物联网案例（二）：物联网系统如何进行实时决策

       在本文中，我们将主要探讨Mariner是如何使用SMARTS决策管理平台处理传感器数据，从而做出实时决策的。

       ABT Power Management是一家位于北卡罗莱纳州的创新型电源管理公司。其有一个名为GuaranteedPOWER:registered:的联合产品/服务产品，该产品使用由Mariner开发的一套物联网解决方案来主动管理和维护电力叉车和其他物料搬运车辆的电源系统。事实证明，如果这些车辆的电源系统没有得到适当的维护，随着时间推移，电池购买维护的成本实际上会超过他们所供电的物料搬运车辆的价格。 （请参阅ABT电源管理客户案例。）

       正如Mariner所描述的那个高层体系结构一样，首先我们会搜集来自于电池组和充电器的传感器数据，然后在将这些数据进行强化处理后传递给SMARTS明策智能决策引擎。当数据指出电源设备需要维护或修理时，SMARTS决策引擎会向ABT发出预警，以派遣现场工程师到场进行检修。

       基于电池产商的建议和ABT现场工程师的专业知识，我们熟悉了电池组及充电器的正确维护方法。工程师对这项技术有着多年的实操经验和深刻理解。 Mariner与工程师一起将他们的知识转化为具体的SMARTS决策，以确定应该如何对电池组和充电器进行主动管理和维护检修。这些决策由特定规则组成，这些规则明确指定何时执行何种维护服务，例如指导客户进行电池加水、旋转及充电等操作。

知识捕捉

       举一个简单的例子。传感器监控的一个判定条件是电池中的水位。当水位低时，需要给电池加水。你可以写一个简单的规则来进行判定：

       如果电池水位较低

       然后创建一个提醒电池加水的警报

       然而，现实中，这条规则并不像看起来那么简单！电池传感器是非常敏感的仪器，当电池发生物理位移时，它也可能会记录为电池出现低水位状态。因此，规则需要将这些经验纳入考虑范围，或许可以将判定条件改为电池组连续两天或几天呈现低水位状态。当然，制定规则时还需要考虑到其他因素，来决定是否给电池加水。例如，在一次行动中还需要进行哪些其他的维护？向站点派遣现场工程师需要的费用和时间？抑或者，是否可以根据历史记录安排定期维护访问，以便同时满足位于同一区域的客户的维护和维修需求？

       这些业务知识都可以在分析传感器数据的决策制定过程中被捕捉到。此外，预测性分析也可用于检测导致设备故障的数据模式，从而制定相应的预防性维护措施。

       Mariner的业务分析师在SMARTS 决策引擎中捕捉并测试了这些规则和决策（请观看此视频以了解SMARTS决策平台中的规则）。

部署和持续改良

       一旦经过测试和验证，规则就会部署到SMARTS决策服务中，并实时进行主动维护和检修的规则判定。久而久之，会有越来越多新添加的规则以及经过改良优化的现有规则，两相结合可以自动监控和应对更多的状况。

       总之，SMARTS明策智能决策引擎是物联网决策自动化和实时部署的理想平台。SMARTS决策服务可以帮助公司处理大量的物联网数据并将其转化为具体的、可执行的操作。