Implementation Archives - Page 7 of 7

Jun 18 / 2015
Comments Off on Connected Cows

Connected Cows

Fujitsu mengembang sebuah sistim untuk membantu peternak dalam mengembangbiakkan hewan ternaknya. Fujitsu menggunakan teknologi dan metode Big Data terkini untuk membantu salah satu industri tertua di dunia yaitu peternakan.

Sebuah presentasi yang sangat menarik yang dibawakan oleh Joseph Sirosh, Corporate Vice President of the Information Management and Machine Learning Microsoft, pada saat Strata+Hadoop di San Jose pada bulan Februari 2015 lalu. Ia menceritakan secara singkat mengenai sebuah sistim yang dapat membantu peternak sapi dalam memprediksi waktu yang tepat untuk melakukan inseminasi buatan, dengan memanfaatkan Komputasi Awan, IoT, Machine Learning dan Data Science.

Peternak sapi di Jepang merasa kesulitan untuk melakukan hal-hal misalnya untuk mengetahui saat yang tepat untuk melakukan inseminasi buatan. Dikarenakan tanda-tandanya sangatlah singkat dan seringkali terjadi pada saat malam hari. Hal ini cukup menyulitkan, apalagi jika sapi yang dipantau berjumlah ratusan bahkan ribuan. Belum lagi memantau penyakit yang diderita oleh sapi.

Fujitsu membuat sebuah pedometer yang digunakan untuk menghitung jumlah langkah sapi setiap saat. Pedometer ini diletakkan di kaki sapi ini memiliki baterai yang mampu bertahan sampai 5 tahun dan mampu bertahan pada kondisi yang buruk di kandang sapi. Data-data jumlah langkah sapi ini dikirimkan melalui internet dan dianalisa oleh aplikasi yang dibuat dalam platform Microsoft Azure dan notifikasi akan dikirim ke ponsel atau komputer peternak.

Metoda pendeteksian masa subur sapi dengan menggunakan pola langkah diklaim memiliki tingkat keberhasilan sebesar 95%. Selain itu, dapat ditentukan waktu inseminasi buatan yang tepat untuk menghasilkan sapi jantan atau sapi betina. Sapi untuk pedaging atau sapi untuk menghasilkan susu. Yang lebih menarik adalah dengan pola langkah dapat dideteksi 8 - 10 jenis penyakit yang diderita oleh hewan ternak tersebut.

"Connected Cows?" - Joseph Sirosh (Strata + Hadoop 2015)

Contributor :

Sigit Prasetyo
Seorang pengembara dunia maya, sangat suka mengeksplorasi dan menelusuri tautan demi tautan dalam internet untuk memperoleh hal-hal menarik. Saat ini sedang berusaha mengasah ilmu googling. Memiliki kegemaran memancing walaupun saat ini lebih sering memancing di kantor, terutama memancing emosi.

Jun 16 / 2015
Comments Off on Big Data dan IoT meningkatkan layanan transportasi umum di London

Big Data, Implementation, IoT

Big Data dan IoT meningkatkan layanan transportasi umum di London

Transportasi for London (TfL) menggunakan data transaksi pelanggan maupun data sensor untuk memberikan layanan yang lebih baik dan inovasi untuk memberikan kepuasan pada penggunanya. TfL merupakan sebuah badan pemerintah daerah yang mengelola dan mengawasi sistim transportasi bis, kereta api, taksi, jalan raya, jalur sepeda, jalan setapak dan bahkan feri yang digunakan oleh jutaan orang setiap harinya di kawasan London dan sekitarnya. Data diambil melalui sistem tiket serta sensor yang ada pada kendaraan dan sinyal lalu lintas, survei dan kelompok fokus, dan juga media sosial.

Lauren Sager-Weinstein, kepala analisis di TfL, mengatakan tentang dua prioritas utama dalam pengumpulan dan penganalisaan data yaitu layanan perencanaan perjalanan dan memberikan informasi kepada pelanggan.
"London tumbuh pada tingkat yang fenomenal," katanya.
"Populasi saat ini 8,6 juta dan diperkirakan akan mencapai 10 juta dengan cepat. Kita harus memahami bagaimana mereka berperilaku dan bagaimana mengelola kebutuhan transportasi mereka."

Data dan analisanya digunakan antara lain untuk :

Pemetaan perjalanan. Data dibuat anonim dan digunakan untuk menghasilkan peta yang menunjukkan kapan dan dimana orang-orang bepergian, sehingga dapat memberikan gambaran secara keseluruhan yang lebih akurat, serta memungkinkan analisa yang lebih detail sampai pada level individu.
Kejadian tak terduga. Analisa Big Data membantu TfL memberikan reaksi yang cepat ketika terjadi gangguan layanan transportasi. Seperti misalnya pada kejadian penutupan Putney Bridge yang dilintasi 870 ribu orang setiap harinya. Untuk mengatasi permasalahan semacam ini, informasi rute dan moda transportasi alternatif harus diberikan secara akurat.
Berita perjalanan. Data perjalanan juga digunakan untuk mengidentifikasi pelanggan yang menggunakan rute tertentu secara rutin dan memberikan informasi terkini disesuaian dengan profile mereka.

TfL sedang berusaha untuk mengadopsi Hadoop dan solusi Open Source lainnya untuk mengatasi pertumbuhan data yang sangat cepat. Rencana kedepannya termasuk untuk meningkatkan kapasitas analisa real-time dan mengintegrasikan sumber data yang lebih banyak. TfL juga menyediakan data melalui API yang dapat digunakan oleh pengembang aplikasi lain. Semua itu bertujuan untuk memberikan layanan yang lebih baik mengenai perencanaan perjalanan dan informasi kepada pengguna jasa.

Sumber :
How Big Data and the Internet of Things improve public transport in London

Contributor :

Sigit Prasetyo
Seorang pengembara dunia maya, sangat suka mengeksplorasi dan menelusuri tautan demi tautan dalam internet untuk memperoleh hal-hal menarik. Saat ini sedang berusaha mengasah ilmu googling. Memiliki kegemaran memancing walaupun saat ini lebih sering memancing di kantor, terutama memancing emosi.

Jun 16 / 2015
Comments Off on Penggunaan Big Data Untuk Memantau Kondisi Pesawat Selama Penerbangan

Big Data, Implementation

Penggunaan Big Data Untuk Memantau Kondisi Pesawat Selama Penerbangan

UTC Aerospace Systems menggunakan data dari sistem onboard pesawat untuk memantau kondisi operasional dan posisi pesawat selama berada dalam rute penerbangan. Aircraft Data Management yang dimiliki oleh UTC Aerospace System menggunakan data sangat besar yang dihasilkan oleh pesawat, yang digunakan oleh awak operasi pesawat dan juga dapat digunakan secara bersamaan oleh tim operasional yang berada di darat. Penggabungkan informasi kondisi pesawat dengan informasi posisi memungkinkan operator untuk mendapatkan informasi yang jelas terhadap seluruh armada penerbangan yang ada pada waktu tertentu.

Laporan dan data dari kondisi dan posisi pesawat terintegrasi dengan berbagai jenis penyedia jasa komunikasi, termasuk SATCOM atau ACARS, yang mengintegrasikan antara sistim onboard pada pesawat dengan portal komunikasi selama penerbangan. Semua ini berkat Aircraft Interface Device (AID) yang dimiliki oleh UTC Aircraft System. Semua anomali informasi apapun harus dapat dideteksi dan dikirimkan kepada tim operasional yang berada di darat secara otomatis dan cepat, sehingga dapat meningkatkan faktor keselamatan penerbangan.

Untuk informasi selanjutnya dapat mengakses artikel Big Data helps UTC Aerospace Systems monitor health and position of aircraft in flight

Contributor :

Sigit Prasetyo
Seorang pengembara dunia maya, sangat suka mengeksplorasi dan menelusuri tautan demi tautan dalam internet untuk memperoleh hal-hal menarik. Saat ini sedang berusaha mengasah ilmu googling. Memiliki kegemaran memancing walaupun saat ini lebih sering memancing di kantor, terutama memancing emosi.

Posts Categorized / Implementation