Qual è il futuro dell'Internet delle cose?
La curva di maturità della tecnologia iniziale per lo sviluppo dell'Iot si basa solo su un aumento del numero di sensori implementati e potenziali. Oggi possiamo guardare al futuro ed esplorare alcuni importanti fattori di successo. Tendenze future nel Internet delle cose , Compreso Applicazioni Iot , porterà benefici economici agli utenti finali. C'è anche una tendenza verso una maggiore durata della batteria, che dura per anni. In qualunque sistema di monitoraggio iot wireless , la trasmissione dei dati consuma energia. Pertanto, la percezione e l'elaborazione avvengono ai nodi periferici attraverso il partizionamento intelligente e la quantità di dati viene ridotta (in un periodo più sporadico o più breve) attraverso decisioni locali, portando così un valore aggiunto significativo al sistema iot. Infine, l'elemento chiave del futuro è la capacità di operare in modo sicuro e affidabile. Pertanto, per i sistemi iot di successo, l'attenzione della progettazione iot si sposterà su indicatori di prestazioni chiave come sensori affidabili e tempi di attività del sistema. Gli analisti stimano che i sistemi di sviluppo a basso costo siano attualmente nel picco dell'inflazione attesa. Nei prossimi due-cinque anni, differenziato o specializzato sensori ad alta precisione e catene di segnali analogici diventerà il mainstream e spingerà davvero il mercato dell'Internet delle cose nel futuro. l'importanza di buoni dati Un processo chiave nei sistemi iot è la conversione di segnali analogici in segnali digitali . In poche parole, migliore è la trasformazione, più utili sono i dati. La tecnologia al silicio innova per trasformare e interpretare il mondo che lo circonda, collegando il mondo reale e quello digitale attraverso il rilevamento, la misurazione, l'interpretazione e la connettività. La distribuzione Iot più efficace è la capacità di utilizzare questi dati per determinare il cambiamento. E il miglior cambiamento è il più grande valore per il cliente finale, come una maggiore efficienza e una maggiore sicurezza, come nelle fabbriche, l'apprendimento automatico non solo è in grado di identificare quando potrebbe essere necessario alle macchine per la manutenzione predittiva in futuro, ma può anche identificare i dettagli e raggiungere un livello di riconoscimento più elevato, per determinare quale azione intraprendere (ad esempio, per identificare cuscinetti a sfera specifici nell'usura del motore). Pertanto, la prima fase di qualsiasi sistema iot consiste nel rilevare, misurare e quindi convertire i segnali in tempo reale in dati analitici. Il modo in cui questa fase viene completata bene getterà le basi per il successo futuro. Se vengono inseriti dati informativi errati, anche i risultati ottenuti da qualsiasi piattaforma cloud di analisi iot saranno errati. Pertanto, i sistemi iot di maggior successo devono avere livelli di misurazione e reporting che altri sistemi non possono. Ciò deve migliorare la misurazione e il reporting rende essenziale un bu...