Połączenie Internetu rzeczy i świata IT Koncepcja rozwiązań analitycznych dla energetyki i przemysłu

1. Połączenie Internetu rzeczy i świata IT
Koncepcja rozwiązań analitycznych dla energetyki i przemysłu
Maciej Martusewicz
Software Client Architect
e-mail: maciej.martusewicz@pl.ibm.com
mobile: +48 723 70 3540
Warszawa 2018-11-14

2. Agenda
1. Typowy scenariusz IoT
2. Przypadki użycia dla platformy IoT
3. Analityka kluczowym elementem rozwiązań IoT
4. Przykłady rozwiązań analitycznych dla energetyki i przemysłu
5. Technologie analityczne IBM dla IoT

3. LTE /
NB-IoT /
LoRaWAN /
Wi-Fi /
Bluetooth
Typowy scenariusz rozwiązania Internetu Rzeczy (IoT)
Urządzenia /
liczniki
LAN
(ostatnia mila)
Internet
Sieć
korporacyjna
Internet
PLATFORMA IOT
INTEGRACJA Z
EKOSYSTEMEM
Operatorzy sieciDostawcy
urządzeń
Dostawcy usług
chmurowych
Centrum przetwarzania
danych
Klienci / Partnerzy
SIEĆ / ANTENY /
BRAMKI IP
SIEĆ / ANTENY /
BRAMKI IP
SIEĆ / ANTENY /
BRAMKI IP
ANALIZA DANYCH
I USŁUGI
USŁUGI I
NARZĘDZIA
USŁUGI I
NARZĘDZIA
USŁUGI I
NARZĘDZIA
CZUJNIKICZUJNIKICZUJNIKICZUJNIKICZUJNIKIURZĄDZENIA
CZUJNIKICZUJNIKICZUJNIKICZUJNIKICZUJNIKILICZNIKI TCP /
UDP /
HTTP /
MQTT /
CoAP
USŁUGI DLA
KLIENTÓW I
PARTNERÓW
USŁUGI DLA
KLIENTÓW I
PARTNERÓW
USŁUGI DLA
KLIENTÓW I
PARTNERÓW

4. Przypadki użycia dla platformy IoT
Administrator IoT
Użytkownik biznesowy
Klient / Partner
Kolekcja,
transformacja,
przekazywanie
danych i komend
Zarządzanie
urządzeniami
Zarządzanie
danymi
Analiza danychUsługi dla
końcowego klienta
/ partnera
Zarządzanie
bezpieczeństwem
danych
Zarządzanie
połączeniami
Usługi biznesowe
Licznik
Urządzenie

5. Analityka kluczowym elementem rozwiązań Internetu Rzeczy
Analityka brzegowa Analityka czasu rzeczywistego Analityka operacyjna Analityka Big Data
Platforma IoT
Repozytorium
danych bieżących
Raporty czasu
rzeczywistego
Analiza danych w
czasie rzeczywistym
Alarmy
Pulpity
Raporty
Systemy /
Usługi
wewnętrzne
Systemy /
Usługi
zewnętrzne
Hurtownia
danych
Zarządzanie danymi
Repozytorium
danych
historycznych
Predykcje /
Klasyfikacje
Segmentacje
Asocjacje
Rozwiązania
kognitywne
Analiza danych w
czasie rzeczywistym
BramkaUrządzenia

6. Przemysł 4.0
https://www.ibm.com/industries/pl-pl/manufacturing/industry-4.0-model-factory/

7. Energetyka:
Przykłady rozwiązań analitycznych dla energetyki i przemysłu
Przemysł:
Inteligentne liczniki energii elektrycznej
- zarządzanie pracą urządzeń
Wykrywanie i zapobieganie kradzieży energii
- wykrywanie anomalii, wykrywanie wzajemnych powiązań
Przewidywanie awarii
- wyliczanie prawdopodobieństwa wystąpienia problemów
Optymalizacja oferty
- segmentacja behawioralna
Inteligentna sieć energetyczna
- równoważenie podaży i popytu
Zwiększenie bezpieczeństwa pracy
- monitorowanie i analiza „danych z człowieka”
Zwiększenie efektywności floty transportowej
- optymalizacja i analizy wzorców zachowań
Optymalizacja użycia zasobów i
zwiększenie efektywności
- predykcja, segmentacja, optymalizacja
Przemysł 4.0
- Inteligentna Fabryka

8. Produkty
Partnerów
IBM InfoSphere Information Server
Hortonworks
Hadoop
IBM SPSS
IBM Watson
Services
IBM
Integrated
Analytics
System
IBM CognosIBM Event Store
Technologie analityczne IBM dla IoT
RaportyAlarmy Predykcje /
Klasyfikacje
Segmentacje
Asocjacje
Analityka brzegowa Analityka czasu rzeczywistego Analityka operacyjna Analityka Big Data
Rozwiązania
kognitywne
Pulpity
BramkaUrządzenia
Repozytorium
danych bieżących
Hurtownia
danych
Repozytorium
danych
historycznych
Zarządzanie danymi
Raporty czasu
rzeczywistego
Analiza danych w
czasie rzeczywistym
Systemy /
Usługi
wewnętrzne
Systemy /
Usługi
zewnętrzne
Analiza danych w
czasie rzeczywistym
Platforma IoT

9. Dziękuję