物联网在六个领域业务运营中的应用分析

IDC预测，到2025年，全球数据总量将从目前的33 zettabytes增长到175 zettabytes，其中大部分是由被称为物联网（IOT）的连网设备产生的。不熟悉Zettabyte？ IDC这样描述它：

“如果将175 zettabytes数据存储到蓝光光盘上，那么这些光盘堆起来的高度够您去月球23次。”

我想我们都认为这是很多很多的数据。

不过，我们也认为，在没有对数据进行分析之前，它们是无用的。直到最近，想要对数据进行分析的组织不得不花费大量时间和金钱来开发自己的数据处理算法。并且，对于大多数公司来说，管理和分析物联网生成的数据并从中获益是一项艰巨任务。

如今，市场上有许多物联网分析解决方案，几乎每个人都可以进行数据分析。低成本的物联网分析解决方案，意味着越来越多的公司能够为尝试新的物联网分析应用提供更强大的业务案例。

1、社交分析

人们对社交分析越来越感兴趣，在社交分析中，公司利用物联网来获得观众在体育比赛、时装秀、展览和其他活动中的行为和情绪反应的可 *** 作见解。

在“连网事件”期间，传感器测量特定距离的体温和心率，摄像头监控动作，麦克风检测欢呼和嘘声。应用于数据的机器学习算法揭示了观众的参与程度，并识别他们的情绪反应。通过分析获得的见解可用于增加未来的参与度，以及提高营销活动的有效性，并提高社交媒体中品牌的知名度。（物联之家iothome.com）

2、水产养殖

水产养殖，是另一个非常有趣的物联网分析用例。Digidworks的创始人Nikolai Tenev描述了物联网是如何帮助水产养殖企业更深入地了解其养殖条件的。使用各种传感器，他们可以收集有关环境质量的详细数据，包括温度、营养素、氧含量、光照水平等等。对数据的分析有助于确定什么对生物有益，什么对生物不利，这有助于改善水质，并最终促进生产。

3、预测性维护

有了正确的数据和物联网分析工具，您可以预测未来。这对企业来说并不是一件小事，他们每停机一小时就会损失大约10万美元。无论您在哪个行业，都有机会使用基于物联网的预测性维护来改善运营。例如，餐馆使用传感器来监测他们的制冷设备，使他们能够在故障发生和食物变质之前解决潜在的问题。制造商正在进行远程设备监控，以避免可能影响整个 *** 作的关键设备故障。甚至就连办公楼也开始出现预测性维护趋势。为了减少每年1.9亿小时的电梯停运时间（电梯每年因维保而停用的累积时间超过1.9亿小时），他们在电梯上安装了物联网设备，例如，数据分析可以揭示电梯门打开的频率是否比正常情况更频繁，这可能表明有问题——以及未来被困的房客。如果可以的话，您不想避免这种情况发生吗？

4、智能道路

物联网可以为驾驶员做很多事情（比如减少交通拥堵和找到可用的停车位），但是现在，城市并不是物联网唯一能提供帮助的地方。在2018年年中，科罗拉多州丹佛市开始准备在一段道路上铺设嵌入传感器的混凝土，以了解某些数据如何在该州的公路上使用。据称，传感器会推断出车辆的速度、重量和方向，然后，这些数据可用于提醒当局正在发生的事故。州政府官员指出，在某些路段，如285号高速公路上一个特别危险的弯道，事故发生率很高。通过数据分析和物联网，可以在发生事故时向紧急响应人员发出警报。

Signity SoluTIons公司的Aaina Bajaj指出了一个类似的物联网分析应用：监测道路维护问题。美国布法罗大学（University of Buffalo）和中国长安大学（Chang‘an University）的研究人员联合开展的EPAVE项目正在研究将传感器嵌入路面以检测水分和压力的想法，这可能表明问题正在开始形成。其目的是在道路发生损坏之前检测出来，并帮助驾驶员避免因道路损坏而导致的交通事故。

5、智能病床

医疗保健机构正以惊人的速度利用物联网。一份报告称，截至今年，87%的医疗保健机构将采用物联网技术。医疗保健领域的物联网分析应用有很多，从使用人工智能检测问题的X光机，到使用资产跟踪监控关键（且昂贵）设备，应有尽有。现在，新一代医院病床正在使用物联网为患者提供更高质量的护理。新床位持续监测患者的心率和呼吸频率，此外，作为物联网数据分析的一部分，机器学习有助于更快地发现病情恶化迹象。据估计，床内技术已被证明有助于降低83%的“蓝色代码（Code Blue）”相关死亡率和86%的心脏骤停率。

6、精准农业

希望节省资金和提高效率的不仅仅只有企业，农民也是如此。事实上，到2023年，智慧农业市场有望实现快速增长。精准农业是利用物联网技术降低运营成本和提高农场效益的最佳实践。它使农民能够给植物和牲畜提供正确的处理，甚至是每平方米上的单个（颗）动物和植物。例如，他们可以测量作物田间的变化，并决定如何更好地施用农药和化肥，而不是必须在整个田间均匀施用。他们还可以远程监控牲畜的位置和健康状况，这有助于早期识别患病牲畜。