ThingWorx Analytics

物联网（IoT）技术正在推动数据的大幅增长。每年有数十亿的新设备连接在一起，每台设备每天都可能产生数百万个新数据点—— 数据量与数据速度都是前所未有的。 对于越来越多的实施智能连接战略和解决方案的企业而言，这些数据具有巨大的价值。

到2020年，连接设备的预计将达到300亿，管理与实现物联网数据的价值给企业带来了重大挑战。 随着决策趋向实时化，企业须能够快速、轻松、主动地实现复杂的数据分析流程自动化，从而以可靠的、可操作的信息与见解来增强IoT解决方案。

传统的报告和可视化方法不适合做物联网数据分析，为了适应和使用大量的、复杂的、新型的、各种格式的物联网数据，它们既很难做到又非常耗时。

为ThingWorx平台上的解决方案提供强大的、可操作的数据分析

ThingWorx Analytics概览

ThingWorx Analytics旨在解决物联网的数据量、数据速度、多样性相关的分析挑战。 ThingWorx Analytics使用了先进的人工智能和机器学习技术，为ThingWorx解决方案实时提供可靠、可操作的见解。ThingWorx Analytics与ThingWorx平台集成，可以自动完成复杂的分析过程，进而无缝地向ThingWorx解决方案提供功能强大的、可操作的数据分析。
 

借助ThingWorx Analytics，企业可以轻松地：

 

● 通过直观的、用户友好的界面，将数据转化为洞察力，为非专业的用户提供复杂的分析功能
● 利用自动采集的物联网数据，提供跨职能部门的洞察、预测和建议，进而辅助决策制定
● 通过边缘分析，实时检测预期行为中的异常情况，较大限度地缩短解决问题的时间
● 使用规范分析和仿真分析来优化性能结果，诊断问题并生成各种建议

主要好处：

 

● 复杂分析过程的自动化，简化了智能连接产品、运营和解决方案的开发
● 用户友好的界面、工具和应用程序为非数据专家的人员提供了复杂的分析功能
● 来自“Thing”（物）数据的深入的实时洞察、预测与建议，可以加强运营计划和决策制定
● 可以分析历史数据，并支持问题发生后的数据的取证与调查
● 能够在边缘、本地部署或云部署进行生产部署

运作机制

ThingWorx Analytics为ThingWorx解决方案提供了强大的自动化分析功能：实时模式识别和异常检测、自动预测分析和情境化建议。

ThingWorx Analytics提供简单的用户友好界面、可视化和易于使用的工具，无需开发人员与用户具备数据建模、复杂数学、统计分析、人工智能或机器学习等方面的专业知识。

 

ThingWorx Analytics包含以下功能：

● 预测建模 —— 不需要用户具备专业的算法知识，即可将受监督机器学习融入工业物联网解决方案，并利用自动化预测和规范建模，扩展数据科学实践。
● 解释性分析 ——更好地理解工业物联网的数据，提供各种先进的算法发现有用的模式和相关性数据
● 异常检测——监控连续和循环数据流，使用机器学习技术观察与学习“正常”模式，识别行为的变化，进而监控异常
● 预测性评分——预测未来结果，并提供基于ThingWorx内的数据进行相关基于结果预测的能力
● 规范性评分 ——通过自动执行模拟，生成优化产品与过程性能的建议，从而改进未来的性能和结果
● 数字仿真 —— 通过使用应用程序内的集成仿真与其他的计算结果，在数字世界中模拟现实产品的行为

 

 

ThingWorx平台集成

 

 

ThingWorx平台使创新者能够快速开发和部署适用于工业物联网的智能连接解决方案。 该平台包含业界较完整的物联网开发工具和功能，可以简化解决方案开发、加快产品上市时间、使用户解决方案更具吸引力。

通过紧密结合ThingWorx Analytics与ThingWorx平台，组织构建智能互联解决方案的时间更短、成本更低、所需资源更少。ThingWorx Analytics通过连接到ThingModel进行监控来自连接设备的数据流。 ThingWorx Analytics可与ThingWorx平台的其他模块配合使用。