IOT نمی سینسر کی عملی بصیرت

ایک ایسے دور میں جہاں ڈیٹا فیصلے کرتا ہے ، IOT نمی سینسر محض ایک آلے سے زیادہ بن چکے ہیں۔ وہ بہت ساری صنعتوں میں ایک اہم جزو ہیں۔ پھر بھی ، ہم میں سے ان لوگوں کے لئے جنہوں نے ان سسٹم کو مربوط کیا ہے ، ہم جانتے ہیں کہ یہ پلگ اینڈ پلے نہیں ہے جیسا کہ کچھ فرض کر سکتے ہیں۔

بنیادی باتوں کو سمجھنا

آئیے شروع سے ہی شروع کرتے ہیں۔ ایک عام غلط فہمی یہ ہے کہ خاص طور پر آئی او ٹی سسٹم کو نافذ کرنا نمی سینسر، سیدھا سیدھا ہے۔ لیکن جو بھی ایک جامع نظام قائم کرتا ہے وہ جانتا ہے کہ یہ پیچیدگی سے پرتوں والا ہے۔ صحیح سینسر کو منتخب کرنے سے لے کر اصل میں جو ڈیٹا اس کو جمع کرتا ہے اس کا احساس دلانے تک چیلنجوں سے بھرا ہوا ہے۔

مثال کے طور پر ، جب ہم شینیانگ فی یا واٹر آرٹ لینڈ اسکیپ انجینئرنگ کمپنی ، لمیٹڈ میں (آپ ہماری ویب سائٹ پر جا سکتے ہیں syfyfounty.com) ہمارے پروجیکٹس میں آئی او ٹی سینسر کے استعمال پر غور کیا گیا ، ابتدائی کام ہر سائٹ کی مختلف ضروریات کو سمجھنا تھا۔ ایک سینسر جو تجارتی چشمے کے لئے کام کرتا ہے وہ باغ کے نازک ماحول کے لئے موزوں نہیں ہوسکتا ہے۔

صحیح سینسر کے انتخاب کی اہمیت کو بڑھاوا نہیں دیا جاسکتا۔ درجہ حرارت میں اتار چڑھاو ، برقی مقناطیسی مداخلت ، اور یہاں تک کہ اس علاقے کا فن تعمیر سینسر کی کارکردگی کو متاثر کرسکتا ہے۔ ہم نے اکثر اپنے آپ کو لیب میں پایا ہے ، صرف صحیح توازن حاصل کرنے کے ل different ، مختلف ترتیبوں کی جانچ کرتے ہوئے۔

انضمام چیلنجز

ایک بار جب آپ اپنے سینسر کا انتخاب کرلیں تو ، اگلی رکاوٹ انضمام ہے۔ یہ وہ جگہ ہے جہاں نظریہ حقیقت کو پورا کرتا ہے۔ ان سینسروں کو موجودہ نظاموں میں جوڑنا یا شروع سے ہی نئے نیٹ ورک بنانا مشکل ہوسکتا ہے۔ مطابقت کے مسائل اکثر پیدا ہوتے ہیں ، اپنی مرضی کے مطابق حل کا مطالبہ کرتے ہیں۔

مثال کے طور پر ، ایک پروجیکٹ لیں جس میں ہم گذشتہ موسم گرما میں شامل تھے۔ ہم ایک بڑے پارک میں سینسروں کے نیٹ ورک کو نافذ کررہے تھے۔ ہر سینسر کو مرکزی نظام میں دوبارہ بات چیت کرنا پڑی۔ ہم پارک کے انفراسٹرکچر کی وجہ سے رکاوٹوں سے نمٹنے کے بعد ، آزمائشی اور غلطی کے عمل سے گزرے۔ ہموار ڈیٹا کے بہاؤ کو حاصل کرنے کے ل it اس نے مختلف پروٹوکول کا مرکب لیا۔

مزید یہ کہ اعداد و شمار کا سراسر حجم بہت زیادہ ہوسکتا ہے۔ ہمارے پاس ایسے معاملات ہیں جہاں ہم نے ڈیٹا پروسیسنگ کی گنجائش کی ضرورت کو کم سمجھا ، جس کے نتیجے میں وقفے اور نامکمل ڈیٹاسیٹس ہوتے ہیں۔ یہ ایک دوکھیباز غلطی ہے ، لیکن ایک جو تجربہ کار پیشہ ور افراد بھی کبھی کبھار نظرانداز کرسکتے ہیں۔ ریئل ٹائم ڈیٹا پروسیسنگ کے لئے مضبوط بیک اینڈ سپورٹ کی ضرورت ہے۔

ڈیٹا کا استعمال

اب ، یہ سارا ڈیٹا رکھنا ایک چیز ہے ، لیکن اس کو مؤثر طریقے سے استعمال کرنا ایک اور بات ہے۔ شینیانگ فی یا کے لئے ، خام اعداد و شمار کو قابل عمل بصیرت میں تبدیل کرنے کی ضرورت جلد ہی ظاہر تھی۔ اسی مرحلے میں ہی بہت سی فرمیں خود کو پھنس گئیں۔ ڈیٹا موجود ہے ، لیکن آگے کیا ہوگا؟

ہم نے تجزیاتی ٹولز اور تربیت میں بہت زیادہ سرمایہ کاری کی ہے۔ وقت کے ساتھ نمی کی سطح کی ترجمانی کرکے ، ہم دیکھ بھال کی ضروریات کی پیش گوئی کرسکتے ہیں یا پانی کے نظام کو پہلے سے ایڈجسٹ کرسکتے ہیں۔ اس فعال نقطہ نظر نے ہمیں اور ہمارے مؤکلوں کو کافی اخراجات اور وقت کی بچت کی ہے۔

ایک مثال جو ذہن میں آتی ہے وہ ایک پروجیکٹ تھا جہاں ریئل ٹائم ڈیٹا نے بخارات کی شرح سے منسلک نمی میں فاسد نمونوں کی نشاندہی کرکے پانی کی ممکنہ کمی کو روکنے میں مدد کی۔ اس بصیرت نے ہمیں ایک مہنگا مسئلہ بننے سے پہلے ہی سسٹم کو ایڈجسٹ کرنے کی اجازت دی۔

سبق سیکھا

برسوں کی آزمائش ، غلطی اور سیکھنے کے ذریعے ، ہمارے ساتھ کئی اسباق پھنس گئے ہیں۔ پہلے ، ماحول کو کم نہ سمجھو۔ یہ صرف سینسر کے چشمی نہیں ہیں۔ اس طرح وہ حقیقی دنیا کے حالات میں کارکردگی کا مظاہرہ کرتے ہیں جو شمار ہوتا ہے۔ ہمیشہ فیلڈ ٹیسٹ چلائیں۔

دوسرا ، تعاون آپ کا دوست ہے۔ سپلائرز اور ٹیک ماہرین کے ساتھ کام کرنا نئے نقطہ نظر فراہم کرسکتا ہے اور بظاہر ناقابل تسخیر مسائل کو حل کرسکتا ہے۔ جب ہم داخلی وسائل کو پتلا کرتے تھے تو ہم اکثر بیرونی ماہرین لائے ہیں۔

آخر میں ، انسانی عنصر کو کبھی نہ بھولیں۔ ٹیموں کو ڈیٹا کو سمجھنے اور اس پر عمل کرنے کی تربیت بہت ضروری ہے۔ ٹکنالوجی ڈیٹا مہیا کرسکتی ہے ، لیکن انسان اسے معنی خیز اعمال میں ترجمہ کرتے ہیں۔ اس کا مطلب ہے آپ کی آپریشنل ٹیم میں مستقل سیکھنے اور موافقت۔

آگے دیکھ رہے ہیں

کا مستقبل IOT نمی سینسر AI اور مشین لرننگ میں پیشرفت کے ساتھ ، ان کی صلاحیتوں کو بڑھانے کے لئے تیار ہے۔ شینیانگ فی یا میں ، ہم ان امکانات سے پرجوش ہیں۔ وہ زیادہ پیش گوئی کی بحالی ، ہوشیار نظام اور بالآخر زیادہ پائیدار منصوبوں کے دروازے کھولتے ہیں۔

تاہم ، تکنیکی ترقیوں کے باوجود بھی ، بنیادی اصول ایک جیسے ہی رہتے ہیں۔ یہ ضرورتوں کو سمجھنے ، صحیح ٹولز کا انتخاب کرنے ، اور اس بات کو یقینی بنانا ہے کہ ہر چیز موثر انداز میں بات چیت کرتی ہے۔ یہ کبھی بھی ڈیٹا اکٹھا کرنے کے بارے میں نہیں ہے۔ یہ باخبر فیصلے کرنے کے بارے میں ہے۔

آخر میں ، جب کہ آئی او ٹی سینسر نے ماحولیاتی اعداد و شمار سے رجوع کرنے کے طریقے میں انقلاب برپا کردیا ہے ، لیکن یہ یاد رکھنا ضروری ہے کہ ان کے نفاذ اور استعمال کے لئے ہمیشہ ٹکنالوجی ، مہارت اور انسانی بدیہی کے رابطے کے متوازن مرکب کی ضرورت ہوگی۔