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如何利用物聯網和大數據創(chuàng)建智能城市?

發(fā)布時間:2018-02-05 16:05

如今,似乎每個城市都在努力實施“聰明”的舉措。以新加坡為例,現在以最廣泛的努力收集有關市政當局嘗試過的公民日常生活習慣/慣例的數據。平比爾蓋茨已經投入了數百萬美元幫助鳳凰城在他們的聰明城市的努力。

但是,當我們談論一個“聰明的城市”時,意味著什么呢?究竟是更好地利用市中心的資源,還是所有被浪費的資源最終都會被克服?最終,我們都會同意不同意的觀點,因為大多數人對我們所知的智能城市的功能和現象有一種看法。

由于發(fā)展迅速,很難關注正在發(fā)生的一切。工業(yè)已經開始適應物聯網(物聯網)并希望在更廣泛的層面上加以實施,以提高效率。但是,不管所有行業(yè)到目前為止發(fā)生了什么,有一件事是無法逃脫的。M2型展開在法國。

為了討論這件事,我和那些技術細節(jié)背后的人取得了聯系,那就是:M2City的IT總監(jiān)澤維爾·迪亞布(XavierDiab)。讀者如果還不熟悉M2市場,就應該知道該公司是法國最大的物聯網電信運營商。供水商合并的結果威立雅和算子橙在法國物聯網的市場中,M2作為主要的主角出現了。


促進合并的動因

2011,威立雅水公司和橙色公司誕生了M2系列產品,將兩家公司的服務以智能計量實體的形式整合在一起。M2城市已將其范圍從法國擴展到世界其他地區(qū)。威立雅水務公司在法國有著強大的影響力,它與奧蘭治公司建立了聯盟,希望這兩家公司能夠通過保護資源和優(yōu)化規(guī)模的績效來提高客戶服務質量。

威立雅水務公司和奧蘭治公司的合并已經從開始的地方走了很長一段路,因為M2HERY公司現在在建設一個智能城市的過程中處于關鍵地位。

我對M2City的XavierDiab的第一個問題是關于合并為M2City的驅動因素,M2City是法國最大的物聯網和應用的電信運營商。澤維爾回答說,水曾經是、現在也是全世界所有大城市和大都市中心居民的重要資源。由于水資源非常重要,所有利益攸關方都必須采取措施,以“聰明”的方式保存和管理水資源。

雖然我們知道水作為一種商品的重要性,但我們尚未采取具體步驟來處理水的保存問題。僅在法國,大約三千四百三十億加侖(1300萬億升)的便攜式水就會因為整個法國城市的液壓系統(tǒng)泄漏而被浪費掉。這些廢物的數量相當于該國因該地區(qū)的小漏水而損失的總水量的25%。這些泄漏是以消費者和經營者雙方的利益為代價的。

作為法國電信市場上最大的參與者,m2ful希望實施一項改進廢物管理的三點計劃。該倡議包括智能城市網絡、智能對象和能源效率,最終形成了智能城市本身。


挑戰(zhàn)

M2城市的目標是創(chuàng)建一個智能城市,但卻遇到了許多挑戰(zhàn)。他們面臨的一些挑戰(zhàn)可以通過以下方式列出:

 

漏水

如上所述,漏水是智能城市項目完成的一大障礙。漏水通常由端點滲漏、地下滲漏(最復雜的)和地面以上滲漏組成。

 

數據收集

一路走來,M2意識到物聯網的數據收集并不像聽起來那么容易。由于市場上有可供使用的標準,因此很難無縫地收集數據。不同格式的可用性意味著收集器經常面臨收集什么、如何監(jiān)視和使用什么的難題。


過多的數據

雖然收集數據的影響也證明是有問題的,但目前數據的規(guī)模之大也提出了另一項挑戰(zhàn)。正如我在前幾篇文章中所強調的那樣,AI或物聯網只有在數據被清理后才能成功。在提供數據方面面臨的挑戰(zhàn)是增加了合理化和清潔數據的責任,這是一個有趣的挑戰(zhàn),只有通過使用無縫的方法才能解決這一挑戰(zhàn),使整個過程完美無缺。雖然數據的大小給收集和設定數據匯編的標準帶來了挑戰(zhàn),但在可視化/顯示數據方面也有許多影響。如此大量的數據的可視化需要性能和體系結構能力。要想讓M2公司展示這些熟練程度,就必須與一家擁有更好標準化設備和格式的數據集成公司取得聯系。

對于M2,數據集成實體是Talend,它提供了他們所尋求的靈活性和可靠性。M2的數據需求是多種多樣的,需要最好的Talend以一種既適合M2MARY又適合其客戶的方式處理這些信息。Talend的格式、集合間隔和可伸縮性完全符合M2HERY的要求。

澤維爾詳細闡述了公司的選擇標準,指出公司有許多選擇標準賣主它必須從中選擇。然而,盡管賣主標書、Talend的出價擊敗了競爭解決方案,因為它能夠跟上快速發(fā)展的業(yè)務需求、易于使用的界面以及與其預算一致的合理定價模式。


結果

這兩家公司都已經達成了七年多的協(xié)議,而這段旅程也不亞于難以置信的成功。Xavier指出的一些衡量項目成功程度的結果包括:

在3000多個城市安裝了二百三十萬多個智能傳感器。

該系統(tǒng)每天管理來自客戶端的大約二千萬條數據消息。

每周有大約一億四千萬條信息被收集和顯示。




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