Die anfängliche Technologiereifekurve für die iot-Entwicklung basiert nur auf einer Zunahme der Anzahl der eingesetzten und potenziellen Sensoren. Heute können wir in die Zukunft blicken und einige wichtige Erfolgsfaktoren erforschen. Zukunftstrends in der Internet der Dinge , einschließlich Iot-Anwendungen , wird den Endverbrauchern wirtschaftliche Vorteile bringen. Es gibt auch einen Trend zu längerer Batterielebensdauer, die über Jahre hält. In irgendeiner drahtloses iot-überwachungssystem , Datenübertragung verbraucht Strom. Daher erfolgt die Wahrnehmung und Verarbeitung an den Edge-Nodes durch intelligente Partitionierung, und die Datenmenge wird (in einem eher sporadischen oder kürzeren Zeitraum) durch lokale Entscheidungen reduziert und bringt so einen signifikanten Mehrwert für das iot-System. Das Schlüsselelement der Zukunft ist schließlich die Fähigkeit, sicher und zuverlässig zu arbeiten. Für erfolgreiche iot-Systeme wird sich der Schwerpunkt des iot-Designs daher auf wichtige Leistungsindikatoren wie vertrauenswürdige Sensoren und Systemverfügbarkeit verlagern. Analysten schätzen, dass sich Low-Cost-Entwicklungssysteme derzeit auf dem Höhepunkt der erwarteten Inflation befinden. In den nächsten zwei bis fünf Jahren differenziert oder spezialisiert hochpräzise Sensoren und analoge Signalketten zum Mainstream werden und den Markt für das Internet der Dinge wirklich in die Zukunft treiben.

Bedeutung guter Daten

Ein Schlüsselprozess in iot-Systemen ist die Umwandlung von analoge Signale hinein digitale Signale . Einfach ausgedrückt: Je besser die Transformation, desto nützlicher die Daten. Die Siliziumtechnologie ist innovativ, um die Welt um sie herum zu transformieren und zu interpretieren, indem sie die reale und die digitale Welt durch Erkennung, Messung, Interpretation und Konnektivität überbrückt.

Die effektivste iot-Bereitstellung ist die Möglichkeit, diese Daten zu verwenden, um Änderungen zu bestimmen. Und die beste Veränderung ist der größte Wert für den Endkunden, wie höhere Effizienz und höhere Sicherheit, beispielsweise in Fabriken, Machine Learning ist nicht nur in der Lage, zu erkennen, wann Maschinen für die vorausschauende Wartung in Zukunft möglicherweise benötigt werden, sondern kann auch die Details identifizieren und einen höheren Wiedererkennungswert zu erreichen, um zu bestimmen, welche Maßnahmen zu ergreifen sind (z. B. um ein bestimmtes Kugellager im Motorverschleiß zu identifizieren).

Daher besteht die erste Stufe eines jeden iot-Systems darin, Echtzeitsignale zu erkennen, zu messen und dann in analytische Daten umzuwandeln. Wie gut diese Phase abgeschlossen ist, wird den Grundstein für den zukünftigen Erfolg legen. Wenn die falschen Informationsdaten eingegeben werden, sind auch die Ergebnisse einer iot-Analyse-Cloud-Plattform falsch. Daher müssen die erfolgreichsten iot-Systeme über Mess- und Berichtsebenen verfügen, die andere Systeme nicht können.

Dies erfordert eine Verbesserung der Messung und Berichterstellung und macht gute Hardware unabdingbar. Ein kürzlich veröffentlichter Gartner-Bericht sagte dasselbe. Berichten Sie, dass es sich um kostengünstige Iot-Entwicklungen handelt, schauen Sie schnell in die Blasenphase der Ernüchterung (Tal der Ernüchterung. Dies kann an der Fülle von verfügbaren kostengünstigen Entwicklungsplattformen liegen. Aber ich denke, es ist wahrscheinlicher, dass wir uns auf schwierigere konzentrieren.) iot-Anwendungen mit größerem wirtschaftlichen Wert Diese Anwendungen beruhen auf Datenergebnissen, die grobe Messungen einfach nicht unterstützen können.

Partition zwischen iot-Systemknoten und Cloud

Die Cloud-Technologie unterstützt die Einführung erweiterter multipler Signalketten, einschließlich Analysen und Big Data. Iot-Anwendungen hauptsächlich in Edge-Knoten erreichen hohe Intelligenz- dies ist das Ergebnis vieler Faktoren, einschließlich der Übertragung aller Daten in die Cloud-Bandbreite (oder genauer: fehlerfreie Übertragung der Datenübertragungsratenbegrenzung) oder Verzögerungsproblem, nämlich die erforderliche Aktionsgeschwindigkeit des Knotens bedeutet, dass das System t Warten auf die Antwort, die von der Cloud zurückgegeben wird. Daher sind auf Knoten, zwischengeschalteten Gateways und in der Cloud mehrere Regelkreise erforderlich. Die Cloud ist in der Lage, Daten für eine große Anzahl von Sensoren zu konsolidieren und Edge-Einstellungen basierend auf diesen Daten anzupassen. McKinsey geht davon aus, dass nur 1 % der Cloud-Daten tatsächlich genutzt werden und dass es aufgrund von Sicherheitsbedrohungen besser ist, die Daten lokal zu speichern.

Die Implementierung eines intelligenten Partitionierungs- und Einbettungsalgorithmus im Sensor kann die kritischsten Daten an der Quelle in Echtzeit interpretieren. Algorithmen, die in intelligente Sensoren und die Cloud eingebettet sind, können Daten tiefer lesen als Siliziumchips. Tatsächlich ist es dadurch möglich, das zukünftige Systemverhalten vorherzusagen. Die Beschleunigung der Einführung von iot-Lösungen in geschäftskritischen Anwendungen hängt von der Fähigkeit ab, sichere Systeme aufzubauen, die durch intelligente Partitionierung möglich sind.

Cloud Computing zieht Erkenntnisse aus diesem Zusammenhang zwischen einer großen Anzahl vorläufiger Sensormesswerte und korreliert eine Vielzahl unterschiedlicher Sensormesswerte basierend auf Zeit, Standort und anderen Sensoren. Diese besteht aus zwei Teilen: der Fähigkeit, Datenänderungen zu erkennen (z. B. die Drift der Maschinenleistung) und der Fähigkeit, einen „digitalen Zwilling“ eines Softwaremodells eines realen Objekts (z. B. eines Motors) oder eines Systems zu erstellen. Mit diesen digitalen Zwillingen können Geräte proaktiv repariert oder Produktionsprozesse geplant werden. Dies ist Teil der Aussichten für ein explosives Wachstum bei Sensoren in den nächsten Jahren sowie die Möglichkeit, Software und Dienstleistungen zu monetarisieren.

In der industriellen Automatisierung kann die aktive Maschinenüberwachung die Betriebszeiteffizienz grundlegend verbessern, eine Echtzeitoptimierung und lokale Eingriffe erzielen und Informationen über mehrere Fabriken und Systeme hinweg in die Cloud zur Analyse und Reaktion integrieren und so die Produktivität verbessern.

So kann eine intelligente iot-Systempartitionierung eine effektive Nutzung der Cloud gewährleisten.

Der letzte Teil dessen, was für das Internet der Dinge entscheidend ist, ist die Schaffung von drahtlose Netzwerke . Die überwiegende Mehrheit der vernetzten Objekte ist über Funk- und Mikrowellenfrequenzen drahtlos mit der Cloud verbunden. Der Betriebsmodus ist unterschiedlich, der Betriebsbereich reicht von kurz bis lang und die Datenrate reicht von niedrig bis hoch. Einige Geräte kommunizieren möglicherweise monate- oder jahrelang nicht, während andere über kritische Unternehmenssicherheitsnetzwerke hinweg funktionieren müssen. Viele Sensorknoten werden auch durch Batterien oder Energiekollektoren mit Strom versorgt, sodass ein effizienter Betrieb von entscheidender Bedeutung ist. Kommunikationsnetzwerke sind entscheidend für die bedarfsgerechte Übertragung von Intelligenz von Sensoren in die Cloud.

Der zuverlässige Betrieb wird jedoch das wichtigste Element für die erfolgreiche Implementierung des iot-Systems sein. All diese unterschiedlichen Anforderungen legen großen Wert auf Kommunikationsnetzwerke für die Bereitstellung von Sensor-zu-Cloud-Intelligenz. Zuverlässige Betriebsfähigkeit ist in rauen Umgebungen, wie Fabriken aus Metall und Beton, eine besondere Herausforderung. Was Kunden am meisten brauchen, ist eine Technologie mit niedrigen Kosten, geringem Stromverbrauch und geringer Latenz. Sie möchten auch, dass das Sensorlayout ungeprüft erweitert wird. Die Schaffung eines zuverlässigen Netzwerks, ohne sich auf drahtlose Protokolle zu verlassen, bedeutet, diese hohe Zuverlässigkeit aufrechtzuerhalten, indem alternative Pfade und Kanäle verwendet werden, um Interferenzen zu überwinden. Artikel Quelle Website, Nachdruck mit Angabe der Quelle.