Платформа Infor для Интернета вещей
Компания Infor, поставщик специализированных облачных бизнес-приложений, представила собственную платформу для Интернета вещей – Infor IoT. Платформа, развернутая в многопользовательской среде, обеспечивает сбор данных с IoT-датчиков, расположенных в любой точке мира, и гарантирует безопасное хранение и обработку любых объемов информации.
Infor IoT интегрирована с Amazon Web Services IoT (AWS IoT), поэтому пользователям доступны преимущества AWS: масштабируемость, стабильная работа и безопасность данных. Аналитика в Infor IoT реализована на базе Birst – облачного BI-решения нового поколения. Оно позволяет объединять данные, поступающие от сотен тысяч IoT-устройств, и формировать из них корректные фреймворки для ключевых показателей. В итоге компания получает возможность отслеживать, анализировать и повышать показатели операционной эффективности, продаж и маркетинга, а также вести мониторинг соответствия бизнес-процессов требованиям законодательства.
Платформа также синхронизирует сигналы от IoT-датчиков с операционными данными по материальным активам предприятия из решения Infor EAM Asset. Таким образом, бизнес получает более полную и четкую картину происходящего, может использовать возможности искусственного интеллекта и улучшать организацию рабочих процессов, отчетности, аналитики и выявления нештатных ситуаций.
Как подчеркивают в Infor, новая IoT-платформа привнесет качественные изменения в комплексное управление активами предприятия, компания сможет предложить своим клиентам то, что раньше было недоступно в принципе. Сбор и обработка информации из различных источников внутри и вне самого решения дадут возможность наряду с серьезным изменением показателей энергозатрат, эффективности использования и эксплуатационной надежности активов получить четкое представление об их реальном текущем состоянии. Раньше было практически невозможно оценить состояние активов с помощью традиционных способов, поскольку пришлось бы в ручном режиме отслеживать и обрабатывать огромное количество данных, включая архивную информацию и прогнозные модели.