随着电力改革的深入,水利发电行业面临着很好的发展机遇但是电力改革也随之给水利发电带来很大的挑战，本文从三个方面介绍一下水电行业的机遇与挑战！

产业趋势

水电发展遇到了一些瓶颈，包括降价的一些压力，以前靠资源拼规模的时代结束了，电力产能相对还是过剩的，市场竞争也日趋激烈，包括新时代员工对于需求的变化也带来新的挑战，水电生产、传统的管理模式感觉也是力不从心，利用信息化技术实现企业的人财物等存量资产价值的深化挖掘，是实现企业价值飞跃的一个必要手段。

环境挑战

我国能源行业目前正面临着越来越严格的环境保护要求，供给侧改革使得水电企业将面对激烈的市场竞争，而能源互联网、综合能源服务等概念的提出，更是让能源行业进入了多领域、全方位的全新生态中，互联网思维将替代原有工业化生产、规模化效益的线性思维，成为指导企业高效、 健康 、可持续发展的核心思想。

技术融合

工业化和信息化发展与融合，导致电力数据急剧增长，以云技术、物联网、移动互联网、大数据等新一代IT技术在电力行业的应用，大大降低了企业对数据处理的成本同时提高了企业运用数据的能力，此时电力行业大数据逐渐显露出所蕴含的巨大能量与丰富价值，逐步成为电力企业生产发展及生产关系变革的一个新驱动力。

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对于企业物联网解决方案，无论使用情况如何，都不应使用WiFi。您正在构建IoT解决方案，并准备选择连接方法。您应该使用蓝牙吗？WiFi？LoRa？蜂窝移动网络？卫星？最终选择的连接方法取决于特定的项目需求。一些项目偏向于移动性和带宽，而功耗却无关紧要。另外一些项目则需要较长的电池寿命和广泛的覆盖范围，而带宽无关紧要。对于企业物联网解决方案，无论情况如何，都不应使用WiFi。

乍一看，WiFi是一个诱人的选择，因为它的广泛使用，这意味着：

1）市场上有许多支持WiFi的传感器/设备的廉价选择。

2）有许多资源和训练有素的专业人员可以提供支持。

3）企业已经部署和维护了WiFi基础架构。

再深入一点，你会发现事情并不像最初看起来那么美好…

企业WiFi不可靠、不稳定且难以排除故障

要构建和实施一个成功的物联网解决方案，您的连接需要可靠和一致。当存在需要故障排除的问题时，了解物联网解决方案的某些组件是可靠和一致的，可以使您缩小关注范围并更有效地解决问题。物联网面临着许多挑战，其中许多挑战源于运营挑战，也源于现实世界中有成千上万的设备，这些设备面临着严酷、不断变化的环境。

在一个功能良好的物联网解决方案中，大多数问题将源于流程、固件或硬件。在进行故障排除时，这已经是三个不同的研究领域了如果您必须将连接性作为第四个选项添加进来，则故障排除的难度将成倍增加。这就是为什么连接必须可靠和一致的原因。

不幸的是，企业WiFi在物联网解决方案方面既不可靠也不一致，而且很难排除故障。原因如下：

1每个网络都是唯一配置的

对于大型企业来说，每个WiFi网络的配置都不同，这使得构建一个通用的物联网解决方案变得非常困难。这意味着每次部署物联网解决方案时，你都需要到现场（这会增加成本）。虽然这不是WiFi独有的，因为其他连接方法也可能需要现场安装，但企业专用WiFi的复杂性阻碍了在现场安装前充分测试的能力。

为了增加物联网部署成功的可能性，因此有必要与当地IT团队密切合作，进行测试，了解企业特定的WiFi配置，并对设备和IT基础设施进行必要的更新。但是…

2本地IT团队的激励措施不一致

本地IT团队的职责是确保其企业的IT基础架构安全可靠。将数十个、数百个甚至数千个设备连接到该IT基础结构会给安全性和可靠性带来高风险，同时给IT团队带来的好处很小。

您的物联网解决方案可能会为您正在部署的企业带来巨大的价值，但这种价值通常不是直接给IT团队的。本地IT团队有其他内部任务。为您提供支持，以便您可以部署物联网解决方案，这可能在他们的优先级列表中很低。

这意味着，你最需要的利益相关者，由于他们对本地WiFi设置的理解和控制，很少有动力帮助你。即使是最有能力、最善意的IT团队，激励机制也存在内在的偏差。

即使您的物联网解决方案已启动并正在运行……

3您没有端到端控制权

对本地WiFi环境的小小改变可能会破坏您的整个物联网解决方案。本地IT团队没有义务让您知道这些更改，甚至可能不会意识到这些更改可能会影响您的物联网解决方案。

缺乏端到端的控制意味着物联网解决方案的成败并不仅仅取决于你自己。客户不在乎为什么他们闪亮的新物联网解决方案不起作用，也不在乎这不是你的错，他们只在乎它不起作用。如果无法端到端地控制整个系统，这将使您处于一个危险的位置。

结论：不要将WiFi用于企业物联网

使用企业WiFi作为物联网解决方案的连接骨干网，缺乏可靠性、一致性和控制，最终导致这种方法风险太大、成本太高。

本教程操作环境：windows7系统、Dell G3电脑。

工业互联网与大数据应用是指将世界上各种机器、设备组、设施和系统网络，与先进的传感器、控制和软件应用程序相连接形成的一个大型网络。像核磁共振成像仪、飞机发动机、电动车，甚至发电厂，这些都可以连接到工业互联网中。通过网络互联与大数据分析相结合进行合理决策，从而能更有效地发挥出各机器的潜能，提高生产力。工业互联网最显著的特点是能最大程度地提高生产效率，节省成本，推动设备技术的升级，提高效益。

简单来说就是将工业与互联网结合，再与大数据结合，因为现在大数据确实很方便，各个行业都有可用武之地。以此来提高效率，增加效益。

工业互联网与大数据应用的场景分析

1加速产品创新

客户与工业企业之间的交互和交易行为将产生大量数据，挖掘和分析这些客户动态数据，能够帮助客户参与到产品的需求分析和产品设计等创新活动中，为产品创新作出贡献。福特公司是这方面的表率，他们将大数据技术应用到了福特福克斯电动车的产品创新和优化中，这款车成为了一款名副其实的“大数据电动车”。第一代福特福克斯电动车在驾驶和停车时产生大量数据。在行驶中，司机持续地更新车辆的加速度、刹车、电池充电和位置信息。这对于司机很有用，但数据也传回福特工程师那里，以了解客户的驾驶习惯，包括如何、何时以及何处充电。即使车辆处于静止状态，它也会持续将车辆胎压和电池系统的数据传送给最近的智能电话。

这种以客户为中心的大数据应用场景具有多方面的好处，因为大数据实现了宝贵的新型产品创新和协作方式。司机获得有用的最新信息，而位于底特律的工程师汇总关于驾驶行为的信息，以了解客户，制订产品改进计划，并实施新产品创新。而且，电力公司和其他第三方供应商也可以分析数百万英里的驾驶数据，以决定在何处建立新的充电站，以及如何防止脆弱的电网超负荷运转。

2产品故障诊断与预测

这可以被用于产品售后服务与产品改进。无所不在的传感器、互联网技术的引入使得产品故障实时诊断变为现实，大数据应用、建模与仿真技术则使得预测动态性成为可能。在马航MH370失联客机搜寻过程中，波音公司获取的发动机运转数据对于确定飞机的失联路径起到了关键作用。我们就拿波音公司飞机系统作为案例，看看大数据应用在产品故障诊断中如何发挥作用。在波音的飞机上，发动机、燃油系统、液压和电力系统等数以百计的变量组成了在航状态，这些数据不到几微秒就被测量和发送一次。以波音737为例，发动机在飞行中每30分钟就能产生10TB数据。

这些数据不仅仅是未来某个时间点能够分析的工程遥测数据，而且还促进了实时自适应控制、燃油使用、零件故障预测和飞行员通报，能有效实现故障诊断和预测。再看一个通用电气(GE)的例子，位于美国亚特兰大的GE能源监测和诊断(M&D)中心，收集全球50多个国家上千台GE燃气轮机的数据，每天就能为客户收集10G的数据，通过分析来自系统内的传感器振动和温度信号的恒定大数据流，这些大数据分析将为GE公司对燃气轮机故障诊断和预警提供支撑。风力涡轮机制造商Vestas也通过对天气数据及期涡轮仪表数据进行交叉分析，从而对风力涡轮机布局进行改善，由此增加了风力涡轮机的电力输出水平并延长了服务寿命。

3工业物联网生产线的大数据应用

现代化工业制造生产线安装有数以千计的小型传感器，来探测温度、压力、热能、振动和噪声。因为每隔几秒就收集一次数据，利用这些数据可以实现很多形式的分析，包括设备诊断、用电量分析、能耗分析、质量事故分析(包括违反生产规定、零部件故障)等。首先，在生产工艺改进方面，在生产过程中使用这些大数据，就能分析整个生产流程，了解每个环节是如何执行的。一旦有某个流程偏离了标准工艺，就会产生一个报警信号，能更快速地发现错误或者瓶颈所在，也就能更容易解决问题。利用大数据技术，还可以对工业产品的生产过程建立虚拟模型，仿真并优化生产流程，当所有流程和绩效数据都能在系统中重建时，这种透明度将有助于制造商改进其生产流程。再如，在能耗分析方面，在设备生产过程中利用传感器集中监控所有的生产流程，能够发现能耗的异常或峰值情形，由此便可在生产过程中优化能源的消耗，对所有流程进行分析将会大大降低能耗。

4工业供应链的分析和优化

当前，大数据分析已经是很多电子商务企业提升供应链竞争力的重要手段。例如，电子商务企业京东商城，通过大数据提前分析和预测各地商品需求量，从而提高配送和仓储的效能，保证了次日货到的客户体验。RFID等产品电子标识技术、物联网技术以及移动互联网技术能帮助工业企业获得完整的产品供应链的大数据，利用这些数据进行分析，将带来仓储、配送、销售效率的大幅提升和成本的大幅下降。

以海尔公司为例，海尔公司供应链体系很完善，它以市场链为纽带，以订单信息流为中心，带动物流和资金流的运动，整合全球供应链资源和全球用户资源。在海尔供应链的各个环节，客户数据、企业内部数据、供应商数据被汇总到供应链体系中，通过供应链上的大数据采集和分析，海尔公司能够持续进行供应链改进和优化，保证了海尔对客户的敏捷响应。美国较大的OEM供应商超过千家，为制造企业提供超过1万种不同的产品，每家厂商都依靠市场预测和其他不同的变量，如销售数据、市场信息、展会、新闻、竞争对手的数据，甚至天气预报等来销售自己的产品。

利用销售数据、产品的传感器数据和出自供应商数据库的数据，工业制造企业便可准确地预测全球不同区域的需求。由于可以跟踪库存和销售价格，可以在价格下跌时买进，所以制造企业便可节约大量的成本。如果再利用产品中传感器所产生的数据，知道产品出了什么故障，哪里需要配件，他们还可以预测何处以及何时需要零件。这将会极大地减少库存，优化供应链。

5产品销售预测与需求管理

通过大数据来分析当前需求变化和组合形式。大数据是一个很好的销售分析工具，通过历史数据的多维度组合，可以看出区域性需求占比和变化、产品品类的市场受欢迎程度以及最常见的组合形式、消费者的层次等，以此来调整产品策略和铺货策略。在某些分析中我们可以发现，在开学季高校较多的城市对文具的需求会高很多，这样我们可以加大对这些城市经销商的促销，吸引他们在开学季多订货，同时在开学季之前一两个月开始产能规划，以满足促销需求。对产品开发方面，通过消费人群的关注点进行产品功能、性能的调整，如几年前大家喜欢用音乐手机，而现在大家更倾向于用手机上网、拍照分享等，手机的拍照功能提升就是一个趋势，4G手机也占据更大的市场份额。通过大数据对一些市场细节的分析，可以找到更多的潜在销售机会。

6生产计划与排程

制造业面对多品种小批量的生产模式，数据的精细化自动及时方便的采集(MES/DCS)及多变性导致数据剧烈增大，再加上十几年的信息化的历史数据，对于需要快速响应的APS来说，是一个巨大的挑战。大数据可以给予我们更详细的数据信息，发现历史预测与实际的偏差概率，考虑产能约束、人员技能约束、物料可用约束、工装模具约束，通过智能的优化算法，制定预计划排产，并监控计划与现场实际的偏差，动态的调整计划排产。帮我们规避“画像”的缺陷，直接将群体特征直接强加给个体(工作中心数据直接改变为具体一个设备、人员、模具等数据)。通过数据的关联分析并监控它，我们就能计划未来。虽然，大数据略有瑕疵，只要得到合理的应用，大数据会变成我们强大的武器。当年，福特问大数据的客户需求是什么 而回答是“一匹更快的马”，而不是现在已经普及的汽车。所以，在大数据的世界里，创意、直觉、冒险精神和知识野心尤为重要。

7产品质量管理与分析

传统的制造业正面临着大数据的冲击，在产品研发、工艺设计、质量管理、生产运营等各方面都迫切期待着有创新方法的诞生，来应对工业背景下的大数据挑战。例如在半导体行业，芯片在生产过程中会经历许多次掺杂、增层、光刻和热处理等复杂的工艺制程，每一步都必须达到极其苛刻的物理特性要求，高度自动化的设备在加工产品的同时，也同步生成了庞大的检测结果。这些海量数据究竟是企业的包袱，还是企业的金矿呢 如果说是后者的话，那么又该如何快速地拨云见日，从“金矿”中准确地发现产品良率波动的关键原因呢 这是一个已经困扰半导体工程师们多年的技术难题。

某半导体科技公司生产的晶圆在经过测试环节后，每天都会产生包含一百多个测试项目、长度达几百万行测试记录的数据集。按照质量管理的基本要求，一个必不可少的工作就是需要针对这些技术规格要求各异的一百多个测试项目分别进行一次过程能力分析。如果按照传统的工作模式，我们需要按部就班地分别计算一百多个过程能力指数，对各项质量特性一一考核。这里暂且不论工作量的庞大与繁琐，哪怕有人能够解决了计算量的问题，但也很难从这一百多个过程能力指数中看出它们之间的关联性，更难对产品的总体质量性能有一个全面的认识与总结。然而，如果我们利用大数据质量管理分析平台，除了可以快速地得到一个长长的传统单一指标的过程能力分析报表之外，更重要的是，还可以从同样的大数据集中得到很多崭新的分析结果。

8工业污染与环保检测

《穹顶之下》令人印象深刻的一点是通过可视化报表，柴静团队向观众传递雾霾问题的严峻性、雾霾的成因等等。

这给我们带来的一个启示，即大数据对环保具有巨大价值。《穹顶之下》图表的原生数据哪里来的呢 其实并非都是凭借高层关系获取，不少数据都是公开可查，在中国政府网、各部委网站、中石油中石化官网、环保组织官网以及一些特殊机构，可查询的公益环保数据越来越多，包括全国空气、水文等数据，气象数据，工厂分布及污染排放达标情况等数据等等。只不过这些数据太分散、太专业、缺少分析、没有可视化，普通人看不懂。如果能够看懂并保持关注，大数据将成为社会监督环保的重要手段。近日百度上线《全国污染监测地图》就是一个很好的方式，结合开放的环保大数据，百度地图加入了污染检测图层，任何人都可以通过它查看全国及自己所在区域省市，所有的在环保局监控之下的排放机构(包括各类火电厂、国控工业企业和污水处理厂等)的位置信息、机构名称、排放污染源的种类，最近一次环保局公布的污染排放达标情况等。可查看距离自己最近的污染源，出现提醒，该监测点检测项目，哪些超标，超标多少倍。这些信息可以实时分享到社交媒体平台，告知好友，提醒大家一同注意污染源情况及个人安全健康。

总结：工业大数据应用的价值潜力巨大。但是，实现这些价值还有很多工作要做。一个是大数据意识建立的问题。过去，也有这些大数据，但由于没有大数据的意识，数据分析手段也不足，很多实时数据被丢弃或束之高阁，大量数据的潜在价值被埋没。还有一个重要问题是数据孤岛的问题。很多工业企业的数据分布于企业中的各个孤岛中，特别是在大型跨国公司内，要想在整个企业内提取这些数据相当困难。因此，工业大数据应用一个重要议题是集成应用。

物联网，被视为继互联网之后的又一次资讯技术革命浪潮，物业，物联网所带来的资产价值将是互联网的数十倍，下一个万亿元级别的资产非其莫属！在资讯时代，以计算机为代表的第一次资产浪潮、以及以互联网、移动通讯网为代表的第二次资产浪潮已经过去，现在人们正面临着以物联网为背景下的第三次资产浪潮。一个万物互联的时代即将到来，各种智能化设备应用，人物感应，都逐步普及到社会各个角落。物联网即将取代互联网，这不是一个趋势，而是一个现实。

物联网的过去、现在和未来究竟如何？物联网对中国来说意味着什么？为什么说物联网是世界给中国的大礼包与机遇？物联网未来有哪些趋势？5月25日，加州大学伯克利博士、深圳市蜂群资产服务集团副总裁、深圳市蜂群物联孵化器有限公司CEO林昕，在深圳市物联网智能技术应用协会、中国网·中国物联网频道、深圳市蜂群物联网公益基金会共同主办的物联网创新应用论坛与社会影响力投资项目发布会上，进行题为“物联网的过去、现在和未来”的主题演讲，为现场嘉宾带来一场思维盛宴。

物联网对于中国有何意义？

林昕谈到，物联网不是一个普通的技术，它是一个重大的技术革命，2000年以来，中国连续得到了四个上天给予的大礼包。第一，中国加入WTO，美国总统特朗普认为WTO对美国来说是个亏本买卖，相反中国加入WTO后，出口贸易占世界份额从0跃居到35%，后来居上。第二，数字经济的红利，可以从两个层面来说：一是欧美国家的电讯基础设施在数字压缩技术出现前已经完成，而中国则是在数字压缩技术出现后开始的，因此我们以较低成本就完成了数字化基础建设。二是中国的数字技术被广泛应用在服务领域，如被称为“新四大发明之一”的移动支付，在欧美国家使用比例非常低。第三，得益于梅特卡夫效应。梅特卡夫效应是说在网络基础设施完成后，网络的价值与用户平方成正比，我国人口基数庞大，带来了巨大人口红利。第四，对中国来说，物联网技术和应用将释放更大的梅特卡夫效应。按照梅特卡夫效应原理，人与人链接的互联网时代，网络价值与13亿平方成正比;而万物互联的物联网时代，网络价值则是500亿台机器链接的平方成正比，价值空间可想而知。

物联网未来将如何发展？

林昕表示，物联网的发展经过了很长时间的变迁和探索，应该从以下几个方面入手，分析物联网的发展趋势。首先，从技术革命的角度来看，在历史演变的进程中，人类经历过很多次革命，比如工业革命、资讯技术革命等……但由于历史、政治、思想等多方面的原因，我国在清朝时期错过了工业革命，这直接导致了我们日后近百年的时间过着被屈辱被奴役的日子。其次，物业天津，从资讯技术革命的角度上来看，我国科技行业起步比较晚，但起步后国家在基础设施上进行了大量投资，促进了资讯技术的飞速发展。“我国现在的资讯技术水平不亚于世界上的任何一个国家，当今世界互联网十大公司有四家属于中国，这足以看出我们国人的实力。现在我们已经步入物联网技术革命时代，紧接而来的将是人工智能技术革命和基因新工程革命时代，在这一点上，美国的媒体就曾断言今后物联网技术革命的赢家会是中国。”

从数字经济的角度看，我国从1967年数字经济开始步入正轨后，先后经历了计算机时代和互联网时代，当下我们面临着数字经济的物联网时代，这也是数字经济的第三个阶段。“我们国家发展数字经济的时机非常好，我们只用了西方国家四分之一的成本就完成了他们之前的工作，也因此数字经济就是上天给予我们的一个大礼包。”

物联网实际就是互联网的下一个阶段，互联网时代，各个国家都走在增速的道路上，中国进步的速度更是令国外媒体咋舌。林昕坦言，基于我国的人口基数大，其实更加为互联网商业时代的发展提供了巨大的机遇。有人曾预计，中国物业搜索，物联网在2025年全世界会接500亿个点，西方的媒体认为，这500亿点80%-90%都会在在中国。“物联网，它是一个大号的梅特卡夫效应，500亿的连接正在发生，2020年以后会有一个更大的飞跃。”最后，林昕博士对中国物联网的未来进行了一个精彩的总结。

作者 | 网络大数据

来源 | raincent_com

随着物联网的演变和发展，所有可以想象到的东西(或事物)和产业都将变得更加智能：智能家居和智慧城市、智能制造机械、智能汽车、智能健康等等。无数被授权收集和交换数据的东西正在形成一个全新的网络——物联网——一个可以在云中收集数据、传输数据和完成用户任务的物理对象网络。

物联网和大数据正在走向胜利之路。不过，要想从这一创新中获益，还需要解决一些挑战和问题。在本文中，我们很高兴与大家分享多年来在物联网咨询领域积累的知识。

物联网大数据如何应用

首先，有多种方法可以从物联网大数据中获益：在某些情况下，通过快速分析就足够了，而一些有价值的见解只有在经过深入的数据处理之后才能获得。

实时监测。通过连网设备收集的数据可以用于实时操作：测量家中或办公室的温度、跟踪身体活动(计算步数、监测运动)等;实时监测在医疗保健中被广泛应用(例如，获取心率、测量血压、糖分等);它还成功地应用于制造业(用于控制生产设备)、农业(用于监测牛和作物)和其他行业。

数据分析。在处理物联网生成的大数据时，我们有机会超越监测，并从这些数据中获得有价值的见解：识别趋势，揭示看不见的模式并找到隐藏的信息和相关性。

流程控制和优化。来自传感器的数据提供了额外的上下文情境信息，以揭示影响性能和优化流程的重要问题。

▲交通管理：跟踪不同日期和时间的交通负荷，以制定出针对交通优化的建议，例如，在特定时间段增加公共汽车的数量，看看是否有改观，以及建议引入新的交通信号灯方案和修建新的道路，以减少街道的交通拥堵状况。

▲零售：跟踪超市货架中商品的销售情况，并在商品快卖完之前及时通知工作人员补货。

▲农业：根据传感器的数据，在必要时给作物浇水。

预测性维护。通过连网设备收集的数据可以成为预测风险、主动识别潜在危险状况的可靠来源，例如：

▲医疗保健：监测患者健康状态并识别风险(例如，哪些患者有糖尿病、心脏病发作的风险)，以便及时采取措施。

▲制造业：预测设备故障，以便在故障发生之前及时解决。

还应注意的是，并非所有的物联网解决方案都需要大数据(例如，如果智能家居拥有者要借助智能手机来关灯，则可以在没有大数据的情况下执行此操作)。重要的是要考虑减少处理动态数据的工作量，并避免存储将来没有用处的大量数据。

物联网中的大数据挑战

除非处理大量数据以获取有价值的见解，否则这些数据完全没用。此外，在数据收集、处理和存储方面还有各种挑战。

▲数据可靠性。虽然大数据永远不会100%准确，但在分析数据之前，请务必确保传感器工作正常，并且用于分析的数据质量可靠，且不会因各种因素(例如，机器运行的不利环境、传感器故障)而损坏。

▲要存储哪些数据。连网设备会产生万亿字节的数据，选择存储哪些数据和删除哪些数据是一项艰巨的任务。更重要的是，一些数据的价值还远远没有显现出来，但将来您可能需要这些数据。如果您决定为将来存储数据，那么面临的挑战就是以最小的成本做到这一点。

▲分析深度。一旦并非所有大数据都很重要，就会出现另一个挑战：什么时候快速分析就足够了，什么时候需要进行更深入的分析以带来更多价值。

▲安全。毫无疑问，各个领域的连网事物可以让我们的生活变得更加美好，但与此同时，数据安全也成一个非常重要的问题。网络罪犯可以侵入数据中心和设备，连接到交通系统、发电厂、工厂，并从电信运营商那里窃取个人数据。物联网大数据对于安全专家来说还是一个相对较新的现象，相关经验的缺失会增加安全风险。

物联网解决方案中的大数据处理

在物联网系统中，物联网体系架构的数据处理组件因输入数据的特性、预期结果等而不同。我们已经制定了一些方法来处理物联网解决方案中的大数据。

数据来自与事物相连的传感器。“事物”可以是任何物体：烤箱、汽车、飞机、建筑、工业机器、康复设备等。数据可以是周期性的，也可以是流式的。后者对于实时数据处理和迅速管理事物至关重要。

事物将数据发送到网关，以进行初始数据过滤和预处理，从而减少了传输到下一个物联网系统中的数据量。

边缘分析。在进行深入数据分析之前，有必要进行数据过滤和预处理，以选择某些任务所需的最相关数据。此外，此阶段还可以确保实时分析，以快速识别之前在云中通过深度分析所发现的有用模式。

对于基本协议转换和不同数据协议之间的通信，云网关是必需的。它还支持现场网关和中央物联网服务器之间的数据压缩和安全数据传输。

连网设备生成的数据以其自然格式存储在数据湖中。原始数据通过“流”进入数据湖。数据保存在数据湖中，直到可以用于业务目的。清理过的结构化数据存储在数据仓库中。

机器学习模块根据之前积累的历史数据生成模型。这些模型定期(例如，一个月一次)用新数据流更新。输入的数据被累积并应用于训练和创建新模型。当这些模型经过专家的测试和批准后，控制应用程序就可以使用它们，以响应新的传感器数据发送命令或警报。

总结

物联网产生大量数据，可用于实时监控、分析、流程优化和预测性维护等。然而，应该记住，从各种格式的海量数据中获得有价值的见解并不是一件容易事情：您需要确保传感器工作正常，数据得到安全传输和有效处理。此外，始终存在一个问题：哪些数据值得存储和处理。

尽管存在一些挑战和问题，但应记住，物联网的发展势头强劲，并可以帮助多个行业的企业开辟新的数字机遇。

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