由 dawei 借助车载计算机、传感器和摄像头，大约一百万个资产正在将数据传输到公司，以实现大规模的高级物联网分析，这些数据包括时间序列数据，机器运行状况报警，燃油使用量，GPS定位和操作员的使用情况。
卡特彼勒的物联网分析技术借助数据，可以以更低的总成本、更高的生产率和安全性，更低的维护成本为用户创造价值。使用分析可以了解何时需要维修和更换机器以及设备部件，如何高效的操作以提高产量，降低运营成本，如何延长设备使用寿命等等。
那么，物联网分析的未来是什么?先看看物联网领域的趋势和挑战。
趋势：数据量不断增加。
挑战：可用数据的质量。
工业物联网是用于分析的数据生成引擎：一台大型现代化卡车拥有100多个传感器，每个传感器以每秒一次或更快的频率产生数据并处理。分析人员在处理如此大量的数据时，可能遇到质量问题，如缺少批次信息、缺少通道、传感器故障，错误的提取信息，数据抽取传输装在过程中的故障等问题。这些问题导致数据科学家将更多的时间浪费在数据质量控制而非花在数据分析上。
行动：投资于数据质量监控和改进。这将带来长期的收益，随着数据量的不断增加，以后解决数据质量的问题将越来越困难。
趋势：“监督”分析模型将成为主流。