Zes essentiële zaken voor succesvolle sensorgeïnformeerde toepassingen

We leven in een nieuwe waarnemingswereld die mogelijk wordt gemaakt door goedkope sensoren. De explosie van data-emitterende sensoren overspoelt organisaties met potentieel waardevolle nieuwe inputs. Sensorgegevens en de noodzaak om eenvoudig acties op basis daarvan te verzamelen, te begrijpen en te automatiseren, stuwen de volgende golf van IoT-automatisering snel voort.

Innovatieve detectietoepassingen stellen organisaties in staat om het beheer van sensorische activa - mensen, plaatsen en dingen - te verenigen op manieren die voorheen nooit mogelijk waren. Maar voor veel organisaties blijven deze kansen buiten bereik, zegt Phil Ressler, CEO, Sixgill, LLC .

Groeiende activapopulaties, exploderende sensor- en contextuele gegevens, slecht verzamelde en gecompromitteerde governance vormen obstakels voor het benutten van de voordelen van IoT. Volgens McKinsey , "bedrijven gebruiken momenteel de meeste IoT-gegevens die ze verzamelen te weinig."

Hier zijn zes essentiële zaken voor succesvolle op sensorgegevens gebaseerde IoT-toepassingen, die die onderbenutting omkeren.

Essentiële #1:schaalbaarheid

Het opnemen van kleine hoeveelheden sensordata is relatief eenvoudig. Maar het verzamelen, organiseren, analyseren en handelen op geaggregeerde sensorgegevens voor geautomatiseerde actie is een grotere uitdaging. Een commerciële jet genereert bijvoorbeeld een petabyte aan gegevens per week; een slimme fabriek kan dagelijks een petabyte aan data creëren. Tegenwoordig wordt alles en iedereen een datacenter.

Als gevolg hiervan vereist het ontwikkelen van effectieve IoT-toepassingen elastische schaalbaarheid. In slimme steden moet een diverse reeks toepassingen bijvoorbeeld enorme hoeveelheden sensorgegevens kunnen verwerken om oplossingen aan te drijven voor het beheren van verkeer of drukte, het optimaliseren van parkeren, het voorkomen van criminaliteit en andere.

Essentieel #2:Flexibiliteit

Ondersteuning voor multi-enterprise automatisering van sensorgegevens op elk volume, elke snelheid en schaal is een ander essentieel onderdeel. Een ding dat kan helpen, is het implementeren van één configureerbare backbone voor dataservices om alle sensor-geïnformeerde applicaties te ondersteunen. Dit moet een open architectuur omvatten die sensorgegevens van elk type zender kan opnemen, aggregeren en verwerken en functionaliteit van externe systemen kan integreren.

Flexibiliteit is cruciaal voor IoT-toepassingen in verschillende gebruikssituaties, zoals slimme constructie of productie. Eén systeem voor samenhangende orkestratie van activa zorgt ervoor dat een bouwbedrijf of fabrikant een  holistisch begrip van realtime en historische activiteiten op de bouwplaats om  verbeter de veiligheid, productiviteit en naleving.

Essentiële #3:data-agnostische mogelijkheden

Om de waarde van verbonden intelligentie, mogelijk gemaakt door sensorgegevens, te maximaliseren, moeten organisaties de gegevensverzameling van talrijke en ongelijksoortige sensorbronnen kunnen verenigen en beheren. Applicaties die alleen bepaalde soorten gegevens aankunnen, zijn niet zo effectief.

Een use case waarbij dit essentieel is, zijn IoT-applicaties voor slimme gebouwen die organisaties wapenen met een volledig beeld van wat er binnen gebouwen gebeurt - op elk moment in de tijd of gedurende een bepaalde periode.

Door dit soort technologie in te zetten, kunnen bedrijven verschillende sets sensorgegevens verzamelen en combineren voor zaken als het aantal medewerkers, mensenstroom, kamerbezetting, verlichting en temperatuur, en passende maatregelen nemen om de productiviteit te verbeteren en de kosten te verlagen.

Essentieel #4:Edge-computing

Om IoT-toepassingen te optimaliseren, moeten bedrijven gebruikmaken van 'edge' computing om de responstijden te versnellen door de latentie te verlagen, de kostbare gegevensoverdracht naar de cloud te minimaliseren en de boel draaiende te houden, zelfs tijdens verbindingsonderbrekingen.

Toepassingen die zijn ontworpen om sensorgegevens aan de rand te verwerken en erop te reageren, bieden kosteneffectieve gegevensfiltering, snelheidsanalyse en betere beslissingen. Door machine learning on the edge te implementeren, kunnen organisaties nieuwe manieren gebruiken om programmatisch realtime gegevens te leren, te begrijpen, te voorspellen en erop te reageren, inclusief frame-sequent videogegevens die worden omgezet in bruikbare informatie.

Edge opent tal van extra IoT-gebruiksscenario's die een lage latentie vereisen, zoals bepaalde industriële automatiseringstoepassingen die gebruikmaken van realtime gegevens van camera's, audio, autonome apparatuur en een verscheidenheid aan intelligente logistieke systemen.

Essentiële #5:Uitbreidbaarheid

Uitbreidbaarheid van het platform om zich aan te passen aan specifieke branchevereisten is een ander essentieel punt. Gebruik-case-specifieke gegevenskruisingen en uitzonderingsgebeurtenissen moeten door de gebruiker kunnen worden gedefinieerd. Regels voor geautomatiseerde reactie op geïdentificeerde gebeurtenissen moeten configureerbaar zijn voor elke complexiteit.

Uitbreidbaarheid omvat volledig gedocumenteerde API's, ondersteuning voor native en common-skillset Javascript-geautoriseerde plug-ins en open I/O-back-endservices. Eenvoudige gegevens- en systeeminterfaces naar interne bedrijfssystemen zijn een must, samen met integratie met services van derden, bestaande tools en particuliere big data-netwerken.

Essentieel #6:Creëer een enkele bron van sensorgegevenswaarheid

Om de valkuilen te vermijden van het samenvoegen van een lappendeken van silo-dataservices tot discrete sensing-applicaties, implementeren organisaties met succesvolle IoT-initiatieven meerdere applicaties van common-rail datafundaties.

Uniforme systemen vermijden de gevaren van oplossingen die slechts een beperkt aantal zenders aankunnen, en bieden een eenvoudigere, flexibelere aanpak waarmee ontwikkelaars sensorgestuurde toepassingen van bijna oneindige variëteit kunnen creëren op een gemeenschappelijke basis voor controleerbaarheid, verantwoording en holistische analyse.

De mogelijkheid om te profiteren van het tijdperk van sensorgestuurde IoT is aanzienlijk verbeterd voor organisaties die een universele dataautomatiseringsservice gebruiken om IoT-gegevens te automatiseren en succesvolle sensorgestuurde applicaties te ontwikkelen.

De auteur van deze blog is  Phil Ressler, CEO, Sixgill, LLC