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难以置信的真实世界应用程序证明物联网将继续存在

更新时间:2019-11-20 23:42:16

物联网(IoT)有其拥护者和怀疑者,他们都提出了有关其为何会持续或不会持续的案例。症结之一:与标准做法和安全性有关的问题。然而,尽管许多人在争论腕上设备,衣物,冰箱和车辆中的微型计算机是否会真正改变我们的生活,但物联网的业务应用程序方面已经发生了切实可行的变革。

这包括工业和企业物联网解决方案的真实示例,这些示例已经对众多业务部门造成了颠覆性变化,并解决了以前无法解决的问题。

这些激动人心的变化说明了物联网在帮助整个世界变得更美好的同时推动整个商业和政府环境的流程和利润绩效改善的真正潜力。以下是其中一些方案:

智慧城市

在2017年,此时此刻有关物联网影响的任何讨论都必须包括一个主要的增长领域-智慧城市。

例如,《福布斯》(Forbes)描述了市政居民及其政府如何看待物联网可以提供的真正价值,其形式包括智能照明带来的安全性提高,交通运输和停车系统改进带来的便利性以及按需垃圾收集带来的成本节省和智能电表。

物联网还可以防止事故发生。总部位于亚特兰大的电力公司南方公司(Southern Company)使用预警检测系统,该预警系统会发出警报,例如,当电动机耦合垫片组件松动时。该问题不仅会导致发电能力下降,还会损坏设备,使公司损失约25万美元。

作为预警检测系统的主要因素,物联网因此帮助公司节省了可观的成本并避免了声誉受损。

物联网如何创建智能城市的另一个很好的例子是智能交通灯的使用,它们有助于缓解匹兹堡等城市长期存在的交通拥堵问题。卡内基梅隆大学的研究人员史蒂芬·史密斯(Stephen Smith)致力于为匹兹堡的交通信号灯添加人工智能,以便这些信号能够实时响应交通状况。

这些智能灯已证明可将行驶时间减少25%,并将汽车制动或怠速的需求减少40%以上。这项研究促使地方行政部门批准将智能技术添加到匹兹堡的更多交通信号灯和十字路口。

这项技术的工作方式是,人工智能组件学习本地的交通模式和状况,建立时序计划并利用预测分析来控制灯光的变化时间。随着车辆的连接越来越多,物联网将得到进一步利用,以改变驾驶员的行为,并可能使“交通”成为过去。

新墨西哥州的阿尔伯克基(Albuquerque)提供了另一个城市演变的示例,它是第一个机器网络的所在地。由Ingenu的RPMA技术提供支持,该机器网络“使机器和设备能够比任何其他无线技术更有效,更远距离,更可靠地进行通信。”

这意味着市政当局和政府机构最终将能够利用这些网络始终可用的覆盖范围来构建自己的物联网解决方案。这项工业技术可能成为最终推动物联网在企业,政府和消费者层面广泛采用的基础。

预测分析

物联网在设备之间创建的连接产生的预测分析是另一个物联网因素。预测分析意味着城市,企业和政府机构的优势。

例如,物联网可用于识别容易发生火灾甚至犯罪的社区。结果是将更适当地分配可用资源以解决这些问题。

采取积极措施意味着可以更精确地解决问题,并减轻影响。随着火灾的减少和犯罪率的降低,生活质量,安全级别和可用资源数量将不断增长。

空气污染

预测分析最近最有趣的应用之一是绘制空气污染图,以更好地了解其成因和影响,以及制止这种污染的努力是否真正起作用。

Google Earth Outreach,Aclima,环境保护基金和德克萨斯大学奥斯汀分校的工程研究人员共同开展了为期一年的项目,其中包括旨在测量加利福尼亚奥克兰超局部空气污染的移动制图活动。

该项目旨在通过使用连接物联网的车辆和固定式监测器收集数据来确定危害程度,这些监测器协同工作以按街区和街道水平测量污染水平。正如Global Newswire解释的那样,该项目需要由IoT平台驱动的复杂过程:

“汽车中的Aclima平台集成了传感硬件,数据管理和计算,质量控制以及可视化功能,有助于进行广泛的常规测量。该系统不断将数据流传输到Aclima的基于云的数据处理和存储系统,在该系统中数据被汇总和分析。除了进行空气质量测量外,移动平台还通过车载数据管理系统对每个空气样本进行数字化处理并进行准备,以进行地理空间可视化。”

文章指出,网络管理系统使UT Austin和Aclima的科学家和工程师能够实时监视状况。

物联网通过提供更详细的图像,直至邻域级别,大大提高了监视和控制空气污染的技术的有效性。这样,物联网在不久的将来预示着政府和居民的根本变化,以改变当地的空气质量。

即将发生的令人难以置信的变化

Ingenu只是对物联网所能提供的服务充满信心的众多公司之一。这就是为什么Ingenu成为将IoT用作灵活平台的一部分的领导者,该平台的众多功能正在促进智慧城市的发展,预测分析的使用以及更多工业IoT应用的开发。

同时,DataRPM正在推动提供大量真实示例的预测分析功能。该公司的认知预测维护平台可帮助公司预防资产故障和故障,同时增加库存和资源优化,并降低总体风险,质量和保修问题。

根据DataRPM的说法,某些公司的预测分析意味着管理层不需要花费太多时间来分析潜在问题,而是仅解决由IoT驱动的系统提醒他们的那些问题。

DataRPM表示,这些公司的结果是,维护问题的预测准确性平均提高了300%,节省了约3,700万美元的成本。

因此,鉴于定量和定性的证据水平,很难想象为什么工业IoT不会留下来。实际上,有了这些类型的结果,物联网肯定会成为更多企业,政府和业务应用程序中更大的一部分。

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