Senseye，一家英國的新興企業，正在尋找一家光伏企業來測試一個或許可以減少20%運行和維護費用的軍事分析系統。這家公司目標是于明年初將該系統推向市場，希望能通過將軍事分析的系統用于光伏電站后能壓低目前的電站維修預報系統的價格。

該系統將會使用國防部門改造過的軟件來實時分析大量數據并提供精確的變量預測，如電站的發電量和組件失效率。

例如，將逆變器輸出讀數與天氣預報、幣值波動數據整合，以給廠主提供每天或每周的贏利預測;又例如該系統還可預測何時元件可能會損壞。

Senseye公司解釋說，航空航天業以及國防業都十分依賴于先進的分析軟件以確保元件不會意外失效，因此他們已經研發了價值上萬歐元的預報系統。現在Senseye正希望能為太陽能行業創造同樣的價格合適的系統，通過大量使用者來共同分擔其開銷。“我們在今年初創立了Senseye，來實現這項技術并將其商品化。”Hill說。

他的公司由一家英格蘭南部地區性低碳企業孵化器Future Solent支持，現下正以太陽能行業、農業及制造業的半年期beta測試試驗為目標，以展示該系統的價值。

盡管Senseye的系統可以應用于全球任何地方，但是他們目前限制在6個英國太陽能公司進行試驗，以免需要在光伏電站安裝額外的用于測試的傳感器和電子元件。

他們希望系統需要的絕大多數信息例如逆變器輸出和千瓦時發電量數據都能隨時提供給電站業主。Hill表示：“我們希望擁有盡可能多的信息，不過太陽能本身就已經有很多數據了。”這些數據將會被統計和分析，對元件性能以及電站運行情況進行預測。在航空航天業中，類似的系統可以減少近五分之一的成本。

大量行業相關的數據組的收集與分析，或者稱之為“大數據”，形成了物聯網的一部分，在物聯網中日常物品被聯系到通信網絡中以進行遠程操控。物聯網已經通過智能電網的發展出現在能源部門，并且被認為可以減少25%的維修成本并減少50%的意外運行中斷。

Steve Hilton，物聯網咨詢公司MachNation的一位分析師說：“預測分析已經成為了較復雜應用分析的大型企業的主導。如果你可以提供對于中小型企業來說足夠經濟和簡易的預測分析，那將會非常棒。”

Dassault Systemes 副總裁Ingeborg Rocker博士，專攻數據分析和可視化軟件系統，他表示在太陽能等行業應用分析系統的好處是“顯而易見”的。她表示如今的發展方向就是要從傳感器獲取數據并應用于預測。交通預測系統已經在這樣做了。