ការយល់ដឹងជាក់ស្តែងនៃឧបករណ៍ចាប់សញ្ញាសំណើម IoT

នៅក្នុងយុគសម័យដែលទិន្នន័យជំរុញការសម្រេចចិត្ត ឧបករណ៍ចាប់សញ្ញាសំណើម IoT បានក្លាយទៅជាច្រើនជាងឧបករណ៍មួយ; ពួកគេគឺជាធាតុផ្សំដ៏សំខាន់នៅក្នុងឧស្សាហកម្មជាច្រើន។ យ៉ាងណាក៏ដោយ សម្រាប់ពួកយើងដែលបានរួមបញ្ចូលប្រព័ន្ធទាំងនេះ យើងដឹងថាវាមិនមែនជាកម្មវិធីដោត និងលេងដូចដែលអ្នកខ្លះអាចសន្មត់នោះទេ។

ការយល់ដឹងអំពីមូលដ្ឋាន

ចូរចាប់ផ្តើមពីដំបូង។ ការយល់ខុសជាទូទៅគឺថាការអនុវត្តប្រព័ន្ធ IoT ជាពិសេស ឧបករណ៍ចាប់សញ្ញាសំណើម, គឺត្រង់។ ប៉ុន្តែអ្នកណាម្នាក់ដែលរៀបចំប្រព័ន្ធទូលំទូលាយដឹងថាវាមានភាពស្មុគស្មាញ។ ដំណើរពីការជ្រើសរើសឧបករណ៍ចាប់សញ្ញាត្រឹមត្រូវ ដើម្បីឱ្យយល់ច្បាស់អំពីទិន្នន័យដែលវាប្រមូលបានគឺពោរពេញទៅដោយបញ្ហាប្រឈម។

ឧទាហរណ៍ នៅពេលដែលយើងនៅ Shenyang Fei Ya Water Art Landscape Engineering Co., Ltd. (អ្នកអាចចូលមើលគេហទំព័ររបស់យើងនៅ syfyfountain.com) ដោយពិចារណាលើការប្រើប្រាស់ឧបករណ៍ចាប់សញ្ញា IoT នៅក្នុងគម្រោងរបស់យើង កិច្ចការដំបូងគឺការយល់ដឹងអំពីតម្រូវការផ្សេងៗគ្នានៃគេហទំព័រនីមួយៗ។ ឧបករណ៍ចាប់សញ្ញាដែលដំណើរការសម្រាប់ប្រភពទឹកពាណិជ្ជកម្មប្រហែលជាមិនស័ក្តិសមសម្រាប់បរិយាកាសសួនច្បារដ៏ឆ្ងាញ់នោះទេ។

សារៈសំខាន់​នៃ​ការ​ជ្រើសរើស​ឧបករណ៍​ចាប់​សញ្ញា​ត្រឹមត្រូវ​មិន​អាច​ត្រូវ​បាន​និយាយ​លើស​ពី​នេះ​ទេ។ ការប្រែប្រួលសីតុណ្ហភាព ការជ្រៀតជ្រែកអេឡិចត្រូម៉ាញ៉េទិច និងសូម្បីតែស្ថាបត្យកម្មនៃតំបន់អាចប៉ះពាល់ដល់ដំណើរការរបស់ឧបករណ៍ចាប់សញ្ញា។ ជាញឹកញាប់យើងបានរកឃើញខ្លួនយើងនៅក្នុងមន្ទីរពិសោធន៍ ដោយសាកល្បងការកំណត់រចនាសម្ព័ន្ធផ្សេងៗ ដើម្បីទទួលបាននូវតុល្យភាពត្រឹមត្រូវ។

បញ្ហាប្រឈមនៃការរួមបញ្ចូល

នៅពេលដែលអ្នកបានជ្រើសរើសឧបករណ៍ចាប់សញ្ញារបស់អ្នក ឧបសគ្គបន្ទាប់គឺការរួមបញ្ចូល។ នេះគឺជាកន្លែងដែលទ្រឹស្តីជួបនឹងការពិត។ ការភ្ជាប់ឧបករណ៍ចាប់សញ្ញាទាំងនេះទៅក្នុងប្រព័ន្ធដែលមានស្រាប់ ឬការកសាងបណ្តាញថ្មីពីដំបូងអាចជារឿងដ៏គួរឱ្យភ័យខ្លាច។ បញ្ហាភាពឆបគ្នាតែងតែកើតឡើង ទាមទារដំណោះស្រាយផ្ទាល់ខ្លួន។

ជាឧទាហរណ៍ សូមលើកយកគម្រោងមួយដែលយើងបានចូលរួមកាលពីរដូវក្តៅមុន។ យើងកំពុងអនុវត្តបណ្តាញឧបករណ៍ចាប់សញ្ញានៅទូទាំងឧទ្យានដ៏ធំមួយ។ ឧបករណ៍ចាប់សញ្ញានីមួយៗត្រូវទាក់ទងត្រឡប់ទៅប្រព័ន្ធកណ្តាល។ យើងបានឆ្លងកាត់ដំណើរការសាកល្បង និងកំហុស ដោយដោះស្រាយការរំខាន ដោយសារហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធរបស់ឧទ្យាន។ វាបានយកការលាយបញ្ចូលគ្នានៃពិធីការផ្សេងៗគ្នា ដើម្បីទទួលបានលំហូរទិន្នន័យគ្មានថ្នេរ។

ជាងនេះទៅទៀត បរិមាណនៃទិន្នន័យអាចមានច្រើនលើសលប់។ យើងមានករណីដែលយើងប៉ាន់ស្មានមិនដល់សមត្ថភាពដំណើរការទិន្នន័យដែលត្រូវការ ដែលបណ្តាលឱ្យមានការយឺតយ៉ាវ និងសំណុំទិន្នន័យមិនពេញលេញ។ វា​ជា​កំហុស​ថ្មី​មួយ ប៉ុន្តែ​ជា​កំហុស​មួយ​ដែល​សូម្បី​តែ​អ្នក​ជំនាញ​ដែល​មាន​បទពិសោធន៍​អាច​មើល​រំលង​ម្តងម្កាល។ ដំណើរការទិន្នន័យតាមពេលវេលាជាក់ស្តែងទាមទារការគាំទ្រផ្នែកខាងក្រោយដ៏រឹងមាំ។

ការប្រើប្រាស់ទិន្នន័យ

ឥឡូវនេះ ការមានទិន្នន័យទាំងអស់នោះគឺជារឿងមួយ ប៉ុន្តែការប្រើវាឱ្យមានប្រសិទ្ធភាពគឺជារឿងមួយទៀត។ សម្រាប់ Shenyang Fei Ya តម្រូវការក្នុងការបំប្លែងទិន្នន័យឆៅទៅជាការយល់ដឹងដែលអាចអនុវត្តបានគឺជាក់ស្តែងតាំងពីដំបូង។ វាស្ថិតនៅក្នុងដំណាក់កាលនេះដែលក្រុមហ៊ុនជាច្រើនយល់ថាខ្លួនគេជាប់គាំង។ ទិន្នន័យគឺនៅទីនោះ ប៉ុន្តែតើមានអ្វីបន្ទាប់ទៀត?

យើងបានបណ្តាក់ទុនយ៉ាងច្រើនលើឧបករណ៍វិភាគ និងការបណ្តុះបណ្តាល។ តាមរយៈការបកស្រាយកម្រិតសំណើមតាមពេលវេលា យើងអាចព្យាករណ៍ពីតម្រូវការថែទាំ ឬកែតម្រូវប្រព័ន្ធទឹកជាមុន។ វិធីសាស្រ្តសកម្មនេះបានរក្សាទុកយើង និងអតិថិជនរបស់យើងនូវការចំណាយ និងពេលវេលាយ៉ាងច្រើន។

ឧទាហរណ៍មួយដែលគិតដល់គឺជាគម្រោងមួយដែលទិន្នន័យពេលវេលាជាក់ស្តែងបានជួយការពារការខ្វះខាតទឹកដែលអាចកើតមានដោយកំណត់អត្តសញ្ញាណគំរូមិនទៀងទាត់នៃសំណើមដែលភ្ជាប់ទៅនឹងអត្រាហួត។ ការយល់ដឹងនោះបានអនុញ្ញាតឱ្យយើងកែសម្រួលប្រព័ន្ធ មុនពេលវាក្លាយជាបញ្ហាថ្លៃ។

មេរៀនដែលបានរៀន

ឆ្លងកាត់ការសាកល្បង កំហុស និងការរៀនជាច្រើនឆ្នាំ មេរៀនជាច្រើនបានជាប់គាំងជាមួយយើង។ ទីមួយកុំមើលស្រាលបរិស្ថាន។ វាមិនមែនគ្រាន់តែជាលក្ខណៈពិសេសរបស់ឧបករណ៍ចាប់សញ្ញានោះទេ។ វា​ជា​របៀប​ដែល​ពួកគេ​អនុវត្ត​ក្នុង​លក្ខខណ្ឌ​ពិភព​ពិត​ដែល​រាប់​បញ្ចូល។ តែងតែដំណើរការការធ្វើតេស្តវាល។

ទីពីរ ការសហការគឺជាមិត្តរបស់អ្នក។ ការធ្វើការជាមួយអ្នកផ្គត់ផ្គង់ និងអ្នកជំនាញបច្ចេកវិទ្យាអាចផ្តល់នូវទស្សនៈថ្មី និងដោះស្រាយបញ្ហាដែលមើលទៅហាក់ដូចជាមិនអាចគ្រប់គ្រងបាន។ ជាញឹកញាប់យើងបាននាំយកអ្នកជំនាញខាងក្រៅមក នៅពេលដែលធនធានខាងក្នុងត្រូវបានលាតសន្ធឹងស្តើង។

ជាចុងក្រោយ កុំភ្លេចធាតុរបស់មនុស្ស។ ក្រុមបណ្តុះបណ្តាលឱ្យយល់ និងធ្វើសកម្មភាពលើទិន្នន័យមានសារៈសំខាន់ណាស់។ បច្ចេកវិទ្យាអាចផ្តល់ទិន្នន័យ ប៉ុន្តែមនុស្សបកប្រែវាទៅជាសកម្មភាពដែលមានអត្ថន័យ។ នេះមានន័យថាបន្តការសិក្សា និងការសម្របខ្លួននៅក្នុងក្រុមប្រតិបត្តិការរបស់អ្នក។

សម្លឹងទៅមុខ

អនាគតរបស់ ឧបករណ៍ចាប់សញ្ញាសំណើម IoT មានការសន្យា ជាមួយនឹងភាពជឿនលឿននៃ AI និង machine learning បានត្រៀមលក្ខណៈដើម្បីបង្កើនសមត្ថភាពរបស់ពួកគេ។ នៅ Shenyang Fei Ya យើងរំភើបចំពោះការរំពឹងទុកទាំងនេះ។ ពួកគេបើកទ្វារទៅរកការថែទាំដែលព្យាករណ៍កាន់តែច្រើន ប្រព័ន្ធឆ្លាតវៃ និងចុងក្រោយ គម្រោងដែលមាននិរន្តរភាពជាងមុន។

ទោះ​ជា​យ៉ាង​ណា ទោះ​បី​ជា​មាន​ការ​រីក​ចម្រើន​ផ្នែក​បច្ចេក​វិទ្យា​ក៏​ដោយ មូលដ្ឋាន​គ្រឹះ​នៅ​តែ​ដដែល។ វាគឺអំពីការយល់ដឹងអំពីតម្រូវការ ការជ្រើសរើសឧបករណ៍ត្រឹមត្រូវ និងធ្វើឱ្យប្រាកដថាអ្វីៗទាំងអស់អាចទំនាក់ទំនងប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាព។ វាមិនគ្រាន់តែអំពីការប្រមូលទិន្នន័យទេ។ វានិយាយអំពីការសម្រេចចិត្តដែលមានព័ត៌មាន។

សរុបមក ខណៈពេលដែលឧបករណ៍ចាប់សញ្ញា IoT បានធ្វើបដិវត្តវិធីដែលយើងចូលទៅជិតទិន្នន័យបរិស្ថាន វាជារឿងសំខាន់ដែលត្រូវចងចាំថា ការអនុវត្ត និងការប្រើប្រាស់របស់វាតែងតែតម្រូវឱ្យមានការលាយបញ្ចូលគ្នាប្រកបដោយតុល្យភាពនៃបច្ចេកវិទ្យា ជំនាញ និងការប៉ះនៃវិចារណញាណរបស់មនុស្ស។