分析作为可持续企业IoT生态系统的关键推动者

分析和智能在整个物联网系统中起关键作用，在该系统中，收集的数据转化为信息并通过可行的见解增强业务决策。从物联网设备收集的数据可以帮助企业降低维护成本，避免设备故障，改善业务运营并执行有针对性的营销。将企业物联网生态系统与诸如人工智能，机器学习，预测分析和数字对应的核心发动机同步，将是释放企业级别物联网潜力的关键。

人工智能
物联网是关于设备之间流动的数据网关和中央平台。根据Gartner Research的说法，到2020年将有250亿个连接到Internet的事物。这些事物产生的数据量将难以想象。在这堆数据上找到一系列有用的信息只不过是在干草堆中找到针头。在这里，人工智能将发挥重要作用，过滤大量数据，从而导致智能商业友好的见解。

在最佳用例之一中，物联网和AI组合可以在安全领域。人工智能可用于确定任何脆弱环境中的常规访问模式，以帮助安全控制系统避免任何安全故障。

机器学习
通常有必要确定大量传感器输入和迅速产生数百万个数据点的外部因素之间的相关性。考虑到IoT设备生成数据的频率，可以最好地利用此信息的计算技术变得不可避免。的演变物联网和机器学习组合是IoT设备以很大频率生成的数百万个数据点的结果。机器学习在大量的历史数据上工作以产生认知决策。因此，物联网与机器学习的组合成为业务优化的重要推动者。

预测分析
预测分析和维护可以使用物联网数据对商业经济学产生巨大影响。预测分析促进消费者细分市场中自动化的，可消耗量的补充。可以防止使用基于物联网数据的预测分析，可以防止制造设施中机械的故障和停机时间。企业可以减轻计划外停机时间的破坏性经济学。根据统计数据，使用预测分析可以将维护成本降低30-40％。

数字同行/双胞胎
将物理实体和系统的数字复制品作为物联网体系结构的一部分，可以在需要时开始模拟并补偿生态系统。数字双胞胎可以对机器运营产生预测和见解，这将在一部分现有业务流程的一部分时非常有用。触发适当的补救业务流程和工作流程是数字双胞胎预测的目的之一。

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