物联网(IoT) 和 GIS - 创建数字孪生的神经系统

我们的世界正在发生转变并迅速数字化。 如今，我们正处于物联网 (IoT) 驱动技术革命的风口浪尖， 它影响着大多数行业。 随着世界各地的资产、网络和产品中部署了数十亿个互联传感器， 企业正在以更高的频率和速度收集和处理数据。 持续困扰许多企业的挑战是如何根据这些数据做出有效的决策， 同时面临着众多新的挑战， 需要寻求技术来提高态势感知、提高运营效率并优化工作的各个方面。

虽然物联网的大规模部署提高了数据的可用性和及时性， 但连接这些有时离散和非结构化的数据集可能很困难。 每个传感器、资产或网络都有一个共同点：它位于某个地方。 位置提供了创建关系的通用参考系统。 Esri 的定位技术将信息、系统、模型和行为与空间上下文互连， 利用现代 (GIS) 基础设施创建环境、资产、网络和城市的整体数字表示。

行业和政府组织在其业务的各个领域都面临着挑战。 他们努力适应和利用数字技术。 然而，他们常常用昨天的方法来面对今天的挑战。 在保持相关性和蓬勃发展的斗争中， 正在寻求更新到现代先进的信息技术 (IT) 和运营技术 (OT) 解决方案。 为了实现这些转型目标， 他们需要重塑业务方式并改变许多遗留的运营模式和流程。 为了实现所需的变革， 企业需要可扩展的解决方案， 不仅能够应对当今的挑战， 而且能够符合其未来的战略愿景。 随着 IoT 和 GIS 采用的增加及其应用的成熟， 未来将变得越来越智能和自动化。 GIS 和物联网技术正在以新的方式连接系统和数据， 从而实现许多工作流程的转变。 这些技术的创新和集成正在创建神经系统并实现实时集成的数字孪生。

数字孪生正在对一切事物进行抽象和建模。 它们提供了一种改进业务流程、降低风险、优化运营效率以及通过自动化预测结果来增强决策的方法。 数字孪生通过建立关系和简化工作流程， 提供更广阔的背景来应对业务挑战。

数字孪生用于表示准确的历史视图、观察和监控当前性能并预测未来状态。 固定资产或现实世界系统的数字孪生直接受益于包含有关资产的 GIS 和 IoT 数据。 IoT 连接数据， GIS 添加资产周围的上下文， 将信息模型连接到其他模型及其周围环境。 GIS 创建自然环境和建筑环境的数字孪生， 它还可以用于集成现实世界许多不同的数字表示。

近几年来，GIS 技术与物联网相融合。 同时建筑信息建模（BIM）创建了交互式三维可视化， 重新定义了什么是数字孪生， 以及它给企业带来的价值。 数字孪生不是单一的产品或解决方案； 它是一个复杂的技术和系统网络。 它必须协调一致， 以实现企业所期望的转型成果和投资回报。 GIS 的功能之一是， 它可以在系统和信息模型之间创建关系并简化工作流。 每样东西都有一个位置， 这成为整合和建模整个生命周期的共同关键。 管理数字孪生的信息生命周期有四个步骤：

管理数字孪生信息生命周期的四个步骤。

数据捕获和集成是数字孪生的基础。 组织需要全面的端到端数据管理。 他们需要捕获数据和模型，集成， 然后在其整个生命周期中对其及其相关属性和行为进行管理。

实时和可视化使数据栩栩如生。 可以利用这些信息并更好地了解现在正在发生的事情。 它能够实现实时态势感知与先进的可视化功能相结合， 以虚拟方式呈现物理组件在现实世界中的运行情况。

分析和预测使决策不仅仅局限于了解当前的运行状态。 必须了解过去并展望未来。 他们需要模拟和预测预期结果以及自动化决策过程。

通过桌面和移动设备上的普遍访问和可访问性实现的共享和协作， 允许内部和外部利益相关者都可以使用信息。 数字孪生是关于信息的共享和协作， 并在需要时将其提供给需要的人。

将物联网放在具体环境中， 我们很容易将其视为无形的， 是当今在很大程度上定义了全球计算基础设施庞大云的一部分。 事实上， 生成数据的数十亿个传感器中的每一个都存在于物理空间中。 这些传感器存在于智能手机、汽车、制造组件和我们的家中。 对于大多数人来说， 位置是他们生成的数据的一个基本方面。 如果不了解传感器的位置， 就缺乏关键背景；它的价值是孤立的， 被困在电子表格和软件程序中。 Esri 的 ArcGIS 定位技术是一种行之有效的方法， 可创建一个框架， 利用位置将数据整合在一起， 针对现实问题准确、智能地部署大数据， 并在空间环境中将物联网数据带入生活。 GIS 和 IoT 是创建数字孪生的神经系统。

GIS 和物联网 (IoT) 的融合如何改变生活

在数字时代， 技术的发展激励和激励我们过上更好的生活质量。 数字化使曾经不可能的愿景成为现实， 物联网 (IoT)和 GIS 是我们今天见证的技术之一。 您是否知道物联网和 GIS 这两种技术的结合最终以其智能和集成的特性改变世界？ 物联网为消费者和企业提供了无限的机会。 对象之间的连接性以及能够收集大量实时数据的能力使其变得高效。 另一方面， GIS 拥有通过物联网设备和数字地图收集的数据基础。

GIS 是一种用于跟踪对象或用户位置并存储和操作数据以实现更加数字化的解决方案的技术。 智能手机上的 GPS、地图上的交通状况、Uber 乘车、食品配送的精确位置都是 GIS 技术的一些著名例子。 GIS 和 IoT 是相互关联的。 将两者结合起来可以提供更大的图景， 包括对象、单个建筑物和位置的范围， 以及智慧城市、交通发展和灾害管理等大领域。 当 GIS 和 IOT 协同工作时， 它可以提供诸如提高流程效率、成本效率等好处， 最重要的是，可以从传感器获取实时信息， 而无需人工干预。

上面的流程图是 IoT 与 GIS 配对的系统架构。 物联网传感器是传统传感器， 用于从环境、交通状况以及单个建筑物、道路和智能城市等位置收集数据。 数据注入将收集到的信息存储到物联网平台中， 例如管理、配置和连接物联网世界的技术。 下一步是数据处理， 将从物联网领域收集的数据用于 GIS 平台。 收集的数据用于通过 WebGIS、PostGIS 和 ArcGIS 应用程序进行操作、存储和分析。 可视化和决策是将所有数据使用到映射层中。 从识别的数据中， 我们可以可视化环境和位置。 这个过程正在为数字世界提供解决方案。 现在， 让我们看一下 GIS 和 IoT 如何转变以发挥巨大潜力的现实实例。

智能出行解决方案

交通在我们的生活方式中起着至关重要的作用。 早些时候这并不容易， 但我们的旅行速度比时间更快。 IoT 和 GIS 提供了解决方案， 例如支持 GPS 的车辆和有关我们需要行驶的路线的信息， 我们还可以获得用于在旅途中查找酒店、休息站、加油站的应用程序。 通过在车辆上使用物联网， 可以连接到局域网并与其他人连接。 该技术可以控制车辆以避免事故。 此外，它还可以将实时数据报告回相关控制室。

智慧城市

GIS 和物联网传感器可以收集整个城市的广泛数据。 来自多少建筑物、汽车，甚至灯柱以及交通、空气、噪音等的报告。 这可以帮助政府追踪污染情况并改善污染水平。 对于这个过程，需要收集大量数据， 为此，可以在汽车、高速公路、道路和建筑物上安装物联网传感器。 通过这种方式，可以全方位追踪是否有可能发生的洪水、森林火灾或疾病发生。 此外， 这种合作还可用于让城市规划者创建自行车和自行车路线， 甚至可以对供水和排水路线进行更好的控制。

灾害管理

政府可以利用 GIS 和物联网数据来模拟火灾和洪水等自然灾害的影响。 政府还通过分析洪水模拟来做出初步决定， 以确定较高的风险。 通过 GIS 和物联网收集的数据， 这将有助于城市规划者设计更好的城市，提前消除此类灾害。

GIS 和物联网的融合面临着一些挑战。 仅举几例，它们是数据集成、数据安全、数据存储和硬件加固。 数据的存储和整合是最大的挑战。 数据以不同的格式收集， 例如图像和视频等。保护信息是最重大的挑战， 因为它包括现实城市世界的全部数据， 这些数据现在用于更好的业务、改进决策和提高生活质量。 我们确信这两种技术的结合将引领创造更美好世界的道路。