文：冬夜
無論是減少機器停機時間、提高效率還是節約能源，預測分析都是實施物聯網獲得最大回報的核心所在。本系列介紹了四個確保物聯網(IoT)投資獲益的快速路徑，我們從如何開始實施物聯網談起，然后討論了前兩個快速路徑：設備聯網和遠程操作。在本文中，我們來看看第三個快速路徑—預測分析。數據太多，停工太長預測分析是物聯網獲得最大回報的核心所在，將設備連網并添加傳感器或儀表絕對比人工更加能夠快速獲取信息。事實上，當物聯網產生數據的速度快于你能夠處理的速度時，即使用警報和其他消息傳遞方式，你的團隊可能也會被壓垮，這也就是為什么IDC高級副總裁兼研究員Vernon Turner認為：目前物聯網產生的數據被使用不到1%。您需要利用預測性分析幫助您理清順序并了解將會發生的情況，這樣您就可以做出更加明智的決策。預測分析實踐這是一個制造業的問題：目前工廠產能比以往任何時候都高，通常每天24小時運行，制造商沒有時間進行緊急維護，更不用說定期維修了。因為停工，工廠每分鐘損失高達20,000美元，制造商無法承受這種巨大損失。事實上，當您還在考慮影響范圍到底多大時，工廠的損失可能已經高達200萬美元了。那些需要持續性運營的系統也是如此，如智能電網、智慧城市，運輸網絡和其他關鍵任務系統等，在大多數情況下，您可以通過已有的數據來避免意外停機或生產中斷等事故發生，預測分析可以讓這一切成為現實 。案例1：零停機讓我們來看看日本工業自動化設備制造商FANUC，該公司多年來都沒有摸索出幫助客戶優化車間設備的能力的方法。但是，隨著Cisco和Rockwell自動化的應用，FANUC開發出“零停機時間”解決方案，該方案主要通過對制造機器人產生的操作數據進行預測分析，客戶樂意分享這些數據，FANUC將其存儲起來并進行云分析，從而在生產出現問題之前提前進行預測和補救。通用汽車公司已將30,000臺工廠機器人的四分之一連接到了上述物聯網解決方案中，并在過去兩年中避免了100次潛在故障，通用汽車可以提前知曉那個零件即將壞掉，從而根據需要訂購零配件，而不用提前將其儲備在工廠，這樣做可以節省庫存成本，同時減少停工時間。案例2：運輸效率如果停機時間沒有造成太大影響，預測分析還可以通過提高操作效率來提升價值。Maersk Line公司擁有600多艘貨輪，運載的貨物占世界GDP 15%以上，目前正在利用遠程監測和預測分析來管理這些貨輪，從而達到減少成本，提高效率的目的。
Maersk將傳感器連接到冷藏集裝箱，以便監控整個航程中貨物的溫度、氧氣和二氧化碳排放量，記錄的內容非常完整，從而可以提高交貨和結帳效率，系統還能跟蹤每個集裝箱的位置，以及集裝箱的空滿情況。將這些信息與待交貨數據結合，負責人可以預測何時何地需要空集裝箱，并將其調配到有需要的倉庫。這種更高效的供應鏈戰略為公司節省了1億美元，Maersk Line公司正在將其全球資產數字化，通過使用這些數據可以節省能源消耗、設計更有效的航程路線。案例3：節能高效的供應鏈管理涉及到生產成本的各個方面，能源是其中重要部分。最近，Cisco供應鏈團隊在馬來西亞一家工廠試行了一個計劃，以便清楚地了解能源消耗成本。
他們在工廠車間安裝了1500個傳感器，并使用能源分析軟件來獲取能源消耗數據，這些信息讓他們對各個機器、系統和生產過程的能源效率有了更深入了解。例如，他們在研究燃燒爐時發現，即便燒制相似模具消耗的能源也完全不同，所以他們做了進一步改進，換掉了性能較差的設備，使用最佳效率與能源模式重新調整燃燒爐運作方式。結果，整個工廠的能源消耗降低了15%到20%，每年節省了100萬美元。這并不是魔法有許多針對特定行業、用途、環境預測分析的解決方案和算法，所有這些解決方案和算法都會通過數據分析與現有數據對比，將多個數據變量影響串聯，包括天氣、環境、材料或操作等，用以統計精度及預測趨勢。
這并不是魔法，而是可信賴的、可靠的統計學與概率學，時間越長，收集的數據越多，預測將會更可靠、更準確，通過正確運用基于某些算法規則的軟件，預測系統會告訴您可能發生什么以及何時會發生，以及建議采取優先次序的補救措施。
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