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传感器数据在物联网预测中的应用分析

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数据已成为企业最有价值的资产之一。随着数据分析技术的进步,分析师们将很快就能从大量数据中提取宝贵见解。我们将介绍如何从物联网传感器收集数据并将其用于预测分析,以及公司如何从这些数据中受益。什么是物联网分析?物联网分析是指,依赖于从连网传感器(也称为物联网设备)收集到的数据进行分析。

物联网分析与传统分析的不同之处在于它使用的数据。物联网分析是从一系列物联网传感器中提取数据,并且这些传感器被配置为可以提供多种数据类型。此外,这些传感器还可以为管理员提供全面且实时的数据集,例如,在某些系统中,物联网数据池可以每分钟或每秒钟更新一次。然后,管理员可以分析这些数据——通常借助大数据分析技术或物联网平台——以识别趋势并做出预测。

有一些行业特别受益于物联网传感器提供的数据,并且他们已经将这些传感器大量集成到现有工作流程中。以下是在预测分析中如何以及为何使用传感器数据的一些示例。工厂是物联网传感器和数据收集平台快速发展的最大受益者。在工厂环境中,停机可能会造成巨大的损失,其中机器故障可能代价高昂,甚至可能会对工人造成危险。

内置在工厂机器上的物联网传感器可以跟踪变量(例如振动、温度和机器定时),然后将这些变量数据输入分析平台并对其进行分析,以预测特定机器何时需要维护。(来自物联之家网)这样,工厂管理人员就可以在设备出现故障之前识别它们,从而降低了停机或更昂贵维修的风险。其中一些平台甚至嵌入到工厂控制系统中,以便在紧急情况下或即将发生故障时关闭机器。

物联网传感器也用于智慧城市的预测分析。通过传感器,城市可以监测从交通流量到停车位使用的一切。然后,城市可以利用这些数据来推动政策决策——比如如何重新规划交通信号灯设计或增强基础设施投入。一些主要城市,例如莫斯科和纽约,已经在使用智能传感器的数据来指导城市政策。

当公司能够访问大量准确数据时,他们可以使用预测分析来做出更好的决策。物联网传感器可以提供前所未有的高质量数据——使公司能够显著提高其预测未来的能力。这些传感器已经用于一些不同领域——比如制造业和智慧城市。随着数据变得越来越有价值,组织将开始寻找提高预测未来事件能力的方法,而物联网传感器也将变得越来越普遍。



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