Η ανάλυση δεδομένων αισθητήρων αποτελεί ζωτικό κομμάτι των IoT εφαρμογών.

Ανάλυση των δεδομένων των αισθητήρων σε IoT Εφαρμογές.
Η ανάλυση δεδομένων αισθητήρων αποτελεί ζωτικό κομμάτι των IoT εφαρμογών.
Από έξυπνα θερμοκήπια, πισίνες μέχρι βιομηχανικές αυτοματοποιήσεις, η συλλογή και η επεξεργασία δεδομένων από αισθητήρες οδηγεί σε κρίσιμες πληροφορίες και λήψη αποφάσεων.

Πηγές δεδομένων:

Περιβάλλον: Θερμοκρασία, υγρασία, PH, ORP, CO2
Κατάσταση: Αισθητήρες πόρτας/παραθύρου, ανιχνευτές καπνού.
Λειτουργία: Αισθητήρες στάθμης υγρών, απόστασης.
Διαδικασία ανάλυσης:

Συλλογή δεδομένων: Συλλογή μετρήσεων από αισθητήρες σε πραγματικό χρόνο.
Προεπεξεργασία: Καθαρισμός, ομογενοποίηση και βαθμονόμηση δεδομένων.
Αποθήκευση: Αποθήκευση δεδομένων σε βάσεις δεδομένων για ιστορικό και ανάλυση.
Ανάλυση: Εφαρμογή στατιστικών μεθόδων, μηχανικής μάθησης και οπτικοποίησης.
Εξαιρετικά συμπεράσματα: Ανίχνευση μοτίβων, πρόβλεψη μελλοντικών καταστάσεων, λήψη αποφάσεων.
Πλεονεκτήματα:

Βελτιστοποίηση λειτουργιών και πόρων.
Έγκαιρη ανίχνευση προβλημάτων και πρόληψη βλαβών.
Βελτίωση της ασφάλειας και της προστασίας.
Προσωποποιημένη εμπειρία για τους χρήστες.
Εφαρμογές:

Έξυπνα σπίτια: Αυτόματη ρύθμιση θερμοκρασίας, φωτισμού, ασφάλειας.
Βιομηχανία 4.0: Παρακολούθηση παραγωγής, πρόβλεψη συντήρησης, βελτιστοποίηση διαδικασιών.
Έξυπνες πόλεις: Διαχείριση κυκλοφορίας, φωτισμού, απορριμμάτων, ενέργειας.
Η ανάλυση δεδομένων αισθητήρων αποτελεί θεμελιώδη λίθο για την αξιοποίηση της τεχνολογίας IoT.
Η ορθή επεξεργασία και ανάλυση δεδομένων οδηγεί σε έξυπνες και αποτελεσματικές λύσεις σε πλήθος τομέων, βελτιώνοντας την ποιότητα ζωής και την παραγωγικότητα.