我们生活的每个方面都在慢慢转变，由下一代技术驱动，而物联网分析是其中的佼佼者。大
数据的发展使我们从传统的、基于规则的系统转移到一个未来的世界。我们离它还有多远？
看看数据科学和人工智能驱动的世界的变化。我们用人脸扫描解锁手机和进行交易，创建深度假视频，并制作我们自己的表情符号。
人工智能可以作为翻译（谷歌翻译是众多例子中的一个），它可以描述照片和视频，也可以创造美丽的艺术内容。机器已经在围棋中击败了最好的选手，解决了蛋白质折叠问题，并设计了一个网站。所有这些都是在人工智能和数据科学开始飞速发展以来的短短八年时间
里完成的
即便如此，在许多领域，传统的系统一直做得很好。但有多久了？以数据为中心的商业流动方式表明与世界其他地方一起发展，并将技术遗产抛在后面。
物联网数据分析，是物联网、数据科学和数据工程的结合
，支持许多行业的这种演变。对于跨行业的转型，以我们所拥有的技术，天空是无限的。或者甚至可能不是这样。在某些情况下，物联网分析技术已经存在。
智能零售解决方案
物联网数据分析是零售业变革的驱动力之一，它可能会导致传统商店被充分适应新兴技术的零售实体所超越。而且这不是未来的浪潮，零售业是物联网和数据分析的早期使用者
。
1.排队检测
对店内购物中最令人讨厌的部分的答案。由于排队检测，长队很快就会成为过去。海康威视、Prolux和Axxonsoft等供应商提供了基于卷积神经网络的这些解决方案
。
CNN是专门的神经网络，能够自动测量购物队列的长度。与物联网分析相配合，它们提供关于排队购买或尝试所选产品的顾客数量的实时数据和最新见解，并即时分析以优化店内交通管理。
2.视频分析
Queue检测是基于实时视频分析
的
。它的总体思路是处理视频资料以检测物体或人并进一步处理。
它可以用来分析商店流量，如计算店内顾客的数量或测量在店内花费的时间
。物联网数据分析还有助于跟踪客户的行为方式和他们选择的产品。
这些数据为客户的行为提供了有价值和可操作的见解，并改善了零售经理关于如何处理客户群的决策过程。
在此基础上，视频分析作为产品热图来分析产品在货架上的摆放，并确定产品的短缺。
3.刚走出来
的购物
"刚走出来 "的想法是一种突破性的购物方式，由Amazon Go
超市
提出，是建立在没有收银机的自助商店上的。顾客的身份识别是基于与顾客的卡相连的手掌扫描。基
本上，他们进入商店，获得所需的产品，并在他们离开商店时立即执行购买。
诀窍还是在视频分析方面。"刚走出来的 "商店用它来跟踪和分析顾客的购物车和其中的产品。
农业中的物联网分析
农业是最古老的行业，对效率有着至关重要的需求，特别是考虑到全球人口的增长。气候变化使得预测作物产量比以往更难。从不可预测的天气状况到更高的资源成本，如今这不是一项容易的工作。
尽管关于如何根据环境挑战调整耕作方法的知识已经大大增加，但还没有被广泛采用。我们有专门的知识，但它经常被闲置。
物联网分析可能会改变这种状态，给农业产业提供新的监测工具。
4.智能水管理
水的消耗和管理对农民来说是一场持久的斗争。他们在保持作物浇水和为已经稀缺的水支付过多费用之间徘徊。
与其获取额外的水源，我们可以优化分配。如果我们向作物提供所需的准确水量，准确地在何时何地浇水效率最高，我们就可以节约供应。
物联网分析可以引入数据驱动的测量，通过提高浇灌效率，节省成千上万吨的水
。监测土壤湿度数据的解决方案可以自动优化农作物的环境。这样我们就可以在降低浇水和用水成本的情况下确保最大的增长。
5.预
测化肥
用量
虽然化肥是大规模农业的福音，但其低成本意味着它们经常被过度使用。简单地说，农民经常使用过多的肥料，而少用就够了。
然而，化肥的负面影响（如对气候变化的贡献）可能会增加其成本。物联网设备和数据分析可以帮助减少这些开支，同时优化肥料的使用。
通过监测土壤和作物的状况，农民可以减少肥料的使用量，削减成本，并确保作物的最佳条件。现在已经有了这方面的传感器
。
6.栽
培
建议系统
温度
和湿度传感器能够为所选地点的气候的年度情况产生数据。这些数据可以提供给数据科学系统和机器学习算法，以推荐在产量和利润方面最有效的耕
作作物。
这样的系统可以使用物联网分析技术来收集和分析农场传感器的数据。经过清理的数据将为机器学习算法提供信息，而机器学习算法又将为作物创建预测分析和预测。
商业智能可以通过创建可视化来增加这些系统的价值，使农民能够检查市场的当前状态
，并对其不断变化的需求做出反应。
这种数据驱动的方法似乎是农业市场的一场革命，但结果可能是对农民和消费者都有利。更大的作物将推动食品价格下降，并仍然使农场尽可能地有利可图。
智慧城市
智慧城市在物联网分析方面有无数的应用，而且还有更多的应用有待发现!一些最大和最适合居住的城市已经采用了物联网分析和数据科学，作为改善生活条件
的一种方式。
这些数据的流程是一样的。它被转移到一个数据湖，使用数据工程技术进行清理、预处理和转换。然后，它进入数据仓库，这是一个与所有智能应用程序（如预测分析）连接的枢纽，这些应用程序检索数据以创建机器学习算法。
为了更容易解读处理后的数据，它被呈现在商业智能工具中，如仪表盘，以使其更易读和消化。
定制的应用程序可以分析和展示公共生活的几乎每个方面。从
交通堵塞预测，到道路维护通知，再到预防公共设施故障，智能城市应用是一个巨大的机会领域。
7.交通和能源管理
谁会不喜欢在高峰期避免交通的机会。新加坡，其人口密度达到每平方公里8000人，支持其公民更好地管理时间。该市收集有关交通的操作数据，以减少在拥堵中度过的时间。
另一个例子是阿姆斯特丹，将在2023年底推出无人驾驶的出租车和公交车。这种车辆的数据将由物联网设备收集，并发送到一个数据湖进行进一步分析，以确定其操作方法的潜在改进。
8.能源管理
智能城市有巨大的电力需求，这里的物联网分析的最大挑战之一是确保所有市民的能源流是稳定和可靠的。
奥斯陆涉及汽车充电站的物联网连接设备，以计划部署新的充电装置，确保市民的最佳能源利用
。
另一方面，哥本哈根为交通、空气质量、废物管理和能源使用创建了一个复杂的解决方案，以优化资源分配。
新加坡也收集了某些地区的能源消耗数据，以优化能源生产，确保城市的高能源容量
。
9.公共生活的智能解决方案
新加坡和奥斯陆也使用智能照明。路灯在白天根据当前的照明情况调整光线强度，这有助于减少城市公用事业的成本。
哥本哈根将其停车系统与路灯、充电站和建筑物连接起来，创建一个完全由数据驱动的城市。这个集中的系统允许城市插入新的物联网设备，并在中央数据湖内连接它们
。该系统还通知骑自行车的人，他们应该以什么速度骑行，以便在下一个路口遇到绿灯。
迪拜更进一步，建立了自治警察局，市民可以在那里支付罚款或报告事件。由于官僚机构的自动化
，警察们可以专注于维护和平。更重要的是，在自治站收集的数据可以为城市提供进一步的数据挖掘。
还有一些地方，市民可以利用物联网设备数据及其分析结果报告城市的涂鸦和坑洞，波士顿就是其中之一。
许多公司提供智能城市解决方案。例如，T-mobile
提供开箱即用的废物管理，已经在全球许多城市部署。
数据驱动的医疗保健
医疗保健
是可以从物联网进步中获益最多的行业之一。有许多物联网应用
可以提高病人治疗的整体效率，并节省成本和时间，如果物联网分析被全球采用的话。它们的能力是什么？
10.健康状况监测
所有医疗设备，如监测血糖、血压、氧气水平、心率、心电图或体重的设备，如果连接到医疗机构，将确保在病人健康恶化时立即进行治疗
。这可以帮助病人避免住院或操作治疗，并通过在早期阶段发现危险而减少治疗费用。
另一个案例是在住院期间监测和治疗睡眠功能障碍。一些疾病可以使用物联网传感器数据和机器学习自动检测，因为ML在许多医疗应用中被证明是成功的
。
一些健康监测设备已经以智能手环或智能手机应用程序的形式部署。它们监测体育活动或睡眠质量。这些物联网应用产生的数据可以支持人们保持健康
。虽然这个案例没有直接与医疗机构挂钩，但它也是一种物联网应用，将来可以作为一种常规的健康洞察力。
11.智能医疗设施管理
医疗物
联网也可以负责有效的医院和医疗设施管理。物联网分析应用能够告知医院管理层关于床位容量、病人的状况及其文件、医疗设备的可用性，或简化预约等操作
。这将大大有助于管理医疗设备和改善操作流程。
医院也可以使用数据仓库来存储基于家庭的病人的物联网健康监测数据。这些数据接下来将在数据工程管道中进行转换和清理，然后重新加工成商业智能仪表盘，以找到需要医疗援助的病人。辅以当前的工作量和设备/人员占用数据，它将为管理者提供其设施状态的整体形象。
来自医院所有部门和实验室的数据可以优化病人预约的方式。在一个共同的数据湖中，它们可以被预处理和统一，以创建一个单一的、一致的医院管理数据库
。
为了进一步优化预约，物联网设备可以告知排队情况，甚至实现远程临床服务
。如果会议延迟，物联网分析可以监测排队长度，实时通知病人，以节省他的时间并减少等待的病人数量。
12.医学研究的智能数据采集
另一个要由物联网分析处理的方面是研究，因为医学数据严重分散。面向医疗的物联网最终可以统一数据并加速医学研究。
进行医学研究的最大障碍是采购数据。每个医疗机构只有自己的数据，而源自其他地方的数据，如果可以获得，可以提供新的见解。将数据采集数字化可以为医学研究人员创建共同的数据湖，并 加快新的治疗技术、疫苗或药物的开发
。
工业4.0
生产线取决于机器的完全可用性。如果有一台出现故障，整条生产线就会受到影响，生产就会延迟，导致资金损失。因此，监测和控制生产机器对于确保高产能至关重要。这无疑是物联网分析技术可以帮助的。
13.工业机械控制和监测
保持工业机械的健康状况对生产流程的一致性至关重要。通过使用物联网分析，工业企业可以在早期阶段确保最高水平的故障检测，避免严重的崩溃。
每台连接到数据湖的机器都将其数据发送到那里，因此受到监控。如果其中一台机器开始出现故障，物联网分析会迅速检测到传入的故障并立即修复
。
这种方法可以防止重大故障和生产延误，并使公司能够避免这些并发症造成的金钱损失和维修坏机器的费用。
14.数据驱动的生产线优化
此外，整个生产过程可以通过收集到的数据进行改进和优化，这样整体产量和效益就会提高。
西门子创建了一个专门用于发布行业物联网应用的平台，名为MindSphere。该平台已在全球许多生产线上使用，并为物联网设备提供开箱即用的商业智能。整个生产过程在云端被监控
，仪表盘可供所有用户使用。
无论是发电厂、炼油厂、汽车生产设施，还是任何其他以生产为导向的设施，都可以采用MindSphere。它与位于现场的西门子机器整合得非常好。
。由于传感器数据的物联网系统，机器的停机时间大大减少，异常情况被迅速发现和处理。整个投资仅在6个月后就得到了回报。
房地产的
物联网分析
虽然不是很明显，但
在物联网分析方面，
。其可能性是数不胜数的--从能源报告，到电器控制，再到安全。
15.1
控制智能设备
技术领域的最大参与者已经在开发用智能手机控制的智能设备。智能灯泡、收音机、电视，但也有智能锁，可以在应用程序中远程打开。Latch、Zerv或ButterflyMX
可以作为几个例子。
当涉及到监控时，摄像机可以很容易地用移动应用程序控制和检查
。此外，利用机器学习，监控摄像头变得智能，并检测到饲料中记录的运动或危险事件。
16.增加智能建筑的有效性
更重要的是，智能建筑广泛采用了物联网分析技术。例如，光伏板的能源生产可以逐日监测，从而提供有关节约、可能的升级或检测到的基础设施故障的信息。
位于房屋各处的湿度和温度传感器可以提供用于调整空调或暖气的信息。每个房间的温度都可以单独调整。供暖的总成本甚至可以在每个房间的基础上进行评估
。
不幸的是，整个技术目前严重分散，没有一个共同的接口将所有数据存储在一个地方。希望有一天，我们将能够使用一个单一的应用程序来监测和控制一切。
未来就在这里
每个领域都在逐日发展，物联网分析在这种转变中发挥着关键作用。作为一家技术和咨询公司，我们很高兴在这个过程中以我们在物联网和数据科学方面的专业知识来支持公司。昨天的想法就是明天的解决方案，这对物联网和数据科学来说是再正确不过的了。
