Компании получают разнообразные данные не только из CRM и ERP-систем, но и из физического мира через датчики температуры, вибрации, местоположения и другие параметры. Эти сенсорные данные становятся важным ресурсом для анализа благодаря способности отражать состояние физических объектов и процессов в режиме реального времени.

В статье рассмотрим, как их интеграция с бизнес-аналитикой оптимизирует бизнес-процессы в производстве, логистике, сельском хозяйстве и других сферах.

Скачайте подробную инструкцию по интеграции Modus BI с сенсорными данными IoT

Что такое сенсорные данные и IoT?

Сенсорные данные — это цифровая информация, которую собирают физические датчики. Они измеряют параметры окружающей среды или объекта: температуру, давление, движение, уровень жидкости, освещённость, влажность. Данные поступают в системы обработки как числовые значения с высокой частотой — от нескольких раз в минуту до тысяч раз в секунду (потоковые данные).

Важно учитывать контекст: например, температура двигателя важна только во время его работы, а уровень вибрации критичен при запуске оборудования.

IoT (Internet of Things, интернет вещей) — технологическая инфраструктура, которая объединяет датчики, устройства, шлюзы, протоколы и платформы обработки данных.

IoT-система состоит из физических устройств, подключённых к интернету. Они автоматически собирают данные, передают их через сети и взаимодействуют с другими системами. Эти устройства могут быть стационарными или мобильными, промышленными или бытовыми: от станков на производстве до носимых гаджетов.

Примеры IoT-устройств:

Датчики вибрации на производственных линиях отслеживают отклонения в работе оборудования.
GPS-трекеры фиксируют местоположение транспортного средства, его скорость и маршрут.
Сенсоры освещённости в зданиях управляют светом в зависимости от внешних условий.
Датчики температуры и влажности используются в складах, теплицах, лабораториях.
Устройства контроля качества воздуха применяются в городских системах мониторинга состояния окружающей среды.

Интеграция сенсорных данных с BI открывает доступ к новым типам информации и расширяет возможности аналитики.

Области применения IoT

Производство

В промышленности IoT используют для мониторинга работы оборудования и производственных процессов. Сенсоры отслеживают температуру, вибрацию, давление, уровень шума и другие характеристики. На основе данных оптимизируют график техобслуживания оборудования, сокращают простои и повышают безопасность работы.

Некоторые предприятия используют цифровые двойники — виртуальные модели оборудования, которые помогают тестировать изменения рабочих процессов без риска для производства.

На литейном заводе «КАМАЗа» цифровые датчики непрерывно контролируют температуру расплава металла в раздаточных печах — критически важный параметр для качества отливок. При отклонении температуры от заданного диапазона система мгновенно блокирует оборудование и подает оператору световой сигнал тревоги. Все данные с датчиков архивируются и доступны для удаленного анализа.

«Северсталь» внедрила IoT для контроля энергопотребления, что повысило точность прогнозов на 20–25% и сэкономило от $10 млн в год за счет сокращения штрафов, оптимизации закупок и борьбы с хищениями электроэнергии.

Логистика

GPS-трекеры контролируют перемещение транспорта. Сенсоры температуры и влажности обеспечивают сохранность товаров, особенно в фармацевтике и пищевой отрасли. На складах IoT-системы управляют размещением товаров, ускоряют обработку заказов и снижают количество ошибок комплектации и учета.

Компания «Деловые линии» применяет GPS-трекеры и сенсоры температуры в грузовиках для контроля условий перевозки. В порту Санкт-Петербурга используется система мониторинга контейнеров с RFID-метками, что ускоряет обработку грузов и снижает потери.

Умные города

IoT-датчики внедряются в городскую инфраструктуру для сбора данных, необходимых для управления светофорами, транспортом, экологией, безопасностью.

Умные светофоры регулируют поток машин на основе этих данных. Сенсоры воздуха следят за уровнем его загрязнения, а шумовые датчики контролируют уровень шума. Умные счётчики мониторят потребление воды, электроэнергии и газа. Датчики на мусорных баках сообщают о заполненности контейнеров. Это помогает оптимизировать маршруты мусоровозов и вывозить отходы только тогда, когда это необходимо.

В Сочи работают датчики качества воздуха и уровня шума, передающие данные на городскую платформу мониторинга.

Сеть «Перекрёсток» использует мусорные контейнеры с датчиками заполненности. Когда бак заполнен на 2/3, система отправляет уведомление оператору. Это помогает более рационально планировать вывоз мусора и избегать переполненных контейнеров.

Сельское хозяйство

В агросекторе IoT лежит в основе точного земледелия — подхода, основанного на анализе данных о состоянии почвы, растений и погоде для оптимизации ресурсов и повышения урожайности. Датчики измеряют влажность почвы, температуру, освещённость, уровень осадков. Это помогает автоматизировать полив, регулировать микроклимат в теплицах и прогнозировать урожай. GPS-системы отслеживают технику и контролируют обработку полей.

В Краснодарском крае фермеры внедряют IoT в теплицах. Здесь, наряду с датчиками влажности почвы и температуры воздуха, используют:

PAR-датчики, которые измеряют интенсивность и спектр света для фотосинтеза. Они автоматически включают досветку, точно рассчитывая её продолжительность, что экономит электроэнергию и способствует росту растений.
Датчики концентрации CO2, которые контролируют уровень углекислого газа в теплицах. Данные используют для автоматической подачи CO2 в периоды активного роста, что повышает урожайность до 20-30%.
Датчики электропроводности и pH, которые следят за содержанием солей и кислотностью питательного раствора при капельном орошении. Это защищает корни растений от ожогов и создаёт условия для оптимального питания.

Здравоохранение

IoT-датчики помогают удалённо контролировать состояние пациентов, повышая эффективность и безопасность медицинских процедур. Они точно дозируют медпрепараты и непрерывно контролируют жизненные показатели во время операций. С помощью данных IoT автоматизируются внутренние процессы: распределение коек, контроль стерильности и не только.

В Москве работает «электронный госпиталь» на базе городской клинической больницы №64. Сервис рассчитан на пациентов с тяжелыми заболеваниями сердца или другими сложными диагнозами. На запястье больного крепится браслет, который считывает различные показания и отправляет их в информационную систему больницы для наблюдения врачами.

Зачем интегрировать BI с IoT?

Традиционные BI-системы анализируют цифровые данные — продажи, финансы, маркетинг. Они выявляют закономерности, которые затем используют для отчетов и принятия решений. Однако эти системы работают с уже собранными данными и не могут отслеживать физические процессы в реальном времени.

Датчики IoT непрерывно собирают информацию о текущем состоянии объектов и процессов. Когда BI и IoT объединяются, они создают мост между цифровым и физическим мирами, предоставляя бизнесу возможность:

Быстро реагировать на события. BI получает поток данных с датчиков. Руководители видят критические события в момент их возникновения: перегрев станка, отклонение в техпроцессе, нарушение условий хранения — не по итогам дня, а здесь и сейчас.
Видеть единую картину бизнес-процессов. BI объединяет данные из ERP, CRM, MES, SCADA и IoT, создавая целостную картину бизнес-процессов.
Понимать причины отклонений в данных. Например, частые дефекты упаковки на конвейере объяснялись износом оборудования. Однако на самом деле проблема была в скачках влажности в цехе. Из-за этого пленка налипала на упаковку. BI-система подтвердила эту связь, проанализировав временные метки брака и данные климат-контроля.

Дополнительные сценарии:

Финансовая аналитика — связывание производственных отклонений с затратами и убытками.
Сценарное планирование — моделирование последствий изменений параметров оборудования.
Управление запасами — прогнозирование потребности в сырье на основе текущих показателей.
Безопасность труда — анализ поведения сотрудников и условий работы для предотвращения травм.

Без данных с датчиков BI не видит физическую основу бизнеса. Интеграция с IoT делает аналитику динамичной и привязанной к реальности.

Примеры использования Modus BI для работы с сенсорными данными

Modus BI объединяет потоки данных IoT, помогая компаниям получать ощутимую выгоду:

В производстве анализ информации с вибродатчиков, термопар и систем управления производством (MES) помог прогнозировать поломки подшипников за 7-10 дней, сократив аварийные простои на 18%. Также были выявлены скрытые простои, вызванные неправильными настройками оборудования.

Корректировка параметров работы оборудования уменьшила вибрацию на 15%, сэкономив на экстренном ремонте около 18 млн руб./год и увеличив общую эффективность оборудования (OEE) на 5%.

В логистике интеграция GPS-трекеров, датчиков топлива и рефрижераторов с TMS показала, что до 12% топлива расходуется впустую при длительной стоянке машин с работающим двигателем, когда можно не делать этого.

Автоматические уведомления о нарушении температурного режима предотвратили порчу груза, стоимостью более 4,5 млн рублей. Оптимизация маршрутов и времени стоянок сократила расход топлива на 8%, что экономит более 15 млн. рублей в год для автопарка из 200 машин.

В ритейле анализ данных с датчиков температуры и влажности в холодильных витринах сети супермаркетов показал, что в 15% точек не соблюдались требуемые условия хранения скоропортящихся продуктов. Интеграция этих данных с системой управления запасами дала возможность:

автоматически генерировать заявки на срочную замену оборудования или ремонт;
оперативно перераспределять товары между магазинами при риске порчи;
снизить потери от списания испорченного товара на 28%, что помогло сэкономить более 90 млн рублей в год по сети.

Как происходит интеграция сенсорных данных с Modus BI?

Внедрение системы происходит поэтапно.

1. Сбор данных с устройств IoT

Датчики измеряют физические параметры. IoT-шлюзы преобразуют сигналы в цифровой формат и передают их в облако или локальное хранилище. Частота передачи — от миллисекунд до часов, в зависимости от задачи.

2. Очистка и подготовка информации

Данные поступают в сыром виде: с шумами, пропусками и в разных форматах. Нужно их очистить, унифицировать и объединить. Это делает ETL-процесс, в нашем случае — Modus ETL.

На этом этапе:

удаляются дубликаты и ошибки;
приводятся к единому виду единицы измерения;
добавляются временные метки и контекст (например, ID оборудования, смена или участок);
данные агрегируются по времени или объектам.

3. Хранение данных

Обработанная информация загружается в аналитическое хранилище — Data Lake (для сырых/полуобработанных данных) или DWH (Data Warehouse, для структурированных данных). Хранилище должно масштабироваться и поддерживать потоковую загрузку.

4. Подключение BI-системы и построение аналитики

Modus BI подключается к хранилищу через коннекторы. Если данные поступают в реальном времени, используются стриминговые коннекторы. Если сведения обновляются периодически — применяется синхронизация по расписанию.

BI-система строит отчёты по ключевым метрикам, создаёт модели прогнозирования, генерирует сигналы тревоги и уведомления при отклонениях от нормы.

5. Визуализация и доступ к данным

Аналитики, менеджеры и операторы получают доступ к дашбордам. Интерфейс адаптируют под роль пользователя: детализированные данные для техников, сводные KPI для руководителей. Дашборды показывают текущие показатели, исторические тенденции, прогнозы, отклонения от нормы.

Риски интеграции BI с сенсорными данными и как Modus их снижает

Интеграция данных IoT с BI сопряжена с несколькими основными рисками.

1. Низкое качество данных

Датчики иногда передают неверные данные из-за сбоев, износа, помех или ошибок калибровки. Это мешает точной аналитике. Modus:

внедряет автоматическую фильтрацию “шумов” и “выбросов” в ETL;
применяет алгоритмы валидации (проверка диапазонов, логических связей, временных меток);
рекомендует регулярную калибровку оборудования;
использует агрегирование и сглаживание временных рядов.

2. Проблемы совместимости оборудования и протоколов

Разные форматы данных и протоколы затрудняют интеграцию. Modus BI решает это:

поддержкой стандартных протоколов (MQTT, OPC UA, REST API);
универсальными IoT-шлюзами и коннекторами;
рекомендациями по выбору совместимого оборудования;
внедрением промежуточных слоев преобразования данных.

3. Задержки и нестабильность передачи данных

Потоковые данные нуждаются в стабильном интернет-соединении. В случае перебоев могут произойти потеря информации, задержки в анализе и сбои в автоматических процессах. Modus BI предоставляет защиту с помощью

буферизации данных на шлюзах;
поддержки локальной обработки (edge computing) для предварительного анализа и снижения сетевой нагрузки;
рекомендаций по отказоустойчивым каналам связи и резервным маршрутам;
настройки оповещений о потере связи или превышении порогов задержек.

4. Угрозы безопасности

Сенсорные данные могут раскрыть важные сведения о производственных процессах и состоянии оборудования. Уязвимости в сети или устройствах создают риск для кибератак. Modus BI:

шифрует данные при передаче и хранении;
обеспечивает гибкие настройки доступа к информации и дашбордам по ролям и уровням;
рекомендует сегментировать сеть, отделяя IoT-устройства от корпоративной инфраструктуры;
внедряет системы мониторинга и аудита активности пользователей.

5. Сложность масштабирования

Рост числа датчиков увеличивает объём данных и нагрузку на сеть. Без масштабируемой архитектуры возможны сбои и снижение производительности. Modus:

работает с облачными платформами, поддерживающими автоматическое масштабирование ресурсов;
использует распределённые хранилища (Data Lake, DWH).
оптимизирует ETL-процессы (инкрементальная загрузка, дедупликация) для больших объёмов информации;
даёт возможность разделять потоки данных по приоритету обработки (реальное время / пакетный режим).

Заключение

Интеграция BI и сенсорных данных — шаг к более точной и оперативной аналитике. Компании получают доступ к информации о физических процессах, могут реагировать на события в реальном времени и прогнозировать будущие отклонения. Это конкурентное преимущество, которое снижает издержки и помогает более точно контролировать бизнес-процессы.

P.S. Присоединяйтесь к нашему BI-сообществу в Telegram и будьте в курсе последних новостей!

Сенсорные данные и IoT: как объединить эти данные с BI для получения новых инсайтов