IoT வெப்பநிலை மற்றும் ஈரப்பதம் சென்சார்களைப் புரிந்துகொள்வது

IoT வெப்பநிலை மற்றும் ஈரப்பதம் உணரிகள் தொழில்களை மாற்றுகின்றன, ஆனால் தவறான எண்ணங்கள் நீடிக்கின்றன. பொதுவான நம்பிக்கைகள் அவை எளிமையானவை என்று கூறுகின்றன, ஆனால் நிஜ-உலகப் பயன்பாடானது சிக்கலான அடுக்குகளை வெளிப்படுத்துகிறது மற்றும் அனுபவம் வாய்ந்த நிபுணர்களைக் கூட ஈர்க்கும்.

IoT சென்சார்களின் அடிப்படைகள்

நீங்கள் முதலில் உலகத்தை ஆராயும்போது IoT வெப்பநிலை மற்றும் ஈரப்பதம் சென்சார்கள், வன்பொருள் நேரடியானதாகத் தெரிகிறது. இந்த சாதனங்கள் சுற்றுச்சூழல் நிலைமைகளைக் கண்காணிக்கவும், தரவுகளை மையப்படுத்தப்பட்ட அமைப்பிற்கு அனுப்பவும் வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளன. மேஜிக் அவர்களின் இணைப்பில் உள்ளது - நெட்வொர்க்குகள் மூலம் தரவை திறமையாக அனுப்பும் திறன்.

ஆனால் இங்கே அனுபவம் தொடங்குகிறது: எல்லா சென்சார்களும் சமமாக உருவாக்கப்படவில்லை. வெவ்வேறு பிராண்டுகள் மற்றும் மாடல்கள் பல்வேறு அளவுகளில் துல்லியம், வரம்பு மற்றும் ஆயுள் ஆகியவற்றை வழங்குகின்றன. சரியான சென்சாரைத் தேர்ந்தெடுப்பது ஸ்பெக் ஷீட்களைப் படிப்பது மட்டுமல்ல. உத்தேசித்துள்ள சூழலை சென்சார் தாங்குமா என்று கேள்வி கேட்க வேண்டும், சில சமயங்களில், சில தவறான செயல்களுக்குப் பிறகுதான் இதை உணர முடியும்.

உதாரணமாக, ஒரு கிரீன்ஹவுஸில் ஒரு உயர்மட்ட சென்சார் தோல்வியடைந்த ஒரு திட்டத்தை நான் நினைவுபடுத்துகிறேன். காகிதத்தில், அது சரியானது, ஆனால் அதிக ஈரப்பதம் காலப்போக்கில் அரிப்புக்கு வழிவகுத்தது. சிறந்த பாதுகாப்பு உறை கொண்ட ஒரு மாதிரிக்கு நாங்கள் மாற வேண்டியிருந்தது, ஒரு பாடம் கடினமான வழியைக் கற்றுக்கொண்டது.

ஒருங்கிணைப்பு சவால்கள்

இந்த சென்சார்களை ஏற்கனவே உள்ள அமைப்புகளில் ஒருங்கிணைப்பது எப்போதும் பிளக் அண்ட்-ப்ளே அல்ல. நான் மீண்டும் மீண்டும் பார்த்த ஒரு சவால் நெட்வொர்க் இணக்கத்தன்மை. உங்கள் அமைவு முதன்மையாக LoRaWAN ஆக இருந்தால், ஜிக்பீயைப் பயன்படுத்தி நன்கு மதிப்பிடப்பட்ட சென்சார் உங்களுக்கு எந்த நன்மையையும் செய்யாது. இந்த இடைவெளிகளைக் குறைப்பது பெரும்பாலும் மிடில்வேர் அல்லது கூடுதல் வன்பொருளை உள்ளடக்கியது, இது செலவுகளை அதிகரிக்கலாம்.

Shenyang Fei Ya Water Art Landscape Engineering Co., Ltd. அவர்களின் நீர் மற்றும் தோட்டத் திட்டங்களில், அவர்களின் இணையதளத்தில் காணப்பட்டது சிஃபி நீரூற்று, இது போன்ற உணரிகளை அதிக அளவில் பயன்படுத்துகிறது. நீர் அம்சங்களைக் கையாளும் போது, ​​ஈரப்பதம் மற்றும் வெப்பநிலையின் நிகழ்நேர கண்காணிப்பு செயல்பாடுகளை கணிசமாக மேம்படுத்தும்.

ஆனாலும் நடைமுறைச் சிக்கல்கள் எழுகின்றன. சில நேரங்களில், நிறுவலுக்குப் பிறகு, எதிர்பாராத குறுக்கீடுகள் காரணமாக இணைப்பு நம்பகத்தன்மை மாறக்கூடும், சரிசெய்தல் மற்றும் அலகுகளின் இடமாற்றங்கள் கூட தேவைப்படுகின்றன. இது ஒரு பிழைத்திருத்த பாதையாகும், சிலர் ஆரம்பத்தில் கருதுகின்றனர்.

தரவு பயன்பாடு

இப்போது, ​​உங்கள் சென்சார்கள் இயங்கிவிட்டதாகக் கருதினால், பின்வருபவை தரவு விளக்கம். மூல தரவு மட்டும் அர்த்தமற்றது; பெறப்பட்ட நுண்ணறிவுகளே மதிப்பை வழங்குகின்றன. இங்கே, பகுப்பாய்வுக் கருவிகள் செயல்பாட்டுக்கு வருகின்றன, சென்சார் அளவீடுகளை செயல்படக்கூடிய நுண்ணறிவுகளாக மாற்றுகிறது.

இந்தத் தரவைச் சேகரித்துப் பயன்படுத்துவது தானியங்கு என்று ஒருவர் நினைக்கலாம், ஆனால் அது அரிதாகவே நடக்கும். நுண்ணிய-சரிப்படுத்தும் அல்காரிதம்கள் மற்றும் பருவகால மாற்றங்கள் அல்லது சென்சார்களால் அடையாளம் காணப்பட்ட புதிய வடிவங்களுக்கு அவற்றைத் தொடர்ந்து மாற்றியமைத்தல் ஆகியவை தொடர்ந்து கவனத்தை கோருகின்றன.

Fei Ya இன் திட்டங்களின் விஷயத்தில், இந்த வடிவங்களைப் புரிந்துகொள்வது நீரூற்று பராமரிப்பு அட்டவணைகளுக்கு உதவுகிறது, நிறுவல்களின் நீண்ட கால அழகியல் மற்றும் செயல்பாட்டை உறுதி செய்கிறது. தரவுகளை உன்னிப்பாகக் கவனிப்பது, திட்ட விளைவுகளை மேம்படுத்தும் என்பதற்கு அவர்களின் அனுபவம் ஒரு சான்றாகும்.

ஆற்றல் மற்றும் பராமரிப்பு பரிசீலனைகள்

மின் நுகர்வு ஒரு குறிப்பிடத்தக்க கவலை. பல IoT சென்சார்கள் பேட்டரி மூலம் இயங்குகின்றன, அதாவது நிலையான கண்காணிப்பு அவற்றை விரைவாக வெளியேற்றும். சூரிய சக்தியில் இயங்கும் விருப்பங்கள் உள்ளன, ஆனால் அவை வெளிப்புற காட்சிகளுக்கு மட்டுமே தங்களைக் கொடுக்கின்றன, அவற்றின் பயன்பாட்டை உட்புறத்தில் கட்டுப்படுத்துகின்றன.

தனிப்பட்ட சந்திப்புகளிலிருந்து, தயாரிப்பு வாழ்க்கைச் சுழற்சியில் பராமரிப்பு நேரம் மற்றும் செலவுகளைக் காரணியாகக் கற்றுக்கொண்டேன் - IoT செயலாக்கங்களை அளவிடும் போது அடிக்கடி கவனிக்கப்படாத அம்சம். உங்கள் குழு ஒவ்வொரு மாதமும் பேட்டரிகளை கைமுறையாக மாற்றுவது சாத்தியமா?

ஃபீ யா வாட்டர் ஆர்ட் லேண்ட்ஸ்கேப் போன்ற நிறுவனங்கள் தங்களது விரிவான நீரூற்றுத் திட்டங்களில் கருத்தில் கொள்ளும் வகையில், சரியான திட்டமிடல் இடையூறுகளைத் தவிர்க்கலாம்.

எதிர்நோக்குகிறோம்

IoT வெப்பநிலை மற்றும் ஈரப்பதம் உணரிகளின் எதிர்காலம் மிகவும் அறிவார்ந்த, சுய மேலாண்மை அமைப்புகளை நோக்கிச் செல்கிறது. சுய-குணப்படுத்தும் நெட்வொர்க்குகள் மற்றும் AI-உந்துதல் பகுப்பாய்வுகள் மேம்பட்ட நம்பகத்தன்மை மற்றும் தொலைநோக்கு உறுதி.

ஆனால் அதுவரை, நடைமுறை அனுபவம் என்பது ஈடுசெய்ய முடியாததாகவே உள்ளது. நீங்கள் இந்த இடத்தில் மூழ்கினால், ஒவ்வொரு தனிப்பட்ட திட்ட சூழலிலிருந்தும் வரைந்து, தொழில்நுட்ப கையேடுகளுக்கு அப்பாற்பட்ட கற்றல் வளைவை எதிர்பார்க்கலாம்.

ஷென்யாங் ஃபீயா வாட்டர் ஆர்ட் கார்டன் இன்ஜினியரிங் கோ. லிமிடெட் எடுத்துக்காட்டுவது போல, இந்த சென்சார்களை வெற்றிகரமாக வரிசைப்படுத்துவது என்பது தொழில்நுட்ப அறிவை சுற்றுச்சூழல் புரிதலுடன் திருமணம் செய்துகொள்வது, தற்போதைய சிறந்த நடைமுறைகளைத் தெரிவிக்க பல வருட அனுபவத்தைப் பயன்படுத்துதல்.