Ang mga praktikal na pananaw ng mga sensor ng kahalumigmigan ng IoT

Sa isang panahon kung saan ang data ay nagtutulak ng mga pagpapasya, IoT kahalumigmigan sensor ay naging higit pa sa isang tool; Ang mga ito ay isang kritikal na sangkap sa maraming mga industriya. Gayunpaman, para sa atin na isinama ang mga sistemang ito, alam namin na hindi ito bilang plug-and-play tulad ng maaaring ipalagay ng ilan.

Pag -unawa sa mga pangunahing kaalaman

Magsimula tayo mula sa simula. Ang isang karaniwang maling kuru -kuro ay ang pagpapatupad ng mga sistema ng IoT, lalo na Mga sensor ng kahalumigmigan, ay prangka. Ngunit ang sinumang nag -set up ng isang komprehensibong sistema ay nakakaalam na ito ay may layuning pagiging kumplikado. Ang paglalakbay mula sa pagpili ng tamang sensor upang aktwal na magkaroon ng kahulugan ng data na kinokolekta nito ay napuno ng mga hamon.

Halimbawa, kapag kami sa Shenyang Fei Ya Water Art Landscape Engineering Co, Ltd (maaari mong bisitahin ang aming website sa Syfyfountain.com) isinasaalang -alang ang paggamit ng mga sensor ng IoT sa aming mga proyekto, ang paunang gawain ay ang pag -unawa sa iba't ibang mga kinakailangan ng bawat site. Ang isang sensor na gumagana para sa isang komersyal na bukal ay maaaring hindi angkop para sa isang maselan na kapaligiran sa hardin.

Ang kahalagahan ng pagpili ng tamang sensor ay hindi maaaring ma -overstated. Ang pagbabagu -bago ng temperatura, panghihimasok sa electromagnetic, at maging ang arkitektura ng lugar ay maaaring makaapekto sa pagganap ng sensor. Madalas naming natagpuan ang aming sarili sa lab, pagsubok ng iba't ibang mga pagsasaayos, upang makuha lamang ang tamang balanse.

Mga hamon sa pagsasama

Kapag napili mo ang iyong mga sensor, ang susunod na sagabal ay pagsasama. Dito nakakatugon ang teorya. Ang pagkonekta sa mga sensor na ito sa mga umiiral na mga sistema o pagbuo ng mga bagong network mula sa simula ay maaaring matakot. Ang mga isyu sa pagiging tugma ay madalas na lumitaw, hinihingi ang mga pasadyang solusyon.

Halimbawa, kumuha ng isang proyekto na kasangkot kami sa nakaraang tag -araw. Nagpapatupad kami ng isang network ng mga sensor sa isang malaking parke. Ang bawat sensor ay kailangang makipag -usap pabalik sa isang sentralisadong sistema. Dumaan kami sa isang proseso ng pagsubok-at-error, pagharap sa mga pagkagambala dahil sa imprastraktura ng parke. Kinuha ang isang halo ng iba't ibang mga protocol upang makakuha ng walang tahi na daloy ng data.

Bukod dito, ang manipis na dami ng data ay maaaring maging labis. Nagkaroon kami ng mga kaso kung saan namin pinapaliit ang kapasidad sa pagproseso ng data na kinakailangan, na nagreresulta sa lag at hindi kumpletong mga datasets. Ito ay isang pagkakamali sa rookie, ngunit ang isa na kahit na nakaranas ng mga propesyonal ay maaaring paminsan -minsan ay makaligtaan. Ang pagproseso ng data ng real-time ay nangangailangan ng matatag na suporta sa backend.

Paggamit ng data

Ngayon, ang pagkakaroon ng lahat ng data na iyon ay isang bagay, ngunit ang paggamit nito ay epektibo ay isa pa. Para sa Shenyang fei ya, ang pangangailangan na ibahin ang anyo ng hilaw na data sa mga maaaring kumilos na pananaw ay maliwanag nang maaga. Sa yugtong ito na maraming mga kumpanya ang nakakakita ng kanilang sarili na natigil. Nariyan ang data, ngunit ano ang susunod?

Malaki ang namuhunan namin sa mga tool at pagsasanay sa analitikal. Sa pamamagitan ng pagbibigay kahulugan sa mga antas ng kahalumigmigan sa paglipas ng panahon, maaari nating mahulaan ang mga pangangailangan sa pagpapanatili o ayusin ang mga sistema ng tubig nang preemptively. Ang proactive na diskarte na ito ay nai -save sa amin at sa aming mga kliyente ng malaking gastos at oras.

Ang isang halimbawa na nasa isipan ay isang proyekto kung saan ang data ng real-time ay nakatulong upang maiwasan ang isang potensyal na kakulangan sa tubig sa pamamagitan ng pagkilala sa hindi regular na mga pattern sa kahalumigmigan na naka-link sa mga rate ng pagsingaw. Ang pananaw na iyon ay nagpapahintulot sa amin na ayusin ang system bago ito naging isang magastos na problema.

Natutunan ang mga aralin

Sa pamamagitan ng mga taon ng pagsubok, pagkakamali, at pag -aaral, maraming mga aralin ang natigil sa amin. Una, huwag maliitin ang kapaligiran. Ito ay hindi lamang mga specs ng sensor; Ito ay kung paano sila gumanap sa mga kondisyon sa totoong mundo na nabibilang. Laging magpatakbo ng mga pagsubok sa patlang.

Pangalawa, ang pakikipagtulungan ay iyong kaibigan. Ang pakikipagtulungan sa mga supplier at mga eksperto sa tech ay maaaring magbigay ng mga bagong pananaw at malutas ang tila hindi masusukat na mga problema. Madalas kaming nagdala sa mga eksperto sa labas kapag ang mga panloob na mapagkukunan ay nakaunat na manipis.

Panghuli, huwag kalimutan ang elemento ng tao. Ang mga koponan sa pagsasanay upang maunawaan at kumilos sa data ay mahalaga. Ang teknolohiya ay maaaring magbigay ng data, ngunit isinasalin ito ng mga tao sa mga makabuluhang kilos. Nangangahulugan ito ng patuloy na pag -aaral at pagbagay sa loob ng iyong koponan sa pagpapatakbo.

Tumingin sa unahan

Ang kinabukasan ng IoT kahalumigmigan sensor ay nangangako, na may mga pagsulong sa AI at pag -aaral ng makina na naghanda upang mapahusay ang kanilang mga kakayahan. Sa Shenyang Fei Ya, nasasabik kami sa mga prospect na ito. Binubuksan nila ang mga pintuan sa mas mahuhulaan na pagpapanatili, mas matalinong mga sistema, at sa huli, mas napapanatiling mga proyekto.

Gayunpaman, kahit na sa mga pagsulong sa teknolohiya, ang mga pundasyon ay nananatiling pareho. Ito ay tungkol sa pag -unawa sa mga pangangailangan, pagpili ng tamang mga tool, at tiyakin na ang lahat ay epektibong nakikipag -usap. Hindi lamang ito tungkol sa pagkolekta ng data; Ito ay tungkol sa paggawa ng mga kaalamang desisyon.

Sa konklusyon, habang ang mga sensor ng IoT ay nagbago sa paraan ng paglapit ng data sa kapaligiran, kritikal na tandaan na ang kanilang pagpapatupad at paggamit ay palaging mangangailangan ng isang balanseng halo ng teknolohiya, kadalubhasaan, at isang ugnay ng intuwisyon ng tao.