Развитие умного города похоже на восхождение по лестнице. Города гарантируют, что они предпримут правильные шаги, чтобы добраться до вершины. Все идет хорошо и, кажется, довольно эффективно, пока они не обнаружат, что лестница находится на неправильной стене.
Точно так же многие города инвестировали в вещи, связь и управление устройствами, но относительно немногие добились больших успехов, не объединив эти инвестиции с центральным решением для умных городов.
Картинная галерея
Картинная галерея с 5 картинками
Умная городская платформа: что нужно учитывать?
Но сначала четкое предупреждение: идеальных технологий для умных городов не существует. Чтобы умный город предлагал своим жителям реальную ценность, вам нужна стабильная платформа с богатым функционалом. Умные города - это сложные системы, которые требуют сложной платформы. Даже в случае сбоя платформы она синхронизирует подключенные сервисы и обеспечивает безопасное хранение данных.
Кроме того, города не являются статичными, поэтому администрация города хотела бы рано или поздно расширить существующую платформу умного города дополнительными услугами. Чтобы найти правильный баланс между стабильностью, богатой функциональностью и масштабируемостью, следует выбирать облачную платформу. Преимущество облачного решения заключается в том, что вам не нужно обновлять старую ИТ-инфраструктуру. Вам не нужно покупать новые серверы, обновлять и управлять сложным программным обеспечением. Повышение производительности также позволяет сосредоточиться на следующих ключевых моментах:
- Эффективный сбор и обработка данных. Независимо от того, автоматизируете ли вы запросы на обслуживание, связываетесь с гражданами, наблюдаете ли вы за светофорами, управляете ли уличным освещением или выполняете ли вы другие задачи в умном городе, вы сталкиваетесь с необходимостью обработки огромных объемов данных. Поэтому необходимо обеспечить, чтобы платформа «умного города» имела достаточный потенциал инфраструктуры.
- Аналитика на основе машинного обучения: с помощью инструментов, которые используют машинное обучение (МЛ), города могут автоматизировать больше задач и предоставить гражданам лучший опыт. Анализируя поступающие данные, ML распознает повторяющиеся закономерности в функционировании города и в поведении граждан. Он дает всестороннюю картину того, как люди пользуются услугами в умных городах, и создает модели, которые «говорят» городу, что делать для решения конкретной проблемы.
- Быстрое круглосуточное обслуживание. Неисправности в устройствах «умного города» могут причинить значительные неудобства гражданам. Будь то повреждение уличного освещения или перебои в подаче электроэнергии, необходимо обеспечить, чтобы запросы граждан обрабатывались как можно быстрее и чтобы заявленный ущерб был быстро устранен.
- Вовлечение граждан. Платформа «умный город» - это не просто инструмент контроля и управления «устройствами». В идеале он должен представлять собой общее пространство сотрудничества, которое объединяет администрацию города, полевой персонал и граждан.
Компоненты платформы можно свободно комбинировать
Американский производитель программного обеспечения Salesforce, известный многим своими решениями CRM, хочет решить проблемы, намеченные облачной платформой Smart City. Это включает в себя следующие компоненты:
- Облако Интернета вещей,
- Эйнштейн Аналитика,
- Сервисное облако,
- Облако сообщества.
Умный город
Инфраструктура Интернета вещей: 25+ самых умных городов мира
Различные компоненты платформы можно комбинировать, например, концентрируясь на конкретной задаче и выбирая инструмент для решения этой задачи. В качестве основы вы можете выбрать IoT Cloud и интегрировать его с Service Cloud и Community Cloud, как с помощью Einstein Analytics. Если, с другой стороны, у вас уже есть платформа для «управления городом», но вам нужен высокопроизводительный инструмент аналитики, IoT Cloud можно интегрировать только с Einstein Analytics, пообещав другие компоненты. Но что вы можете сделать конкретно с отдельными компонентами или инструментами?
Salesforce IoT Cloud позволяет собирать, хранить и обрабатывать данные с датчиков и комбинировать их с контекстными данными о жителях и инфраструктуре умного города. Эти контекстные данные поступают из базы данных активов, в которой хранится информация о том, где установлено оборудование и как оно подключено, а также с веб-сайтов, мобильных устройств и других источников. Salesforce IoT связывает данные интеллектуальных вещей с данными о гражданах и сотрудниках, которые используют, управляют или имеют доступ к этим ресурсам.
Как только вы соберете соответствующие данные, Salesforce IoT Cloud использует эту информацию, чтобы предпринять правильные действия в нужное время: B. информировать водителя грузовика о необходимости очистки мусорных баков. Либо светофоры могут быть автоматизированы и настроены на основе анализа трафика в реальном времени, так что происходит оптимальное управление движением.
Чтобы гарантировать правильность этих действий, пользователи Salesforce IoT Cloud устанавливают правила в режиме реального времени: логика, которая указывает платформе, что делать. Пользователи могут определять, изменять и определять правила для событий, которые затем автоматически инициируют действия для компонентов платформы Smart City.
Инструмент аналитики помогает оптимизировать управление городом
Например, безопасность в общественном транспорте может быть улучшена путем определения правил обнаружения и сообщения о рисковых стилях вождения. Датчики обнаруживают, когда автомобиль резко тормозит, и передают данные в облако. Облако анализирует данные и запускает действия в облаке IoT для создания дела.
Einstein Analytics может автоматически анализировать миллиарды записей. Приложение использует данные, собранные датчиками и хранящиеся в большом хранилище данных, и объединяет их с контекстными данными из облака IoT. При анализе этих данных алгоритмы машинного обучения распознают повторяющиеся шаблоны и интерпретируют их. Когда эффективность схемы подтверждается, управляющие приложения используют ее для оптимизации управления умным городом.
Например, если потребление воды контролируется в течение длительного периода времени, Einstein Analytics создает схемы водопользования. На основании выявленных закономерностей можно прогнозировать объем потребления воды в час, день и месяц и распределять воду соответствующим образом.
Salesforce Service Cloud - это платформа для обслуживания и поддержки клиентов. Сервис Cloud может «слушать» граждан и отвечать на их запросы по различным каналам. Эти каналы включают электронную почту, телефон, социальные сети, онлайн-сообщества или веб-чат в режиме реального времени. Например, гражданин замечает, что дорожный знак вышел из строя. Он посылает предупреждение о повреждении. Сервис Cloud обрабатывает предупреждение и создает случай.
Умный город
Как мы живем в 40 лет
Интеграция сервисного облака с социальными сетями
Случаи автоматически расставляются по приоритетам и отправляются соответствующему обслуживающему персоналу для обработки. Service Cloud может собирать данные из нескольких каналов в справочной службе (консоли, которую обслуживающий персонал использует для управления делами). После того, как проблема решена, дело автоматически закроется.
Интеграция IoT Cloud с Service Cloud обеспечивает еще большую автоматизацию. Таким образом, IoT Cloud отслеживает состояние устройств в режиме реального времени. Если устройство выходит из строя - например, B. Сетевой уличный фонарь гаснет - IoT Cloud автоматически обнаруживает проблему. В то же время в Service Cloud создается дело. Полевой персонал получает сообщение и решает проблему, например, заменяя неисправную лампу. Когда работа завершена, дело закрывается в Service Cloud, а состояние устройства сбрасывается до «нормального» в IoT Cloud.
Кроме того, Service Cloud можно интегрировать с различными технологиями, например Salesforce Radian 6, для мониторинга социальных сетей. В случае возникновения проблем каждый гражданин может отправить запрос непосредственно на соответствующую страницу в социальной сети. Например, клиент спрашивает что-то в сообществе Facebook. С помощью Service Cloud за разговором можно следить на соответствующей вкладке. Дело автоматически открывается и назначается представителю сервисной службы, который может видеть детали клиента и описание проблемы.
Community Cloud облегчает общение между гражданами, персоналом на местах и администрацией города. Он позволяет пользователям обмениваться данными в режиме реального времени и предоставляет каналы для поиска информации, например базы знаний. Community Cloud анализирует запросы и обсуждения от граждан и автоматически создает темы. Пользователи могут мгновенно получать доступ к дискуссиям, файлам и экспертам и поддерживать друг друга с важными вкладами.
Например, если гражданин определяет, что с интеллектуальным термостатом возникла проблема, он отправляется в Community Cloud и ищет статью о поддержке интеллектуальных электрических сетей. Если они не найдут в статье то, что им нужно, они могут просто задать вопрос или отправить дело непосредственно из Community Cloud. Благодаря интеграции с Service Cloud, дело создается автоматически и присваивается сотруднику службы.
И как все это работает вместе?
Предположим, светофор гаснет. IoT Cloud постоянно отслеживает состояние светофоров и распознает, что произошел сбой. Эта информация отображается на панели инструментов в IoT Cloud. Новое дело создается, расставляется по приоритетам и планируется негласно благодаря интеграции IoT Cloud с Service Cloud в Service Cloud. Поскольку сбои светофора из-за возможных аварий представляют большую опасность для граждан, дело имеет высокий приоритет и должно быть решено немедленно.
После определения приоритетности дела полевой техник получает предупреждение через мобильное приложение. Приложение приводит его непосредственно к проблеме. Перед началом работы ему может потребоваться некоторая информация о светофоре (подробности установки распределительных коробок, тип корпуса распределительного шкафа, детали подключения верхней части светофора и т. Д.). Для этого они могут получить доступ к базе данных знаний в Community Cloud.
Кроме того, он может сфотографировать необычные или неизвестные случаи с помощью своего мобильного устройства, загрузить его в Community Cloud и проконсультироваться с техническими экспертами. После завершения работы состояние светофора сбрасывается до «нормального» благодаря интеграции IoT Cloud с Service Cloud, и проблема закрывается в Service Cloud.
Фактически, как часть управления городом, каждый день возникают сотни таких проблем: кто-то должен отслеживать и контролировать их: деньги, время и персонал. Тогда Einstein Analytics вступает в игру. Анализ информации за более длительный период времени помогает ответственным лицам выявить узкие места и возможные улучшения.
Smart Cities - рынок на триллион долларов
К 2050 году более 80 процентов населения в промышленно развитых странах будут жить в городах. В развивающихся странах он составляет более 60 процентов. Создание «умных городов» обеспечивает плавный переход к урбанизации, в которой технологические достижения помогают муниципалитетам оптимизировать ресурсы для создания максимальной ценности для населения, будь то финансовые, экономящие время или Улучшить качество жизни.
«Искусственный интеллект (ИИ) был самым финансово финансируемым пространством технологических инноваций за последние два года с крупными инвестициями со стороны независимых и корпоративных венчурных компаний», - сказала Джиллиан Уолкер, главный консультант Frost & Sullivan Visionary Innovation Group.
ИИ играет ключевую роль в областях интеллектуальной парковки, интеллектуальной мобильности и интеллектуальных сетей, адаптивного контроля сигналов и управления отходами в интеллектуальных городах. Ведущие компании, такие как Google, IBM и Microsoft, продолжают оставаться ключевыми технологическими новаторами и драйверами внедрения ИИ. Это вывод исследования Frost & Sullivan.
Другие ключевые результаты исследования включают в себя:
- Ожидается, что к 2025 году умные города создадут более 2 триллионов долларов возможностей для бизнеса.
- Мы считаем ИИ, персонализированное здравоохранение, робототехнику, современные системы помощи водителю (ADAS), децентрализованное производство энергии и пять других технологий краеугольными камнями будущих умных городов.
- Азиатско-Тихоокеанский регион станет самым быстрорастущим регионом интеллектуальной энергетики к 2025 году.
- В Азии более 50 процентов умных городов будет найдено в Китае. Проекты Smart City к 2025 году принесут экономике Китая 320 миллиардов долларов.
- Северная Америка (Северная Каролина) быстро следует за многими городами второго уровня, такими как Денвер и Портленд, которые пытаются расширить свое портфолио умных городов.
- К 2020 году рынок интеллектуальных зданий в Северной Америке вырастет до 5,64 млрд долларов с интеллектуальными датчиками, системами, оборудованием, средствами управления и программным обеспечением.
- Большая часть мировых инвестиций в проекты «умных городов» будет осуществляться в Европе, что вызвано стремлением Европейского союза развивать такие инициативы.
- Европейский рынок электронных такси для приложений и услуг такси и водителей, который играет ключевую роль в разработке интеллектуальных мобильных решений для городов, в настоящее время приносит 50 миллиардов долларов и, как ожидается, к 2025 году увеличится до 120 миллиардов долларов.
- В Латинской Америке такие города, как Мехико, Гвадалахара, Богота, Сантьяго, Буэнос-Айрес и Рио-де-Жанейро, разрабатывают инициативы «умных городов». В Бразилии проекты «умного города» к 2021 году принесут почти 20 процентов от общего дохода в 3,2 миллиарда долларов в секторе Интернета вещей (Internet of Things).
Эта статья впервые появилась на нашем партнерском портале Industry of Things.