物联网和大数据在商业用例中的结合

无论您与谁交谈，每个人都同意物联网将成为下一个大“事物”（无意双关语）。物联网的兴奋得到了以下支持：

• 不断缩小的硬件
• 无处不在的连接
• 丰富的物联网应用平台
• 越来越多的物联网用例和行业应用
• 大数据的经济价值

其中一些物联网场景非常以最终用户为导向，例如由众筹和创客运动推动。示例包括 Pebble 智能手表、创新的 Tile 产品（“事物”定位器）或智能 Hue 灯泡。然而，许多物联网示例​​更侧重于工业应用，包括车队管理、远程信息处理、智能计量和智能电网、远程医疗等。在这篇博文中，我将介绍零售和物流以及工业领域的两个用例，特别关注如何利用大数据。

物联网用例 1：零售和物流

零售和物流是一个关键领域，物联网有望作为一种支持技术产生巨大影响。一段时间以来，RFID（射频识别）已成功地用于物流跟踪集装箱、托盘和板条箱，主要用于闭环系统，并且主要用于高价值货物。对物联网技术的大量投资有望帮助降低 RFID 和类似技术的成本，最终使物品级别的货物跟踪成为可行的商业案例。对于零售商而言，这具有许多优势，包括库存准确性、减少管理开销、自动化客户结账流程和可靠的防盗系统。

其他新兴技术是所谓的“信标”。这些信标是室内定位系统，可以直接与现代智能手机进行交互，例如使用低功耗蓝牙 (BLE)。店内信标网络可以识别顾客在店内的位置并向他们发送推送通知。例如，用户可能会在他的智能手机上创建一个购物清单并与商店应用程序共享。进入商店后，商店应用程序会向客户显示一张地图，其中突出显示了其购物清单上的所有产品。每次客户靠近他购物清单中的一组产品所在的位置时，该应用程序都会通知他并为特定品牌做出推荐。在结账点，系统可以通过RFID自动识别购物车中的所有产品，创建并确认发票，并使用智能手机处理付款。结帐过程完成后，商店的库存系统会自动更新。

使用 NoSQL 数据存储库对于存储各种结构化、半结构化和非结构化客户相关数据（包括购物历史和通过商店的移动）将大有裨益。高级数据分析算法可用于分析客户的动作和过去的购物决策。这使 IoT 应用程序能够生成购物推荐，这些推荐可以在客户在店内时推送到客户的智能手机上，或者通知他特别优惠——例如，如果系统检测到客户正在返回商店附近的区域.

物联网用例 2：工业

工业 4.0、智能工厂和工业互联网是用于描述有望改变当前工业格局的社会和技术革命的一些术语。这方面有很多讨论和探索的例子，从利用物联网供应链优化到借助智能产品的生产线模块化。

我在这里探讨的一个有趣的例子与制造业中越来越多地使用手持工具有关，例如用于汽车、飞机、火车和轮船的组装。近年来，这些工具变得更加强大（例如扭矩）并且现在配备了长效电池，使工人能够使用它们而不受电源线或与空气压缩机的固定连接的限制。这大大提高了灵活性，但从制造过程的角度来看也带来了一些挑战，可以通过利用物联网功能来解决。

物联网的关键概念之一是开发智能、互联的“边缘”设备。此类物联网设备的一个示例是配备机载计算机和无线连接的螺母扳手。车载计算机支持拧紧过程的许多方面，从配置（例如使用哪个扭矩）到创建已完成工作的协议（例如实际测量哪个扭矩）。此外，螺母扳手还配备了激光扫描仪，用于部件识别。

通过将这种智能边缘设备集成到物联网中，可以开发非常强大的服务，帮助优化供应链和模块化生产线。例如，这些智能拧紧工具现在可以由提供不同服务的中央资产管理应用程序管理：

• 基本服务可能包括帮助在大型生产设施中实际定位设备等功能。
• 可以应用地理围栏概念来帮助确保只有具有正确规格和配置的批准工具才能用于生产单元中的特定产品。

中央资产管理系统可以帮助优化工具维护，例如通过工厂 WLAN 定期从远程工具读取校准信息。资产管理应用程序可以作为电动工具与控制制造过程的 ERP（企业资源规划）和 MES（制造执行系统）系统之间的桥梁。例如，资产管理系统可以将工作订单和配置分发给工具。此外，资产管理应用程序可以通过创建检验批（例如使用工具中的扭矩记录）来记录每个拧紧过程，并将它们与 ERP 系统中的 BOM（物料清单）相关联。

这样的生产文档系统可以从大数据和 NoSQL 技术中受益匪浅，这些技术允许聚合关于生产过程的大量异构、多结构数据，包括来自许多不同系统的遗留数据，以及来自不同系统的图像和电影记录。生产模块。在制造商可能因大规模产品召回而承受巨额成本的时代，这可能是一个非常强大的工具。