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数据质量如何使IoT项目更有利可图

的领导下,世界在物联网技术上的支出预计将在2022年达到 $ 1.2万亿(1万亿欧元)工业,例如离散制造业1,190亿美元(1,080亿欧元),流程制造业达到780亿(708亿欧元),运输业710亿(645亿欧元) )和公用事业610亿(554亿)。

确实,预计4.0行业的产品和服务市场将会增长。在接下来的几年中,意义重大-以后 60%的制造商应使用RFID,便携式设备和系统等技术的变化完全连接产品副总裁Ramya Ravichandar FogHorn 说,这是自动化的。

尽管业界预计当前和将来的IoT和IIoT项目将取得积极的增长,但是要获得客户的信任并确保成功的试点项目,仍然存在一些重要挑战。物联网生产成功且规模巨大。尽管许多人认为连接限制,安全风险和数据偏差(包括数据量)是IdT成功的障碍,但我们发现数据质量也起着作用。在实现有效的物联网项目中的重要作用。

什么是数据质量?

数据质量以三种主要方式在物联网设备的日益普及中起着至关重要的作用:

  1. 组织只有做出良好的基于​​数据的决策,才能做出决策。 use是正确的并且适合所考虑的用例。
  2. 质量差的数据实际上是无用的,并且可能导致严重的问题,例如不正确的机器学习模式,不正确的决策或投资回报不足。
  3. ,随着人工智能和机器学习应用程序的增长,经典的垃圾进入和退出问题已经浮出水面。

高质量的数据馈送,成形和调整机器学习(ML)模型,使配备IoT的工厂能够根据数据做出明智的决定。

例如,蒸汽轮机的意外故障可能导致严重的干扰,对工厂和下游电网的损害和经济损失。在高质量数据集中训练的机器学习预测模型,可以在重大问题发生之前检测潜在的故障,从而帮助这些行业组织最大限度地提高设备的可靠性。

但是,数据已更改,包括丢失,不完整或错误的数据。 -容易导致组织犯下不便,耗时且代价高昂的错误。实际上,根据数据仓库协会(TDWI)的数据,肮脏的数据使美国公司每年损失 $ 6,000亿(5,450亿欧元)。事实是,大约 80%的计算机科学家致力于数据的准备和纯化,以确保ML模型提供适当的信息。

为了将来,组织必须采用能够确保其数据馈送的完整性,有效性,一致性和准确性的方法,以提高信息质量,部署有效的IoT项目并实现最佳的投资回报。

Edge Edge在数据质量中扮演什么角色? [19659003] 工业传感器具有不同的类型,并收集大量,多种形式和数据速率,包括视频,音频,加速度,振动,声学和其他数据。如果组织成功地调整,清理,丰富和合并所有这些不同的数据流,则可以极大地提高其运营的效率,运行状况和安全性。但是,为了提供完整而准确的工厂运营情况,公司需要收集,结婚和处理由这些不同的远程数据源提供的原始信息。

边缘计算在这些类型的环境中蓬勃发展,因为它们可以收集和处理。首先是实时数据,然后在数据中创建一个结构以帮助识别值。

启用边缘的计算机使本地清理和格式化损坏的数据变得更加容易,从而改善了对准确高效的机器学习模型的训练和部署。 。的确,行业研究人员认为,基于边缘的物联网的使用将成为关键垂直市场增长的强大催化剂-并且数据将被处理(以一种或多种形式)。 (19459019)中的Edge计算占物联网的59%。到2025年部署。

例如,使用边缘计算,工厂可以通过实时分析传感器数据以识别不合格的阈值来提高产品质量。定义,创建和训练ML模板以识别问题的原因,并根据需要部署ML模型以自动停止生产有缺陷的零件。

对于这些用例等,边缘兼容解决方案将实时机器数据(低质量数据)转换为可操作的信息。 (高质量数据)与生产效率和质量指标有关,运营经理可以使用这些数据来减少计划外的停机时间,优化产量并提高生产率。使用机器。

先进的计算可以为他们的IoT和IIoT项目带来价值,而先进的解决方案通过处理和分析数据将原始传感器数据转换为可流动的信息。实时数据。通过在创建时清理和丰富脏污的数据,高级计算可以显着提高数据质量并优化重复的机器数据,从而提高运营效率。

作者是FogHorn产品副总裁Ramya Ravichandar 19659003] 在下面或通过 Twitter:@IoTNow_ 评论此文章或 @jcIoTnow

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