在風力渦輪機設施中，物聯網（IoT）技術同樣扮演著至關重要的角色。由于風力渦輪機往往分布在偏遠、環境條件惡劣的風電場，傳統的人工巡檢和維護不僅成本高昂，且效率低下，難以及時發現潛在的設備問題。

物聯網（IoT）技術的應用正日益深入，成為提升生產效率和保障運營安全的關鍵工具。能源公司利用物聯網技術可以實現對廣泛分布的設備進行實時監控，采集海量數據，跟蹤設備的運行狀態、環境變化以及能效表現。

智慧交通之間的通信是實現高效交通管理的重要環節。通過V2V通信，車輛能夠在彼此之間直接共享天氣、交通、事故以及繞道等重要信息，而不必依賴遠程服務器的中轉。

自動駕駛汽車作為未來交通發展的重要方向，依賴于大量精密的傳感器和復雜的計算系統。這些傳感器分布在車輛的各個部位，如激光雷達、攝像頭、超聲波傳感器以及雷達探測器等，每秒都會生成海量數據，包括環境圖像、障礙物識別、道路狀態、車速、行駛方向等多種信息。

在制造業中，物聯網（IoT）技術發揮著至關重要的作用，正在重新定義行業的運作模式。工廠內部，眾多傳感器、網關和其他IoT設備的廣泛使用，使得實時數據的采集和處理變得尤為關鍵。

在眾多行業中，技術的快速發展要求數據幾乎能夠實現即時傳輸。邊緣計算通過將處理能力靠近設備端，極大地降低了數據傳輸的延遲，使這些關鍵信息能夠及時傳達，保障操作安全。

越來越多的企業開始使用邊緣計算，因為可借助邊緣計算更有效地收集和分析其原始數據。組織比以往更需要即時訪問其數據，以便就其運營效率和業務職能做出明智的決策。

邊緣計算是一種使信息存儲和計算能力更接近信息產生設備和使用者的過程。這種方法是對傳統計算模式的有效補充，旨在解決數據量日益龐大和網絡壓力不斷增加的問題。

數據清洗過程包含多個必要的步驟，旨在識別并修復問題條目，從而確保數據的準確性和完整性。首先，分析數據以識別可能存在的錯誤。

當使用數據來推動決策制定時，相關、完整和準確的數據顯得至關重要。有效的數據分析依賴于高質量的數據集，而數據集通常包含一些錯誤，這些錯誤必須在分析之前被清除。