Aplicações e Casos de Uso de Analytics em IoT

A Internet das Coisas (IoT) abrange múltiplas tecnologias; o acrônimo se refere a uma rede de objetos físicos conectados ou “coisas” que coletam informações por meio de sensores inteligentes e chips e então as transferem pela internet. Isso permite que as organizações coletem e eventualmente usem esses dados para impulsionar as decisões de negócios.

A IoT gera uma vasta quantidade de informações e contribuiu significativamente para o crescimento dos dados mundiais ao longo dos anos. Como a IoT funciona reunindo dados em tempo real dos “objetos” conectados em sua rede, a quantidade de dados de IoT está crescendo exponencialmente ao longo do tempo. Além da magnitude e da natureza rapidamente mutável dos dados, eles são altamente complexos, vindo em uma grande variedade de formatos.

Devido a esses atributos, historicamente tem sido um desafio demorado e custoso para as organizações analisarem as informações coletadas , a menos que você estivesse disposto a pagar pelos recursos e especialistas necessários para dar sentido ao caos, a magnitude e a complexidade dos dados de IoT tornavam qualquer insight orientado por dados fora de alcance.

À medida que o mercado e as tecnologias amadureciam, soluções avançadas e acessíveis de análise da Internet das Coisas transformaram dados previamente inacessíveis em insights que estão literalmente mudando a forma como as empresas fazem negócios. Com o aumento do número de organizações que podem usar efetivamente análises de IoT, o número de aplicativos inovadores e casos de uso avançados de análises também proliferaram.

Continue lendo para entender como organizações de diferentes setores usam análises da Internet das Coisas para impulsionar as decisões de negócios.

O que são Análises da IoT?

Análises da IoT são usadas para dar sentido à vasta quantidade de dados produzidos pela Internet das Coisas. Esses dados vêm por meio de uma miríade de sensores e dispositivos; uma única máquina pode ter dezenas de sensores diferentes, cada um produzindo dados constantemente. As análises de IoT são fundamentais para ler os dados dos dispositivos conectados de IoT e produzir insights, detectar padrões ou fazer previsões que as empresas possam usar ao tomar decisões comerciais.

Existem diferentes tipos de soluções avançadas de análise que as organizações podem utilizar para dar sentido aos dados de IoT. A solução certa depende do volume de dados gerados, da complexidade dos insights fornecidos e do tipo de ações impulsionadas por esses insights.

Quais são os tipos de Análises de IoT?

Os tipos de análises da Internet das Coisas são divididos pelos tipos de desafios que abordam e pelos insights que produzem. Os  quatro principais são análises descritivas, análises diagnósticas, análises preditivas e análises prescritivas.

• Análises Descritivas

As análises descritivas dão sentido aos dados em tempo real provenientes de dispositivos conectados de IoT. Elas monitoram o desempenho dos dispositivos e determinam se estão funcionando como deveriam. Esse tipo de análise pode ser usado para detectar anomalias, entender como um dispositivo está sendo usado internamente ou por consumidores, localizar os ativos de uma organização, compreender os resultados de uma determinada máquina e muito mais.

• Análises Diagnósticas

As análises diagnósticas fornecem insights sobre por que as coisas estão acontecendo. Podem ser usadas para compreender anomalias, áreas de ineficiência ou outras tendências. Caso um dispositivo não esteja funcionando de maneira ideal, a análise de diagnóstico analisa os dados da IoT para identificar qual é o problema..

• Análises Preditivas

As análises preditivas incorporam capacidades de aprendizado de máquina para avaliar a probabilidade de um evento futuro acontecer. Modelos de aprendizado de máquina são treinados com grandes quantidades de dados históricos que permitem identificar tendências e a probabilidade de certas coisas levarem a determinados resultados. Aplica esse conhecimento aos dados em tempo real provenientes de dispositivos de IoT para prever efetivamente o futuro. Esses tipos de insights dão às organizações o tempo para agir proativamente para mudar o resultado previsto, se não for o desejado.

• Análises Prescritivas

Um dos recursos analíticos mais avançados é o prescritivo. As análises prescritivas fornecem insights adicionais sobre quais ações você pode tomar para impactar os resultados das análises descritivas, diagnósticas ou preditivas. Elas ajudam as organizações a entenderem melhor como podem prevenir falhas, melhorar a eficácia, evitar ou aumentar resultados e muito mais.

Alimentando a Manutenção Preditiva com Análises de IoT

Ao aplicar análises preditivas de IoT a um modelo de manutenção preditiva, as empresas podem entender melhor a condição atual dos dispositivos, bem como suas necessidades futuras. A manutenção preditiva pode informar o melhor momento para realizar serviços em equipamentos e até mesmo prever e prevenir possíveis falhas antes que ocorram. A manutenção preditiva está transformando os resultados dos serviços, incluindo uma redução de até 30% no tempo de paradas não planejadas, serviços até 83% mais rápidos e mais de 75% em menos tempo gasto no local.

Aplicações na Indústria de Análises de IoT

Manufatura 

Para o setor industrial, as aplicações de análises de IoT levam à melhoria da qualidade do produto, da eficiência da produção e do atendimento ao cliente. Durante a produção,  podem testar e monitorar produtos em um ambiente virtual que lhes permite identificar proativamente quaisquer problemas antes de colocá-los no mercado. Ao utilizar equipamentos de fabricação inteligentes, as organizações podem compreender melhor o processo de fabricação e as áreas potenciais para maior eficiência. Assim que os produtos chegam ao mercado, as organizações podem aproveitar a manutenção preditiva para diminuir os custos do serviço e aumentar a satisfação do cliente.

Saúde

O uso de análises da Internet das Coisas no campo da saúde está levando a uma abordagem mais centrada no paciente e holística devido aos insights que pode fornecer.

Usando aplicativos de saúde em smartphones e dispositivos médicos conectados, como wearables e camas hospitalares inteligentes, os prestadores de serviços médicos estão agora equipados com uma compreensão mais profunda da saúde de seus pacientes. Os insights adicionais sobre os pacientes revelam riscos potenciais e permitem que os prestadores tratem os pacientes de forma proativa.

Os wearables e aplicativos usados fora do hospital permitem que os profissionais de saúde monitorem remotamente as métricas e sinais vitais dos pacientes e sejam alertados automaticamente sobre determinados resultados, mesmo quando os pacientes não estão fisicamente perto de seu médico..

Cadeia de Suprimentos

Como a velocidade e a eficiência são muito importantes para a receita na Cadeia de Suprimentos, muitas das aplicações IoT nesta indústria têm a ver com a sua capacidade de otimizar processos. A IoT pode ser usada para identificar a localização exata de matérias-primas e produtos, o que significa que as organizações podem rastrear e prever como um produto se move e se desenvolve ao longo da cadeia de abastecimento. Esta análise ajuda a identificar áreas oportunas para aumentar a eficiência, bem como insights práticos sobre como corrigir essas ineficiências.

Energia

Tanto os fornecedores quanto os usuários finais se beneficiam das maneiras como as análises de IoT são aplicadas à indústria de energia. Para os fornecedores de energia, os medidores de energia equipados com sensores permitem monitorar e controlar a rede elétrica entre as plantas de produção e os diferentes pontos de distribuição. Os usuários finais podem obter insights sobre como estão consumindo energia e como podem ajustá-la, se desejarem.

Desafios com IoT Analytics

A análise avançada associada à Internet das Coisas é um campo relativamente novo e desafiador. São necessários enormes volumes de dados heterogêneos de dispositivos IoT e, por isso, existem alguns desafios inatos normalmente associados à análise de big data. Uma delas é a visualização. Devido ao volume em que os dados IoT são criados (e continuarão a ser criados), o armazenamento e o gerenciamento de dados são um desafio fundamental. As atuais capacidades de armazenamento de big data são limitadas, por isso o desafio de analisar esses dados continua a crescer.

Em segundo lugar, porque os dados IoT podem vir em diferentes formatos; estruturados, não estruturados ou semiestruturados, pode ser difícil visualizar os dados para orientar as decisões de negócios. Para que os dados de IoT forneçam insights claros e acionáveis, primeiro eles precisam ser otimizados para visualização.

Como Implementar Soluções de Análise de IoT

A disponibilidade de soluções inovadoras no mercado tem sido revolucionária para organizações que anteriormente não conseguiam aproveitar seus enormes volumes de dados. Produtos como o iMachine eliminam as barreiras para a análise de dados, para que as empresas possam se concentrar no valor que seus dados trazem – sem precisar contratar uma equipe de especialistas em manutenção. Essas soluções ajudam as organizações a transformar seus dados de IoT de alto volume diretamente em insights acionáveis que podem melhorar a tomada de decisões em todas as funções da empresa.

Conclusão

Da saúde à manufatura, organizações de diferentes setores usam análises de IoT para impulsionar as decisões de negócios. Ao utilizar os diferentes tipos de análises disponíveis, elas podem entender como os produtos são usados, por que certos resultados ocorrem e até mesmo prever o futuro e obter insights sobre como mudar os resultados futuros, redefinindo como as empresas funcionam.