IoT ტენიანობის სენსორების პრაქტიკული შეხედულებები

იმ ეპოქაში, სადაც მონაცემები მართავს გადაწყვეტილებებს, IoT ტენიანობის სენსორები გახდა უფრო მეტი, ვიდრე მხოლოდ ინსტრუმენტი; ისინი კრიტიკულ კომპონენტია მრავალ ინდუსტრიაში. მიუხედავად ამისა, მათთვის, ვინც ამ სისტემებს ინტეგრირებული აქვს, ვიცით, რომ ეს არ არის ისეთი დანამატი და თამაში, როგორც ზოგი შეიძლება ითქვას.

საფუძვლების გაგება

დავიწყოთ თავიდანვე. გავრცელებული მცდარი მოსაზრება არის ის, რომ IoT სისტემების დანერგვა, განსაკუთრებით ტენიანობის სენსორები, არის პირდაპირი. მაგრამ ყველამ, ვინც ჩამოაყალიბა ყოვლისმომცველი სისტემა, იცის, რომ იგი ფენიანი სირთულეებით არის განლაგებული. მოგზაურობა სწორი სენსორის არჩევისგან, ფაქტობრივად, მის მიერ შეგროვებული მონაცემების გაგებისკენ, გამოწვევებით ივსება.

მაგალითად, როდესაც ჩვენ Shenyang Fei Ya Water Art Landscape Engineering Co., Ltd. (თქვენ შეგიძლიათ ეწვიოთ ჩვენს ვებ - გვერდს syfyfountain.com) ჩვენს პროექტებში IoT სენსორების გამოყენებით განიხილებოდა, საწყისი ამოცანა იყო თითოეული საიტის სხვადასხვა მოთხოვნების გაგება. სენსორი, რომელიც მუშაობს კომერციული შადრევანისთვის, შეიძლება არ იყოს შესაფერისი დელიკატური ბაღის გარემოსთვის.

სწორი სენსორის არჩევის მნიშვნელობა არ შეიძლება გადაჭარბებული იყოს. ტემპერატურის ცვალებადობა, ელექტრომაგნიტური ჩარევა და ტერიტორიის არქიტექტურაც კი შეიძლება გავლენა იქონიოს სენსორის შესრულებაზე. ჩვენ ხშირად აღმოვჩნდით ლაბორატორიაში, ვამოწმებთ სხვადასხვა კონფიგურაციას, მხოლოდ სწორი ბალანსის მისაღებად.

ინტეგრაციის გამოწვევები

თქვენი სენსორების არჩევის შემდეგ, შემდეგი დაბრკოლება ინტეგრაციაა. ეს არის იქ, სადაც თეორია ხვდება რეალობას. ამ სენსორების არსებულ სისტემებში დაკავშირება ან ახალი ქსელების ნულიდან აშენება შეიძლება საშიში იყოს. თავსებადობის საკითხები ხშირად ჩნდება, მოითხოვს საბაჟო გადაწყვეტილებებს.

მაგალითად, მიიღეთ პროექტი, რომელსაც ჩვენ შარშან ზაფხულში ჩავერთეთ. ჩვენ ვატარებდით სენსორების ქსელს დიდ პარკში. თითოეულ სენსორს უნდა დაუკავშირდეს ცენტრალიზებულ სისტემაში. ჩვენ გავითვალისწინეთ საცდელი და შეცდომის პროცესი, პარკის ინფრასტრუქტურის გამო შეფერხებებთან დაკავშირებით. მონაცემების უწყვეტი ნაკადის მისაღებად სხვადასხვა ოქმების ნაზავი დასჭირდა.

უფრო მეტიც, მონაცემების დიდი მოცულობა შეიძლება იყოს უზარმაზარი. ჩვენ გვქონდა შემთხვევები, როდესაც ჩვენ არ დავაფასეთ მონაცემთა დამუშავების მოცულობა, რის შედეგადაც ჩამორჩება და არასრული მონაცემთა ბაზა. ეს არის rookie შეცდომა, მაგრამ ის, რომ გამოცდილ პროფესიონალებსაც კი შეუძლიათ ზოგჯერ უყუროთ. რეალურ დროში მონაცემთა დამუშავება მოითხოვს ძლიერი სარეზერვო მხარდაჭერას.

მონაცემთა გამოყენება

ახლა, ყველა ამ მონაცემის არსებობა ერთი რამ არის, მაგრამ ეფექტურად გამოყენება სხვაა. Shenyang Fei Ya– სთვის, ნედლეული მონაცემების მოქმედებად გადაქცევად აუცილებლობა აშკარა იყო ადრეულ ეტაპზე. ამ ეტაპზე ბევრი ფირმა აღმოჩნდება. მონაცემები არსებობს, მაგრამ რა შემდეგია?

ჩვენ დიდი ინვესტიცია ჩავატარეთ ანალიტიკურ ინსტრუმენტებსა და ტრენინგებში. დროთა განმავლობაში ტენიანობის დონის ინტერპრეტაციით, ჩვენ შეგვიძლია წინასწარ განვიხილოთ ტექნიკური საჭიროებების განთავსება ან წყლის სისტემების წინასწარ რეგულირება. ამ პროაქტიულმა მიდგომამ გადაარჩინა ჩვენ და ჩვენს კლიენტებს მნიშვნელოვანი ხარჯები და დრო.

ერთი მაგალითი, რომელიც იბადება, იყო პროექტი, სადაც რეალურ დროში მონაცემებმა ხელი შეუწყო წყლის პოტენციური დეფიციტის თავიდან აცილებას ტენიანობის არარეგულარული ნიმუშების დადგენის გზით, რომლებიც დაკავშირებულია აორთქლების მაჩვენებლებთან. ამ შეხედულებამ საშუალება მოგვცა სისტემის კორექტირება, სანამ ის ძვირადღირებულ პრობლემად იქცა.

მიღებული გაკვეთილები

წლების განმავლობაში განსაცდელის, შეცდომისა და სწავლის განმავლობაში, ჩვენთან რამდენიმე გაკვეთილი ჩერდებოდა. პირველ რიგში, არ შეაფასოთ გარემო. ეს არ არის მხოლოდ სენსორის სპეციფიკაციები; ეს არის ის, თუ როგორ ასრულებენ ისინი რეალურ სამყაროში, რომელიც ითვლის. ყოველთვის აწარმოეთ საველე ტესტები.

მეორე, თანამშრომლობა თქვენი მეგობარია. მომწოდებლებთან და ტექნიკურ ექსპერტებთან მუშაობას შეუძლია ახალი პერსპექტივების მიწოდება და ერთი შეხედვით გადაულახავი პრობლემების მოგვარება. ჩვენ ხშირად შემოვიტანეთ ექსპერტები, როდესაც შიდა რესურსები თხელი იყო.

დაბოლოს, არასოდეს დაივიწყოთ ადამიანის ელემენტი. სასწავლო ჯგუფები მონაცემების გასაგებად და მოქმედებისთვის მნიშვნელოვანია. ტექნოლოგიას შეუძლია მონაცემების მიწოდება, მაგრამ ადამიანები მას თარგმნიან მნიშვნელოვან მოქმედებად. ეს ნიშნავს უწყვეტი სწავლებას და ადაპტაციას თქვენს ოპერაციულ გუნდში.

წინ ეძებს

მომავალი IoT ტენიანობის სენსორები პერსპექტიულია, AI– ში მიღწეული მიღწევებითა და მანქანათმცოდნეობით, რომლებიც მზად არიან თავიანთი შესაძლებლობების გასაუმჯობესებლად. Shenyang Fei Ya- ში, ჩვენ აღფრთოვანებული ვართ ამ პერსპექტივებით. ისინი იღებენ კარებს უფრო პროგნოზირებადი შენარჩუნების, ჭკვიანური სისტემების და, საბოლოოდ, უფრო მდგრადი პროექტების შესახებ.

ამასთან, ტექნოლოგიური წინსვლებითაც კი, საფუძვლები იგივე რჩება. საუბარია საჭიროებების გაგების, სწორი ინსტრუმენტების შერჩევაზე და დარწმუნდით, რომ ყველაფერი ეფექტურად კომუნიკაციას უწევს. ეს არასოდეს არის მხოლოდ მონაცემების შეგროვებას; ეს ეხება ინფორმირებული გადაწყვეტილებების მიღებას.

დასკვნის სახით, მიუხედავად იმისა, რომ IoT სენსორებმა რევოლუცია მოახდინეს გარემოსდაცვითი მონაცემების მიახლოების გზაზე, მნიშვნელოვანია გვახსოვდეს, რომ მათი განხორციელება და გამოყენება ყოველთვის საჭიროებს ტექნოლოგიის, ექსპერტიზის და ადამიანის ინტუიციის შეხებას.