IoTデータ管理の上位4つのメリット

車や建物から歯ブラシやトースターまで、私たちの周りのすべてがセンサーによってますます制御されています。これにより、IoTデータ管理が現場にもたらされます。乾杯の準備ができたときにメール通知を実際に必要とする人は誰もいませんが、人々が自分たちの生活をより快適に自動化できることは明らかです。これにより、有用なデータを収集し、手動タスクに費やす時間を削減するスマート製品を開発する機会が増えます。

しかし、それはまた、企業が絶え間ない課題に直面していることを意味します。接続されたトラックのフリートを製造している場合でも、スマートビルディングを運用している場合でも、IoTは人々のために構築されています。残念ながら、人々は予測が難しい方法でテクノロジーを適用しています。有用なデバイスを製造するには、実際の使用法を理解するための適切なツールを企業に提供することが不可欠です。そこで、フィールドからIoTデータを収集、保存、管理します。顧客の使用から戻ってくるフィールドデータは、製品の次のイテレーションに大きな影響を与えます。

出典：Bosch.IO

IoTデータ管理を使用してより良い製品を作成する

IoTデータ管理により、企業は使用パターンを発見できます。また、接続されたデバイスの弱点を特定して、設計および開発段階で行われた仮定に挑戦します。言い換えれば、可能な限り最高の接続製品を作成するのに役立ちます。

製品をリリースする前に、IoTデータ管理を使用してフィールドテストを実施できます。アイアンマンのスーツが戦闘の準備が整う前にトニースタークをいくつかの壁に投げ込む必要があったように、作成する製品はすべてテスト段階を経る必要があります。傷みの可能性が最も高い領域、予想される製品寿命、環境条件、およびユーザーの行動を判断するために、このデータがどのように使用されているかに関するデータを収集します。

出典：Bosch.IOデータ駆動型製品開発

このデータを利用して、設計を改善できます。そして、最高のユーザーエクスペリエンスを提供する高品質の製品を作成します。たとえば、自動車両メーカーは、さまざまな部品やコンポーネントがどのように使用されているかを特定し、それらがどのような条件に耐えられるかを評価できます。車両のリコール費用が補償請求で数百万に達する可能性があることを考えると（評判の費用は言うまでもなく）、これは簡単です。フィールドデータの収集も、リリース後の重要なステップです。ソフトウェアの更新により継続的な製品の改善を提供し、次のバージョンの重要な洞察を得ることができます。製品の寿命を通じて、これらの洞察は新製品の開発プロセスと追加の反復をサポートします。また、異常を特定するのに役立ちます。

IoT戦略におけるIoTデータ管理の4つの主なメリット

1。ユーザーのニーズを理解する

自動化は、人々の生活を楽にするために存在します。彼らのニーズと習慣は、接続されたデバイスを支えるはずです。現場からIoTデータを探索することで、ユーザーの日常生活で製品がどのように機能するかをよりよく理解できます。天気に基づいた自動設定を含むスマートエアコンまたは照明システムを設計したかもしれません。手動で変更するためにこれらの設定を上書きしている場合は、製品がニーズや期待に合わないことを示しています。 IoTデータ管理では、感覚データとユーザーが変更を加えた時点を確認することで、これらのスマートアルゴリズムを最適化できます。次に、製品を再設計または再トレーニングして、ユーザーエクスペリエンスを向上させることができます。

2。資産の摩耗を予測する

これは、接続されたインフラストラクチャと資産にも当てはまります。徒歩の交通量は、スマートブリッジまたは水門に影響を与えます。 IoTデータは、予想される摩耗を理解し、メンテナンスと修理を計画するために不可欠です。この調査をライフサイクル全体で実施することにより、ユーザーが予想されたパターンの範囲外で操作しているかどうかを特定することもできます。これらの洞察を組み合わせることで、製品に補強や追加機能が必要な領域を特定できます。

3。リソース効率を有効にする

自動化の目標は常に効率ですが、本能や仮定に取り組んでいる場合は、言うのは簡単です。顧客が製品をどのように使用しているかに関するデータにより、より知識に基づいた決定を下すことができます。たとえば、接続された建物では、人々が暖房や照明をどのように操作しているかを監視し、スペースがどのように使用されているかを評価し、劣化を追跡します。これにより、時間、スペース、またはエネルギーの非効率的な使用を減らすことができ、最終的にはお金を節約できます。

4。効果的なシステムを作成する

複雑なIoTソリューションは、多くの個別のデバイスで構成されています。それぞれが別々に完全に機能する可能性がありますが、システムとして機能する場合、予期しない動作をする可能性があります。個々のデバイスからテレメトリデータを収集するだけでは不十分です。 IoTデータの送信、保存、管理により、問題を早期に特定し、システム全体のパフォーマンスを検証できます。

出典：Bosch.IOステップバイステップ：データ転送からデータ分析まで

IoTデータ管理の開始

クリストフグロッツ

Christoph Grotzは、2012年からBosch.IO（旧Bosch Software Innovations）のソリューションアーキテクトを務めています。Christophはモノのインターネットに情熱を注いでおり、スマートシティ、ワイヤレスセンサーネットワーク、接続された製品。彼は9年間、ソフトウェア業界で活躍し、フロントエンドとバックエンドの両方で働いてきましたが、バックエンドを好みます。 Bosch.IOで、彼は現在IoTソリューションの実装に関するコンサルティングを行っています。

すべてのデータポイントを理解するために、顧客は通常、時間のかかるアドホック開発を必要とする複雑なソリューションを必要としています。これは予算をかみ砕き、時間を盗みます。ダースを超えるIoTデータ管理プロジェクトの経験に基づいて、これら2つの主な機能はお客様にとって決定的なものでした。

• サービスとして提供される既製の標準化されたソリューション。使い方は簡単で、セットアップに余分な労力は必要ありません。たとえば、IoTデータ管理ソリューションをBosch IoTCloudまたはお客様のサイトに導入します。
• 自動車市場向けの当社のソリューションは、顧客固有のフォーマットとさまざまな自動車データ仕様規格のデコードをサポートしています。これには、ODX、Fibex、A2L、dbc、およびmdfが含まれます。生データは永久にアーカイブに保存されるため、お客様は必要に応じて元のデータを復元できます。一方、デコード、正規化、および強化されたデータには、データサイエンティストが安全にアクセスできます。

暗闇の中でのショットからIoTデータ管理による情報に基づく意思決定まで

地理的に分散した大量のIoTデバイスデータを処理する場合は、データを収集するだけでなく、デコードして空白を埋め、保存し、理解できるソリューションが必要です。フィールドから構造化データにアクセスできなければ、暗闇の中で実験と開発を行っています。しかし、適切な洞察が得られれば、製品開発を改善し、効率と品質を向上させ、運用を簡素化できます。