IoT-Datenanalytik: Vorteile, Anwendungsfälle und größte Herausforderungen
27. Dezember 2023
Zustand des IoT-Marktes für Datenanalytik
Die wachsende Nachfrage nach schnellen und zuverlässigen Entscheidungen auf der Grundlage relevanter Betriebsdaten treibt den Aufschwung des IoT-Datenanalysemarktes voran und fördert die Entwicklung von immer ausgefeilteren Analyselösungen.
der Wert des globalen IoT-Analytikmarktes im Jahr 2022
Exactitude Beratung
der prognostizierte Wert des IoT-Analytikmarktes bis 2029
Exactitude Beratung
Anteil Nordamerikas am globalen IoT-Analytikmarkt
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Die Architektur der IoT-Datenanalytik
IoT-Geräte sammeln täglich enorme Mengen an Daten. Die Daten werden an das IoT-Gateway übertragen, das die Hin- und Her-Übertragung von Daten zwischen IoT-Geräten oder Sensoren erleichtert, und anschließend an die IoT-Datenverarbeitungsschicht, die verschiedene Kommunikationsprotokolle wie MQTT, HTTP/HTTPS oder Zigbee verwendet. In der IoT-Datenanalyseschicht werden Daten von verschiedenen IoT-Geräten und Sensoren in wertvolle Erkenntnisse umgewandelt. IoT-Analytik besteht aus mehreren Komponenten, die als Einheit arbeiten.
Speicherung von Daten
In IoT-Datenspeichern werden die von IoT-Geräten gesammelten Informationen zur weiteren Verarbeitung und Analyse gesammelt. IoT-Datenbanken speichern historische, betriebliche und Echtzeit-Daten, damit sie leicht durchsuchbar und zugänglich sind.
Datenverarbeitung und -analyse
In dieser Phase werden die Informationen so aufbereitet, dass sie klar und konsistent sind und für die weitere Analyse zur Verfügung stehen. Zu den Datenverarbeitungs- und Analysetechniken gehören Datenbereinigung und -schürfen, Regression, Faktor- und Zeitreihendatenanalyse sowie Techniken des maschinellen Lernens, die dabei helfen, verschiedene Muster und Beziehungen aus den Datensätzen zu erkennen.
Visualisierung von Daten
Auf der Anwendungsebene werden die verarbeiteten und analysierten Daten den Benutzern in aussagekräftigen und benutzerfreundlichen Formaten wie Tabellen, Dashboards, Grafiken und Diagrammen präsentiert, damit sie schnell und effektiv fundierte datengestützte Entscheidungen treffen können.
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Die wichtigsten Anwendungsfälle für die Analyse des Internets der Dinge
Verwaltung der Bestände
RFID-Etiketten, Barcode-Scanner und andere Sensoren ermöglichen es den Unternehmen, Echtzeit-Datenströme zu den Lagerbeständen zu erfassen und so den Geschäftsleitern zu helfen, fundierte Entscheidungen darüber zu treffen, wann und in welchen Mengen Waren nachbestellt werden sollen. IoT-Analysen können auch dabei helfen, auf der Grundlage der Nachfrage vorherzusagen, welche Produkte höchstwahrscheinlich bald im Defizit sein werden.
Optimierung des Ladenlayouts
IoT-Datenanalytik-Tools helfen, den Absatz von unbeliebten Produkten oder Waren mit kurzer Haltbarkeit zu steigern. IoT-Sensoren können das Kundenverhalten und die Interaktionen in der gesamten Verkaufsfläche verfolgen und optimale Layout-Optionen für bessere Verkäufe vorschlagen.
Personalisiertes Marketing
Mit IoT-Sensoren, die Terabytes an Informationen darüber sammeln, wie Menschen mit bestimmten Waren oder Dienstleistungen interagieren, können Marketingmanager ihre Werbekampagnen gezielter und personalisierter gestalten, den Verbrauchern kontextabhängige Inhalte präsentieren und mehr Umsatz generieren.
Gesundheitswesen
Überwachung der Patienten
IoT-Geräte für das Gesundheitswesen erleichtern die Fernüberwachung von Patienten, indem sie Informationen über ihre Temperatur, ihren Blutdruck, ihren Zuckerspiegel oder ihre Sauerstoffsättigung sammeln. IoT-Anwendungen können Patientendaten sammeln, mit Hilfe von Datenanalysetechniken analysieren und Behandlungsempfehlungen aussprechen oder Ärzte in kritischen Fällen alarmieren. Mithilfe von maschinellem Lernen kann die IoT-Analytik Anzeichen von Krankheiten erkennen, die von leichten Schlafstörungen bis hin zu möglichem Krebs reichen.
Management von Einrichtungen des Gesundheitswesens
IoT-Datenanalytik-Tools können einen klaren Überblick über die gesamte Gesundheitseinrichtung bieten. Daten aus allen Krankenhausabteilungen, wie Bettenkapazität, Zustand der Patienten, geplante Termine, Personalauslastung und sogar Energieverbrauch, werden in einer einheitlichen Datenbank gesammelt. Dort können sie gespeichert und verarbeitet werden, damit Krankenhäuser fundierte Entscheidungen über die Verfügbarkeit von Patientenzimmern und Ärzten, die beste Behandlung und die Optimierung des Energieverbrauchs treffen können.
Medizinische Forschung
Die durch IoT-Analysen gewonnenen Erkenntnisse können sich für die medizinische Forschung als nützlich erweisen, insbesondere in den Bereichen der Entwicklung neuer Behandlungsmöglichkeiten und Impfstoffe. So nutzt beispielsweise die Gesundheitsforschung DETECT von Scripps Research Daten von Wearables wie Fitbit oder Apple Watches, um Informationen über COVID-19 zu sammeln.
Fertigung
Vorausschauende Wartung der Ausrüstung
Fabriken können industrielle IoT- (IIoT) und Big-Data-Analysen-Funktionen nutzen, um die Leistung und den Zustand von Fertigungsanlagen zu überwachen. IoT-Sensoren erfassen Daten von Ausrüstungskomponenten und übertragen sie an die Cloud-Datenbank zur weiteren Analyse mit Computer Vision und ML-Algorithmen. Anschließend können Modelle für die vorausschauende Wartung Geräteausfälle genau vorhersagen und Wartungsarbeiten planen.
Energiemanagement
Ähnlich wie bei der Zustandsüberwachung von Produktionsanlagen können Unternehmen verfolgen, wie ihre Einrichtungen und Mitarbeiter Energie verbrauchen, und IoT-Analysen anwenden, um ineffiziente Nutzungsmuster zu erkennen und zu korrigieren, was erhebliche Kosten spart.
Optimierung der Produktionslinie
Mit IoT-Sensoren, die rund um den Produktionsstandort eingebettet sind, sammeln Fabriken Echtzeitinformationen über die Leistung der Produktionslinie. Mithilfe von IoT-Analysen können Sie die Gesamteffizienz jeder Maschine auf Knotenebene verbessern, Ausfallzeiten reduzieren, Fertigungsabläufe aus der Ferne verwalten, die Gesundheit und Sicherheit Ihrer Mitarbeiter in der Produktion gewährleisten und die Qualität des Endprodukts kontrollieren.
Logistik
Vorausschauende Wartung von Fahrzeugen
Fahrzeugsensoren sammeln Daten zu verschiedenen Aspekten des Fahrzeugzustands, vom Kraftstoffverbrauch über den Ölstand bis zur Motortemperatur. Die IoT-Analytik verarbeitet dann die Informationen und sagt voraus, wann das Fahrzeug gewartet und Komponenten aufgerüstet werden müssen, um Pannen auf der Straße zu vermeiden.
Optimierung der Lieferkette
IoT-Lösungen können die Genauigkeit der Warenlieferung erheblich steigern und die Sicherheit der Produkte beim Transport gewährleisten. IoT-Analysemechanismen können den Prozess der Suche nach der optimalen Route automatisieren, indem sie den Standort des Fahrzeugs und das Wetter sowie die mit mehreren IoT-Sensoren und GPS-Systemen erfassten Verkehrsbedingungen berücksichtigen. Darüber hinaus können Hersteller von verderblichen Waren oder Medikamenten durch die Überwachung und Verwaltung von Kühlsystemen bestimmte Temperaturniveaus während der Lieferung sicherstellen.
Intelligente Städte
Energiemanagement
IoT-Systeme mit Datenanalysefunktionen spielen eine Schlüsselrolle in intelligenten Stromnetzen, die für ein effizientes und nachhaltiges Energiemanagement in Städten verantwortlich sind. IoT-Analyseplattformen verarbeiten Echtzeitdaten von intelligenten Stromzählern und helfen der Stadtverwaltung, verwertbare Erkenntnisse darüber zu gewinnen, wie sie auf den Energiebedarf von Bürgern, Unternehmen und Institutionen reagieren kann.
Verkehrsmanagement
IoT-Sensoren auf Straßenschildern, intelligente Ampeln und Videokameras tragen zu einem effektiveren Verkehrsmanagement bei. Intelligente Verkehrslösungen, die auf IoT-Analysen basieren, können Verkehrsmuster oder eine hohe Fahrzeugdichte erkennen und die Ampelschaltung entsprechend anpassen.
Landwirtschaft
Intelligente Bewässerungssysteme
Feldsensoren erfassen Messdaten zur Bodenfeuchtigkeit und zum Wasserverbrauch in Echtzeit und übermitteln sie an eine Cloud-Analyse-Engine, die das Wasser ein- oder ausschaltet. Die Landwirte können auch datengestützte Einblicke in den Feuchtigkeitsstress der Pflanzen erhalten und effektiv gegen Wasserlecks vorgehen.
Intelligente Viehwirtschaft
Mit IoT-Sensoren können Landwirte in Echtzeit Daten über den Gesundheitszustand des Viehs wie Herzfrequenz oder Temperatur sammeln, die Fortpflanzungszyklen der Tiere überwachen und den Standort des Viehs überall verfolgen. Das IoT-Analysezentrum analysiert die gesammelten Informationen und informiert die Landwirte über mögliche Gesundheitsprobleme oder Krankheiten des Viehbestands.
Immobilien
Vorbeugende Instandhaltung von Gebäuden
Fachleute für Gewerbeimmobilien können von IoT-fähigen Systemen zur vorbeugenden Wartung und integrierten prädiktiven Analysen profitieren. IoT-Systeme sammeln Sensordaten, analysieren sie und warnen die Eigentümer vor möglichen Lecks in Küchen und Bädern oder vor Fehlfunktionen von Klimaanlagen, Aufzügen und anderen Geräten.
Optimierter Gebäudeenergieverbrauch
IoT-Lösungen können den Gesamtenergieverbrauch mit Hilfe eingebetteter IoT-Sensoren analysieren. Dann können IoT-Analysen Systeme mit hohem Stromverbrauch erkennen und helfen, diesen zu senken. Wenn die Sensoren beispielsweise feststellen, dass sich niemand im Raum befindet, das Fenster geöffnet ist und die Klimaanlage eingeschaltet ist, kann sie die Klimaanlage automatisch ausschalten oder den Besitzer warnen, wodurch der Stromverbrauch nachhaltiger wird.
Verbesserter Gebäudebetrieb
Die Implementierung der richtigen Sensoren kann das Gebäudemanagement drastisch verbessern. Intelligente Reinigungssysteme können mithilfe der IoT-Datenanalyse optimale Reinigungspläne planen, Videokameras und sicherheitsrelevante Sensoren können in Notfällen Alarm an das Sicherheitspersonal des Gebäudes senden, und spezielle Gerätesensoren können Ausfälle erkennen und sogar verhindern.
IoT-Datenanalytik im echten Leben
Präzisionsfertigung für Audi Fahrzeuge
Intelligente Landwirtschaft für Deep Sky Vineyard
Plattform des Spediteurs zur Optimierung der Kühlkette
Taggles intelligente Lösung für die städtische Wasserversorgung
Beste Plattformen für die IoT-Datenanalytik
- Konfigurieren Sie die IoT-Analytik mit Hilfe von MQTT-Themenfiltern, um Daten von IoT-Geräten nur in den gewünschten Formaten und Frequenzen zu empfangen.
- Erkennen Sie fehlende Daten, reichern Sie Daten mit externen Quellen an (z. B. Wettervorhersagen), und wandeln Sie Roh- und historische Daten um und verarbeiten Sie sie neu.
- Speicherung von Zeitreihendaten sowie von verarbeiteten und Rohdaten.
- Schnelle Ausführung von Ad-hoc- oder geplanten Datenabfragen mit der integrierten SQL-Abfrage-Engine.
- Überwachen Sie Ihre Geräte kontinuierlich und prognostizieren Sie die Wartung mit Hilfe von Zeitseriendatenanalysen.
- Führen Sie eine statistische Analyse durch und prognostizieren Sie Ereignisse und Ausfälle mit vorgefertigten Jupyter Notebook-Vorlagen, die AWS-basierte maschinelle Lernmodelle und Visualisierungen enthalten.
- Verbinden Sie AWS IoT Analytics mit den Code-Containern von Drittanbietern, benutzerdefinierten oder integrierten AWS IoT-Analytics-Containern, und automatisieren und planen Sie Ihre benutzerdefinierten Analysen.
- Erfassen Sie Daten schrittweise und passen Sie die Zeitfenster für die Analyse an.
- Stellen Sie eine Verbindung zu Amazon QuickSight für die Datenvisualisierung her.
Considerations
- Nehmen Sie IoT-Rohdaten mit Azure IoT Hub auf und senden Sie sie an Azure Blob, wo Sie sie speichern, anzeigen und verarbeiten können.
- Azure Stream Analytics analysiert Streaming-Daten und führt in Echtzeit analytische Berechnungen mit Daten von Sensoren und Geräten durch.
- Speichern Sie die analysierten Daten in der Azure SQL-Datenbank.
- Greifen Sie mit Azure Time Series Insights auf Betriebsdaten zu, entdecken Sie Trends und erkennen Sie Muster und Anomalien.
- Azure Data Explorer ermöglicht die Analyse großer Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten und bietet die Möglichkeit, Ad-hoc-Abfragen durchzuführen und Modelle des maschinellen Lernens anzuwenden.
Considerations
IoT-Datenanalytik-Implementierungsleitfaden
Die erfolgreiche Integration einer IoT-Analyselösung in Ihre Geschäftsabläufe erfordert klare Ziele und einen schrittweisen Implementierungsplan. Hier sind die wichtigsten Schritte der IoT-Analytik-Implementierungs-Roadmap.
1
Definieren Sie erreichbare Ziele
2
Umriss der Datenerhebungsmechanismen
3
Datenspeicherung und -verwaltung einrichten
4
Organisieren eines Datenanalysesystems
Einführung von Mechanismen und Algorithmen für die künftige Datenanalyse, wie BI-Tools, maschinelles Lernen, statistische Analyse und prädiktive Modellierung, um wertvolle Erkenntnisse aus historischen und Echtzeitdaten zu gewinnen.
5
Datenvisualisierung einführen
6
Einführung von Sicherheitsmaßnahmen
7
Integration von IoT-Analysen in Geschäftssysteme
8
Schulung der Endnutzer
9
Gewährleistung einer kontinuierlichen Verbesserung
Herausforderungen der IoT-Analytik und mögliche Lösungen
Die IoT-Datenanalytik ist eine hochkomplexe Geschäftslösung, so dass Unternehmen bei ihrer Implementierung wahrscheinlich auf einige Herausforderungen stoßen werden. Sehen wir uns die häufigsten Hindernisse an und was getan werden kann, um sie zu überwinden.
Herausforderung
Lösung
Qualität der Daten
Der Erfolg der IoT-Datenanalytik hängt maßgeblich von der Qualität der von IoT-Sensoren erfassten Rohdaten ab. Zu den häufigsten Problemen mit der Datenqualität gehören Datenspitzen, fehlende Werte, Messabweichungen aufgrund der Verschlechterung von Sensormaterialien und verrauschte Daten.
Zunächst sollten Sie den Zustand der Sensoren regelmäßig überprüfen und die Firmware regelmäßig aktualisieren. Vor allem aber sollten Sie für eine ordnungsgemäße Datenverwaltung sorgen, indem Sie datenwissenschaftliche Techniken wie Datenbereinigung und Mining, Regressions- und Clusteranalyse, Anomalieerkennung und Mustererkennung einsetzen.
Datenvolumen und -geschwindigkeit
Unternehmen haben oft Schwierigkeiten, große Datenmengen zu speichern, zu verarbeiten und zu analysieren, die von mehreren IoT-Geräten erfasst werden.
Kombinieren Sie Cloud Computing mit Fog und Edge Computing. Dies wird die Verarbeitungslast in der Cloud verringern, indem die Analyse einiger Daten näher an den Rand verlagert wird. Wir empfehlen auch den Einsatz von Techniken des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz, um die Datenverarbeitung und die Entscheidungsfindung zu beschleunigen.
Zwänge der Echtzeit-Analytik
Für viele IoT-Lösungen, wie selbstfahrende Autos oder Anlagenüberwachungssysteme, ist die Datenanalyse in Echtzeit oder nahezu in Echtzeit obligatorisch, da eine kleine Verzögerung zum falschen Zeitpunkt katastrophale Folgen haben kann.
Die Einführung von Edge-Computing- und Maschinelles-lernen-Funktionen zusätzlich zu IoT-Analyseplattformen sowie die Implementierung von Echtzeit-Datenverarbeitungs-Frameworks wie Apache Storm oder Flink können die Datenverarbeitung beschleunigen und Echtzeitanalysen gewährleisten.
Skalierbarkeit
IoT-Analyselösungen müssen hoch skalierbar sein, um riesige und ständig wachsende Datenmengen zu speichern und zu verarbeiten.
Um die Skalierbarkeit von IoT-Analysen und ausreichende Netzwerkressourcen zu gewährleisten, sollten sich Unternehmen für Cloud-basierte IoT-Lösungen mit Edge-Computing-Funktionen, verteilten Datenbanken und parallelen Verarbeitungsframeworks wie Apache Spark und Hadoop entscheiden.
Itransition sorgt für nahtlose Einführung von IoT-Analytik
Vorteile der IoT-Datenanalytik
Datenanalyse in Echtzeit
Die Fähigkeit der IoT-Datenanalytik, jederzeit Daten zu sammeln und zu verarbeiten, kann den Grundstein für ein agileres Unternehmen legen.
Verbesserte Datengenauigkeit
Fortgeschrittene Analysemechanismen in Verbindung mit maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz erhöhen die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Datenanalyseergebnisse und schließen die Möglichkeit menschlicher Fehler aus.
Gesteigerte betriebliche Effizienz
Durch die Analyse der täglichen Abläufe in Echtzeit können Unternehmen bestehende oder potenzielle Probleme schnell erkennen und rasch Maßnahmen ergreifen, um Probleme zu beheben oder zu verhindern, dass sie auftreten.
Geringere Betriebskosten
IoT-Datenanalyselösungen tragen dazu bei, Ressourcen besser zu nutzen, Produktionslinien und Energieverbrauch zu optimieren und die Bestandsverwaltung zu verbessern, wodurch die Organisationskosten gesenkt werden.
Besseres Risikomanagement
Die IoT-Datenanalytik kann Muster erkennen, die auf eine potenzielle Gefahr oder Sicherheitsverletzung hindeuten, und Präventivmaßnahmen vorschlagen. Dies erhöht die Sicherheit in Bereichen wie der Fertigung und dem Gesundheitswesen erheblich.
Bessere Nachhaltigkeitspolitik
Unternehmen können die Erkenntnisse der IoT-Datenanalytik für ihre Nachhaltigkeitsinitiativen nutzen. Unternehmen können ihren Energieverbrauch in Produktionsstätten, Geschäften, Smart Homes oder Büros optimieren und so nachhaltiger werden.
Nutzen Sie Daten mit IoT-Analytik
Die IoT-Datenanalytik hat die Geschäftsabläufe in allen Branchen drastisch verändert. Trotz gewisser Herausforderungen und recht hoher Implementierungskosten wird sich die Investition in IoT-Analytik mit Sicherheit als wirtschaftlich rentabel erweisen. Betriebsautomatisierung und -optimierung auf der Grundlage zuverlässiger datengestützter Erkenntnisse ermöglichen ein strategischeres Denken und die Entdeckung neuer Geschäftsmöglichkeiten. Wenn Sie auf der Suche nach einem Anbieter sind, der eine IoT-Analyselösung implementiert und Ihr Unternehmen ein für alle Mal verändert, sind die Experten von Itransition bereit, Ihnen zu helfen.
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