物联网大数据解决方案

物联网大数据解决方案SENSORO物联网01目录大数据解决方案02典型案例03SENSORO物联网01SENSORO物联网全局感知，平台云化，行业赋能云·网·端闭环生态架构端到端一站式解决方案城市级解决方案云平台城市级低功耗广域物联网云网端远距离LPWAN传感网络近距离BLE4.0服务网络信号稳定无资费，专网专用为公共安全建设提供高速通道网络，30某省市市骨干网络建设SENSORO物联网697421159562315751881611104637833296248976230591093537094584208406175192561387393125852353011343918703613568046全国部署城域网络：50+终端个数：170万+日均数据量达到：1GB+网络规模大数据解决方案02需求分析大数据管理痛点信息分散独立、数据量低数据的真实性及完整性不足缺乏大数据技术支撑能力和统一标准数据颗粒度大，结构单一数据价值无法充分体现工作量大难度高价值低大数据管理需求建设大数据平台实现统一管理、数据共享完善感知物联网建设，增加可靠数据来源完善顶层设计与技术标准数据精细化整合，多维度关联数据开放，深度挖掘数据价值全局感知多维整合深度挖掘海恩法则(Heinrich's)，美国工业的安全专家赫伯特·威廉·海因里希提出的关于“事故隐患”和“严重事故”之间定量推演的安全法则，海恩法则指出：每一起严重事故的背后，必然有29次轻微事故和300起未遂先兆以及1000起事故隐患。法则强调两点：一是事故的发生是量的积累的结果；二是再好的技术，再完美的规章，在实际操作层面，也无法取代人自身的素质和责任心。大数据的价值用户层政府应急公安企业运维第三方机构应用层资产管理人员管理应急救援安全生产智能安防智慧消防灾害预防能源管理交通管理数据挖掘分析粒度精细化结构多元化维度多样化数据层环境信息位置信息资产信息人员信息图像信息楼宇信息物联信息报警信息能源信息网络层城域级感知物联网设备层公共安全智能安防环境感知智慧安监交通管理人员管理车辆管理预警感知位置感知应急通信能源管理监控中心场景生产安全灾害预防公共安全应急管理SENSORO大数据架构价值决策支持风险预测效率提升价值挖掘SENSOROCITY大数据平台预警数据：对预警数据、隐患数据、环境数据、建筑数据等一些列大数据进行汇总、关联与分析。数据模型：根据数据数据模型算法，获取客户的风险指数，指导预防工作。可视化：数据可进行波段图、饼状图等多种展示，数据化一目了然。CITY大数据平台预警数据：对预警数据、隐患数据、环境数据、建筑数据等一些列大数据进行汇总、关联与分析。数据模型：根据数据数据模型算法，获取客户的风险指数，指导预防工作。可视化：数据可进行波段图、饼状图等多种展示，数据化一目了然。智慧消防大数据分析建筑信息预警类型时间信息气象信息地理信息环境信息预警原因隐患信息数据模型数据挖掘机器学习火灾风险预测企业风险排名预警诱因分析预警诱因分析从预警发生原因看，2018年电气原因居各类预警原因首位，占全年预警次数的61%。其次，用火不慎也是引发预警的主要原因之一，占比22%，仅次于电气火灾。另外生产作业、吸烟、生活原因分别占比6%，4%，2%，说明大部分预警都是人为原因引起的。电线高61%用火不慎22%生产作业6%吸烟4%生活2%燃气1%其他1%原因不明1%设备原因1%预警场所类型分布小区住宅21%出租房15%工厂16%居民作坊15%商铺店面9%学校5%医院3%2018年居民住宅类型产生的预警次数最多，占总预警比例的36%，其中小区住宅占比21%，出租房占比的15%。此外，工厂、居民作坊、商铺店面等九小场所也占据一定的比例。仓储场所13%其他1%其他2018年平台共收集预警信息1404190次，其中真实预警共1126次，安全隐患预警1280068次，巡检预警17203次。根据全年预警时间分币，冬季为预警高峰期（12月到3月），共占全年预警次数的53%。预警变化规律——按月分布巡检误报真实火警安全隐患次预警变化规律——按小时分布按照预警时间的时间段统计，2018年发生预警次数最多的时间段在16点至20点，这也是一天之内人为活动较频繁的时间段，说明火灾隐患与人为活动相关性很高。根据预警信息、隐患信息、建筑信息、场景信息等数据分析后得出的企业火灾风险排名，风险系数排名低的企业属于消防重点整改对象。火灾风险系数根据预警诱因分析，电气原因占据比例最高，占比第二高的为人为原因导致的预警类型。根据预警场所类型分析，居民居住场所发生预警次数最多，其次为九小场所，例如小作坊、商铺等。根据一年中发生的预警时间分布，冬季属于预警高峰期。根据每日的预警发生时间段分析，下午16点~20点为预警高发时段。结论消防大数据拓展应用消防大数据业主：掌握设备运行数据，保证系统完好率维保单位：实现直观的维保工作结果感知，提升维保效率设备厂商：获取产品问题数据，提升产品设计与质量政府部门：获取多厂家产品数据，横向对比产品性能保险公司：获取隐患与预警数据，量化企业风险数据价值物联网大数据价值体现决策支持通过对多维数据的关联整合和深度分析，为管理者提供决策支持风险预测生产安全灾害预防公共安全提升效率节省人工成本，提升管理效率数据可视化数据可视化呈现，给数据赋予生命数据复用降低数据获取成本，提升数据价值数据开放开放数据，充分挖掘数据价值政府合作案例03去年起，一种新型消防模式宁波悄然落地生根。当地政府与升哲科技合作，在服装加工户和群租房内创新推广“智慧消防”模式和系统，以物联网应用为支撑，实现各方联动的24小时火情监控。市政府对于当地积极开拓创新，拥抱新技术，探索智慧消防社会化运作，全面提升对消防末端的动态管控和预警处置能力等方面的工作予以了充分肯定，认为该模式政府投入不大、社会管理效果明显。某省市某省市开展战某省市市内孤寡老人房进行改造补贴，以及政府办公场所的服务购买。该模式不需要政府投入，由我们投资建设，用户使用付费模式减轻了政府负担，减化了与政府合作的流程通过政府政策引导。政府对主动安装的企业商户合⽤房，每个给100元补贴，9⽉以后不主动参与整改实施的企业商户，就要求必须进⾏整改安装且停止补贴。某省市某省市“十三五”时期消防事业发展建设规划的要求，坚持“以人为本、预防为主、防消结合”的消防工作某省市市朝阳区立足实情，摸索城乡结合部消防现实需求和未来发展需求，主动拥抱高科技，与升哲合作强力推进“平安城乡”建设，初步形成“平安+物联网”综合管控模式，加速推进现代科技与消防工作的深度融合，全面提高消防工作科技化、信息化、智能化，实现信息化条件下火灾防控和灭火应急救援工作转型升级。项目采用政府购买服务的模式落地，项目某省市市某省市市级挂账重点村，总共部署智慧消防设备22514个，监测范围共涉及约3.5万人，给百姓提供平安宜居的生活环境，切实提高百姓安全感和满意度。某省市朝阳区某省市连山县政府开展战略合作，在县内消防隐患单位推广升哲智慧消防服务。政府通过经济补贴、排查