IOT խոնավության տվիչների գործնական պատկերացումները

Մի դարաշրջանում, որտեղ տվյալների քշում են որոշումներ, IOT խոնավության տվիչները դարձել են ավելին, քան պարզապես գործիք; Դրանք շատ արդյունաբերություններում կրիտիկական բաղադրիչ են: Այնուամենայնիվ, մեզանից այն անձանց համար, ովքեր ինտեգրվել են այդ համակարգերը, մենք գիտենք, որ դա այնքան էլ plug-play- ն է, քանի որ ոմանք կարող են ենթադրել:

Հասկանալով հիմունքները

Սկսենք սկզբից: Հատկապես ընդհանուր սխալ պատկերացում է IOT համակարգերի իրականացումը Խոնավության տվիչներ, պարզ է: Բայց յուրաքանչյուր ոք, ով ստեղծում է համապարփակ համակարգ, գիտի, որ այն շերտավորված է բարդությամբ: Ուղեւորությունը ճիշտ սենսոր ընտրելու համար, իրականում այն ​​հավաքածուների իմաստը զգալու համար, լցված է մարտահրավերներով:

Օրինակ, երբ մենք Shenyang Fei Ya Water Art Landscape Engineering Co., Ltd. (Դուք կարող եք այցելել մեր կայք syfyfountain.com) հաշվի առնելով IOT սենսորները մեր նախագծերում, նախնական առաջադրանքը հասկանալով յուրաքանչյուր կայքի տարբեր պահանջները: Մի սենսոր, որը աշխատում է առեւտրային աղբյուրի համար, կարող է հարմար լինել նուրբ պարտեզի միջավայրի համար:

Right իշտ ցուցիչի ընտրության կարեւորությունը չի կարող գերագնահատվել: Temperature երմաստիճանի տատանումները, էլեկտրամագնիսական միջամտությունը եւ նույնիսկ տարածքի ճարտարապետությունը կարող են ազդել սենսորի կատարողականի վրա: Մենք հաճախ ենք հայտնվում լաբորատորիայում, փորձարկում ենք տարբեր կազմաձեւեր, պարզապես ճիշտ հավասարակշռություն ստանալու համար:

Ինտեգրման մարտահրավերներ

Ձեր ցուցիչները ընտրելուց հետո հաջորդ խոչընդոտը ինտեգրումն է: Սա այն դեպքում, երբ տեսությունը հանդիպում է իրականությանը: Այս ցուցիչներին առկա համակարգերի միացնելը կամ զրոյից նոր ցանցեր կառուցելը կարող է սարսափելի լինել: Համատեղելիության խնդիրները հաճախ առաջանում են, պահանջելով սովորական լուծումներ:

Օրինակ, վերցրեք մի նախագիծ, որը մենք ներգրավված էինք անցած ամռանը: Մենք իրականացնում էինք սենսորների ցանց մեծ այգու մեջ: Յուրաքանչյուր սենսոր ստիպված էր հետ հաղորդակցել կենտրոնացված համակարգին: Մենք անցանք փորձարկման եւ սխալի գործընթացի, այգու ենթակառուցվածքների պատճառով գործ ունենալով խափանումների հետ: Տարբեր արձանագրությունների խառնուրդ է պահանջվել, տվյալների անթերի հոսքը ստանալու համար:

Ավելին, տվյալների պարզ ծավալը կարող է ճնշող լինել: Մենք ունեցել ենք դեպքեր, երբ մենք թերագնահատեցինք անհրաժեշտ տվյալների մշակման հզորությունը, ինչը հանգեցնում է LAG- ի եւ թերի տվյալների շտեմարանների: Դա rookie սխալ է, բայց այն, որ նույնիսկ փորձառու մասնագետները երբեմն կարող են անտեսվել: Իրական ժամանակի տվյալների մշակումը պահանջում է կայուն հետեւի աջակցություն:

Տվյալների օգտագործումը

Հիմա այդ բոլոր տվյալները ունենալը մի բան է, բայց դրա օգտագործումը եւս մեկ բան է: Shenyang Fei Ya- ի համար հումքի տվյալները գործնական պատկերացումների վերածելու անհրաժեշտությունը ակնհայտ էր: Այս փուլում է, որ շատ ֆիրմաներ իրենց խրված են գտնում: Տվյալներն այնտեղ են, բայց ինչ է հաջորդը:

Մենք մեծ ներդրումներ ենք ունեցել վերլուծական գործիքների եւ վերապատրաստման մեջ: Ժամանակի ընթացքում խոնավության մակարդակը մեկնաբանելով, մենք կարող ենք կանխատեսել պահպանման կարիքների կամ կանխարգելիչ ջրային համակարգերը: Այս պրակտիկ մոտեցումը փրկեց մեզ եւ մեր հաճախորդներին էական ծախսեր եւ ժամանակ:

Մի օրինակ, որը գալիս է մտքում, մի նախագիծ էր, որտեղ իրական ժամանակի տվյալները օգնեցին կանխել ջրի հավանական պակասը `նվազեցնելով խոնավության մեջ անկանոն օրինաչափությունները: Այդ պատկերացում թույլ տվեց մեզ կարգավորել համակարգը, նախքան այն դարձավ ծախսատար խնդիր:

Սովորած դասերը

Դատավարության, սխալի եւ ուսուցման տարիների ընթացքում մի քանի դասեր մեզ հետ են խրվել: Նախ, մի թերագնահատեք շրջակա միջավայրը: Դա միայն սենսորի ակնոցներն են. Այն է, թե ինչպես են նրանք հանդես գալիս իրական աշխարհի պայմաններում, որոնք հաշվում են: Միշտ գործարկեք դաշտային թեստերը:

Երկրորդ, համագործակցությունը ձեր ընկերն է: Մատակարարների եւ տեխնոլոգիական փորձագետների հետ աշխատելը կարող է նոր հեռանկարներ տրամադրել եւ լուծել թվացյալ անհաղթահարելի խնդիրներ: Մենք հաճախ դրսից բերում ենք փորձագետների, երբ ներքին ռեսուրսները ձգվում էին բարակ:

Վերջապես, երբեք մի մոռացեք մարդկային տարրը: Դրա մասին հասկանալու եւ գործելու դասընթացների թիմերը շատ կարեւոր են: Տեխնոլոգիան կարող է տրամադրել տվյալներ, բայց մարդիկ այն թարգմանում են իմաստալից գործողությունների: Սա նշանակում է շարունակական ուսուցում եւ հարմարեցում ձեր գործառնական թիմում:

Նայելով առաջ

Ապագան IOT խոնավության տվիչները խոստումնալից է, որ AI- ի եւ մեքենայական ուսուցման առաջընթացով պատրաստ է բարելավել իրենց հնարավորությունները: Shenyang Fei Ya- ում մենք ոգեւորված ենք այս հեռանկարներից: Դրանք դռներ են բացում ավելի կանխատեսելի պահպանման, ավելի խելացի համակարգերի եւ, ի վերջո, ավելի կայուն նախագծերի:

Այնուամենայնիվ, նույնիսկ տեխնոլոգիական առաջխաղացումներով, հիմունքները մնում են նույնը: Խոսքը հասկանալու կարիքն ունի, ընտրելով ճիշտ գործիքներ եւ համոզվեք, որ ամեն ինչ արդյունավետորեն հաղորդակցվում է: Այլեւս տվյալներ հավաքելու համար երբեք չէ. Խոսքը տեղեկացված որոշումներ կայացնելու մասին է:

Եզրափակելով, մինչդեռ iot սենսորները հեղափոխություն են կատարել շրջակա միջավայրի տվյալներին մոտենալու եղանակը, շատ կարեւոր է հիշել, որ դրանց իրականացումը եւ օգտագործումը միշտ պահանջի տեխնոլոգիայի, փորձաքննության եւ մարդկային ինտուիցիայի հպման հավասարակշռված խառնուրդ: