data science week 2016. microsoft. "Интернет вещей и предиктивная...

20
Интернет вещей и предиктивная аналитика в проактивном обслуживании оборудования. Опыт ThyssenKrupp и Rockwell Automation Вадим Челышков, Azure TSP

Upload: newprolab

Post on 16-Apr-2017

347 views

Category:

Data & Analytics


0 download

TRANSCRIPT

Page 1: Data Science Week 2016. Microsoft. "Интернет вещей и предиктивная аналитика в проактивном обслуживании оборудования"

Интернет вещей и предиктивная аналитика в проактивном обслуживании оборудования.

Опыт ThyssenKrupp и Rockwell AutomationВадим Челышков, Azure TSP

Page 2: Data Science Week 2016. Microsoft. "Интернет вещей и предиктивная аналитика в проактивном обслуживании оборудования"

О чем будем говорить? Что такое интернет

вещей? Архитектура Microsoft

IoT Кейс 1 – ThyssenKrupp

AG Кейс 2 – Rockwell Кейс 3 – Raxel

Telematics

Page 3: Data Science Week 2016. Microsoft. "Интернет вещей и предиктивная аналитика в проактивном обслуживании оборудования"

Составляющие интернета вещейБизнес-выводы

АналитикаОблачная инфраструктура

Устройства

10101010011000110101010111010011010101010100110111011110111001010100001101010101110100110101010111010011101010101011010011010101010101001101100010101111010011101010101011011110100111

10101010011000110101010111010011010101010100110111011110111001010100001101010101110100110101010111010011101010101011010011010101010101001101100010101111010011101010101011011110100111

Windows 10 Microsoft Azure

Page 4: Data Science Week 2016. Microsoft. "Интернет вещей и предиктивная аналитика в проактивном обслуживании оборудования"

Семейство устройств Microsoft для IoT сегодня

Raspberry Pi 2 & MinnowBoard

Поддерживает Windows 10 и универсальные приложения

Microsoft BandВзаимодействует с мобильным устройствомMicrosoft Band SDK для Windows Phone, iOS, Android

SensorCoreSensorCore SDK позволяет получить доступ к энергоэффективным сенсорам телефона, которые накапливают данные об активности

Kinect for WindowsПозволяет распознавать опорный скелет человека на расстоянии, измерять пульс, строить модель напряжения мышц и психологического состояния

Page 5: Data Science Week 2016. Microsoft. "Интернет вещей и предиктивная аналитика в проактивном обслуживании оборудования"

Microsoft Azure как облачная платформа для IoT-решений

Azure IoT

Page 6: Data Science Week 2016. Microsoft. "Интернет вещей и предиктивная аналитика в проактивном обслуживании оборудования"

БрокерСбор Отображение

Источники Анализ Хранилище

Event Hub

Хранилище

Анализ потокаШлюз в облаке

(WebAPI)

Локальный шлюз(AllJoyn)

Приложения

Legacy IOT (разные протоколы)

Устройства

Имеющие IP устройства (Windows/Linux)

RTOS

Визуализация

Аналитика (Excel)

Панель управленияEvent Hub

Azure DBs

Azure Blob

Stream Analytics

Microsoft IoT – пример решения

Page 7: Data Science Week 2016. Microsoft. "Интернет вещей и предиктивная аналитика в проактивном обслуживании оборудования"

Аналитика для бизнес-функцийЧеловеческие ресурсы

Финансы Стратегия Маркетинг и продажи

Производство

1205

Page 8: Data Science Week 2016. Microsoft. "Интернет вещей и предиктивная аналитика в проактивном обслуживании оборудования"

MICROSOFT CONF IDENTIAL – INTERNAL ONLY

Ливневка

Occupancy

Energy used

CO2 levels

Amounts of coffee

Water used

Людей в здании

Энергии спортзалом

Number of cars in the parking

Lights

Температура

Toilet usage

Electricity powered by Solar Energy

Например

Опенспейс

Энергии

Уровень CO2

Выпито кофе

Использовано воды

Парковка

Свет

Туалеты ;)

Электричества потреблено

Page 9: Data Science Week 2016. Microsoft. "Интернет вещей и предиктивная аналитика в проактивном обслуживании оборудования"

ThyssenKrupp AG

Page 10: Data Science Week 2016. Microsoft. "Интернет вещей и предиктивная аналитика в проактивном обслуживании оборудования"
Page 11: Data Science Week 2016. Microsoft. "Интернет вещей и предиктивная аналитика в проактивном обслуживании оборудования"

Rockwell Automation

Page 12: Data Science Week 2016. Microsoft. "Интернет вещей и предиктивная аналитика в проактивном обслуживании оборудования"

Rockwell Automation требовалось разработать решение, которое бы обеспечивало бесперебойную доставку газа и нефти до клиентов

История клиента Rockwell AutomationУдаленный мониторинг состояния насосов и оптимизация поставок нефти

ЗадачаRockwell Automation нуждались в решении которое позволило бы им ускорить и поставить на поток принятие решение по производству и доставке нефти и газа до клиентов, включая такие вопросы как: где бурить, и каким способом?когда нужно менять расходные элементы? А также просчет логистики доставки оборудования и персонала.

Results• Уменьшение времени

простоев в доставке сырья• Повышение скорости

реагирования• Диагностика состояния

оборудования и прогноз отказов в реальном времени

РешениеСистема SCADA компании Rockwell Automation’s отправляет показатели через WebAPI шлюзы в облако Microsoft в реальном времени. Данные предобрабатываются в Hadoop, и затем попадают в СУБД.

12

“What we're talking about is delivering a degree of collaboration and visibility unheard of in the oil and gas industry.”

– Doug WeberBusiness Manager, Remote Application

Monitoring for Rockwell Automation

Page 13: Data Science Week 2016. Microsoft. "Интернет вещей и предиктивная аналитика в проактивном обслуживании оборудования"
Page 14: Data Science Week 2016. Microsoft. "Интернет вещей и предиктивная аналитика в проактивном обслуживании оборудования"

Raxel Telematics

Page 15: Data Science Week 2016. Microsoft. "Интернет вещей и предиктивная аналитика в проактивном обслуживании оборудования"

Параметры скоринговой модели

Постоянство стиля

вождения

Погода

Время дня

Стиль вождения

Продолжительность старта

Secret element

Траффик

Отключения устройства

Критические ситуации

Освещенность

Боковые ускорения

Ускорения

Торможения

Длительные

поездки

Тип дорог

Пробег Превышения скорости

Маршруты

Secret element

Secret element

Использование

телефона

Page 16: Data Science Week 2016. Microsoft. "Интернет вещей и предиктивная аналитика в проактивном обслуживании оборудования"

Зачем Страховщикам Raxel Drive?

Выделение маржинального сегмента, способного приносить прибыль компании;

Принципиально новый канал привлечения клиентовОтсечение «Плохих» клиентов;

Снижение конкуренции за клиента, так как контакт происходит не в момент приобретения полиса;

Низкие расходы для сбора телематических данных;

Максимально простое распространение.

Page 17: Data Science Week 2016. Microsoft. "Интернет вещей и предиктивная аналитика в проактивном обслуживании оборудования"

OBD II устройства без GPS\Глонасс модуля, прекрасно показавшие себя с точки зрения восприятия клиентами (нет «большого брата)Минимизация затрат и сроков на запуск пилотного проекта и перехода к коммерческому продукту

Глубокая страховая экспертиза в области создания эффективных страховых телематических продуктов

Скоринговая модель, доказавшая своюэффективность на уже реализованных проектах в РФ.

17

4

5

OBD II устройства, устанавливается в машину клиента за

5 10 секунд

Клиент скачивает мобильное

приложение и ездит 3-6 месяцев

Телематические данные передаются в нашу платформу

в режиме online

Скоринговая модель производит оценку

стиля вождения клиента

Страховщик по итогам периода мониторинга

дает клиенту скидку на основании рейтинга

Raxel

Raxel One для страховых компаний.Зачем внедрять страховую телематику на основе Raxel One?

Raxel One для страховых компаний.Примеры внедрения продукта на основе Raxel One

Page 18: Data Science Week 2016. Microsoft. "Интернет вещей и предиктивная аналитика в проактивном обслуживании оборудования"

F/ VK

Автоматическая калибровка осей по направлению

движения авто

Низкое энергопотребление

Использование данных с

акселерометра, GPS и гироскопа

Встроенные алгоритмы обработки данных

Детектирование опасного использования телефона во время движения

Автоматический трекинг

Передача посекундныхДанных о стилеВождения клиента

Геймификация – Бейджи/ шаринг

всоцсети

Особенности Raxel Drive

Page 19: Data Science Week 2016. Microsoft. "Интернет вещей и предиктивная аналитика в проактивном обслуживании оборудования"

Power BI для IoTСредство визуализации

Можно использовать в приложении

Может обновлять в реальном времени

Дэшборды для различных задач

Page 20: Data Science Week 2016. Microsoft. "Интернет вещей и предиктивная аналитика в проактивном обслуживании оборудования"

© 2016 Microsoft Corporation. All rights reserved.

Спасибо