¿Qué es IoT Visualización de datos?
Número de dispositivos IoT conectados y tasa de datos generación, está creciendo en un asombroso 30-40% año sobre el año (YoY). IoT Datos La visualización es el método de representando esto vasta afluencia de datos en formatos visuales como gráficos, gráficos, widgets y dashboards. Este enfoque ayuda empresas e interesados interprete, analice y tome más decisiones basadas en datos.
Los diversos datos recopilados de una amplia gama de dispositivos IoT aumenta la precisión y eficacia de estos tableros, haciéndolos aún más poderosos. Uso común dashboards en industrias tales como fabricación, energía & utilidades, salud y logística incluyen Dashboards en tiempo real, reporte dashboards, y dashboards de tendencia, todo diseñado para visualizar y comprender métricas clave.
Visualización de IoT Datos eficaces
La mala interpretación de los datos de IoT puede conducir a ideas engañosas y errores costosos. Para garantizar el éxito empresarial, es esencial diseñar cuidadosamente cómo se visualiza cada punto de datos IoT desde la fase de planificación inicial.
Adoptar un enfoque superior
Comience con una comprensión clara de los requisitos de su negocio. Este enfoque de arriba hacia abajo le permite perforar en los datos acumulados de IoT, asegurando que las visualizaciones se ajusten a los objetivos de su organización.
Embrace Data Understanding
Reconocer las interdependencias entre los puntos de datos. Esta visión holística enriquece el contexto y conduce a visualizaciones que reflejan con precisión las complejidades de sus sistemas IoT.
Define Stakeholder Personas
Cree personas detalladas para sus partes interesadas, adaptando las pantallas de aplicaciones a sus necesidades específicas. Esto garantiza que cada usuario tiene acceso a la información que más importa, haciendo más intuitivos y accionable.
Prioritize KPIs
Centrarse en los KPI más críticos reduce el desorden y aumenta la claridad. Esta priorización permite interesados para detectar rápidamente tendencias y anomalías, facilitando la toma de decisiones informada.
Mapa Acciones a Insights
Establecer mapas de acción claros para cada KPI, facultando a los interesados a adoptar decisiones informadas Rápido. Este enfoque operacional asegura que su La visualización de datos sirve a su propósito final: llevar a cabo acciones eficaces basadas en ideas valiosas.
Al integrar estos principios en su estrategia de visualización de datos IoT, su organización puede aprovechar todo el potencial de sus datos para impulsar el éxito.
Nuestras herramientas de panel para uso diversificado
Energy Management Dashboards
A medida que el costo de la energía y los recursos naturales sigue aumentando debido al agotamiento, la sostenibilidad energética es ser crítico para el futuro de la fabricación y otros sectores de gran densidad de energía. ISO 50001 describe normas para efectiva gestión de la energía, asegurando que las empresas funcionann eficientemente. Para ajustarse a estas normas, actividades clave para integrarse en unEnergy Management System(EMS) Incluir:
- Incrustar su política de energía empresarial en el EMS.
- Medición de la utilización real de la energía en detalle granular.
- Establecer objetivos de consumo y trabajar activamente para ellos.
- Realizar exámenes semanales y mensuales para tomar acciones correctivas.
- Participación de los principales interesados en la colaboración.
- Revisión periódica de la política energética para optimizar la utilización continua y mejorar la sostenibilidad prácticas.
Fabricación KPI Dashboards
ElIndustria 4.0versión del sistema de ejecución de fabricación es mucho más potente con la dinámica recopilación de datos desde el entorno OT en tiempo real. Los paneles de producción KPI proporciona hoy un estado más transparente de la como nunca antes. El estado vivo de las máquinas, cuenta de producción y predictivo de necesidades de mantenimiento en asociación con el plan en curso yMáquina gemela AIproducción dinámica planificación y consecución habilidad predicción hacer que los paneles de fabricación sean más útiles en la toma de decisiones. Plan vs Actual, Tabla de producción,capacidad Utilización, DiarioOEEy las tendencias de los KPI son más cruciales para la ejecución de laMES System.
Telemetría Data Dashboard
MQTT Protocoloes el protocolo definido para el transporte de datos de telemetría para recoger de forma remota, transfer, monitor, y analizar datos. Los datos recogidos de la fuente midiendo algunos datos eléctricos o físicos se envían al servidor.MQTT Brokerha incorporado conexiones para almacenarla en cualquier base de datos de terceros y se puede visualizar como necesario.
- MQTT Conector de rotor a datos de almacenamientoTableauayuda a analizar la visualización de datos IOT.
- MQTT Broker Elastic Buscar integración ayudará a los usuarios a visualizar datos a través de Kibana.
MQTT Broker Dashboard
Tanto la premisa como la versión de la nubeMQTT Brokertiene una funcionalidad incorporada construir múltiples dashboards para visualizar datos IOT. Usted será capaz de agrupar sus dispositivos y crear paneles para estos grupos. El dashboards en vivo del MQTT Broker tendrá la actualización dinámica de los datos en la interfaz de usuario web. MQTT Broker en adición al panel de mando tiene la extensión funcional de las extensiones de análisis de datos, almacenamiento e interfaz de usuario. La interfaz de usuario extensions will ayuda a construir personalizadoMQTT Dashboard. El panel de presentación de informes integrado en proveedor de solucionesPlataforma IoTutilizará un datos Motor de análisis que agrega datos brutos en ideas más significativas para ayudar a la toma de decisiones.
Analice eficientemente sus datos de IoT!
Análisis histórico
El análisis histórico de datos es importante para analizar datos del pasado para discernir tendencias específicas, identificar patrones y comparar el rendimiento de su aplicación. Los datos históricos son cruciales cuando está analizando los actuales KPIs de su aplicación para entender las tendencias a largo plazo con el tiempo.
Comparar dispositivos
Cuando se pretende comparar dos conjuntos diferentes de datos de dos dispositivos similares, un gráfico visualización de datos necesario que muestra tendencias en forma de pico. Por ejemplo, esto es útil para comparar el rendimiento de las máquinas con estándares para el equipo de verificación cumplimiento.
Predecir futuro
El rendimiento (cualquier parámetro) de un dispositivo en particular puede variar a intervalos de tiempo diferentes. Para ejemplo, tales datos puede ser útil para realizar análisis de causa raíz, que es determinar tendencias y condiciones de equipo específico para identificar problemas antes de que sea demasiado tarde.