Recommended
More Related Content
Viewers also liked
Viewers also liked (19)
Similar to Data Science Week 2016. Microsoft. "Интернет вещей и предиктивная аналитика в проактивном обслуживании оборудования"
Similar to Data Science Week 2016. Microsoft. "Интернет вещей и предиктивная аналитика в проактивном обслуживании оборудования" (20)
More from Newprolab
More from Newprolab (10)
Data Science Week 2016. Microsoft. "Интернет вещей и предиктивная аналитика в проактивном обслуживании оборудования"
- 1. Вадим Челышков, Azure TSP
- 4. Семейство устройств Microsoft для IoT сегодня
- 5. Azure IoT
- 7. Человеческие ресурсы Финансы Стратегия Маркетинг и продажи Производство 1205
- 8. Ливневка Occupancy Energy used CO2 levels Amounts of coffee Water used Людей в здании Энергии спортзалом Number of cars in the parking Lights Температура Toilet usage Electricity powered by Solar Energy Например Опенспейс Энергии Уровень CO2 Выпито кофе Использов ано воды Парковка Свет Туалеты ;) Электричества потреблено
- 12. Rockwell Automation требовалось разработать решение, которое бы обеспечивало бесперебойную доставку газа и нефти до клиентов История клиента Rockwell Automation Удаленный мониторинг состояния насосов и оптимизация поставок нефти Задача Rockwell Automation нуждались в решении которое позволило бы им ускорить и поставить на поток принятие решение по производству и доставке нефти и газа до клиентов, включая такие вопросы как: где бурить, и каким способом? когда нужно менять расходные элементы? А также просчет логистики доставки оборудования и персонала. Results • Уменьшение времени простоев в доставке сырья • Повышение скорости реагирования • Диагностика состояния оборудования и прогноз отказов в реальном времени Решение Система SCADA компании Rockwell Automation’s отправляет показатели через WebAPI шлюзы в облако Microsoft в реальном времени. Данные предобрабатываются в Hadoop, и затем попадают в СУБД. 12 “What we're talking about is delivering a degree of collaboration and visibility unheard of in the oil and gas industry.” – Doug Weber Business Manager, Remote Application Monitoring for Rockwell Automation
- 14. Raxel Telematics
- 15. Параметры скоринговой модели Постоянство стиля вождения Погода Время дня Стиль вождения Продолжительн ость старта Secret element Траффик Отключения устройства Критические ситуации Освещен ность Боковые ускорения Ускорения Торможен ия Длительн ые поездки Тип дорог Пробег Превышения скорости Маршруты Secret element Secret element Использован ие телефона
- 16. Зачем Страховщикам Raxel Drive? Выделение маржинального сегмента, способного приносить прибыль компании; Принципиально новый канал привлечения клиентов Отсечение «Плохих» клиентов; Снижение конкуренции за клиента, так как контакт происходит не в момент приобретения полиса; Низкие расходы для сбора телематических данных; Максимально простое распространение.
- 17. OBD II устройства без GPSГлонасс модуля, прекрасно показавшие себя с точки зрения в осприятия клиентами (нет «большого брата) Минимизация затрат и сроков на запуск пилотного проекта и перехода к коммерческому продукту Глубокая страховая экспертиза в области создания эффективных страховых телематических продуктов Скоринговая модель, доказавшая свою эффективность на уже реализованных проектах в РФ. 17 4 5 OBD II устройства, устанавливается в машину клиента за 5 10 секунд Клиент скачивает мобильное приложение и ездит 3-6 месяцев Телематические данные передаются в нашу платформу в режиме online Скоринговая модель производит оценку стиля вождения клиента Страховщик по итогам периода мониторинга дает клиенту скидку на основании рейтинга Raxel Raxel One для страховых компаний. Зачем внедрять страховую телематику на основе Raxel One? Raxel One для страховых компаний. Примеры внедрения продукта на основе Raxel One
- 18. Автоматическая калибровка осей по направлению движения авто Низкое энергопотребление Использование данных с акселерометра, GPS и гироскопа Встроенные алгоритмы обработки данных Детектирование опасного использования телефона во время движения Автоматический трекинг Передача посекундных Данных о стиле Вождения клиента Геймификация – Бейджи/ шаринг в соцсети Особенности Raxel Drive
Editor's Notes
- Microsoft Azure Internet of Things (IoT) Services - Title Slide Thanks for joining me today. I’m ____, and I’m excited to talk to you about the Internet of Things, and how you can benefit from using Microsoft Azure Internet of Things services.
- Key goal of slide:: Land Microsoft’s unique and differentiated point-of-view on the Internet of Things: the Internet of Your Things. Microsoft believes the Internet of Things doesn’t have to be overwhelming. Businesses can start small, with a few changes that make a big impact. It’s not about the billions of things that can be connected, it’s about YOUR THINGS. And, it’s already happening! Slide talk track: The Internet of Your Things is not about ripping and replacing technologies in your enterprise. It’s about leveraging what you have, adding on to your existing systems, using your existing things in new ways, and innovating and optimizing so everything works better together. If you’re a retailer, think about how smarter POS terminals can increase cross-selling and up-selling. If you’re in healthcare, think about how connecting patient monitors, tablets, signage and other equipment can streamline patient care. For manufacturers, sensors on the factory floor can “talk” to diagnostic monitors to improve production efficiency and reduce down time. The Internet of Things starts with your things. It is about the things that matter most to your business. Build on the infrastructure you already have. Connect the devices you already own…then add to your existing investments. Tap into the data that already exists. The Internet of Your Things is about getting away from spending all your time just running your business, and thinking about finding ways to make it thrive. Start realizing the potential of the Internet of Your Things.
- Если начать с конца, то есть с третьей стратегии, и оценить конкурентный ландшафт любой индустрии, то нетрудно заметить, что практика применения предиктивной аналитики насчитывает десятки примеров, которые уже стали стандартом для различных бизнес-функций, включая финансы, стратегическое планирование, маркетинг и продажи, производство и даже управление человеческими ресурсами. Это и всем известное прогнозирование спроса (newsvendor problem) и объема продаж в финансах, предсказывание оттока клиентов или наоборот оценка вероятности привлечения новых в маркетинге и продажах, проактивная оценка эффективности маркетинговых компаний, прогноз утилизации оборудования на производстве, оценка риска оттока персонала в управлении человеческими ресурсами и т. д. Все эти сценарии уже прочно вошли, а точнее трансформировали бизнес-процессы десятков тысяч организаций по всему миру, точно также как в конце 80х…
- Под термином «умный дом» обычно понимают интеграцию следующих систем в единую систему управления зданием: Системы управления и связи; Система отопления, вентиляции и кондиционирования; Система освещения; Система электропитания здания; Система безопасности и мониторинга. Контроллер (хаб) - управляющее устройство, соединяющее все элементы системы друг с другом и связывающее ее с внешним миром Датчики (сенсоры) - устройства, получающие информацию о внешних условиях Актуаторы - исполнительные устройства, непосредственно исполняющие команды. Это самая многочисленная группа, в которую входят умные (автоматические) выключатели, умные (автоматические) розетки, умные (автоматические) клапаны для труб, сирены, климат-контроллеры и так далее. Это проще понять, если представить, например, что система отопления никогда не сможет работать против системы кондиционирования. А отопление осуществляется не только по погоде, но и с учётом целого ряда других факторов. От силы ветра, по предсказанию, от времени суток (ночью комфортная температура меньше). Можно считать, что это наиболее прогрессивная концепция взаимодействия человека (пользователей) с жилым пространством, когда в автоматизированном режиме в соответствии с внешними и внутренними условиями задаются и отслеживаются режимы работы всехинженерных систем и электроприборов. В этом случае исключается необходимость пользоваться несколькими пультами при просмотре ТВ, десятками выключателей при управлении освещением, отдельными блоками при управлении вентиляционными и отопительными системами, системамивидеонаблюдения и охранной сигнализации, моторизированными воротами и прочим.
- Если говорить о производстве и сервисном обслуживании, то одним из самых ярких примеров среди наших клиентов является компания Тисен Крупп – немеций индустриальный гигант по производству лифтов, взявший курс на операционную эффективность как основную стратегию. Компания поставляла лифты для таких всемирно известных зданий, как CMA Tower в Эр-Риаде или One World Trade Center в Нью-Йорке, а также обслуживает более 11 миллионов лифтов во всем мире и отлично представляет себе сложность и несомненную важность организации бесперебойного сервиса, а значит – понимает, что предупредить - важнее, чем ликвидировать последствия. Идея ТиссенКрупп была одновременно проста и трудноосуществима: организовать постоянный мониторинг обслуживаемых лифтов в режиме реального времени и на его основе не только осуществлять текущий ремонт, но и прогнозировать проблемы в работе оборудования. Сложный комплекс, созданный в содружестве ТиссенКрупп и CGI, объединяет тысячи устройств и мощную интеллектуальную систему, работающую в облаке Microsoft. Датчики, установленные в лифтах, считывают в реальном времени множество параметров, характеризующих работу электромоторов, состояние лифтовых шахт, дверей, дополнительного оборудования и электроники. Для каждого из лифтов есть около 400 кодов возможных ошибок – и все они контролируются системой датчиков. Считанные данные поступают при помощи специального сервиса Microsoft Azure Intelligent Systems в облако и здесь за дело берется интеллектуальная система. Она консолидирует данные, анализирует и визуализирует их, чтобы объединённой информацией мог воспользоваться персонал, отвечающий за техническое обслуживание. Данные в представлении системы разделяются на две категории. Одна из них, -- текущие данные мониторинга, позволяющие оперативно реагировать на внезапные изменения. Вторая – хронология событий. Она анализируется системой и используется ею для построения прогнозов, на основе которых осуществляется упреждающее обслуживание лифтов сервисными службами компании, предотвращая их поломки. Это прогнозирование было бы невозможным без важнейшего элемента – облачного сервиса Microsoft Azure Machine Learning. Он не только анализирует данные – на основе анализа сервис самостоятельно выстраивает зависимости, и чем большее число данных оказывается в его распоряжении, тем точнее оказываются его прогнозы. Система практически обучает саму себя, а в результате, -- превращается в высокоинтеллектуального предсказателя, способного предотвратить серьезные происшествия.
- http://www.microsoft.com/en-us/server-cloud/customer-stories/rockwell-automation.aspx
- А теперь перенесемся в Россию, где еще одним примером индустриального сценария является решение наших партнеров, Raxel Telematics, для страховых компаний.