Авторизация

Логин:
Пароль:
Восстановить пароль
Регистрация
  • Форум
  • Блоги
  • Контакты
  • Новости
  • Продукты
  • Отрасли
  • Обучение
  • Поддержка
  • События
  • О компании
  • 2 (89) | 2019 Интернет вещей

    Как использовать весь потенциал больших данных IoT с применением возможностей технологии определения местоположения


    Harness the full potential of IoT data with the Power of Location


    Главная ценность технологического направления, называемого Интернет вещей (IoT), заключается в огромном количестве данных, поступающих от миллиардов работающих по всему миру датчиков. Его влияние все более четко осознается в разных слоях общества, включая топ-менеджеров компаний и крупных чиновников. Но важно понимать, что значение генерируемых посредством IoT данных не является самоочевидным; оно определяется тем, что с ними делает бизнес, как они реально используются. При этом, наиболее конкурентоспособные организации добиваются повышения производительности и динамичности, готовности к принятию решений и масштабируемости, используя прежде скрытую ценность своих данных IoT: такое их свойство, как связь с местоположением, фактором «ГДЕ это находится».

    Компании находят ключевой подход к своим данным IoT: аналитика на основе местоположения

    В настоящее время мы подключаем к Интернету миллиарды генерирующих данные датчиков, установленных в разных электронных устройствах, зданиях и сооружениях, транспортных средствах и других объектах. При этом у каждого объекта есть свое уникальное стационарное или мобильное местоположение, и постоянно растет необходимость использования современных технологий для определения этих местоположений, сбора, обработки, анализа и отображения массива передаваемых с датчиков данных для решения разнообразных задач. Благодаря развитию коммуникации между устройствами и машинного обучения, а также средств предсказательной (что будет?) и предписывающей (что должно быть сделано?) аналитики, ценность контента IoT постоянно увеличивается. На глазах меняются подходы и методы использования получаемой за счет этого информации в таких сферах деятельности, как розничная торговля, производство, инженерные компании и коммунальные службы, предоставляемые государственными и муниципальными органами услуги.

    Преимущества использования данных о местоположениях в режиме реального времени с использованием геоинформационных систем (ГИС)

    Поскольку местоположение является объединяющей составляющей, присущей данным IoT, многие организации считают современную ГИС, работающую с данными в реальном времени, мощным инструментом поддержки операционной деятельности. Получая, обрабатывая, анализируя и отображая десятки тысяч, а то и миллионы событий в секунду, такая ГИС предоставляет людям, принимающим решения, и другим заинтересованным лицам информацию, необходимую для немедленного претворения в жизнь их идей и выполнения стратегий. Система берет высокоскоростные и объемные данные IoT, оживляет общую картину и выделяет ее детали, показывая паттерны (типичные примеры), взаимосвязи, благоприятные возможности и тенденции, которые обычно трудно или невозможно выявить без ГИС, открывая тем самым следующий, более продвинутый уровень быстрого принятия решений и разрешения проблем.

    Мощь технологии определения местоположений и Интернет вещей (IoT)

    Интернет Вещей (IoT), еще недавно лишь одно из многих интересных направлений развития технологий, набирает силу в промышленности, бизнесе и государственном управлении. Сегодня мы находимся на пороге новой технологической революции, инициируемой IoT и затрагивающей едва ли не все сферы деятельности и мобилизующей стратегическое мышление на всех уровнях – от инженеров и аналитиков до топ-менеджмента. Благодаря миллиардам датчиков, работающих в объектах объединенной коммуникационной среды по всему миру, IoT предоставляет компаниям возможность собирать, обрабатывать и анализировать огромные – и потенциально бесценные – наборы данных. Правильно обработанные, эти данные могут выявить реальную и очень полезную информацию.


    Использование потенциала данных реального времени IoT, их отображение и анализ с применением возможностей технологии определения местоположения на платформе ArcGIS.

    Однако для многих компаний путь вперед пока остается не вполне ясным и очевидным. Потенциал IoT сильно притягивает интерес, однако его использование в реальности может оказаться логически сложным. Тем не менее, опрос, проведенный компанией McKinsey в 2017 году, показал, что 92% руководителей высшего звена полагают, что IoT будет оказывать положительное влияние в ближайшие три года, а 62% опрошенных считают, что это воздействие будет значительным и будет вести к определенным конструктивным преобразованиям.

    Однако больше половины (54%) таких же руководителей заявили, что их компании фактически используют не более 10% своих данных IoT. И все они ссылались на значительные пробелы в возможностях, связанные с IoT, например, при интеграции решений IoT с существующими рабочими процессами, управлением данными, тематическими исследованиями и приложениями, аналитическим моделированием и определением контекста для собранных данных.

    Достижения в области сенсорной техники, хранения данных и разработки компактных процессоров подтолкнули мир к грандиозным технологическим преобразованиям. Существует оценка, заключающаяся в том, что к 2020 году количество установленных в мире точек доступа IoT достигнет 30 миллиардов.

    По мере увеличения связности и коммуникативности устройств потенциальная ценность системы идет вверх. Закон Меткалфа, первоначально обнародованный в отношении сети Ethernet, гласит, что полезность сети пропорциональна квадрату числа подключенных пользователей. Экстраполируя эту закономерность на IoT и рассматривая каждый узел или датчик в качестве «подключенного пользователя», мы получим настолько высокую бизнес-ценность, что она почти не поддается количественной оценке.

    И рост этой сети «создания дополнительной стоимости» только ускоряется. Ее базовая инфраструктура, наконец, начинает достигать реального масштаба, вместе с соответствующими сферами, которые позволяют компаниям экспериментировать и раскрывать новые возможности и методы их использования.

    По мере того как IoT и его приложения развиваются, будущее видится все более интеллектуальным и автоматизированным. Обмен между компьютерами, а также прогностическая (что произойдет?) и предписывающая (что должно быть сделано?) аналитика уже меняют структуру розничных сетей, производства, коммунальных, муниципальных и государственных услуг. Например, в сфере поставок товаров углубленное моделирование с использованием данных IoT в режиме реального времени позволяет определить, где могут произойти сбои, и предоставить организациям возможность подготовиться к ним заранее. В розничной торговле машинное обучение позволит создать более мощную, персонализированную работу с клиентами.

    Важно понимать, что значение генерируемых IoT данных важно не само по себе: оно будет зависеть от того, что делает с данными бизнес.

    Однако проблема данных заключается не только в их объеме. Надо помнить также о скорости получения данных, создаваемых IoT, и их разнообразии. Из-за повсеместного распространения датчиков огромный объем данных в различных форматах с большой скоростью поступает в организации. Таким образом, задача заключается в том, чтобы разобраться с данными и их атрибутами, а затем – понять и исследовать их так, чтобы они могли помочь развитию бизнес-процессов.

    Как только компания понимает, как надо перевести данные в интеллектуальный продукт, их ценность и эффективность становятся очевидными. Тем не менее, у каждой организации возникает вопрос: как правильно переработать исходный материал IoT – его данные – в значимый актив, имеющий понятную и измеряемую ценность для бизнеса?


    Возможности корпоративной ГИС на основе ArcGIS Enterprise для работы с данными реального времени и большими данными, ГИС-аналитика для Интернета вещей.

    Для всех отраслей промышленности одним из наиболее важных показателей являются ожидания их представителей. Современные корпоративные клиенты нуждаются в огромных аналитических возможностях в реальном времени для больших данных. Все важнее становятся:

    • захват, анализ и хранение миллионов изменений событий датчиков в секунду;
    • визуализация и исследование наблюдений за событиями датчиков;
    • быстрый анализ миллиардов точек данных;
    • оценка объектов и устройств, которые могут как перемещаться, так и быть неподвижными, а также могут иметь изменяющиеся атрибуты.

    Встраивание IoT в нужный контекст

    IoT можно считать чем-то вещественно неосязаемым. Это часть огромного «облака», которое сегодня в значительной степени определяет нашу глобальную вычислительную и аналитическую инфраструктуру. Фактически, каждый из многих миллиардов датчиков, генерирующих данные, существует в физическом пространстве. Датчики есть в смартфонах, в автомобилях, в производственном и сельскохозяйственном оборудовании, в системах вооружения, городских уличных фонарях, домашних измерительных устройствах и огромном числе других объектов.

    Для большинства этих датчиков местоположение является важнейшей составной частью данных, которые они генерируют. Без понимания того, где находится датчик, отсутствует полноценный контекст, и его значение затушевывается при попадании данных в электронные таблицы и другие программные продукты. Местоположение – это проверенный на практике способ создания структуры, точного и правильного развертывания больших данных для решения реальных проблем.

    Данные о местоположении и временная метка дают организациям возможность знать, когда и где что-то есть или что-то было.

    Именно на этом уровне внедряются технологии определения местоположения. Технология начинается с объединения нескольких слоев информации, – касающейся, например, управления взаимоотношениями с клиентами, бизнес-аналитики и управления активами, – в интерактивные карты в реальном времени. Последующий пространственный анализ может выявить интересные идеи, раскрывающие ранее скрытые распределения и взаимоотношения, которые стимулируют принятие решений для бизнеса. Поскольку технология определения местоположения получает и отображает данные пространственного анализа и данные в реальном времени, сфера ее применения очень широка: от оптимизации управления поставками до использования материалов полевых исследований для предприятий коммунальной сферы, для планирования жизнедеятельности и развития города.

    Есть масса примеров, как технологии определения местоположения в сочетании с IoT могут помочь достичь успешных результатов, а современные целеустремленные организации уже используют IoT, чтобы повысить уровень:

    • взаимодействия с клиентами и взаимной лояльности;
    • рабочих бизнес-процессов;
    • выполнения и поддержки операций;
    • разработки продуктов и услуг;
    • выработки стратегии.

    Более пристальный взгляд показывает, что некоторые лидеры применения IoT, особенно работающие в высоко конкурентных отраслях, основывают свои стратегии анализа данных на данных о местоположении. Рассмотрим некоторые типичные примеры.

    Розничная торговля

    Возьмем одного глобального поставщика продовольственных услуг, который собирает и контролирует изменения объема данных IoT от пользователей мобильных приложений. Он, к примеру, отмечает внезапный всплеск продаж холодных напитков в автоматах. Где был всплеск? Каковы демографические показатели этого места? Какая в тот день была погода? Не проводилось ли какое-нибудь публичное мероприятие или акция? Без информации о местоположении мы, по сути, можем говорить только о простом увеличении выручки. С учетом знания местоположения мы можем выявить причины роста, и сможем его стимулировать.


    Операционные панели данных, такие как предлагаемое компанией Esri веб-решение Operational Dashboards for ArcGIS, являются одним из полезных инструментов для отображения в разных форматах данных реального времени из Интернета вещей.

    В последние несколько лет этот поставщик продуктов питания из списка Fortune 200 стал работать с платформой для определения местоположения на базе развитой геоинформационной системы ArcGIS. Современная ГИС позволяет помещать данные в мощнейший визуальный контекст. Лица, принимающие решения, анализируют входящие данные в контексте местоположения, времени, демографии, психографики, дорожного трафика и т.д.

    Помимо того, что визуальное представление информации позволяет бизнесу видеть, как распределяются данные в конкретной среде, оно помогает компании совершенствовать свои операции, управление активами, цепочки поставок и взаимодействие с клиентами посредством выполнения прогностического пространственного анализа.

    Например, ожидаемая на юго-востоке на следующей неделе жара может привести к тому, что региональные менеджеры компании оптимизируют ассортимент в затронутых жарой магазинах и проведут геотаргетирование находящихся недалеко клиентов с помощью мобильных сообщений о наличии прохладительных напитков и других востребованных товаров.

    Такого рода постоянная работа помогает компании находить максимально выигрышные местоположения для точек розничной торговли, предвосхищать и использовать глобальные тренды производства и поставок сырья, а также отслеживать поставки продукции из большого числа регионов и стран.

    В этом примере IoT предоставляет глубокие данные одному крупному розничному продавцу, которые помогают быстрому принятию решений. Но и все ритейлеры, независимо от их размера или географического охвата, могут использовать данные о местоположении в режиме реального времени, чтобы обогатить работу с клиентами, выбирать выгодные местоположения и увеличивать объемы продаж.

    Коммунальные службы

    Коммунальные службы относятся к поставщикам необходимых сервисов и требуют создания инфраструктуры и координации работы с местными, региональными и даже национальными партнерами и клиентами. Благодаря густым сетям линий электропередач, водопроводных и газовых трубопроводов, счетчикам и персоналу, коммунальные компании могут получить значительные преимущества от IoT за счет сбора данных в реальном времени обо всем оборудовании, визуализации и интеграции этих данных с существующими системами для выявления основных условий надежного функционирования, прогнозирования возможных сбоев в работе и оптимизации своих рабочих процессов.

    Так, чтобы уменьшить безвозвратные потери воды и упростить идентификацию утечек, в одном из крупнейших районов коммунальных служб юго-восточной части США была установлена сеть датчиков, предназначенных для сбора в режиме реального времени данных из расходомеров, резервуаров и насосных станций. Коммунальные службы загружали новые данные IoT в существующую ГИС. Теперь операционный персонал может мгновенно увидеть места, где расход воды является экстремально высоким по сравнению с другими местами. Кроме того, персонал может отследить сначала зону потенциальной утечки, а затем найти конкретный сегмент трубы и даже отдельную проблемную задвижку.

    Благодаря раздельной послойной визуализации данных IoT по подземной и наземной части инфраструктуры, компания создает всеобъемлющее представление о размещении и статусе своих объектов в режиме реального времени. Без такого картографического отображения данные с датчиков являлись просто значениями уровня и расхода – без понимания точного местоположения или состояния – и позволяли сделать лишь общее заключение о потенциальном влиянии конкретного пользователя. Без IoT организация полагалась на ручные процессы, позволяющие обнаружить и изолировать утечки – крайне неэффективные, часто по своей результативности напоминавшие подбрасывание монетки.

    Сегодня длительность процесса обнаружения и устранения утечек сократилась с нескольких недель и месяцев до 72 часов. Предполагается, что система позволит экономить 1 миллион долларов в год.

    Цепочки поставок

    Сенсорная технология может дать огромный толчок для развития организаций, занимающихся разработкой и логистикой цепочек поставок, в которых местоположения и выбор эффективного перемещения товаров между точками – это основа основ.

    Сложные сценарии перемещения и использования продукта подразделяются на составные элементы, которые можно отслеживать (при этом общая картина тоже продолжает отслеживаться), визуализировать и анализировать, а по итогам такого рабочего процесса принимаются верные решения, которые были бы невозможны до прихода IoT. Это позволяет организации выявлять новые экономически эффективные процессы и контролировать все свои объекты и продукты на протяжении всего пути их доставки. Отслеживание местоположений особенно полезно при работе с современными разветвленными сетями дистрибьюторов.

    Так, одна из крупнейших компаний, осуществляющих грузоперевозки в США, по достоинству оценила IoT и средства определения местоположений. Парк компании насчитывает более 9000 грузовиков и 25000 прицепов, распределенных по более чем 300 пунктам, а компания отслеживает передвижения всего своего автопарка в режиме реального времени. Эта информация отображается на картах и используется для оптимизации работы водителей и построения маршрутов движения грузовиков. Компания также использует исторические данные для прогнозирования и оптимизации будущих маршрутов и проводит работу с водителями для выполнения оптимальной маршрутизации и доставки на основе интеллектуального пространственного анализа.


    В этом общедоступном электронном издании Esri рассказывается о том, как интеграция данных Интернета Вещей и технологии ГИС повышает продуктивность работы и скорость принятия решений в современном мире.

    Отслеживание и оптимизация движения транспорта оказались финансово и организационно очень эффективными, и компания продолжает использовать данные с учетом новых возможностей, чтобы усилить мощь своей прогностической и предписывающей аналитики в отношении всего своего автопарка.

    Умный город: Барселона

    Города предоставляют неисчерпаемые возможности для сбора данных с помощью сетей датчиков, установленных на государственных и прочих объектах. Города становятся «умными», когда они интегрируют IoT с другими источниками данных и широко применяют их анализ для улучшения жизни жителей, более устойчивого управления и развития.

    Так, в последние годы в испанской Барселоне развернута кампания по превращению города в объединенное в сеть, умное сообщество. Местное правительство создало «систему систем» на основе IoT во всем городе и развернуло на этой основе множество приложений и сервисов. Например, жители используют приложение ApparkB, чтобы найти свободные места для парковки. Датчики, находящиеся в асфальте, сигнализируют, свободно ли место, и приложение направляет туда водителя. Оно также позволяет водителям оплачивать парковку через Интернет. Помимо удобства для конкретных пользователей, программа снижает уровень городского трафика и уменьшает выбросы в атмосферу вредных веществ. В течение года с момента его запуска через ApparkB ежедневно выполняется 4000 парковок.

    Другая программа управляет вывозом бытовых отходов, используя данные по принадлежащим муниципалитетам мусорным бакам, оборудованным специальными датчиками. В связанных с IoT баках контролируется уровень их загруженности, а программой оптимизируются маршруты сбора мусора и выполняется оповещение жителей о высокой скорости заполнения баков. Барселона инициировала и множество других программ IoT, включая интеллектуальное уличное освещение, аренду велосипедов и эксплуатацию «цифровых» автобусов.

    С момента начала реализации своей программы применения данных IoT Барселона ежегодно экономит более 50 миллионов евро на воде и около 35 миллионов на освещении. Кроме того, город увеличил свой ежегодный доход от оплаты парковки на 50 миллионов и создал 47 000 новых рабочих мест.

    Работа в среде ГИС с данными реального времени из IoT

    В современную ГИС, такую как платформа ArcGIS компании Esri, уже включен и постоянно расширяется набор инструментов и возможностей, которые помогают организациям и городам осуществлять всякого рода взаимодействия с данными IoT. Это объединение информации из разных технологических областей делает систему особенно мощной.

    Например, операционные панели с данными в реальном времени могут применяться разными весьма впечатляющими способами:

    • компании используют в режиме реального времени каналы социальных сетей, таких как Twitter, для оценки обратной связи и мониторинга настроений людей, касающихся конкретных вопросов;
    • ритейлеры могут использовать данные о том, в каких магазинах клиенты предпочитают делать покупки;
    • нефтегазовые компании следят за состоянием полевого оборудования, маршрутами автопарка и работой полевых бригад;
    • правоохранительные органы отслеживают произошедшие преступления, а также поступившие в экстренные службы звонки.

    Важность Интернета Вещей заключается в том, что он предоставляет нам постоянный источник ценных данных. И поскольку местоположение является составной частью данных IoT, многие организации справедливо полагают, что современная ГИС, работающая с данными в реальном времени, может быть эффективным инструментом для выполнения ежедневных операций, предоставляющим лицам, принимающим решения, и другим заинтересованным людям актуальную информацию, необходимую им для реализации уже имеющихся и новых стратегий развития своего бизнеса.

    Пусть IoT работает на вас

    Поскольку с Интернетом Вещей объекты с сенсорным управлением, системы и – благодаря мобильным устройствам – люди становятся источниками информации почти неограниченного объема, данные становятся еще более важным активом каждой компании. Но ведь эти данные являются ценными не сами по себе. Как отмечают эксперты, значимость данных возрастает экспоненциально при их интеграции с другими данными, например, с информацией об истории обслуживания, местоположении объектов, ценах на сырье и дорожном трафике. А без точной географической привязки и показа детальной локализованной картины теряется возможность использования и анализа данных в общем контексте.

    На самом деле, без контекстно-ориентированной и интуитивно понятной для анализа структуры данных ценность больших данных для эффективного принятия решений невелика. IoT способен создавать связи между, казалось бы, обособленными и несопоставимыми объектами, людьми, шаблонами и, в конечном счете, – решениями. А без средств визуализации, выявления и применения этих связей вся мощь данных теряется. То есть, данные о местоположениях, значение которых в широком массиве доступных типов данных, создаваемых IoT, в настоящий момент быстро растет, являются одним из наиболее мощных и эффективных векторов, с помощью которых эти соединения задаются и проявляются.

    Четкая согласованная стратегия использования IoT необходима в любой области деятельности. Независимо от того, только ли начинает ваша компания изучать потенциал IoT или уже активно работает с ним и извлекает выгоду из его возможностей, ключевое значение имеет активное соучастие.

    Часто барьером является культура принятия решений, основанных на каких-либо данных. Для этого необходимы стимулы. Нужно поощрение и одобрение со стороны руководства и топ-менеджеров. Кроме того, требуется правильная оценка данных, по итогам которой необходимо принимать решения об инвестировании в технологии и инструментарий.

    Организации, которые предпочтут со стороны наблюдать за этой революцией, ожидая «идеального момента», чтобы проявить себя, рискуют навсегда отстать от конкурентов.

    Те, кто активно работает с феноменом Интернета Вещей, могут не только извлечь сиюминутную выгоду, но, что очень важно, активно влиять на развитие самого IoT – само собой, в нужном им направлении. Только стратегическое мышление и сотрудничество с лидерами IoT поможет организации полностью реализовать свой потенциал – и, в конечном итоге, достичь успеха.

    По большому счету, географический контекст является связующей основой этого технологического направления, которое можно немного переименовать и назвать GeoIoT (Гео-Интернет вещей).

    Этот материал является выжимкой из представленной компанией Esri бесплатной электронной книги, в которой рассказывается о том, как определение местоположения повышает продуктивность работы и скорость принятия решений в современном мире: Making the Most of the Internet of Things: The Power of Location. Эту книгу и дополнительную информацию о взаимосвязи ГИС и IoT можно посмотреть на веб-странице https://www.esri.com/en-us/iot/overview.




    Версия для печати