идеальном рабочем состоянии? Когда это происходит, система позволяет внешним источникам данных (например, наблюдениям человека) либо усилить модель, либо сделать ее недействительной и вызвать повторное обучение. Точно так же неожиданные сбои могут сделать недействительной и текущую модель.

Человеческое масштабирование

Цель (большинства) промышленных проектов Интернета вещей не в том, чтобы удалить людей из системы; скорее они нацелены на то, чтобы предприятия могли более эффективно масштабироваться. Выручка, часто ограниченная количеством машин в поле, ограничивается способностью организации контролировать и поддерживать их. Это, в свою очередь, ограничивается количеством обслуживающего персонала, которое может быть нанято в соответствии с бизнес-моделью организации.

Циклы обучения и прогнозные модели Интернета вещей снимают эти ограничения. Заменив плановое обслуживание на вероятность надвигающегося отказа, та же команда может поддерживать в рабочем состоянии большее количество машин за счет исключения ненужных посещений и обращений в службу экстренного ремонта. Увеличивается время безотказной работы, улучшается репутация бренда и увеличивается доля рынка, что позволяет сервисным группам расти и углублять отношения с клиентами даже при сокращении количества технических специалистов, необходимых для каждой машины.

Яркое будущее

Почему ваша организация строит подключенную систему? Создавать ценность. Создавать больше возможностей для выгоды ваших клиентов и акционеров. Как объясняет консультант по вопросам управления и автор книги Пересечение пропасти Джеффри Мур:

«Что в мире может побудить бизнес-лидеров выделить еще триллион долларов на корпоративные ИТ в следующем десятилетии? Проще говоря, перспектива получить таким образом десять триллионов долларов ».

Будет ли решение Интернета вещей, в которое вы инвестируете сегодня, приносить пользу с течением времени по мере того, как мир вокруг вас меняется? Это зависит от того, собирает ли ваша команда монолитное приложение, специально созданное для соответствия вашим требованиям сегодня, или вместо этого размещает гибкий интерфейс поверх безопасного и масштабируемого ядра адаптируемых служб управления данными, не привязанных к конкретным машинам, типам данных или инструментам обработки. Процессы искусственного интеллекта и машинного обучения улучшаются фантастическими темпами, быстрее, чем ваши внутренние системы и команды смогут успевать. Выбранная вами архитектура должна обеспечивать стабильный интерфейс для вашего бизнеса и уровня данных, позволяя вашей организации пользоваться преимуществами улучшений в аналитике и инфраструктуре Интернета вещей.

Перспектива извлечения значительной выгоды с течением времени из Интернета вещей требует Система интеллекта, которая учится и развивается, позволяя вашей организации быстро адаптироваться к новым бизнес-возможностям и технологиям. Чтобы узнать больше, посетите нас на brightwolf.com.

Bright Wolf является надежным партнером предприятий Global Forbes 2000 в области проектирования, системной интеграции и эксплуатации крупномасштабных подключенных промышленных систем для производства, транспорта, здравоохранения, систем холодовой цепи, сельского хозяйства, тяжелого оборудования, нефти и газа и т. Д. .