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 buon hardware. Un recente rapporto di Gartner ha affermato lo stesso. Segnala che sono a basso costo sviluppo iot guardare rapidamente nel periodo della bolla di disillusione (attraverso la disillusione. Ciò potrebbe essere dovuto alla pletora di piattaforme di sviluppo a basso costo disponibili. Ma penso che sia più probabile che ci stiamo concentrando su più impegnativo Iot applicazioni che hanno un valore economico più reale Queste applicazioni si basano su risultati di dati che misurazioni approssimative semplicemente non possono supportare.

partizione tra i nodi del sistema iot e il cloud

La tecnologia cloud supporta l'adozione di catene di segnale multiple estese, inclusi analisi e big data. Le applicazioni Iot principalmente nei nodi perimetrali ottengono alta intelligenza- questo è il risultato di molti fattori, tra cui la trasmissione di tutti i dati alla larghezza di banda del cloud (o più precisamente: trasmissione senza errori del limite di velocità di trasmissione dei dati), o il problema del ritardo, ovvero la velocità di azione richiesta dal nodo significa che il sistema puo' t in attesa della risposta restituita dal cloud. Pertanto, sono necessari più loop di controllo su nodi, gateway intermedi e nel cloud. Il cloud è in grado di consolidare i dati per un gran numero di sensori e regolare le impostazioni edge in base a tali dati. McKinsey ritiene che solo l'1% dei dati cloud venga effettivamente utilizzato e che le minacce alla sicurezza significhino che è meglio mantenere i dati locali.

L'implementazione di un algoritmo di partizionamento e incorporamento intelligente nel sensore può interpretare i dati più critici alla fonte in tempo reale. Gli algoritmi incorporati nei sensori intelligenti e nel cloud possono leggere i dati a una profondità maggiore rispetto ai chip di silicio. In effetti, ciò consente di prevedere il comportamento futuro del sistema. L'accelerazione dell'adozione di soluzioni iot nelle applicazioni mission-critical dipende dalla capacità di creare sistemi sicuri, cosa che il partizionamento intelligente può fare.

Il cloud computing trae spunti da questa connessione tra un gran numero di letture preliminari del sensore e mette in correlazione una varietà di diverse letture del sensore in base a tempo, posizione e altri sensori. Si compone di due parti: la capacità di rilevare i cambiamenti nei dati (ad esempio, la deriva delle prestazioni della macchina) e la capacità di creare un "gemello digitale" di un modello software di un oggetto reale (come un motore) o di un sistema. Questi gemelli digitali possono essere utilizzati per riparare in modo proattivo le apparecchiature o pianificare i processi di produzione. Questo fa parte delle prospettive di crescita esplosiva dei sensori nei prossimi anni, nonché della capacità di monetizzare software e servizi.

Nell'automazione industriale, il monitoraggio attivo delle macchine può sostanzialmente migliorare l'efficienza dei tempi di attività, ottenere l'ottimizzazione e l'intervento in tempo reale a livello locale e integrare le informazioni su più stabilimenti e sistemi nel cloud per l'analisi e la risposta, migliorando così la produttività.

Quindi il partizionamento intelligente del sistema iot può garantire un utilizzo efficace del cloud.

L'ultimo pezzo di ciò che è cruciale per l'Internet delle cose è la creazione di reti wireless . La stragrande maggioranza degli oggetti in rete è collegata in modalità wireless al cloud utilizzando frequenze radio e microonde. La modalità operativa è varia, l'intervallo di funzionamento va da corto a lungo e la velocità di trasmissione dati va da bassa ad alta. Alcuni dispositivi potrebbero non comunicare per mesi o anni, mentre altri devono operare su reti di sicurezza aziendali critiche. Molti nodi di sensori sono anche alimentati da batterie o collettori di energia, quindi un funzionamento efficiente sarà fondamentale. Le reti di comunicazione sono fondamentali per la trasmissione dell'intelligenza dai sensori al cloud on demand.

Ma un funzionamento affidabile sarà l'elemento più critico per l'implementazione di successo del sistema iot. Tutti questi diversi requisiti pongono molta enfasi sulle reti di comunicazione per la fornitura di intelligence da sensore a cloud. La capacità operativa affidabile è particolarmente impegnativa in ambienti difficili, come le fabbriche costruite in metallo e cemento. Ciò di cui i clienti hanno più bisogno è una tecnologia a basso costo, bassa potenza e bassa latenza. Vogliono anche che il layout del sensore si espanda senza controllo. Creare una rete affidabile senza fare affidamento su protocolli wireless significa mantenere questa elevata affidabilità utilizzando percorsi e canali alternativi per superare le interferenze. Sito web di origine dell'articolo, ristampa indicare la fonte.