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6 实例探究
通过物联网为智能家居自动化解决方案提供动力以实现节能
Saviant
许多提供智能能源管理产品和解决方案的行业领导者面临挑战,包括:如何构建一个可扩展的平台,可以自动扩展到板载“n”个智能家居设备数据安全性、解决方案可用性和可靠性是需要处理的其他关键因素如何创建一个强大的通用物联网平台来处理任何类型的智能设备如何启用有助于智能决策的数据管理功能
通过物联网改造水务设施,每年节省 10 亿加仑!
Saviant
公用事业面临的大问题包括: (i) 如何让电表变得“智能”并将数据从家庭采集到公司,以及; (ii) 如何以高效且具有成本效益的方式从大量仪表数据中获取智能操作。解决这些问题将有助于公用事业公司跟踪和监控用水量数据,识别泄漏、盗窃和各种异常情况。这需要具有远程资产管理和主动维护功能的可扩展系统。这也将有助于最终消费者了解他们的用水情况,以便更好地做出节约用水的决策。
通过物联网实时了解供应链运营
Saviant
餐饮服务配送公司通常管理大量食品或非食品产品,利润率非常低。而且,他们面临的主要挑战之一是优化食品配送过程中的运营效率,以加速业务增长和竞争优势。然而,为了应对这一挑战,他们无法知道在交付时间内究竟发生了什么。准备交付的食品库存是否保持在最佳温度条件下?司机走对路了吗?客户订单是否按时交付?他们的业务需要实时了解其供应链运营,以便他们可以跟踪和监控每分钟发生的事情。这将有助于优化运营并节省资金。
用于设备管理和分析的高端、可扩展的基于云的 IIoT 解决方案
Saviant
许多仪器仪表领导者面临挑战,包括如何:跟踪和监控他们的仪器数据,例如温度、湿度、露点或压力实现数据的实时可见性以采取必要的措施/行动。启用远程资产管理功能,以预先安排的时间间隔监视终端设备集成通知引擎以在资产故障或异常情况下向最终客户发出警报
用于测试和监控的实时数据工程
Saviant
传感器以高频率从设备捕获物理数据,然后在基于桌面的系统上进行本地管理和分析。然后,他们的最终用户在他们的桌面上本地处理数据,并手动创建对设备状况及其故障模式的可见性。他们决定自动化数据收集并启用基于云的数据处理以及基于 AI 的故障检测,同时使其更多地由数据驱动,而不是基于古老的规则。对此有一些挑战:传统的预测工具难以扩展和部署需要将预测分析嵌入到他们的应用程序中使用现代数据平台进行数据准备、清理、选择正确的算法、对其进行训练和验证需求专业知识平台和应用程序需要与所有硬件产品轻松集成
用于启用状态监测的数据工程
Saviant
客户希望提供一个完整的传感器到软件系统,该系统通过简单的即插即测概念易于使用。每个设备/传感器都有其独特的技术,服务于不同的目的,因此具有最适合该产品的单独数据采集平台。然而,他们的最终客户,即大型工业企业,可能需要一个或多个设备/产品用于他们的应用程序,因此需要使用不同的平台。使用了不同的数据采集平台,这意味着:客户拥有数十个硬件和软件系统,用于为其企业客户提供服务维护这些平台需要大量的精力和资源上市时间也缓慢而漫长分散的产品组合导致销售流程脱节和客户认知度低跨平台缺乏标准功能

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