# Analiza i wizualizacja danych z przemysłowego IoT Source: https://ordergroup.co/pl/blog/analityka-danych-iiot/ Last updated: 2024-04-10 > Przemysłowy IoT generuje więcej danych, niż analitycy mogą przejrzeć ręcznie. Jak analiza z AI i wizualizacja danych mogą zmienić fabryki i elektrownie. ![Analiza i wizualizacja danych z przemysłowego IoT](https://ordergroup.co/media/images/Wind_turbines600_iMoGwEp_X9VWDZf.width-2850.format-webp.webp) Analiza i wizualizacja danych z przemysłowego IoT [Aleksander Jess](https://ordergroup.co/pl/autorzy/aleksander-jess/), Były copywriter | 10 kwietnia 2024 | 3 min czytania Spis treści W skrócie Dlaczego dane z przemysłowego IoT są ważne? Najważniejsze technologie AI w IIoT Uczenie maszynowe Przykładowe zastosowania Przyszłość AI w IIoT Podsumowanie W skrócie Jak AI zamienia ogromne ilości danych z przemysłowych urządzeń IoT we wnioski, które pomagają w utrzymaniu predykcyjnym i podejmowaniu decyzji w czasie rzeczywistym. Przemysłowy Internet Rzeczy (IIoT) generuje ogromne ilości informacji w różnych formatach, których analityk, a nawet cały zespół analityków, nie jest w stanie ręcznie przejrzeć. [Wnioski, które może wydobyć z nich sztuczna inteligencja](https://ordergroup.co/pl/blog/ai-w-oprogramowaniu-dla-oze/) (AI), mogą zmienić sposób działania fabryk i elektrowni. Trudność leży w umiejętności (albo jej braku) zwizualizowania wszystkich tych danych, przeanalizowania ich i wyciągnięcia wniosków.Dla ludzi to żmudny proces, ale dla AI nie jest szczególnie trudny. Możesz łatwo zamienić dane przemysłowe w praktyczne wnioski, z nadludzką szybkością i dokładnością. Zobaczmy, jak AI radzi sobie z danymi IIoT i jakie korzyści daje firmom. Dlaczego dane z przemysłowego IoT są ważne? [Dane zbierane z urządzeń IIoT](https://ordergroup.co/pl/zasoby/wideo/jak-prowadzimy-projekty-iot/) dostarczają cennych informacji o pracy maszyn, procesów i całej działalności. Analizując je, firmy mogą wychwycić wzorce, trendy i anomalie, które pomagają optymalizować działalność i podejmować decyzje na podstawie danych.Na przykład firma produkcyjna może wykorzystać dane IIoT do monitorowania pracy maszyn i wykrywania potencjalnych problemów, zanim doprowadzą do kosztownych awarii. To oszczędza czas i pieniądze, bo zapobiega przestojom i poprawia ogólną wydajność.Lepsze utrzymanie predykcyjne[Jedną z największych korzyści z analityki danych IIoT](https://ordergroup.co/pl/case-studies/kyoto-oprogramowanie-cyfrowego-blizniaka/) jest lepsze utrzymanie predykcyjne. Analizując dane z czujników i maszyn, AI może przewidzieć, kiedy maszyna prawdopodobnie ulegnie awarii, i zaplanować serwis, zanim do niej dojdzie. Może to oszczędzić firmom miliony dolarów kosztów utrzymania i zapobiec nieplanowanym przestojom.Decyzje w czasie rzeczywistymDzięki AI dane IIoT można analizować w czasie rzeczywistym, co pozwala firmom podejmować szybkie i przemyślane decyzje. Na przykład firma logistyczna może wykorzystać dane z floty ciężarówek w czasie rzeczywistym do optymalizacji tras (problem komiwojażera) i skrócenia czasu dostaw. To daje przewagę konkurencyjną i zwiększa zadowolenie klientów. Najważniejsze technologie AI w IIoT Uczenie maszynowe [Uczenie maszynowe to dziedzina AI](https://ordergroup.co/pl/blog/uczenie-maszynowe-w-fintechu/), w której algorytmy uczą się na danych i przewidują lub podejmują decyzje bez programowania każdej reguły wprost. W analityce danych IIoT algorytmy uczenia maszynowego mogą analizować duże zbiory danych i wykrywać wzorce oraz anomalie, których człowiek może nie zauważyć.Na przykład algorytm uczenia maszynowego może analizować dane z czujników na linii produkcyjnej i wykrywać wzorce, które wskazują na potencjalny problem z maszyną. To pomaga firmom zapobiegać kosztownym awariom i poprawiać ogólną wydajność.Przetwarzanie języka naturalnegoPrzetwarzanie języka naturalnego (NLP) to dziedzina AI, która zajmuje się interakcją między komputerami a ludzkim językiem. W analityce danych IIoT NLP może służyć do analizy danych nieustrukturyzowanych, takich jak teksty raportów serwisowych czy opinie klientów. Co więcej, wyobraź sobie, że możesz po prostu zapytać o dowolną informację, której akurat potrzebujesz.Dzięki NLP firmy mogą wyciągać wnioski z danych nieustrukturyzowanych i wykorzystywać je do usprawniania działalności. Na przykład firma produkcyjna może analizować opinie klientów, żeby wychwycić powtarzające się problemy z produktami i poprawić procesy produkcyjne.Głębokie uczenieGłębokie uczenie (deep learning) to dziedzina uczenia maszynowego, w której algorytmy uczą się na danych i podejmują decyzje w sposób podobny do ludzkiego mózgu. W analityce danych IIoT głębokie uczenie może służyć do analizy złożonych i dużych zbiorów danych, takich jak obrazy czy nagrania wideo. Wynika to z tego, że algorytmy głębokiego uczenia naśladują działanie naszego mózgu.Na przykład algorytm głębokiego uczenia może analizować obraz z kamery monitoringu w zakładzie produkcyjnym i wykrywać potencjalne zagrożenia. To pomaga firmom zapobiegać wypadkom i poprawiać bezpieczeństwo pracy. Przykładowe zastosowania Utrzymanie predykcyjne w energetyceW energetyce przestoje bywają niezwykle kosztowne. Żeby zapobiec nieplanowanym awariom, firmy sięgają po AI, która analizuje dane z urządzeń i przewiduje, kiedy potrzebny jest serwis.Wizualizacja danych z przemysłowego IoTWyobraź sobie, że tworzysz wizualizacje za pomocą poleceń w języku naturalnym. Zamiast pisać SQL czy inny kod, pytasz, jak dobrze działa dany element, i po kilku sekundach dostajesz pełny obraz w łatwej do zrozumienia formie. Przyszłość AI w IIoT Ilość zbieranych danych rośnie wykładniczo, co będzie coraz mocniej obciążać zespoły analizy danych. Dla firm może to być wyjątkowe wyzwanie, bo ręczna analiza tych danych w ogóle nie będzie możliwa. Tu wkracza AI i tu pojawią się oszczędności czasu. AI może też pomóc w procesach ETL (Extract, Transform, Load), a nawet oczyścić dane za Ciebie.W przyszłości do analizy danych z przemysłowego IoT będą wykorzystywane coraz bardziej zaawansowane algorytmy AI. Będą analizować dane w czasie rzeczywistym, wykrywać wzorce i anomalie oraz podejmować decyzje bez udziału człowieka. Dzięki temu firmy będą optymalizować działalność i podejmować decyzje na podstawie danych szybciej niż kiedykolwiek. Podsumowanie AI odgrywa ważną rolę w analizie danych z przemysłowego IoT i dostarcza firmom cennych informacji. Dzięki uczeniu maszynowemu, przetwarzaniu języka naturalnego i głębokiemu uczeniu firmy mogą w pełni wykorzystać potencjał swoich danych IIoT i usprawnić działalność.Wraz z upowszechnianiem się urządzeń IIoT do analizy danych w czasie rzeczywistym i podejmowania decyzji bez udziału człowieka będą wykorzystywane coraz bardziej zaawansowane algorytmy AI. Pozwoli to firmom utrzymać konkurencyjność i [osiągnąć swoje cele](https://ordergroup.co/pl/kontakt/) dzięki optymalizacji danych. Pracujmy razem i kształtujmy przyszłość [Kontakt](https://ordergroup.co/estimate-project/?utm_source=blog&utm_medium=referral&utm_campaign=content_marketing) Więcej w tym temacie Specjalizacja [Tworzenie oprogramowania IoT i urządzeń](https://ordergroup.co/pl/tworzenie-oprogramowania-iot/) Service [Tworzenie oprogramowania na zamówienie](https://ordergroup.co/pl/uslugi/tworzenie-oprogramowania/tworzenie-oprogramowania-na-zamowienie/) Case study [KYOTO - przemysłowy IoT i cyfrowy bliźniak do magazynowania energii cieplnej](https://ordergroup.co/pl/case-studies/kyoto-oprogramowanie-cyfrowego-blizniaka/) Więcej artykułów: Przemysłowy IoT [Przemysłowy IoT | 24 stycznia 2022 | 4 min czytania Czym jest "przemysłowy IoT" i jaką rolę odgrywa w Przemyśle 4.0?](https://ordergroup.co/pl/blog/czym-jest-przemyslowy-iot/) [Przemysłowy IoT | 5 kwietnia 2024 | 4 min czytania Jak wycisnąć więcej z Cognite Data Fusion](https://ordergroup.co/pl/blog/cognite-data-fusion-przewodnik/) [Przemysłowy IoT | 1 lutego 2022 | 5 min czytania Jaka jest rola cyberbezpieczeństwa w systemach IoT?](https://ordergroup.co/pl/blog/bezpieczenstwo-iot/) [Wszystkie artykuły: Przemysłowy IoT](https://ordergroup.co/pl/blog/iot/)