Phân tích hành vi đang thay đổi sản xuất, vận chuyển và ...


Hoàng Gia Thiện
2 năm trước
Hữu ích 8 Chia sẻ Viết bình luận 0
Đã xem 9546

Theo truyền thống, luồng dữ liệu từ chỉ một vài nơi.

Có thể đó là hoạt động của người dùng trên trang web của bạn. Có lẽ đó là một bản ghi nội bộ của các đơn đặt hàng. Vấn đề là, để có được một bức tranh đầy đủ về dữ liệu của công ty bạn đã sử dụng chỉ phải liên kết với một vài cơ sở dữ liệu.

Nhưng đó là tất cả thay đổi ngay bây giờ. Dữ liệu có giá trị đang được tạo ra không chỉ trên web và di động mà còn trên các thiết bị IoT, bot và hơn thế nữa.

Chúng ta đang tiến tới thời điểm mà mọi thứ sẽ có khả năng truyền dữ liệu . Trong tương lai, mọi khía cạnh của sản phẩm của bạn sẽ tạo ra dữ liệu và sử dụng dữ liệu đó để thay đổi. Trong nhiều ngành công nghiệp, như sản xuất, vận chuyển và công nghệ gia đình, điều này đã xảy ra.

Goodyear: Lốp thông minh

Goodyear thực hiện thu thập dữ liệu một cách nghiêm túc - đến mức tầm nhìn về tương lai của nó trông giống một công ty viễn thông hơn là một nhà sản xuất lốp xe.

Đó là bởi vì IoT đang thay đổi toàn bộ mô hình kinh doanh của Goodyear , chuyển nó từ một công ty chỉ sản phẩm sang một công ty dựa trên dịch vụ. Các chương trình mới của Goodyear bao gồm từ sửa đổi lốp đơn giản đến việc di chuyển hoàn toàn khỏi lốp xe.

Cuối cùng, các sáng kiến ​​như thêm theo dõi RFID (nhận dạng tần số vô tuyến) vào lốp xe đua NASCAR của họ để ngăn chặn các vụ trộm và cải thiện độ chính xác của hàng tồn kho. Tuy nhiên, vị trí khác xa với thông tin duy nhất mà lốp xe của họ đang tạo ra - cảm biến có thể đo nhiệt độ, độ sâu gai lốp, áp suất lốp, v.v.

Khi dữ liệu này được truyền lên đám mây và được phân tích, nó sẽ cho phép một loại dịch vụ lốp Goodyear mới:

  • Cải thiện kiểm soát xe . Vì phanh và cơ động trên lốp xe phụ thuộc vào yếu tố thời tiết, thông tin này có thể được truyền đến hệ thống điều khiển phương tiện để cải thiện khả năng xử lý.
  • Ít lốp bất ngờ hơn . Phân tích Goodyear có thể dự đoán trước một ngày xả lốp và thông báo cho người lái xe để họ có thể đưa ra quyết định sáng suốt về thời điểm cần nạp lại lốp hoặc thay thế.
  • Hoàn thành bảo dưỡng lốp xe . Vì Goodyear liên tục ăn dữ liệu về sức khỏe của lốp xe, họ có thể chăm sóc mua, lắp, bảo dưỡng, xoay và thay lốp mà không cần thêm bất kỳ nỗ lực nào từ khách hàng.

Goodyear thậm chí còn cung cấp các dịch vụ không liên quan gì đến lốp xe. Vì họ đã bán viễn thông cho các đội xe, họ cũng đã xây dựng các ứng dụng giá trị gia tăng lên hàng đầu. Ví dụ, họ có một ứng dụng chấm điểm tài xế để đo hành vi như phanh gấp và tăng tốc nhanh, gây ra sự không hiệu quả của nhiên liệu và hao mòn xe.

Khái niệm về lốp xe Goodyear của tương lai (Nguồn: Motortrend )

Và Goodyear không dừng lại ở đó. Tầm nhìn về tương lai của họ là một chiếc lốp hình cầu, được hỗ trợ bởi AI, có thể tự thay đổi vật lý khi nó thu thập thông tin từ môi trường xung quanh - giống như phát triển lúm đồng tiền nhỏ để tăng ma sát nếu cảm nhận được đường ướt.

Đây là tương lai của ngành công nghiệp sản xuất. Các sản phẩm sẽ không còn là đối tượng nữa - chúng sẽ được tạo dữ liệu, nhập dữ liệu và có thể thích ứng.

Hãng hàng không Tây Nam: Tiết kiệm hàng triệu nhiên liệu

Trong nhiều năm, các hãng hàng không đã sử dụng dữ liệu về nhu cầu đi lại để xác định chuyến bay nào sẽ cung cấp giữa các thành phố. Nhưng để thực sự phân tích một chuyến bay, bạn cần biết nhiều hơn là chỉ có bao nhiêu hành khách trên đó - có sử dụng nhiên liệu, nhiệt độ, nhiễu loạn, và nhiều hơn nữa.

Southwest Airlines hiện đang có được loại dữ liệu này thông qua Internet công nghiệp , một mạng kỹ thuật số liên kết phần cứng trên máy bay như động cơ với đám mây. Và một trong những cơ hội lớn nhất mà dữ liệu mới này cung cấp là tiết kiệm tiền nhiên liệu.

Nguồn: GE

Tây Nam chi khoảng 5 tỷ đô la cho nhiên liệu mỗi năm, có nghĩa là ngay cả một sự cải thiện nhỏ về hiệu quả cũng có thể dẫn đến một số khoản chi trả khổng lồ. Nhưng rất nhiều nhiên liệu đó bị lãng phí. Trong năm 2014, các hãng hàng không hoàn toàn mất 4,3 tỷ đô la nhiên liệu chỉ từ việc nhàn rỗi trên đường băng. Và vì các chuyến bay cần phải tính đến rất nhiều yếu tố, nên chúng thường mang tải nhiên liệu lớn hơn nhiều so với mức cần thiết - trọng lượng giới hạn số lượng hành khách và lượng hàng hóa mà máy bay có thể chứa.

Nhưng với các luồng dữ liệu mới của họ, Tây Nam có thể hiểu chính xác hơn nhiều về việc máy bay sẽ cần bao nhiêu nhiên liệu cho các tuyến đường và điều kiện thời tiết khác nhau. Hệ thống này cũng cung cấp cho phi công kiến ​​thức trên không, vì vậy họ có thể cân nhắc chi phí thả vài nghìn feet để tránh nhiễu loạn.

Thông tin chính xác về nhu cầu nhiên liệu cũng giúp tối ưu hóa các quyết định mua hàng . Máy bay Tây Nam tăng nhiên liệu tại một số địa điểm, mỗi địa điểm có giá cả riêng biệt. Các nhà phân tích Tây Nam có thể đưa ra quyết định tại chỗ về việc đổ đầy máy bay với nhiên liệu bổ sung tại một địa điểm rẻ hơn.

Tất cả dữ liệu này giúp Southwest điều hành một doanh nghiệp hiệu quả hơn và cung cấp dịch vụ khách hàng tốt hơn .

Các hãng hàng không khác, như Qantas, đang bắt đầu theo Tây Nam vào thế giới Internet công nghiệp này. Xu hướng này cũng có khả năng mở rộng sang phần còn lại của ngành vận tải: dịch vụ xe hơi, đội tàu giao hàng và tàu du lịch sẽ được hưởng lợi từ các phương tiện tạo ra dữ liệu có thể được phân tích để cắt xăng và tìm ra tuyến đường nhanh nhất và tiết kiệm nhiên liệu nhất.

Neurio: Giám sát năng lượng cho gia đình

Ý tưởng về ngôi nhà thông minh  đã xuất hiện từ đầu những năm 2000, nhưng rất nhiều công nghệ được phát hành trong lĩnh vực này thiên về sự tiện lợi hơn là trí thông minh thực tế. Bộ điều nhiệt bạn có thể thay đổi từ điện thoại và DVR mà bạn có thể ghi lại các chương trình từ mọi nơi.

Nhưng bây giờ các ngôi nhà đang tạo ra dữ liệu - và một trong những điều quan trọng mà nó đang được sử dụng là bảo tồn năng lượng.

Neurio đã phát động chiến dịch Kickstarter vào năm 2013 và bắt đầu vận chuyển sản phẩm hai năm sau đó. Phần cứng chính của nó là một hộp cảm biến được gắn trong bảng điều khiển điện của nhà bạn. Sau khi cài đặt (bởi một thợ điện), bạn sẽ có được số liệu thống kê thời gian thực về mức sử dụng năng lượng tại nhà của mình trên ứng dụng Neurio Home. Neurio có Phát hiện Thiết bị để bạn biết chính xác máy sấy, đèn phòng ngủ và lò nướng của bạn tiêu tốn bao nhiêu watt (và đô la, khi bạn nhập tỷ lệ tiền điện của công ty tiện ích của bạn). Sử dụng công nghệ của Neurio, chủ nhà biết họ nên thay đổi hành vi nào để tiết kiệm năng lượng và thiết bị nào sẽ tiết kiệm chi phí nhất để thay thế bằng máy hiệu quả hơn.

Chế độ xem ứng dụng Neurio Home (Nguồn: Techspot )

Nhưng Neurio không dừng lại ở việc chỉ thu thập dữ liệu từ các thiết bị của bạn. Họ cũng đang làm việc để sử dụng dữ liệu đó để tự động giảm hóa đơn năng lượng của bạn. Họ vừa giới thiệu Phân tích tối ưu hóa lưu trữ , có thể tiết kiệm tối đa cho người dùng năng lượng mặt trời.

Nhiều công ty tiện ích năng lượng mặt trời có hệ thống Thời gian sử dụng (TOU) nơi họ mua và lưu trữ năng lượng bổ sung được sản xuất bởi các tấm pin mặt trời của nhà bạn vào ban ngày và bán lại cho bạn vào ban đêm. Giá điện thay đổi trong suốt cả ngày, tăng vào ban ngày khi các nhà máy và các doanh nghiệp khác cần nó. Bằng cách xem xét hóa đơn TOU của chủ nhà, cùng với việc tạo ra năng lượng dự kiến ​​do điều kiện thời tiết và sử dụng năng lượng dự kiến ​​trong cả ngày, Neurio quyết định giữ lại thay vì bán năng lượng này vào nhiều thời điểm trong ngày để giảm thiểu chi phí, trong khi đảm bảo pin nhà có đủ năng lượng để xử lý tải dự kiến.

Sự mở rộng của Neurio phản ánh sự biến đổi của toàn bộ thiết bị gia dụng - đầu tiên, một thiết bị được kết nối với một mạng lớn hơn, sau đó nó thu thập dữ liệu và sau đó nó hoạt động dựa trên dữ liệu đó. Ngôi nhà thông minh của nhà cung cấp đang thực sự đến gần.

Dữ liệu sẽ đến từ mọi nơi

Ngay cả rác của bạn cũng có thể thu thập dữ liệu ngay bây giờ.

Trong thập kỷ tới, công ty của bạn sẽ truyền dữ liệu từ một số lượng lớn các nguồn. Điều quan trọng là có thể dễ dàng đổ dữ liệu này vào một vị trí để phân tích hoàn chỉnh. Hãy tưởng tượng Goodyear chỉ dựa vào các cuộc gọi bảo trì đã đăng nhập và thử nghiệm nội bộ để tìm cách cải thiện lốp xe của họ, thay vì kết hợp dữ liệu thời gian thực từ lốp xe trên đường - không phải là tình huống họ muốn.

Hữu ích 8 Chia sẻ Viết bình luận 0
Đã xem 9546