Интернет вещей добрался до животноводства
Датчики Интернета вещей начали использовать для предсказательной аналитики в разных сферах. Один из ярких примеров последнего времени - использование технологии машинного обучения и IoT для предотвращения поломки лифтов.
Проект ThyssenKrupp запустил сервис, который с помощью многочисленных сенсоров отслеживает состояние лифтов в реальном времени. Это позволяет провести необходимые профилактические работы и избежать поломки. Датчики снимают все значимые показатели - от температуры двигателя и состояния шахт до скорости движения кабины и работы дверей. Для каждого из лифтов есть около 400 кодов возможных ошибок, которые контролируются системой. Все данные агрегируют и анализируют в интеллектуальной системе в облаке MicrosoftAzure. Таким образом, компания запустила систему самодиагностики лифтов, которая предотвращает различные инциденты.
Другой яркий пример - обслуживание гоночных болидов Formula 1. Во время гонок машина буквально нашпигована различными датчиками: обычно на болид установлено около 200 сенсоров. Данные с них передаются по 2000 каналов, идет постоянный поток данных. Он также обрабатывается с помощью облачного сервиса в реальном времени. "Собранные данные используются для усовершенствования болида, - рассказали представители Lotus/Renault. - На основе этой информации вносятся предложения об изменениях, которые могут касаться не только самих деталей, узлов, агрегатов. Это могут быть концептуальные вещи, связанные с изменениями конструкции, производственных процессов или заменой материала".
А молодая российская компания Bright Box создала сервис "подключенный автомобиль" и превратила смартфон в дистанционный пульт управления для машины. Connected Car-Remoto включает в себя устройство, установленное в автомобиле, которое позволяет дистанционно управлять машиной со смартфона при помощи приложения. Анализ данных помогает производителям и автодилерам качественнее обслуживать клиентов. В результате растет их лояльность, а заодно и продажи.
Кроме того, такой сервис позволяет проводить диагностику машины удаленно и выявлять технические ошибки. Водители, например, могут получать уведомления о приближении даты планового техосмотра.
А производитель авиационных двигателей Rolls-Royce анализирует информацию с датчиков двигателя с помощью Azure Machine Learning. Это позволяет сократить потребление топлива.
Но самый оригинальный способ использования технологий IoT изобрели в Японии. Компания Fujitsu при помощи датчиков, облачных технологий и машинного обучения создала решение "подключенные коровы". Сервис получил название Gyuho. Анализируя поведение коров, сервис помогает повысить эффективность животноводства. Датчики и аналитические системы отслеживают лучшее время для осеменения коров и позволяют даже регулировать пол будущего потомства. Благодаря этому можно регулировать численность поголовья.
Вся информация, которая собирается с датчиков и сенсоров Интернета вещей, хранится в облаке. Поэтому самым важным является вопрос обеспечения безопасности данных. Для установления единого международного подхода к защите данных даже существует особый стандарт в области защиты конфиденциальной информации в облачных хранилищах. Он разработан Международной организацией по стандартизации (ISO) и получил кодовое обозначение ISO/IEC 27018. Этот стандарт имеет важное практическое значение для корпоративных пользователей во всем мире.
"Для защиты данных принимаются все необходимые юридические и технологические меры: например, шифрование данных на каждом из этапов работы с ними или многоуровневая защита учетных данных администраторов процесса", - резюмировал директор по маркетингу технологий обработки данных и облачной платформы Microsoft в России Дмитрий Марченко.
Александр Потапов, исполнительный директор Российской венчурной компании:
- Исходя из аналитических данных "большой четверки", рынок Интернета вещей уже глобальный. Сейчас к Сети подключены более 5 миллиардов вещей, а к 2020 году их будет в 5-10 раз больше. Таким образом, к 2020 году глобальный рынок может достичь 1,7 триллиона долларов. Оправдается ли прогноз и в целом скорость развития технологического феномена Интернета вещей, зависит от стоимости сопутствующих технологий, например скорости передачи данных, стоимости хранения и обработки информации, коллаборации крупных игроков на этом рынке и многих других факторов.
На мой взгляд, Интернету вещей мало уделяется внимания. За последний год наиболее заметными в медиа примерами применения IoT стали сферы ЖКХ и транспорта. Так, с начала этого года согласно нормам Таможенного союза все автомобили, производящиеся в ЕАЭС, должны будут в обязательном порядке оборудоваться системой "ЭРА-ГЛОНАСС" - кнопкой спасения в условиях ДТП. Интернет вещей ближе, чем кажется, но об этом мало кто говорит.