ਆਈਓਟੀ ਨਮੀ ਸੂਚਕ

ਆਈਓਟੀ ਨਮੀ ਸੈਂਸਰਾਂ ਦੀ ਵਿਹਾਰਕ ਸੂਝ

ਇੱਕ ਯੁੱਗ ਵਿੱਚ ਜਿੱਥੇ ਡੇਟਾ ਫੈਸਲੇ ਲੈਂਦੀ ਹੈ, IoT ਨਮੀ ਸੈਂਸਰ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਸਾਧਨ ਤੋਂ ਵੱਧ ਬਣ ਗਏ ਹਨ; ਉਹ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਉਦਯੋਗਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਅੰਗ ਹਨ। ਫਿਰ ਵੀ, ਸਾਡੇ ਵਿੱਚੋਂ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਇਹਨਾਂ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਅਸੀਂ ਜਾਣਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਇਹ ਪਲੱਗ-ਐਂਡ-ਪਲੇ ਇੰਨਾ ਨਹੀਂ ਹੈ ਜਿੰਨਾ ਕੁਝ ਮੰਨ ਸਕਦੇ ਹਨ।

ਮੂਲ ਗੱਲਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ

ਆਓ ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੀਏ. ਇੱਕ ਆਮ ਗਲਤ ਧਾਰਨਾ ਇਹ ਹੈ ਕਿ IoT ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਨਮੀ ਸੈਂਸਰ, ਸਿੱਧਾ ਹੈ। ਪਰ ਕੋਈ ਵੀ ਜਿਸਨੇ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਸਥਾਪਤ ਕੀਤੀ ਹੈ, ਉਹ ਜਾਣਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਗੁੰਝਲਦਾਰਤਾ ਨਾਲ ਪਰਤਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ। ਸਹੀ ਸੈਂਸਰ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਇਸ ਦੁਆਰਾ ਇਕੱਤਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਸਮਝਣ ਤੱਕ ਦਾ ਸਫ਼ਰ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਨਾਲ ਭਰਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ।

ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਜਦੋਂ ਅਸੀਂ ਸ਼ੇਨਯਾਂਗ ਫੇਈ ਯਾ ਵਾਟਰ ਆਰਟ ਲੈਂਡਸਕੇਪ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਕੰਪਨੀ, ਲਿਮਟਿਡ (ਤੁਸੀਂ ਸਾਡੀ ਵੈਬਸਾਈਟ 'ਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹੋ syfyfountain.com) ਸਾਡੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਵਿੱਚ IoT ਸੈਂਸਰਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ, ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਕੰਮ ਹਰੇਕ ਸਾਈਟ ਦੀਆਂ ਵੱਖੋ-ਵੱਖਰੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਸੀ। ਇੱਕ ਸੰਵੇਦਕ ਜੋ ਵਪਾਰਕ ਝਰਨੇ ਲਈ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਨਾਜ਼ੁਕ ਬਾਗ ਵਾਤਾਵਰਨ ਲਈ ਢੁਕਵਾਂ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦਾ।

ਸਹੀ ਸੈਂਸਰ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨ ਦੀ ਮਹੱਤਤਾ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਨਹੀਂ ਦੱਸਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ। ਤਾਪਮਾਨ ਦੇ ਉਤਰਾਅ-ਚੜ੍ਹਾਅ, ਇਲੈਕਟ੍ਰੋਮੈਗਨੈਟਿਕ ਦਖਲਅੰਦਾਜ਼ੀ, ਅਤੇ ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਖੇਤਰ ਦਾ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਵੀ ਸੈਂਸਰ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਅਕਸਰ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਲੈਬ ਵਿੱਚ ਪਾਇਆ ਹੈ, ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸੰਰਚਨਾਵਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਸਿਰਫ਼ ਸਹੀ ਸੰਤੁਲਨ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ।

ਏਕੀਕਰਣ ਚੁਣੌਤੀਆਂ

ਇੱਕ ਵਾਰ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਸੈਂਸਰ ਚੁਣ ਲੈਂਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਅਗਲੀ ਰੁਕਾਵਟ ਏਕੀਕਰਣ ਹੈ। ਇਹ ਉਹ ਥਾਂ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਸਿਧਾਂਤ ਅਸਲੀਅਤ ਨਾਲ ਮਿਲਦਾ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਸੈਂਸਰਾਂ ਨੂੰ ਮੌਜੂਦਾ ਸਿਸਟਮਾਂ ਵਿੱਚ ਕਨੈਕਟ ਕਰਨਾ ਜਾਂ ਸਕ੍ਰੈਚ ਤੋਂ ਨਵੇਂ ਨੈੱਟਵਰਕ ਬਣਾਉਣਾ ਔਖਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਮੁੱਦੇ ਅਕਸਰ ਪੈਦਾ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਕਸਟਮ ਹੱਲਾਂ ਦੀ ਮੰਗ ਕਰਦੇ ਹਨ।

ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਲਓ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਅਸੀਂ ਪਿਛਲੀਆਂ ਗਰਮੀਆਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਸੀ। ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਪਾਰਕ ਵਿੱਚ ਸੈਂਸਰਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਨੈੱਟਵਰਕ ਲਾਗੂ ਕਰ ਰਹੇ ਸੀ। ਹਰੇਕ ਸੈਂਸਰ ਨੂੰ ਇੱਕ ਕੇਂਦਰੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਨਾਲ ਵਾਪਸ ਸੰਚਾਰ ਕਰਨਾ ਪੈਂਦਾ ਸੀ। ਅਸੀਂ ਪਾਰਕ ਦੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਦੇ ਕਾਰਨ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ ਲਈ, ਇੱਕ ਅਜ਼ਮਾਇਸ਼-ਅਤੇ-ਤਰੁੱਟੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚੋਂ ਲੰਘੇ। ਇਸ ਨੇ ਸਹਿਜ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਵਾਹ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲਾਂ ਦਾ ਮਿਸ਼ਰਣ ਲਿਆ।

ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਡੇਟਾ ਦੀ ਪੂਰੀ ਮਾਤਰਾ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ. ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਅਜਿਹੇ ਮਾਮਲੇ ਹਨ ਜਿੱਥੇ ਅਸੀਂ ਲੋੜੀਂਦੀ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਸਮਰੱਥਾ ਨੂੰ ਘੱਟ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਇਆ ਹੈ, ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਪਛੜ ਗਿਆ ਹੈ ਅਤੇ ਅਧੂਰਾ ਡੇਟਾਸੈਟ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਧੋਖੇਬਾਜ਼ ਗਲਤੀ ਹੈ, ਪਰ ਇੱਕ ਜਿਸਨੂੰ ਤਜਰਬੇਕਾਰ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਵੀ ਕਦੇ-ਕਦਾਈਂ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਲਈ ਮਜ਼ਬੂਤ ​​ਬੈਕਐਂਡ ਸਮਰਥਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।

ਡਾਟਾ ਉਪਯੋਗਤਾ

ਹੁਣ, ਉਹ ਸਾਰਾ ਡੇਟਾ ਹੋਣਾ ਇੱਕ ਚੀਜ਼ ਹੈ, ਪਰ ਇਸਦੀ ਪ੍ਰਭਾਵੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਇੱਕ ਹੋਰ ਚੀਜ਼ ਹੈ। ਸ਼ੇਨਯਾਂਗ ਫੇਈ ਯਾ ਲਈ, ਕੱਚੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਕਾਰਵਾਈਯੋਗ ਸੂਝ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਹੀ ਸਪੱਸ਼ਟ ਸੀ। ਇਹ ਇਸ ਪੜਾਅ ਵਿੱਚ ਹੈ ਕਿ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਫਰਮਾਂ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਫਸਦੀਆਂ ਹਨ. ਡਾਟਾ ਉੱਥੇ ਹੈ, ਪਰ ਅੱਗੇ ਕੀ?

ਅਸੀਂ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣਾਤਮਕ ਸਾਧਨਾਂ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਨਿਵੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਨਮੀ ਦੇ ਪੱਧਰਾਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਕੇ, ਅਸੀਂ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ ਦੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਜਾਂ ਪਾਣੀ ਦੀਆਂ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਹੀ ਵਿਵਸਥਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ। ਇਸ ਕਿਰਿਆਸ਼ੀਲ ਪਹੁੰਚ ਨੇ ਸਾਨੂੰ ਅਤੇ ਸਾਡੇ ਗਾਹਕਾਂ ਦੇ ਕਾਫ਼ੀ ਖਰਚੇ ਅਤੇ ਸਮੇਂ ਦੀ ਬਚਤ ਕੀਤੀ ਹੈ।

ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਨ ਜੋ ਮਨ ਵਿੱਚ ਆਉਂਦੀ ਹੈ ਉਹ ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਸੀ ਜਿੱਥੇ ਅਸਲ-ਸਮੇਂ ਦੇ ਡੇਟਾ ਨੇ ਵਾਸ਼ਪੀਕਰਨ ਦਰਾਂ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਨਮੀ ਵਿੱਚ ਅਨਿਯਮਿਤ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਕੇ ਸੰਭਾਵੀ ਪਾਣੀ ਦੀ ਕਮੀ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕੀਤੀ। ਉਸ ਸੂਝ ਨੇ ਸਾਨੂੰ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਇੱਕ ਮਹਿੰਗੀ ਸਮੱਸਿਆ ਬਣਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਵਿਵਸਥਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੱਤੀ।

ਸਬਕ ਸਿੱਖੇ

ਸਾਲਾਂ ਦੀ ਅਜ਼ਮਾਇਸ਼, ਗਲਤੀ ਅਤੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਦੌਰਾਨ, ਕਈ ਸਬਕ ਸਾਡੇ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਹੋਏ ਹਨ। ਪਹਿਲਾਂ, ਵਾਤਾਵਰਣ ਨੂੰ ਘੱਟ ਨਾ ਸਮਝੋ. ਇਹ ਸਿਰਫ਼ ਸੈਂਸਰ ਦੇ ਚਸ਼ਮੇ ਹੀ ਨਹੀਂ ਹਨ; ਇਹ ਉਹ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਗਿਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਹਮੇਸ਼ਾ ਫੀਲਡ ਟੈਸਟ ਚਲਾਓ।

ਦੂਜਾ, ਸਹਿਯੋਗ ਤੁਹਾਡਾ ਦੋਸਤ ਹੈ। ਸਪਲਾਇਰਾਂ ਅਤੇ ਤਕਨੀਕੀ ਮਾਹਰਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨਾ ਨਵੇਂ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਪ੍ਰਤੀਤ ਹੋਣ ਯੋਗ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਅਕਸਰ ਬਾਹਰੀ ਮਾਹਰਾਂ ਨੂੰ ਲਿਆਉਂਦੇ ਹਾਂ ਜਦੋਂ ਅੰਦਰੂਨੀ ਸਰੋਤ ਪਤਲੇ ਹੁੰਦੇ ਸਨ।

ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਮਨੁੱਖੀ ਤੱਤ ਨੂੰ ਕਦੇ ਨਾ ਭੁੱਲੋ. ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਅਤੇ ਉਸ 'ਤੇ ਕਾਰਵਾਈ ਕਰਨ ਲਈ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਪਰ ਮਨੁੱਖ ਇਸਦਾ ਅਰਥਪੂਰਨ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਵਿੱਚ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਤੁਹਾਡੀ ਸੰਚਾਲਨ ਟੀਮ ਦੇ ਅੰਦਰ ਨਿਰੰਤਰ ਸਿੱਖਣ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲਤਾ।

ਅੱਗੇ ਦੇਖ ਰਿਹਾ ਹੈ

ਦਾ ਭਵਿੱਖ IoT ਨਮੀ ਸੈਂਸਰ AI ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਤਰੱਕੀ ਦੇ ਨਾਲ, ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਹੈ। Shenyang Fei Ya ਵਿਖੇ, ਅਸੀਂ ਇਹਨਾਂ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਬਾਰੇ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਹਾਂ। ਉਹ ਵਧੇਰੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ, ਚੁਸਤ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ, ਅਤੇ ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਵਧੇਰੇ ਟਿਕਾਊ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਲਈ ਦਰਵਾਜ਼ੇ ਖੋਲ੍ਹਦੇ ਹਨ।

ਹਾਲਾਂਕਿ, ਤਕਨੀਕੀ ਤਰੱਕੀ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਮੂਲ ਤੱਤ ਇੱਕੋ ਜਿਹੇ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਲੋੜਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ, ਸਹੀ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਬਾਰੇ ਹੈ ਕਿ ਹਰ ਚੀਜ਼ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸੰਚਾਰ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਕਦੇ ਵੀ ਸਿਰਫ਼ ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਬਾਰੇ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਇਹ ਸੂਚਿਤ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਬਾਰੇ ਹੈ।

ਸਿੱਟੇ ਵਜੋਂ, ਜਦੋਂ ਕਿ IoT ਸੈਂਸਰਾਂ ਨੇ ਵਾਤਾਵਰਣ ਸੰਬੰਧੀ ਡੇਟਾ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਣ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਵਿੱਚ ਕ੍ਰਾਂਤੀ ਲਿਆ ਦਿੱਤੀ ਹੈ, ਇਹ ਯਾਦ ਰੱਖਣਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਅਤੇ ਵਰਤੋਂ ਲਈ ਹਮੇਸ਼ਾਂ ਤਕਨਾਲੋਜੀ, ਮਹਾਰਤ, ਅਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਅਨੁਭਵ ਦੇ ਇੱਕ ਸੰਤੁਲਿਤ ਮਿਸ਼ਰਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋਵੇਗੀ।