行业互联网IoT+大数据，开创智慧仓库运维新局面
【行业互联网IoT+大数据，开创智慧仓库运维新局面】
提到物联网 ， 大家都有一定的了解 ， 目前物联网技术已经被广泛应用到各行各业 ， 而在物联网技术在各个领域的应用过程中 ， 都会产生大数据 ， 通过云计算 ， 对大数据进行收集和分析 ， 就能够为现实中的业务运作和管理决策提供科学的数据支撑 。 可以说 ， 物联网技术与大数据二者相辅相成 。
IoT--掘金数据资产
有人把数据比喻为蕴藏能量的煤矿 ， 大数据并不在“大” ， 而在于“有用” ， 价值含量和挖掘成本的高低要比数据量的多寡更为重要 。 那么对于工程供应链行业来说 ， 面对诸多的设备作业、运行数据 ， 采用传统的采集方法就不能保证全面、精确 ， 而利用IoT技术却可完美解决这一问题：它具有采集、处理、交换信息的能力 ， 是感知设备集成化与微处理机相结合的产物 ， 结合软件技术可实现高精度、低成本的信息采集 ， 进而能够高效、全面、精确地掘金数据资产 。
大数据--探索数据智能
对于很多行业而言 ， 如何利用这些大规模数据是赢得竞争的关键 。 IoT技术直接采集到的数据需要通过清洗、标注等处理工作后才能够作为智能算法模型训练的输入 ， 通过实时数据流和历史相关数据相结合 ， 经大数据分析发现业务存在或将要出现的问题 ， 以数据指导业务 ， 为业务改善指明方向 ， 真正实现数据智能 。
在现代仓库逐渐转型以拥抱工业4.0的当下 ， IoT智能设备和大数据分析技术更是一种不可或缺的组合催化剂 。 今天我们就来看一下 ， IoT与大数据的强有力结合 ， 将会给仓库运维带来怎样的新局面？
一、智慧运维核心揭秘
就IoT而言 ， 仓库致力于通过移动终端、RFID、智能传感器等智能化的末端设备 ， 实现长距离设备信息、空间信息的采集 ， 从而为实现智慧运维提供精确、全面的数据支撑 。
实现智慧运维关键在于大数据分析技术 ， 将仓库设备和仓库作业环节产生的大量、多源异构的数据整合到大数据平台中 ， 并基于机器学习算法、运筹学、人工神经网络等分析技术对大量数据进行综合分析 ， 最后将分析结果辐射到运维的各个环节中进行流程优化和决策指导 ， 使得传统运维转型为以数据为中心的智能化协同运维 。
二、智慧运维系统解析
本文插图
智慧运维管理系统是基于IoT+大数据技术相互融合而成的 ， 实现线上、线下相结合的信息基础设施 。 通过智能感知设备（如传感器）完成海量数据的采集 ， 从而进行数据建模、相关协同应用 ， 进而实现多维度作业智慧化运维管理 。
(1) 智慧运维数据采集--掘金数据资产
基于IoT技术 ， 智能传感器采集四向穿梭车、AGV叉车等智能设备实时作业数据 ， 移动终端通过扫码采集静态设备属性数据 ， 由此实现全面、多维度的数据资产挖掘 。
(2) 智慧运维数据分析--探索数据智能
实时上传采集数据 ， 建立统一的数据中心 ， 完成作业、设备、数据的协同 。 通过算法将静态信息和动态信息紧密结合 ， 建立数字化运行模型 ， 计算运维周期 ， 预测运行风险 ， 优化运行控制 。
(3) 智慧运维功能应用--实时协同运维
通过数据分析完成系统预测评估 ， 实现设备资产管理、备品备件管理、设备运行数据监控、安全作业监测、统计分析、智能运维任务派发等六项功能应用 ， 实时提醒并高效派发运维任务 。
(4) 智慧运维系统展示--智慧多维展示
最终将运维信息在多个平台实现可视化展示 。 PC端将数据分析的详情进行统计 ， 并实现查询信息、删除信息；展示厅将重要设备的运维信息以多维统计图表的形式展示在大屏幕；手机端则通过小程序实时接收系统下发的维修、保养、巡检的任务 。
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