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IBM Bluemix

Die Ökosysteme im Bereich IoT sind komplex und diese Komplexität erschwert es Unternehmen, echte geschäftliche Vorteile aus IoT zu erzielen. Um diese Komplexität zu durchbrechen, insbesondere im „Internet of Things that Really Matter“, hat u‑blox ihre robusten Produkte in den Bereichen Mobilfunk, Kurzstreckenfunk und Positionierung mit den tiefgreifenden Datenanalyseinstrumenten und Management‑Fähigkeiten von IBM in der Cloud‑Plattform IBM Bluemix Bluemix kombiniert. Die Zusammenarbeit zwischen IBM und u‑blox ist ideal für wichtige Global Player in den Märkten für Automotive, Industriegüter und professionelle Lösungen. Die Benutzer können hochentwickelte Analyseinstrumente einsetzen, lernende Maschinen nutzen und weitere Bluemix‑Dienste verwenden. Beispielsweise können Datenspeicherung, Vorhersagemodelle und Analysen von Geodaten den Benutzern beim besseren Verständnis der Daten auf ihren Geräten helfen und auch den Ausbau des IoT-Ökosystems beschleunigen.

 

Benutzer von developerWorks Recipes können IBM Bluemix nutzen, um Schritt‑für‑Schritt Tutorials zur Integration von fortgeschrittenen Analyseinstrumenten und lernenden Maschinen in IoT‑Geräte und -Anwendungen zu implementieren. developerWorks Recipes liefern Anweisungen, Tools und Prototypen, die den Kunden die Vorteile aufzeigen, die einfache Implementierung unterstützen, und – besonders wichtig – Informationen zur bestmöglichen Senkung der Risiken bereitstellen. Zu den Beispielen gehören:

  • Verstehen der Fahrzeugleistung und des Fahrerverhaltens durch die Analyse von Daten vom On‑Board Diagnosesystem. Wiederverwendung dieser Daten für mehrere Anwendungen einschliesslich nutzungsbasierten Versicherungen, Strassenverkehrssicherheit und Planung der Strasseninfrastruktur
  • Verknüpfung der Überwachung von Maschinenzuständen in Echtzeit mit IBM Asset Management zur Überwachung aller möglichen Faktoren, von der Funktionstüchtigkeit von Haushaltsgeräten bis zu Rädern an einem Eisenbahnwagen.
  • Erkennung von Trends und Erstellung von Lösungen für gängige Probleme durch die grafische Darstellung historischer und Echtzeit‑Daten von IoT‑Geräten.