Contenu
- Cas d'utilisation de l'analyse IoT et de l'analyse en temps réel
- Attitude de l'industrie envers l'IdO et l'analyse en temps réel
- Retour sur investissement sur l'analyse en temps réel et l'IdO
- Estimer les coûts
- Comprendre les défis
- Conclusion
Source: Petrovich11 / Dreamstime.com
À emporter:
L'Internet des objets fournit un flux constant de données, faisant de l'analyse en temps réel l'outil idéal pour l'analyser.
L'Internet des objets (IoT) représente un bouleversement créatif, qui commence à renverser les processus et les technologies existants et à proposer une méthode de travail totalement nouvelle. L'IdO peut, entre autres choses, améliorer les produits et services, l'expérience client, la sécurité et les soins de santé, s'il est correctement exploité. L’analyse en temps réel est l’un des meilleurs moyens d’exploiter toute sa puissance. L'IdO et l'analyse en temps réel constituent un package. Sans analyse en temps réel, vous ne pouvez pas exploiter pleinement les avantages offerts par l'IoT. L'IoT complète les analyses en temps réel et inversement. Toutefois, pour combiner l'analyse IoT et l'analyse en temps réel, les entreprises doivent apporter de nombreux changements à leurs méthodes de travail actuelles.
Cas d'utilisation de l'analyse IoT et de l'analyse en temps réel
La voiture sans conducteur semble être un cas d'utilisation approprié pour la combinaison de l'analyse en temps réel et de l'IdO. Une voiture sans conducteur est équipée de plusieurs capteurs et d'une adresse IP. Quand une voiture sans conducteur circule sur la route, comment interagit-elle avec d’autres objets sur la route, tels que des feux de circulation et d’autres véhicules? La voiture sans conducteur générera et transmettra des données au fur et à mesure de ses déplacements; Ces données incluent des informations telles que la vitesse, le temps nécessaire pour atteindre certains points de repère et le pourcentage d'émission. Ci-dessous quelques influences possibles sur les voitures sans conducteur:
- La voiture sans conducteur recevra les analyses des points de signalisation sur les embouteillages dans la ville. Sur la base de ces rapports, la voiture peut automatiquement choisir l'itinéraire présentant le moins de congestion.
- Les points de signalisation routière les plus proches indiqueront le temps restant avant que le signal ne devienne rouge. Sur la base des données, la voiture sans conducteur peut ajuster sa vitesse.
- La police de la circulation peut recevoir des rapports si la voiture roule au-dessus des limites de vitesse autorisées. Cela déclenchera une notification et la voiture sera arrêtée au prochain point de contrôle.
- L'autorité de contrôle de la pollution de la ville recevra les données d'émission et une notification au propriétaire de la voiture si le pourcentage d'émission est supérieur aux limites acceptables.
- Lorsque la voiture sans conducteur atteint sa destination et cherche une place de parking, ses capteurs peuvent rapidement numériser et trouver des places vacantes, le cas échéant.
Alors, quelles sont les conclusions du cas d'utilisation ci-dessus?
- Pour donner un sens aux données générées par la voiture, elles doivent être reçues en temps réel.
- Il doit y avoir plusieurs autres capteurs, tels que ceux des feux de circulation et des bureaux de contrôle de la pollution, qui reçoivent les données en temps réel, les traitent, en créent des analyses et déclenchent une action telle que l'avertissement d'un niveau d'émission élevé.
- Sans infrastructure d'analyse en temps réel, recevoir des données IoT n'a aucun sens.
Attitude de l'industrie envers l'IdO et l'analyse en temps réel
Il semble que le secteur ait adopté la puissante combinaison de l'IdO et de l'analyse en temps réel, ce qui suscite beaucoup d'optimisme. Un sondage mené par Vitria, un fournisseur de solutions d'analyse avancées, a révélé que 48% des personnes interrogées travaillaient déjà sur des projets IoT et d'analyse en temps réel. Les personnes interrogées ont répondu qu'elles investissaient activement dans l'IdO et l'analyse en temps réel. Le sondage a révélé deux choses:
- L'analyse en temps réel des données générées par les dispositifs IoT était d'une importance primordiale.
- Les entreprises dépendent beaucoup des informations prédictives fournies par les analyses en temps réel.
Les principaux résultats de l'enquête sont les suivants:
- Les appareils mobiles (32%), les compteurs intelligents, les tours cellulaires et les capteurs installés dans les véhicules et les points de logistique sont les sources les plus importantes de données IoT.
- 48% des répondants travaillent sur des projets actifs, tandis que 15% ont déclaré y avoir travaillé au cours de la dernière année.
- 43% des personnes interrogées ont déclaré qu'elles investiraient dans l'analyse, l'automatisation et la visualisation IoT, tandis que pour chaque domaine séparément, l'analyse IoT (20%), l'automatisation (8%) et la visualisation (5%) étaient la réponse.
- L'informatique décisionnelle est le domaine dans lequel l'analyse en continu est le plus utilisée.
- 18% des personnes interrogées ont déclaré avoir accordé la priorité absolue à la maintenance prédictive, tandis que 17% ont déclaré avoir besoin d'analyses en temps réel pour la surveillance du réseau et l'assurance du service. Seulement 8% ont déclaré avoir besoin de la solution pour la gestion des services sur le terrain.
- La plupart des investisseurs prévoient que l'IdO et l'analyse en temps réel apporteront beaucoup de valeur à l'avenir.
Retour sur investissement sur l'analyse en temps réel et l'IdO
Le paragraphe ci-dessus semble brosser un tableau optimiste de l'équipe d'analyse en temps réel et de l'IdO. De nombreux experts parlent comme si la combinaison était une panacée. La réponse n'est pas si simple. L'industrie a besoin de dépasser le battage médiatique et de se rendre compte que beaucoup de travail est nécessaire pour obtenir des rendements importants de la combinaison d'analyse en temps réel et d'IoT. Cela ne signifie pas que la combinaison est une bulle, sur le point d'éclater; il y a beaucoup de substance, c'est juste que beaucoup de travail est nécessaire. Voyons ce que nous devons faire pour maximiser les rendements. Permet de réfléchir aux principales étapes:
Vous ne pouvez pas améliorer vos compétences en programmation lorsque personne ne se soucie de la qualité des logiciels.
Estimer les coûts
Après avoir identifié les problèmes, effectuez une analyse objective du retour sur investissement basée sur des données. Entre autres choses, vous devriez vous concentrer sur deux choses: le coût total de possession et les avantages que vous pourriez en tirer. La clé d'une analyse réussie consiste à obtenir autant que possible des résultats quantitatifs de l'analyse. Par exemple, l'analyse de l'IdO et de l'analyse en temps réel devrait permettre de prédire le délai dans lequel les machines de votre usine commenceront à générer des rendements décroissants. Ceci est également appelé maintenance prédictive. Deuxièmement, recherchez le coût total de possession qui inclut, sans toutefois s'y limiter, les personnes que vous employez pour cette mission, du matériel tel que des ordinateurs et des serveurs, le coût de la formation, le temps et l'entretien des capteurs.
Comprendre les défis
La mise en œuvre d'un projet d'analyse en temps réel et d'IoT est une entreprise gigantesque et extrêmement complexe, car sans précédent pour la plupart des organisations. Il est important de procéder à une évaluation réaliste des tâches et de les diviser en parties plus petites et gérables.
Conclusion
La première étape pour tirer le meilleur parti de la combinaison de l'analyse en temps réel et de l'IdO consiste à accepter le fait que ce n'est pas une baguette magique. En même temps, ce n'est pas une bulle. Évitez les pensées extrêmes. Il y a beaucoup de substance dans le concept, qui doit être exploité avec soin. Vous avez besoin d'une évaluation réaliste et d'une analyse quantitative suivie de petites étapes. Il s'agit d'un projet qui pourrait redéfinir votre entreprise comme jamais auparavant si vous pouvez le mettre en œuvre correctement, mais cela prendra du temps.