ਆਈਓਟੀ ਨਮੀ ਦੇ ਸੈਂਸਰਾਂ ਦੇ ਵਿਹਾਰਕ ਸਮਝ

ਇੱਕ ਯੁੱਗ ਵਿੱਚ ਜਿੱਥੇ ਡੇਟਾ ਫੈਸਲੇ ਲੈਂਦਾ ਹੈ, Iot ਨਮੀ ਸਿਰਫ ਇੱਕ ਸਾਧਨ ਤੋਂ ਵੀ ਵੱਧ ਬਣ ਗਿਆ ਹੈ; ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਉਦਯੋਗਾਂ ਵਿੱਚ ਉਹ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਿੱਸਾ ਹਨ. ਫਿਰ ਵੀ, ਸਾਡੇ ਬੱਚਿਆਂ ਲਈ ਜੋ ਇਹ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਹਨ, ਅਸੀਂ ਜਾਣਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਇਹ ਪਲੱਗ-ਅਤੇ-ਖੇਡਣ ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ ਨਹੀਂ ਕਿਉਂਕਿ ਕੁਝ ਮੰਨ ਸਕਦੇ ਹਨ.

ਮੁ ics ਲੀਆਂ ਗੱਲਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ

ਆਓ ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਹੀ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੀਏ. ਇਕ ਆਮ ਭੁਲੇਖਾ ਹੈ ਜੋ ਕਿ ਆਈਓਟੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ, ਖ਼ਾਸਕਰ ਨਮੀ, ਸਿੱਧਾ ਹੈ. ਪਰ ਜਿਹੜਾ ਵੀ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਦੀ ਸਥਾਪਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਾਣਦਾ ਹੈ ਕਿ ਗੁੰਝਲਦਾਰਤਾ ਨਾਲ ਲੇਅਰ ਹੈ. ਅਸਲ ਸੈਂਸਰ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨ ਤੋਂ ਅਸਲ ਸੈਂਸਰ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨ ਤੋਂ ਯਾਤਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਯਾਤਰਾ ਨੂੰ ਚੁਣੌਤੀ ਦੇ ਨਾਲ ਭਰਪੂਰ ਹੈ.

ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ, ਜਦੋਂ ਅਸੀਂ ਸ਼ੇਨਨਾਂਗ ਫਾਈ ਵਾ ਵਾਟਰ ਆਰਟ ਲੈਂਡਸਕੇਪ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗਿੰਗ ਕੰਪਨੀ, ਲਿਮਟਿਡ ਤੇ (ਤੁਸੀਂ ਸਾਡੀ ਵੈਬਸਾਈਟ ਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹੋ syfyfuntain.com) ਸਾਡੇ ਪ੍ਰਾਜੈਕਟਾਂ ਵਿਚ ਆਇਓਟੀ ਸੈਂਸਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਿਆਂ, ਮੁ divers ਲਾ ਕੰਮ ਹਰੇਕ ਸਾਈਟ ਦੀਆਂ ਵੱਖੋ ਵੱਖਰੀਆਂ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝ ਰਿਹਾ ਸੀ. ਇੱਕ ਸੈਂਸਰ ਜੋ ਵਪਾਰਕ ਫੁਹਾਰੇ ਲਈ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਇੱਕ ਨਾਜ਼ੁਕ ਬਾਗ਼ ਦੇ ਵਾਤਾਵਰਣ ਲਈ suitable ੁਕਵਾਂ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦਾ.

ਸਹੀ ਸੈਂਸਰ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨ ਦੀ ਮਹੱਤਤਾ ਵੱਧ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦੀ. ਤਾਪਮਾਨ ਦੇ ਉਤਰਾਅ-ਚੜ੍ਹਾਅ, ਇਲੈਕਟ੍ਰੋਮੈਗਨੈਟਿਕ ਦਖਲਅੰਦਾਜ਼ੀ, ਅਤੇ ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਖੇਤਰ ਦਾ architect ਾਂਚਾ ਵੀ ਸੈਂਸਰ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਅਸੀਂ ਅਕਸਰ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਲੈਬ ਵਿਚ ਲੱਭ ਲੈਂਦੇ ਹਾਂ, ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕੌਂਫਿਗ੍ਰੇਸ਼ਨ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਦਿਆਂ, ਸਹੀ ਸੰਤੁਲਨ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ.

ਏਕੀਕਰਣ ਦੀਆਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ

ਇੱਕ ਵਾਰ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੀ ਸੈਂਸਰਾਂ ਨੂੰ ਚੁਣਿਆ ਹੈ, ਅਗਲੀ ਰੁਕਾਵਟ ਏਕੀਕਰਣ ਹੈ. ਇਹ ਉਹ ਥਾਂ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਸਿਧਾਂਤ ਹਕੀਕਤ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ. ਇਨ੍ਹਾਂ ਸੈਂਸਰਾਂ ਨੂੰ ਮੌਜੂਦਾ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਵਿੱਚ ਜੋੜਨਾ, ਸਕਰੈਚ ਤੋਂ ਨਵੇਂ ਨੈਟਵਰਕ ਸਥਿਰ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਦੇ ਮੁੱਦੇ ਅਕਸਰ ਪੈਦਾ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਕਸਟਮ ਹੱਲਾਂ ਦੀ ਮੰਗ ਕਰਦੇ ਹਨ.

ਲਓ, ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ, ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਅਸੀਂ ਪਿਛਲੀ ਗਰਮੀ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਏ. ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਪਾਰਕ ਵਿੱਚ ਸੈਂਸਰ ਦਾ ਇੱਕ ਨੈਟਵਰਕ ਲਾਗੂ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂ. ਹਰੇਕ ਸੈਂਸਰ ਨੂੰ ਕੇਂਦਰੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਤੇ ਵਾਪਸ ਸੰਚਾਰ ਕਰਨਾ ਪਿਆ. ਅਸੀਂ ਇਕ ਅਜ਼ਮਾਇਸ਼-ਅਤੇ ਗਲਤੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿਚੋਂ ਲੰਘੇ, ਪਾਰਕ ਦੇ ਬੁਨਿਆਦੀ .ਾਂਚੇ ਦੇ ਕਾਰਨ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਿਆ. ਸਹਿਜ ਡੇਟਾ ਦਾ ਵਹਾਅ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇਸ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਦਾ ਮਿਸ਼ਰਣ ਲੈ ਗਿਆ.

ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਡੇਟਾ ਦੀ ਪੂਰੀ ਮਾਤਰਾ ਭਾਰੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ. ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਕੇਸ ਹਨ ਜਿੱਥੇ ਅਸੀਂ ਲੋੜੀਂਦੇ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਸਮਰੱਥਾ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਘੱਟ ਗਿਣੇ ਗਏ, ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਅਤੇ ਅਧੂਰੇ ਡੇਟਾਸੀਟਸ. ਇਹ ਇਕ ਰੂਕੀ ਗਲਤੀ ਹੈ, ਪਰ ਇਕ ਤਜਰਬੇਕਾਰ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਵੀ ਕਦੀ-ਕਦਾਈਂ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ. ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਲਈ ਮਜ਼ਬੂਤ ​​ਬੈਕਐਂਡ ਸਹਾਇਤਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ.

ਡਾਟਾ ਉਪਯੋਗਤਾ

ਹੁਣ, ਇਹ ਸਾਰਾ ਡਾਟਾ ਇਕ ਚੀਜ਼ ਹੈ, ਪਰ ਇਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ is ੰਗ ਨਾਲ ਵਰਤਣਾ ਇਕ ਹੋਰ ਹੈ. ਸ਼ੇਨਯਾਂਗ ਫਾਈ ਯਾ, ਕੱਚੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ ਸੂਝ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਤੋਂ ਜਲਦੀ ਸੀ. ਇਹ ਇਸ ਪੜਾਅ ਵਿੱਚ ਹੈ ਕਿ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਫਰਮਾਂ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਫਸ ਗਈਆਂ. ਡੇਟਾ ਉਥੇ ਹੈ, ਪਰ ਅੱਗੇ ਕੀ?

ਅਸੀਂ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ ਸਾਧਨਾਂ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਭਾਰੀ ਨਿਵੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਹੈ. ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਨਮੀ ਦੇ ਪੱਧਰਾਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਕੇ, ਅਸੀਂ ਦੇਖਭਾਲ ਦੀਆਂ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਜਾਂ ਪਾਣੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਪੂਰਵ-ਪੂਰੀਆਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ. ਇਸ ਕਿਰਿਆਸ਼ੀਲ ਪਹੁੰਚ ਨੇ ਸਾਨੂੰ ਅਤੇ ਸਾਡੇ ਕਲਾਇੰਟਾਂ ਨੂੰ ਅਸਪਸ਼ਟ ਖਰਚਿਆਂ ਅਤੇ ਸਮਾਂ ਬਚਾ ਲਿਆ ਹੈ.

ਇਕ ਉਦਾਹਰਣ ਜਿਹੜੀ ਗੱਲ ਮਨ ਵਿਚ ਆਉਂਦੀ ਹੈ ਉਹ ਪ੍ਰਾਜੈਕਟ ਸੀ ਜਿੱਥੇ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਡੇਟਾ ਨੇ ਨਮੀ ਦੇ ਭਾਫਾਂ ਸੰਬੰਧੀ ਰੇਟਾਂ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਪਾਣੀ ਦੀ ਘਾਟ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਵਿਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕੀਤੀ. ਇਹ ਸੂਝ-ਸੂਝ ਨੇ ਸਾਨੂੰ ਮਹਿੰਗਾ ਸਮੱਸਿਆ ਬਣਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੱਤੀ.

ਸਬਕ ਸਿੱਖੇ

ਮੁਕੱਦਮੇ ਦੇ ਮੁਕੱਦਮੇ, ਗਲਤੀ, ਅਤੇ ਸਿੱਖਣ ਦੁਆਰਾ, ਕਈ ਸਬਕ ਸਾਡੇ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਹੋਏ ਹਨ. ਪਹਿਲਾਂ, ਵਾਤਾਵਰਣ ਨੂੰ ਘੱਟ ਨਾ ਸਮਝੋ. ਇਹ ਸਿਰਫ ਸੈਂਸਰ ਦੇ ਚਸ਼ਮੇ ਨਹੀਂ ਹਨ; ਇਹ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਉਹ ਕਿਵੇਂ ਨਿਭਾਉਂਦੇ ਹਨ. ਹਮੇਸ਼ਾਂ ਖੇਤ ਟੈਸਟ ਚਲਾਓ.

ਦੂਜਾ, ਸਹਿਕਾਰਤਾ ਤੁਹਾਡਾ ਦੋਸਤ ਹੈ. ਸਪਲਾਇਰ ਅਤੇ ਤਕਨੀਕੀ ਮਾਹਰਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨਾ ਨਵੇਂ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਪ੍ਰਤੱਖ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਜਦੋਂ ਅਸੀਂ ਅੰਦਰੂਨੀ ਸਰੋਤਾਂ ਨੂੰ ਪਤਲੇ ਖਿੱਚਿਆ ਜਾਂਦਾ ਤਾਂ ਅਕਸਰ ਬਾਹਰਲੇ ਮਾਹਰਾਂ ਨੂੰ ਲਿਆਇਆ ਹੈ.

ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਮਨੁੱਖੀ ਤੱਤ ਨੂੰ ਕਦੇ ਨਾ ਭੁੱਲੋ. ਸਿਖਲਾਈ ਦੀਆਂ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਅਤੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ. ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਪਰ ਮਨੁੱਖੀ ਇਸ ਨੂੰ ਅਰਥਹੀ ਕੰਮਾਂ ਦਾ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ. ਇਹ ਤੁਹਾਡੀ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ ਟੀਮ ਦੇ ਅੰਦਰ ਨਿਰੰਤਰ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਦਾ ਅਰਥ ਹੈ.

ਅੱਗੇ ਵੇਖਣਾ

ਦਾ ਭਵਿੱਖ Iot ਨਮੀ ਵਾਅਦਾ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਏਆਈ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਯੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਹੈ. ਸ਼ੇਨਯਾਂਗ ਫਾਈ 'ਤੇ, ਅਸੀਂ ਇਨ੍ਹਾਂ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਬਾਰੇ ਖੁਸ਼ ਹਾਂ. ਉਹ ਹੋਰ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਰੱਖ-ਰਖਾਓ, ਚੁਸਤ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਅਤੇ ਆਖਰਕਾਰ, ਵਧੇਰੇ ਟਿਕਾ. ਪ੍ਰਾਜੈਕਟਾਂ ਲਈ ਦਰਵਾਜ਼ੇ ਖੋਲ੍ਹਦੇ ਹਨ.

ਹਾਲਾਂਕਿ, ਤਕਨੀਕੀ ਤਰੱਕੀ ਦੇ ਨਾਲ ਵੀ, ਬੁਨਿਆਦੀ ਇਕੋ ਜਿਹੇ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ. ਇਹ ਸਮਝਣ ਵਾਲੀਆਂ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ ਬਾਰੇ ਹੈ, ਸਹੀ ਸੰਦਾਂ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨ, ਅਤੇ ਇਹ ਸੁਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕਰੋ ਕਿ ਹਰ ਚੀਜ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ur ੰਗ ਨਾਲ ਸੰਚਾਰ ਕਰਦੀ ਹੈ. ਇਹ ਕਦੇ ਵੀ ਡੇਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਬਾਰੇ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ; ਇਹ ਜਾਣੂ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਬਾਰੇ ਹੈ.

ਸਿੱਟੇ ਵਜੋਂ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਆਈਏਟੀ ਸੈਂਸਰ ਸਾਡੇ ਕੋਲੋਂ ਵਾਤਾਵਰਣ ਦੇ ਅੰਕੜਿਆਂ ਨੂੰ ਕ੍ਰਾਂਤੀਕਾਰੀ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਇਹ ਯਾਦ ਰੱਖਣਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਹੈ ਕਿ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਅਮਲੇ ਅਤੇ ਵਰਤੋਂ ਲਈ ਹਮੇਸ਼ਾਂ ਤਕਨਾਲੋਜੀ, ਮਹਾਰਤ ਅਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਸੂਝ ਦੇ ਸੰਤੁਲਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ.