¿Qué tipo de análisis se puede hacer con los datos de IoT?

Experfy, con sede en Harvard, ofrece un buen curso de análisis de IoT:

El curso lo impartió Vishnu Nanduri, Ph.D. , quien es un experto líder en Internet de las cosas y tiene experiencia en IBM y Prudential.

El curso cubre lo siguiente:

• Introducción a IoT Analytics
• Agrupamiento
• Árboles de decisión
• Bosques al azar
• Regresión
• SVD
• Modelado de series de tiempo para datos de IoT

¡Buena suerte!

Imagine la pérdida de productividad en una fábrica debido a un tiempo de inactividad no planificado o las pérdidas de calidad que se producirían debido a ciertas condiciones de funcionamiento en caso de desviación que podrían provocar pérdidas de calidad. En ocasiones, esta falla inicia un efecto dominó, ya que la falla de la máquina retrasaría el cumplimiento de los pedidos prometidos y provocaría la insatisfacción del cliente y la posible pérdida de ingresos.

El valor que se puede guardar si podemos predecir las fallas de las máquinas antes de que ocurran y tomar medidas preventivas resultaría en un ahorro de recursos valiosos para la empresa. El valor obtenido por la empresa aumenta aún más cuando las máquinas consideradas operan en situaciones difíciles como una mina o una misión crítica como los motores a reacción.

Hoy en día, las máquinas transmiten datos en tiempo real a través de sensores sobre las condiciones de funcionamiento y otros parámetros críticos. Enterprise tiene hoy un repositorio de la falla anterior para las máquinas, con códigos de razón. Estos se han combinado para realizar el mantenimiento preventivo de las máquinas. Sin embargo, la transmisión de datos sobre las condiciones operativas combinadas con el historial de fallas anteriores puede minimizar el tiempo de inactividad de las máquinas.

Entonces, lo que podríamos esperar en un futuro cercano es que las máquinas envíen alertas y notificaciones a la empresa que son accionables antes del punto de falla.

Aquí está el enfoque detallado paso a paso para desarrollar una solución IOT utilizando big data para la fabricación:

IOT Analytics: obteniendo valor al cerrar la brecha entre Enterprise Analytics y Big Data por Anirban Kundu en IOT Value Calculator

El análisis de datos de IoT será casi similar a la infraestructura analítica existente. Pero decir que la visualización de datos en tiempo real es un gran salto dado por el diseño de la interfaz de usuario. Aparte de eso, el análisis de datos será como si actualizara su conjunto de datos para el análisis periódicamente y haga el análisis. Las correcciones de resultados se pueden alimentar al sistema al instante. Este proceso completo se automatiza y su sistema mejora periódicamente.

Dicho todo esto, no es necesario utilizar ninguna herramienta nueva para el análisis de datos para IoT. Solo se debe resolver el manejo de datos en tiempo real (reanálisis periódico). Puedes usar Python pandas o R, con el que te sientas cómodo.

Una vez que Internet de las cosas se inicia en el mundo real, se supone que debemos recibir datos de todas las direcciones: del congelador, de la tostadora, de los servicios de mensajería, de las centrales eléctricas. Comenzaremos a recibir una gran cantidad de datos, también conocido como Big Data.

Para filtrar la información de esta enorme cantidad de datos, necesitamos hacer uso de análisis.

Los siguientes artículos arrojarán algo de luz sobre cómo se pueden aplicar los análisis a los datos de IoT:

¿Cómo se relaciona el análisis de Big Data y el Internet de las cosas (IoT)?

Desafíos para el éxito de IoT Analytics

Mantenimiento predictivo habilitado para IoT

¿Cuáles son los mejores ejemplos de la “Internet de las cosas”?

Uno de los desafíos para la industria de IoT es el análisis e interpretación de datos. Conectar dispositivos y generar datos por sí solos no son logros. Todos los grandes datos generados por diferentes dispositivos de IoT no son prácticos cuando no se pueden analizar y traducir a un lenguaje que sea fácil de entender, procesar y presentar en lenguaje visual. Por esta razón, la visualización de datos se está convirtiendo en una parte integral de IoT.

La visualización de datos nos ayudará a tener análisis sólidos. Y esas capacidades pueden ayudar a tomar decisiones precisas para las actividades de marketing y, por supuesto, para las estrategias comerciales.

Ahora es esencial para los especialistas en marketing utilizar herramientas de visualización de datos que les permitan transformar los datos de IoT en información procesable. Estas herramientas están diseñadas para visualizar, filtrar y agregar millones de puntos de datos, y pueden corresponder con cualquier modelo de datos. También son adecuados para cualquier requisito comercial específico. Visualizar y analizar datos será;

• Realice su negocio y descubra patrones y tendencias ocultos en sus datos de IoT
• Mejora la toma de decisiones
• Enviar mensajes correctos a los clientes correctos
• Impulsar el crecimiento de los ingresos

La visualización de datos será la clave del marketing en 2017, ya que los datos de IoT se generarán más que en años anteriores. Es por eso que las organizaciones deberían centrarse en hacer que sus datos de IoT sean más significativos, con visualización de datos para poder identificarlos rápidamente y luego actuar sobre ellos.

https://www.exastax.com/big-data/internet-things-data-visualization/

IOT es capaz de generar gran cantidad de datos, se puede llamar de forma segura como Big Data.

Puede tener excelentes algoritmos que se ejecutan constantemente en el backend, lo que ayuda a mejorar el producto completo, brinda una gran visibilidad sobre cómo se usan los productos, cuándo y dónde se pueden usar para obtener el mejor resultado comercial. Es un sueño de Data Scientist como nosotros tener esos datos en nuestra máquina.

El tipo de análisis más utilizado en los datos de IoT es el análisis descriptivo, y la forma más común de representar estos análisis es visualmente. Las barras y especialmente los gráficos de líneas, por ejemplo, son formas comunes de mostrar datos de IoT. Los gráficos de líneas son útiles porque muestran variaciones en los valores devueltos por los sensores a lo largo del tiempo; expresan cuánta variación está teniendo lugar, sugieren si se han excedido los límites y, a menudo, indican que un sensor no funciona correctamente o no envía datos por algún motivo.