تحليلات بيانات إنترنت الأشياء: الأنواع وحالات الاستخدام والتنفيذ

وفي غضون عامين، بحلول عام 2026، سيصل سوق إنترنت الأشياء إلى 650.5 مليار دولار. ومع ذلك، هناك عدد قليل جدًا من الأشخاص الذين يعرفون آليات التكنولوجيا، أي كيفية جمع البيانات ومعالجتها ومشاركتها.

وهنا شرح سريع بالنسبة لك.

تستوعب غالبية أنظمة إنترنت الأشياء البيانات عبر منصة التدفق، والتي يتم بعد ذلك تنظيفها من الضوضاء وإعدادها للتحليلات. عادةً، يستخدم تطبيق إنترنت الأشياء تحليلات في الوقت الفعلي يمكنها تنفيذ عمليات تجميع على حجم كبير من البيانات سريعة الحركة. يتم تصور النتيجة للمستخدمين النهائيين أو يتم تصديرها عبر واجهة برمجة التطبيقات (API) إلى بعض التطبيقات الأخرى لاتخاذ مزيد من الإجراءات من خلال تحليلات بيانات إنترنت الأشياء.

الآن بينما يمكن أن تختلف أنظمة إنترنت الأشياء وحالات استخدامها بشكل كبير على أساس التطبيقات والتصميمات، يمكن تقسيم مجموعات البيانات التي تقيسها التكنولوجيا إلى ثلاث فئات رئيسية -

• بيانات الحالة: هي مجموعة أساسية من البيانات الأولية التي تنقل حالة الجهاز أو النظام.
• بيانات الأتمتة: تم إنشاء هذا النوع من البيانات بواسطة أجهزة وحلول آلية مثل الإضاءة الآلية وأجهزة تنظيم الحرارة الذكية.
• بيانات الموقع: تنقل البيانات الموقع الجغرافي للجهاز أو الحل. يمكن العثور على حالة الاستخدام الأكثر شيوعًا في التخزين والخدمات اللوجستية والتصنيع.

على الرغم من أن حلول تحليلات إنترنت الأشياء تبدو بسيطة، إلا أنها ليست سهلة على الإطلاق.

بعض العوائق في طريق تحليلات بيانات إنترنت الأشياء

تعمل أنظمة إنترنت الأشياء في العالمين الرقمي والمادي، وتطرح تحديات فريدة للتنفيذ والتحليل. أهمها خصوصية البيانات وأمنها، خاصة عندما يفرض منظمو الخصوصية مثل القانون العام لحماية البيانات في الاتحاد الأوروبي وقانون خصوصية المستهلك في كاليفورنيا عقوبات عالية على الانتهاكات. خوفًا من النتيجة السلبية، تتردد العديد من شركات إنترنت الأشياء في الانتقال إلى السحابة، مما يتركها في بيئات محلية أو هجينة بالكامل.

والتحدي الآخر هو أن البيانات يمكن أن تكون متنوعة، الأمر الذي قد يكون بدوره صعب المعالجة أو التحليل. ما يزيد الأمر سوءًا هو أن أجهزة إنترنت الأشياء المختلفة تعمل على برامج ثابتة مختلفة وتنقل تنسيقات بيانات متعددة، مما يجعل من الصعب على منصات إدارة بيانات إنترنت الأشياء والتحليلات تصنيف البيانات ومعالجتها.

وأخيرًا، يتطلب تطوير تطبيقات إنترنت الأشياء وتحليلها مهارات فريدة تتراوح من الأمن السيبراني وأمن البيانات إلى الخبرة في مجال صيانة الأجهزة المادية.

لحل بعض هذه التحديات الواضحة التي تواجهها الشركات مع تطبيق تحليلات إنترنت الأشياء على نطاق واسع، ظهرت العديد من منصات تحليلات إنترنت الأشياء إلى حيز الوجود.

ماذا تفعل حلول تحليلات إنترنت الأشياء؟

يعد برنامج إدارة وتحليلات بيانات إنترنت الأشياء مسؤولاً عن معالجة وتخزين وتحليل مجموعات البيانات التي تأتي من أجهزة متعددة متصلة بالإنترنت من أجل الحصول على رؤى والعثور على الأنماط واتخاذ قرارات مدعومة بالبيانات.

تميل خدمات تحليل إنترنت الأشياء الحديثة إلى استخدام تقنيات تحليل البيانات من الجيل التالي مثل التعلم العميق والتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي لدراسة البيانات الواردة من مصادر متعددة.

يمكن أن تتضمن قائمة الميزات الخاصة بتطبيق تحليلات إنترنت الأشياء النموذجي ما يلي:

• جمع البيانات
• مخزن البيانات
• معالجة البيانات
• عرض مرئي للمعلومات
• توليد رؤى قابلة للتنفيذ

أنواع منصات تحليل بيانات إنترنت الأشياء

أحد الأسئلة الأولى التي يطرحها رواد الأعمال في مجال إنترنت الأشياء عندما يتعلق الأمر بالبحث عن أفضل حل لعملياتهم هو نوع حلول تحليلات إنترنت الأشياء التي يجب تقديمها في النظام. فيما يلي نظرة عامة على الأنواع التي تساعد أيضًا في تعزيز حالات استخدام تحليلات إنترنت الأشياء.

التحليلات الوصفية

تستخدم التحليلات الوصفية لإنترنت الأشياء تحليل البيانات التاريخية لتلخيص الأحداث الماضية، مما يمكّن المؤسسات من فهم الأحداث السابقة وتمييز الاتجاهات والأنماط التي قد تفيد القرارات المستقبلية. يقوم هذا النوع من التحليل بإنشاء تقارير مفصلة حول ما حدث ومتى حدث ومعدل تكرار الأحداث بعد معالجة وتحليل البيانات من أجهزة إنترنت الأشياء.

تساعد مثل هذه الأفكار في تحديد أي مخالفات وتقديم إجابات قيمة على الأسئلة المتعلقة بسلوك الأشياء أو الأشخاص، وتوجيه التخطيط الاستراتيجي والتحسينات التشغيلية.

التحليلات التشخيصية

تتعمق تحليلات إنترنت الأشياء التشخيصية بشكل أعمق من التحليلات الوصفية من خلال معالجة سبب حدوث أحداث معينة، وتحديد الأسباب الجذرية للمشكلات من خلال الفحص التفصيلي للبيانات. إنه يستفيد من منهجيات مثل استخراج البيانات والتحليل الإحصائي للكشف عن الأنماط والعلاقات المخفية داخل البيانات.

يوفر هذا النوع من التحليلات رؤى قابلة للتنفيذ، مما يساعد على فهم أصول وآثار قضايا محددة، مما يتيح اتخاذ قرارات أكثر استنارة واستراتيجيات حل المشكلات.

التحليلات التنبؤية

تستخدم التحليلات التنبؤية البيانات التاريخية والعديد من خوارزميات التعلم الإحصائي والآلي لنمذجة الأحداث المستقبلية والتنبؤ بها، مما يساعد في اتخاذ قرارات العمل مثل التنبؤ بالمخزون والطلب. تعتبر هذه التقنية محورية في الصيانة التنبؤية، حيث تستخدم التحليلات والتنبيهات للكشف عن العلامات المبكرة لتآكل المعدات، خاصة في قطاعات مثل الرعاية الصحية والسيارات والفضاء.

يقلل هذا النهج من الحاجة إلى عمليات الفحص المادي، ويقلل من وقت التوقف عن العمل، ويسرع الاستجابة للحالات الشاذة من خلال المقارنة المستمرة لبيانات المستشعر مع الخوارزميات التشغيلية القائمة، وبالتالي تعزيز الكفاءة التشغيلية الشاملة والرعاية الوقائية.

التحليلات الإرشادية

تمثل تحليلات إنترنت الأشياء الإرشادية قمة تحليل بيانات إنترنت الأشياء ليس فقط من خلال التنبؤ بالأحداث المستقبلية ولكن أيضًا توفير إرشادات قابلة للتنفيذ بشأن الخطوات المثلى لتحقيق أهداف العمل. يدمج هذا الشكل المتطور من التحليلات الرؤى المستمدة من التحليلات الوصفية والتشخيصية والتنبؤية للتوصية بالإجراءات التي تعمل على تحسين العمليات. ويستخدم خوارزميات التحسين لتحديد أفضل مسارات العمل.

علاوة على ذلك، من خلال دمج بيانات الشركة الخاصة - مثل المواصفات الفنية والأدلة والأسئلة والأجوبة السابقة - مع تحليلات بيانات إنترنت الأشياء، لا يحدد النظام المشكلات في الوقت الفعلي فحسب، بل يستفيد أيضًا من البيانات التاريخية لاقتراح حلول مثبتة، وتسهيل الاستجابات السريعة والدقيقة وتعزيز جهود الصيانة التنبؤية. يعزز هذا النهج الشامل بشكل كبير كفاءة الدعم الفني وصنع القرار التشغيلي.

تحليلات في الوقت الحقيقي

تتيح تحليلات بيانات إنترنت الأشياء في الوقت الفعلي المعالجة الفورية وتحليل وتفسير البيانات من أجهزة إنترنت الأشياء لتقديم رؤى قابلة للتنفيذ وتسهيل اتخاذ القرارات المستنيرة. ومن خلال استخدام الأدوات التحليلية المتقدمة، بما في ذلك خوارزميات التعلم الآلي والنماذج الإحصائية، يحدد هذا النهج الأنماط والاتجاهات والشذوذات في البيانات، وبالتالي تحسين العمليات في مختلف المجالات.

على سبيل المثال، في مجال التصنيع، تقوم التحليلات في الوقت الفعلي بمراقبة عمليات الإنتاج وتحسينها، بينما في مجال الرعاية الصحية، تقوم بتقييم صحة المرضى والإبلاغ عن المشكلات المحتملة في وقت مبكر. تساعد هذه الإمكانية المؤسسات على تحسين الكفاءة وتقليل التكاليف وتعزيز الفعالية الشاملة.

تحليلات الحافة

تقوم Edge Analytics بمعالجة البيانات من مصدرها على حافة الشبكة، مما يقلل بشكل كبير من زمن الوصول ويحسن أوقات الاستجابة من خلال القضاء على الحاجة إلى إرسال البيانات إلى الخوادم المركزية. تعمل هذه التقنية، التي تعتبر بالغة الأهمية بشكل خاص لتطبيقات إنترنت الأشياء ذات الاحتياجات الكبيرة من البيانات مثل إنترنت الأشياء الصناعي وأنظمة السيارات، على تحسين سرعات معالجة البيانات وتقليل الحمل على الخوادم السحابية.

مع ظهور تقنية الجيل الخامس وارتفاع معدلات نقل البيانات، تمكّن تحليلات الحافة أجهزة إنترنت الأشياء من إجراء معالجة البيانات الأساسية واتخاذ القرار محليًا، على الرغم من أن بعض السيناريوهات لا تزال تجمع بين حوسبة الحافة والحوسبة السحابية لإدارة البيانات بشكل أكثر فعالية.

التحليلات المعرفية

تعمل تحليلات بيانات إنترنت الأشياء الإدراكية على تعزيز الحوسبة الإدراكية والذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات الشاملة من أجهزة إنترنت الأشياء، مما يسهل اتخاذ القرارات والأتمتة بشكل أكثر ذكاءً من خلال الكشف عن الأنماط والرؤى. يستخدم هذا النهج التعلم الآلي، ومعالجة اللغة الطبيعية، وغيرها من التحليلات المتطورة لتحديد الاتجاهات، والشذوذ، والرؤى التنبؤية، وبالتالي تحسين العمليات، وتعزيز تجارب العملاء، ودفع الابتكار.

بالإضافة إلى ذلك، فهو يعمل على تحسين صيانة وأمن أجهزة إنترنت الأشياء من خلال تمكين الكشف عن التهديدات في الوقت الفعلي وتقليل وقت التوقف عن العمل والتدخل اليدوي، مما يمهد الطريق لإدارة أكثر استباقية وتنبؤية.

الفوائد التقنية وجانب الأعمال لتحليلات إنترنت الأشياء

تتطلب الشبكة المتنامية لأجهزة إنترنت الأشياء مستويات جديدة من الاتصال والأتمتة والذكاء من منصات تحليلات إنترنت الأشياء، إلى جانب التأكيد على أن أصحاب الأعمال سيكونون قادرين على تحقيق أقصى استفادة من مجموعات البيانات عندما يتعلق الأمر بتعزيز قرارات العمل. الوعد الذي وضع تحليلات إنترنت الأشياء على الخريطة التقنية.

وللتعمق أكثر في التأكيدات، دعونا نلقي نظرة على الفوائد التجارية والتقنية لحلول تحليلات إنترنت الأشياء.

تعزيز الكفاءة التشغيلية

تسمح تحليلات بيانات إنترنت الأشياء للشركات بتحديد أوجه القصور بسرعة من خلال فحص البيانات الناتجة عن إنترنت الأشياء. على سبيل المثال، يمكن لشركة الخدمات اللوجستية استخدام أجهزة استشعار إنترنت الأشياء لمراقبة أداء الأسطول في الوقت الفعلي، ومعالجة مشكلات مثل عدم كفاءة المسار أو أوقات توقف السيارة على الفور. تساعد هذه الرؤية المباشرة على تحسين العمليات وتحسين كفاءة استهلاك الوقود.

تقلل التكاليف

يمكن أن يؤدي الاستفادة من حل تحليلات بيانات إنترنت الأشياء إلى تقليل التكاليف بشكل كبير من خلال تحسين الكفاءة التشغيلية وتقليل استهلاك الطاقة وتحسين إدارة الأصول. على سبيل المثال، يمكن لمصنع التصنيع استخدام مستشعرات إنترنت الأشياء لمراقبة صحة الماكينة، والتنبؤ بالأعطال قبل حدوثها. يعمل هذا النهج الوقائي على تقليل وقت التوقف عن العمل وإطالة عمر المعدات، مما يؤدي في النهاية إلى تقليل تكاليف الإصلاح والاستبدال.

تحسين تجربة العملاء

تعمل تحليلات بيانات إنترنت الأشياء على تحسين تفاعلات العملاء من خلال توفير رؤى تفصيلية حول سلوكيات المستهلك وتفضيلاته. على سبيل المثال، يمكن لشركة الأجهزة المنزلية الذكية تحليل أنماط الاستخدام لتزويد العملاء بتوصيات مخصصة لتوفير الطاقة، وتعزيز رضا المستخدم والمشاركة مع النصائح المخصصة التي تلبي عادات الاستخدام الفردية.

تعزيز السلامة

يمكن أن يؤدي استخدام النظام إلى تعزيز بروتوكولات السلامة من خلال تحديد المخاطر المحتملة في وقت مبكر. وفي قطاع الرعاية الصحية، يمكن للمستشفيات استخدام أجهزة إنترنت الأشياء لمراقبة المعدات الحيوية والحالة الحيوية للمرضى بشكل مستمر، والكشف بسرعة عن الحالات الشاذة التي قد تؤدي إلى مخاطر صحية، وبالتالي السماح بالتدخل الفوري وتحسين سلامة المرضى بشكل كبير.

تحسين عملية صنع القرار

تعمل تحليلات إنترنت الأشياء على تعزيز قدرات اتخاذ القرار من خلال تقديم رؤى عميقة حول العمليات وسلوك العملاء. على سبيل المثال، يمكن لسلسلة البيع بالتجزئة استخدام أجهزة استشعار إنترنت الأشياء لتتبع حركة مرور العملاء وسلوكيات الشراء في الوقت الفعلي. تساعدهم هذه البيانات على ضبط مستويات التوظيف وتحسين تخطيطات المتجر وتخصيص العروض الترويجية لزيادة كفاءة المبيعات ورضا العملاء.

فرص عمل جديدة

إنه يفتح آفاقًا جديدة للابتكار في مجال الأعمال من خلال تحديد الأنماط والاتجاهات في سلوك المستهلك. على سبيل المثال، قد تقوم إحدى الشركات المصنعة للأجهزة الذكية بتحليل بيانات الاستخدام لتحديد الطلب على الميزات الموفرة للطاقة. يمكن أن تؤدي هذه الرؤية إلى تطوير خط جديد من المنتجات الصديقة للبيئة، والاستفادة من السوق المتنامية للمستهلكين المهتمين بالبيئة وتمييز العلامة التجارية في سوق تنافسية.

تحليل البيانات في الوقت الحقيقي

تسهل تحليلات إنترنت الأشياء التحليل الفوري للبيانات عند إنشائها، وذلك بفضل تقنيات التحليلات المتدفقة. على سبيل المثال، يمكن لشركة المرافق استخدام هذه الإمكانية لمراقبة الأحمال الكهربائية في الوقت الفعلي، وضبط عمليات الشبكة بشكل فوري لمنع انقطاع التيار وتحسين توزيع الطاقة بناءً على الطلب الحالي، مما يؤدي إلى تحسين الاستجابة التشغيلية بشكل كبير.

تحسين قابلية التوسع

تسمح الأنظمة للشركات بتوسيع نطاق عملياتها بمرونة وفعالية من حيث التكلفة. أنت تدفع فقط مقابل الموارد التي تستخدمها، والتي يمكن تعديلها ديناميكيًا لتلبية الطلب دون تكبد تكاليف غير ضرورية. على سبيل المثال، يمكن لمنصة إنترنت الأشياء القائمة على السحابة أن تمكن بائع التجزئة في مجال التجارة الإلكترونية من توسيع نطاق تتبع مخزونه خلال مواسم الذروة وتقليص حجمه في الفترات الأبطأ، مما يضمن الاستخدام الفعال للموارد.

زيادة الدقة

مع تحليلات إنترنت الأشياء، تستفيد الشركات من مستوى عالٍ من الدقة في تحليل بياناتها بسبب التقنيات التحليلية المتقدمة. يمكن لمقدمي الرعاية الصحية استخدام أجهزة إنترنت الأشياء لجمع مجموعة واسعة من بيانات المرضى بشكل مستمر، مما يسمح بخطط علاج أكثر دقة وشخصية بناءً على مراقبة الحالة الصحية في الوقت الفعلي.

تعزيز الأمن

يساعد نظام التحليلات على تحسين الأمان من خلال تحديد التهديدات المحتملة قبل أن تصبح مشكلات كبيرة. على سبيل المثال، يمكن لمؤسسة مالية نشر أجهزة استشعار إنترنت الأشياء لمراقبة مراكز البيانات وحركة مرور الشبكة بحثًا عن أي نشاط غير عادي، مما يتيح اتخاذ تدابير أمنية وقائية لإحباط التهديدات السيبرانية.

أتمتة

تدعم تحليلات إنترنت الأشياء أيضًا أتمتة العمليات التي تتطلب تقليديًا إدخالاً يدويًا، مما يقلل من تكاليف العمالة ويحول تركيز الموظف إلى المهام ذات القيمة الأعلى. على سبيل المثال، قد يستخدم أحد المصانع أجهزة استشعار إنترنت الأشياء وبرامج التشغيل الآلي لإدارة خط الإنتاج بأكمله، مما يضمن التعامل الدقيق مع المواد والصيانة ومراقبة الجودة دون إشراف بشري مستمر. لا تقلل هذه الأتمتة من احتمالية حدوث الأخطاء فحسب، بل تعمل أيضًا على تحسين الكفاءة والإنتاجية الشاملة للعمليات.

يمكن فهم فوائد تطبيق تحليلات البيانات لإنترنت الأشياء بشكل أفضل من خلال النظر في تطبيقات العالم الحقيقي للبرنامج عبر صناعات متعددة. دعونا ندخل في ذلك.

حالات استخدام تحليلات إنترنت الأشياء في العالم الحقيقي

دون أن ندرك، أصبحت إنترنت الأشياء جزءًا من حياتنا، بشكل مباشر وغير مباشر. إن القوى الدافعة وراء هذا الاعتماد على نطاق واسع هي تحليلات إنترنت الأشياء، والتي تتيح للحلول الذكية جمع ومعالجة وتخزين وإنشاء رؤى تؤثر على الأعمال.

أنظمة إدارة الطوابير

تساعد مستشعرات إنترنت الأشياء في اكتشاف وتحليل حركة العملاء في الوقت الفعلي في أنظمة إدارة قوائم الانتظار. يقومون بجمع البيانات المتعلقة بحركة العملاء، ووقت دخولهم ومغادرتهم منطقة معينة، وطول قوائم الانتظار نفسها. تتم بعد ذلك دراسة هذه البيانات بواسطة تحليلات إنترنت الأشياء للكشف عن الأنماط التي يمكن استخدامها لاحقًا للتنبؤ بأوقات الذروة، وبالتالي السماح للشركات بخفض معدل دوران الموظفين وكذلك وقت الانتظار. على سبيل المثال، إذا زاد طول قائمة الانتظار في السوبر ماركت، فيمكن استخدام هذه المعدات لفتح نقاط خروج جديدة لتحسين مستوى رضا العملاء.

مثال: تتم مراقبة عدد من نقاط البيانات مثل معدل وصول العملاء وتوقيت الخروج عبر جميع متاجر Walmart باستخدام تحليلات إنترنت الأشياء لإدارة قائمة الانتظار بشكل فعال. يساهم ذلك في نظام إدارة تشغيلي فعال من حيث قدرة خدمة العملاء حيث يعتمد نشر الموظفين وتوافر عمليات الخروج على رؤى البيانات في الوقت الفعلي.

تجارب تسوق سلسة

إن جمال تقنية الخروج للتو التي تعمل بتقنية إنترنت الأشياء هو التخلص من عمليات الخروج ذات النمط القديم. تعمل مستشعرات إنترنت الأشياء، جنبًا إلى جنب مع الذكاء الاصطناعي، على تتبع المنتجات التي يختارها المتسوقون باستخدام معلومات علامات RFID، وأجهزة استشعار الوزن الموضوعة بجانب الرفوف أو حتى تقنية رؤية الكمبيوتر. تتطلب الآليات التي تعمل على الواجهة الخلفية تحليل البيانات من خلال تحليلات إنترنت الأشياء قبل إعداد فواتير المتجر الدقيقة من خلال تطبيق الهاتف المحمول، بحيث يدفع العملاء تلقائيًا عند الخروج.

على سبيل المثال: تم تجهيز متاجر Amazon Go بأجهزة استشعار لإنترنت الأشياء وتقنية رؤية الكمبيوتر لمراقبة أنشطة المتسوقين. يساعد في الوقت الفعلي في تتبع العناصر التي يتم أخذها من الرفوف وتحديث العربة الافتراضية من أجل التسوق الخالي من الاحتكاك.

الإدارة الذكية للموارد المائية

يعد تحليل نمط الاستخدام واكتشاف التسرب في الوقت الفعلي هو مفتاح أنظمة إدارة المياه الذكية المجهزة بأجهزة استشعار إنترنت الأشياء. يقومون بجمع معلومات حول معدلات تدفق المياه. مستويات الضغط بالإضافة إلى مؤشرات أخرى مهمة في المقام الأول على أنماط الاستهلاك.

وبالتالي، فإن استخدام تحليلات إنترنت الأشياء للكشف عن الحالات الشاذة في هذه المعلومات يطلق إنذارات مبكرة ضد التسريبات المحتملة. بالإضافة إلى ذلك، فإنه يعطي رؤى حول أفضل السبل للاستفادة من المياه دون إهدار الكثير وبالتالي توفير تكلفة التشغيل.

مثال: تدمج برشلونة استخدام إنترنت الأشياء في أنظمة إدارة المياه لديها لأغراض فحص وربما الحد من الإفراط في استخدام المياه. يقوم برنامج التحليلات بتحليل المعلومات من نقاط الاستشعار المختلفة للكشف عن التسربات وتحسين توزيع المياه وتعزيز الحفاظ على المياه بشكل عام في المدينة.

أدوات تحسين الزراعة

المجال الآخر الذي تستخدم فيه تحليلات إنترنت الأشياء على نطاق واسع هو تحليل التربة والبيانات المناخية للأغراض الزراعية. يمكن لأجهزة الاستشعار جمع معلومات حول مستويات رطوبة التربة ومعدلات درجة الحرارة بالإضافة إلى توازن الرقم الهيدروجيني في عينات التربة المأخوذة من أجزاء مختلفة من حقولك في أوقات معينة خلال اليوم.

وعلى هذه الخلفية، تخضع المعلومات لتحليلات بيانات إنترنت الأشياء حتى يتمكن المزارعون من الحصول على توصيات زراعة تؤدي إلى زيادة الغلة من خلال قرارات مستنيرة بشأن ممارسات الاستخدام المستدام للأراضي.

مثال: تقوم الأجهزة المتصلة بالآلات الزراعية مثل جرارات John Deere بجمع معلومات عن حالة التربة. يتم إدخال هذه المعلومات في نظام تحليلي يساعد المزارعين في اتخاذ القرارات بشأن أنواع المحاصيل التي ينبغي زراعتها في أماكن تواجدهم.

الاستخدام الأمثل للطاقة

تصبح إدارة استهلاك الطاقة والتحكم فيه أسهل من خلال أجهزة إنترنت الأشياء. تقوم الشبكات الذكية بجمع بيانات الطاقة في الوقت الفعلي من استخدام الطاقة والعرض والطلب من خلال أجهزة استشعار إنترنت الأشياء. يتم بعد ذلك تمرير المعلومات من خلال منصة تحليلات إنترنت الأشياء التي تخطط بعد ذلك بشكل استراتيجي لتوزيع الطاقة التكيفي، مما يؤدي إلى خفض كبير في التكلفة ويمهد الطريق أيضًا لانبعاثات أقل ضررًا على البيئة.

مثال: لإدارة استخدام الطاقة بطريقة مستدامة، استخدمت كوبنهاجن بالفعل الشبكات الذكية. باستخدام البيانات من العديد من الأجهزة المتصلة بالإنترنت، يستطيع نظام التحليلات تحسين توزيع الطاقة بناءً على متطلبات الطاقة بما في ذلك المصادر المتجددة والقضايا الإدارية بشكل عام.

أنظمة المرور الذكية

تعمل إشارات المرور المدمجة وإشارات الشوارع على بيانات حركة المرور في الوقت الفعلي التي تحصل عليها من أجهزة إنترنت الأشياء المثبتة عند إشارات المرور وإشارات الشوارع. يتم جمع حركة السيارات ومستويات الازدحام إلى جانب أشكال أخرى من البيانات بواسطة أجهزة استشعار إنترنت الأشياء الموضوعة على الطرق المختلفة، والتي عند تحليلها بواسطة نظام إدارة الطاقة الذي يعمل بالتحليلات، تساعد في ضبط إشارات المرور والمساعدة في كفاءة استخدام الطاقة في المناطق الحضرية من خلال تقليل الازدحام المروري. .

مثال: تستخدم سنغافورة إنترنت الأشياء كجزء من نظام إدارة حركة المرور الخاص بها لتعزيز التنقل. وتأخذ تحليلات النظام معلومات البث المباشر حول جميع تحركات السيارات وأنشطة المشاة لضبط وقت دورة إشارات المرور عند تقاطعات محددة حيث يميل الازدحام إلى الحدوث أكثر

مراقبة الصحة عن بعد

تُستخدم أجهزة إنترنت الأشياء في الرعاية الصحية لتمكين المراقبة المستمرة للظروف الصحية للمريض بعيدًا عن البيئات الطبية التقليدية. إنهم قادرون على جمع العلامات الحيوية وبيانات النشاط البدني ووظائف الجسم الأخرى التي يمكن وصفها بأنها معلمات مطلوبة من قبل أي أخصائي صحي يريد معرفة ما يشعر به فرد معين دون الحاجة بالضرورة إلى تفاعل مباشر معه على الفور. على نهج يومي.

ولتمكين ذلك، تحتاج المعلومات المجمعة إلى المعالجة من خلال تحليلات بيانات إنترنت الأشياء بحيث توفر رؤى في الوقت الفعلي وتسهل التدخل في الوقت المناسب بالإضافة إلى خطط الرعاية الشخصية.

مثال: تقدم شركة Philips الأجهزة المستخدمة لأغراض الرعاية الصحية عن بعد. يمكن لهذه الأجهزة استشعار درجات حرارة الجسم أو استخدامها في مراقبة القلب.

البحوث الطبية المبنية على البيانات

لقد لعبت تطبيقات إنترنت الأشياء دورًا فعالًا في جمع كميات كبيرة من البيانات الصحية من مصادر مختلفة مثل الأجهزة القابلة للارتداء وأجهزة المراقبة لأغراض إجراء البحوث الطبية. هذا المستوى من جمع البيانات المكثف يجعل من الضروري إشراك تحليلات إنترنت الأشياء من أجل تحليل البيانات الصحية الطولية التي يمكن اعتمادها في مختلف التخصصات الطبية وخاصة في تحسين البحث الطبي.

مثال: أدى استخدام إنترنت الأشياء كأداة بحث إلى كمية كبيرة من البيانات التي يمكن الحصول عليها بسهولة في القطاع الطبي. فهو يسمح بإجراء تحقيقات عالية الجودة من خلال الأجهزة القابلة للارتداء والأجهزة الأخرى المتعلقة بتتبع الاتجاهات الصحية للمرضى

الأتمتة الصناعية

إن المراقبة الدقيقة للمنشآت التي تعمل بشكل رئيسي مع الآلات الصناعية هي أمر أصبح ممكنًا من خلال تقنية إنترنت الأشياء. باستخدام برامج التحليلات لدراسة البيانات التي تم جمعها من عمل المعدات، مثل - الحالات التشغيلية، وأداء الآلات، وظروفها - يمكن التخطيط لإجراءات التصحيح في الوقت الحقيقي لتحسين الكفاءة وتقليل وقت التوقف عن العمل أثناء الصيانة الوقائية.

مثال: تستخدم شركة Tesla إنترنت الأشياء والأتمتة المتقدمة في مصانعها. يُعتقد أن أنظمة التحليلات التي يستخدمونها تعالج البيانات من مستشعرات إنترنت الأشياء لمراقبة الآلات والتنبؤ باحتياجات الصيانة وتحسين عمليات الإنتاج، مما يؤدي في النهاية إلى تعزيز كفاءة التصنيع وجودة المنتج.

إدارة المباني المحسنة

لقد أنشأت حلول البناء الذكية لإنترنت الأشياء بالفعل اسمًا في الفضاء الرقمي لتحسين كفاءة المباني وراحة شاغليها. يصبح هذا ممكنًا من خلال استخدام أجهزة استشعار إنترنت الأشياء التي تجمع البيانات حول الإضاءة والتحكم في درجة الحرارة واستهلاك الطاقة وحالة الإشغال.

يتمثل دور الحل التحليلي هنا في معالجة البيانات تلقائيًا وضبط أنظمة المبنى مثل الأضواء أو أنظمة التدفئة والتهوية وتكييف الهواء (HVAC)، بناءً على استخدام الطاقة أو ظروف المعيشة المريحة.

مثال: يُعرف مبنى The Edge، في أمستردام، بأنه أحد أذكى المباني في العالم، ويستخدم إنترنت الأشياء لإدارة موارده بكفاءة.

إن اتباع نفس المستوى من النجاح في مجال عملك سوف يعتمد بشكل كبير على عنصرين – شركائك التقنيين ومدى نجاحك في تنفيذ الحل في مؤسستك.

يمكن معالجة عنصر الشريك التقني من خلال الشراكة معنا. في Appinventiv، لدينا خبرة واسعة في العمل مع الحلول المتصلة على وجه التحديد بما يتماشى مع إنشاء نظام بيئي كامل لنقل البيانات والأجهزة.

إلى جانب تطوير النظام البيئي، قمنا أيضًا ببناء سلسلة من حلول تحليلات إنترنت الأشياء الذكية التي تسهل على بيوت البيع بالتجزئة وشركات الرعاية الصحية والفنادق وشركات الخدمات إدارة عملياتها بشكل أفضل واتخاذ قرارات مستنيرة.

دعنا نتحدث عن العنصر الثاني الآن – تنفيذ تحليلات إنترنت الأشياء في مؤسستك.

تبدو العملية التي نتبعها عادةً ونقترحها على عملائنا على هذا النحو.

عملية تنفيذ تحليلات إنترنت الأشياء

تحديد الهدف

الخطوة الأولى نحو تنفيذ تحليلات إنترنت الأشياء هي فهم هدف عملك الأساسي. قد يشمل ذلك العثور على المشكلة ونطاق التحسين والمجالات التي لم يتم استكشافها بسبب عدم وجود هذا الحل.

سيساعدك الوضوح بشأن هذه النقاط في النهاية على اتخاذ أفضل قرارات التنفيذ.

تحديد مصدر البيانات

تتطلب هذه المرحلة الكثير من الواجبات المنزلية في عملية معالجة البيانات الحالية. إن فهم نوع البيانات التي لديك ومكان وجودها وكيفية جمعها واستخدامها ليست سوى بعض الأسئلة التي يجب أن تجد إجابة لها.

اختيار أداة التحليلات

بعد تحديد مصادر البيانات، ستكون الخطوة التالية هي العثور على أفضل أداة تحليلية. في حين أن القسم الذي تناولناه مسبقًا حول أنواع منصات تحليلات إنترنت الأشياء يمكن أن يكون مفيدًا هنا، فقد يكون هناك حدث حيث تحتاج إلى نظام أساسي يمكنه التعامل مع أنواع بيانات متعددة وتحليلها. في تلك الحالات، سيكون أفضل رهان هو إنشاء حل مخصص.

تطوير البنية التحتية للتحليلات

مع تبسيط جميع مصادر البيانات والأدوات الخاصة بك الآن، يمكننا البدء في بناء البنية التحتية للتحليلات. وسيتضمن ذلك أيضًا إعدادًا مخططًا للأجهزة والبرامج بما في ذلك تخزين البيانات والبنى التحتية السحابية وميزات قابلية التوسع وأنظمة الأمان.

الاختبار والتحقق من صحة

من المهم للغاية اختبار جميع الوظائف، والتأكد من أنها تعمل على النحو المنشود. في هذه المرحلة، يميل مطورو إنترنت الأشياء لدينا إلى تشغيل خوارزميات تحليلية على مجموعة فرعية من البيانات للتأكد من دقة الرؤى التي تولدها. بالإضافة إلى ذلك، نقوم بالتحقق من صحة النظام مقابل المجاهر التنظيمية والأمنية لضمان قبوله في السوق.

النشر والمراقبة

بمجرد اختبار نظام التحليلات والتحقق من صحته على الصعيدين الفني والمستخدم، يمكنك نشر البرنامج في الحل الخاص بك. المفتاح هنا هو تتبع الأداء بشكل مستمر وإجراء التعديلات اللازمة حتى يتم تحقيق هدف عملك.

التحليل النهائي

على الرغم من أن تحليلات إنترنت الأشياء تقدم فوائد لا حصر لها للمؤسسات التي تتطلع إلى إنشاء نظام بيئي متصل، إلا أنها تتطلب قدرًا لا بأس به من المداولات على جبهة التخطيط والتنفيذ. السؤال الأول الذي سيتعين عليك كصاحب عمل أن تجيب عليه هو ما إذا كنت ستختار حلًا جاهزًا لا يكون أمان بياناته وتكاملاته تحت سيطرتك، أو بناء شيء مخصص من الألف إلى الياء.

سيفضل تحليل التكلفة والفوائد على المدى الطويل دائمًا الاستثمار في خدمات تطوير برمجيات إنترنت الأشياء المخصصة. لكن القرار يعتمد على ميزانيتك ومتطلباتك.

نأمل أن يكون المقال قد أعطاك الأفكار التي كنت تبحث عنها. إذا وجدت أن عملك بحاجة إلى برنامج مخصص لتحليل البيانات، فاتصل بنا.

الأسئلة الشائعة

س: ما هي تحليلات بيانات إنترنت الأشياء؟

ج: تتضمن تحليلات إنترنت الأشياء جمع ومعالجة وتحليل البيانات التي تم إنشاؤها بواسطة أجهزة إنترنت الأشياء لاستخراج رؤى قيمة وتحسين العمليات ودعم اتخاذ القرار.

س. ما هي الميزات الرئيسية لبرنامج تحليلات إنترنت الأشياء؟

ج: تشمل الميزات الرئيسية لبرنامج تحليلات إنترنت الأشياء جمع البيانات وتكاملها، والمعالجة في الوقت الفعلي، والتحليلات المتقدمة (على سبيل المثال، التعلم الآلي، والتحليلات التنبؤية)، وتصور البيانات، وقابلية التوسع، والأمان، ودعم بروتوكولات وأجهزة إنترنت الأشياء المختلفة.

س. ما هي تحديات تحليلات إنترنت الأشياء التي يجب أن أتوقعها؟

ج. لا شيء إذا كنت شريكًا مع شركة تحليلات إنترنت الأشياء مثل Appinventiv. وفي حالات أخرى، يمكن أن تتمثل التحديات في التعامل مع كميات كبيرة من البيانات، وضمان أمن البيانات وخصوصيتها، ودمج مصادر البيانات المتنوعة، وإدارة معالجة البيانات في الوقت الفعلي، والحفاظ على جودة البيانات ودقتها.