Помните, какое решение я описал в главе 3? Решить проблему помогает предиктивное техническое обслуживание. Вещи (оборудование, автомобили, машины, ресурсы, что угодно) ломаются во всех отраслях, причем зачастую это происходит в самое неподходящее время или в самом неподходящем месте. Должно быть, это следствие закона Мерфи. Однако если вы можете предвидеть эти поломки, то сумеете и предотвратить их возникновение в неудачное время и в неудобных местах. В результате вы сможете избежать сбоя в производстве, скажем, во время рождественских праздников, если вдруг какой-нибудь датчик покрылся пылью или возникли неполадки в моторе.

Предиктивное техническое обслуживание прибегает к ресурсам IoT для сбора и передачи информации. Ее можно анализировать почти в реальном времени, используя предиктивную аналитику для предсказания времени возникновения следующей неисправности, а желательно и определения момента проведения профилактики для устранения возможных неполадок. Это даст вам время скорректировать график производства, найти материалы и запчасти – все, что нужно, чтобы соблюсти производственный график, не тратя лишних денег из-за невозможности заблаговременного планирования.

Вот четыре сценария быстрого получения результатов и несколько примеров внедрения IoT реальными организациями. Хотите еще больше? Посмотрите, как ваши коллеги быстро получают выгоды, используя IoT во всевозможных отраслях. Попробуйте адаптировать один из следующих сценариев:

В сельском хозяйстве

• В Тасмании (Австралия) устричная ферма обратилась к IoT и предиктивной аналитике для оптимизации своей деятельности. Посредством системы датчиков IoT осуществляется мониторинг условий на ферме. Устрицы очень чувствительны к изменению температуры воды и ее чистоте. IoT дает предупреждение, если по какой-либо причине условия начинают ухудшаться, потенциально угрожая устрицам. Подобные решения используются и в США. Помогая компаниям спасти их устриц, IoT в буквальном смысле спасает потоки их выручки.

• В долине Напа (Калифорния) системы IoT осуществляют мониторинг и предупреждают персонал виноградников о любых проблемах с лозами и используют контекстуальную информацию, чтобы давать рекомендации и определять, когда лучше всего собирать урожай.

• Во многих регионах мира при культивации влаголюбивых злаков начинают использовать датчики и облачные системы для автоматизированной полевой апробации и снижения потребления воды.

• Давайте добавим к этому списку испытываемые в настоящее время лазерные системы сбора урожая, «сетевых коров», мониторинг рождаемости скота, а также мониторинг пчелиных ульев и прочие предиктивные решения, и вы получите представление о том, как радикально меняется сельское хозяйство с внедрением IoT.

В здравоохранении

• Дом престарелых использует IoT на базе комбинации умных переносных устройств и облачного программного обеспечения. Система выявляет признаки ухудшения состояния пациентов, отслеживает их жизненные показатели и даже предупреждает персонал о возможных несчастных случаях и падениях. Теперь дом престарелых даже позволяет семьям пациентов удаленно наблюдать за состоянием их родственников.