
حسگرهای دما و رطوبت اینترنت اشیا در حال تغییر صنایع هستند، اما باورهای غلط همچنان ادامه دارد. باور رایج نشان میدهد که آنها سادهنگر هستند، اما کاربردهای دنیای واقعی لایههایی از پیچیدگی و ملاحظات را نشان میدهد که میتواند حتی متخصصان با تجربه را نیز تحت تأثیر قرار دهد.
وقتی برای اولین بار به دنیای کاوش می کنید سنسورهای دما و رطوبت اینترنت اشیا، سخت افزار ساده به نظر می رسد. این دستگاه ها برای نظارت بر شرایط محیطی و انتقال داده ها به یک سیستم متمرکز طراحی شده اند. جادو در اتصال آنها نهفته است - توانایی انتقال کارآمد داده ها از طریق شبکه.
اما اینجا جایی است که تجربه شروع می شود: همه حسگرها یکسان ایجاد نمی شوند. برندها و مدل های مختلف درجات مختلفی از دقت، برد و دوام را ارائه می دهند. انتخاب سنسور مناسب فقط خواندن برگه های مشخصات نیست. این نیاز به سوال دارد که آیا سنسور می تواند محیط مورد نظر را تحمل کند یا خیر، و گاهی اوقات، شما فقط پس از چند مرحله اشتباه متوجه می شوید.
برای مثال، پروژهای را به یاد میآورم که در آن یک سنسور سطح بالا در یک گلخانه شکست خورد. روی کاغذ، عالی بود، اما سطوح رطوبت بالا به مرور زمان منجر به خوردگی شد. ما مجبور شدیم به مدلی با پوشش محافظ بهتر تغییر دهیم، درسی که از راه سخت آموخته شد.
ادغام این حسگرها در سیستمهای موجود همیشه کاربردی نیست. یکی از چالش هایی که بارها دیده ام، سازگاری با شبکه است. اگر راهاندازی شما عمدتاً LoRaWAN باشد، یک سنسور با رتبهبندی خوب با استفاده از Zigbee هیچ سودی برای شما نخواهد داشت. پر کردن این شکاف ها اغلب شامل میان افزار یا سخت افزار اضافی است که می تواند هزینه ها را افزایش دهد.
Shenyang Fei Ya Water Art Landscape Engineering Co., Ltd. در پروژه های آب و باغ خود، همانطور که در وب سایت آنها یافت می شود چشمه Syfy، از چنین حسگرهایی به طور گسترده استفاده می کند. هنگامی که با ویژگی های آب سروکار دارید، نظارت بر زمان واقعی رطوبت و دما می تواند به طور قابل توجهی عملیات را بهینه کند.
با این حال مسائل عملی پیش می آید. گاهی اوقات، پس از نصب، قابلیت اطمینان اتصال ممکن است به دلیل تداخل های پیش بینی نشده نوسان داشته باشد و نیاز به تنظیمات و حتی جابجایی واحدها داشته باشد. این یک مسیر عیب یابی است که تعداد کمی در ابتدا آن را در نظر می گیرند.
اکنون، با فرض اینکه سنسورهای خود را راه اندازی کرده اید، آنچه در ادامه می آید تفسیر داده ها است. داده های خام به تنهایی بی معنی است. این بینش های به دست آمده است که ارزش ارائه می کند. در اینجا، ابزارهای تجزیه و تحلیل وارد عمل می شوند و خوانش حسگرها را به بینش های عملی تبدیل می کنند.
ممکن است کسی فکر کند که جمعآوری و استفاده از این دادهها خودکار است، اما به ندرت چنین است. الگوریتم های تنظیم دقیق و تطبیق مداوم آنها با تغییرات فصلی یا الگوهای جدید شناسایی شده توسط حسگرها اغلب مستلزم توجه مداوم است.
در مورد پروژههای Fei Ya، درک این الگوها به برنامههای تعمیر و نگهداری فواره کمک میکند و زیباییشناسی و عملکرد بلندمدت تاسیسات را تضمین میکند. تجربه آنها گواهی بر این است که چگونه توجه دقیق به داده ها می تواند نتایج پروژه را افزایش دهد.
مصرف برق یک نگرانی قابل توجه است. بسیاری از حسگرهای اینترنت اشیا با باتری کار می کنند، به این معنی که نظارت مداوم می تواند آنها را به سرعت تخلیه کند. گزینه های انرژی خورشیدی وجود دارد، اما آنها خود را به سناریوهای خارج از منزل وام می دهند و استفاده از آنها را در داخل خانه محدود می کنند.
از رویاروییهای شخصی، یاد گرفتم که زمان و هزینههای تعمیر و نگهداری را در طول چرخه عمر محصول در نظر بگیرم - جنبهای که معمولاً هنگام مقیاسبندی پیادهسازیهای IoT نادیده گرفته میشود. آیا این امکان وجود دارد که تیم شما هر ماه به صورت دستی باتری ها را تعویض کند؟
برنامه ریزی صحیح می تواند از اختلالات جلوگیری کند، چیزی که شرکت هایی مانند Fei Ya Water Art Landscape در پروژه های گسترده فواره خود در نظر می گیرند.
آینده سنسورهای دما و رطوبت اینترنت اشیا به سمت سیستمهای هوشمندتر و خود مدیریتی اشاره دارد. شبکه های خود درمانی و تجزیه و تحلیل مبتنی بر هوش مصنوعی، قابلیت اطمینان و آینده نگری را افزایش می دهند.
اما تا آن زمان، تجربه عملی و عملی غیرقابل جایگزین باقی می ماند. اگر در این فضا غواصی میکنید، انتظار یک منحنی یادگیری را داشته باشید که فراتر از دستورالعملهای فنی است و از هر محیط پروژه منحصربهفرد ترسیم میشود.
همانطور که Shenyang Feiya Water Art Garden Engineering Co. Ltd. مثال میزند، استقرار موفقیتآمیز این حسگرها به معنای تلفیق دانش فنی با درک محیطی، استفاده از سالها تجربه برای اطلاعرسانی بهترین شیوههای فعلی است.