【数据分析】Altair 物联网实时分析及可视化应用

在精彩纷呈的物联网世界，传感器是物联网解决方案的基础所在。传感器遍布于各个领域，随时随地收集各种信息，监测万物变化状态。

传感器是各种物理对象连接到一起的媒介，当传感器数量达到成百上千，甚至更多时，如何对传感器采集的信息进行有效的管理及展示是一个非常关键的技术，特别是针对有实时要求的场景，如果延迟展示和监控，则意味着决策的延误，对生产有时将造成严重的后果。例如智能工厂里面的设备和产品质量状态、联网车辆的物流状态、采掘设备的作业状态、气候环境监测等。

Altair Panopticon 作为一款真正的实时数据分析及可视化系统，可以帮助用户管理，展示和监控各种传感器的信息。

Altair Panopticon 包括实时可视化和流数据处理两个模块，对于无需复杂计算的数据，最快可以纳秒级的响应速度来展示和监控；对于需要计算，特别是复杂计算，如滤波、傅里叶变换、聚合等，实时数据先经过 Panopticon 流处理模块进行计算，然后再输出到可视化模块进行展示，响应速度也可以达到毫秒级甚至纳秒级。

对于更复杂、更大的历史数据，无法提供直接的判定或监控标准，比如机床刀具的磨损，没有直接的数据可以直接从传感器进行采集，这就需要先利用机器学习开发出合适的模型，作为监控和判断的依据，然后再部署到 Panopticon 的实时展示与监控中。

Altair 旗下的 Altair Knowledge Studio™ 具有的多种机器学习模型，可以非常直观方便的建立模型和自动生成代码。

此案例显示了来自一万多辆商用车的实时信息。

它包含了每辆车的运行数据，包括燃油消耗量、怠速时间、实际车速与显示速度的比较、刹车次数、胎压、乘员是否系安全带等等，以及和地图结合的位置信息、到达目的地的时间估计等等。

这些数据通过实时消息总线进入系统，Panopticon 自动与历史数据进行比较，并将每辆车的性能与其同级车进行比较，以标记异常值。

另外，对于新能源车，还可以监控电量、加电站位置等信息。

石油钻井系统配有各种传感器，用于测量压力、温度、扭矩、摩擦、位置、产量、渗透率等参数。

这些数据可以通过实时信息系统汇入中央控制室，技术人员通过 Panopticon 实时监控数据，以及时发现异常。

同时，系统会把当前数据与最新趋势及历史数据进行对比，并提醒用户潜在的维护问题。

在这个视频文件中，我们使用 Panopticon 控制图表来监控传感器，整个系列大约有几百个设备，每个设备产生 5 个传感器读数和 5 个单独的测量值。

设备被分成不同的设备组。我们使用 Panopticon 的控制图表来确定一个特定值何时偏离其定义的历史平均值1、2、3个西格玛，并确定是否有异常。

我们使用 Panopticon 的监测和调查功能，同时进行历史回放，还可以进行测试，修改标准。