IoT 개발을 위한 초기 기술 성숙도 곡선은 배치 및 잠재적인 센서 수의 증가에만 기반합니다. 오늘 우리는 미래를 내다보고 몇 가지 중요한 성공 요인을 탐색할 수 있습니다. 미래 트렌드 사물 인터넷 , 포함 사물인터넷 애플리케이션 , 최종 사용자에게 경제적 이익을 가져다 줄 것입니다. 또한 몇 년 동안 지속되는 더 긴 배터리 수명을 향한 경향이 있습니다. 어떤 경우에도 무선 IoT 모니터링 시스템 , 데이터 전송에 전력이 소모됩니다. 따라서 인식 및 처리는 지능적인 분할을 통해 에지 노드에서 발생하고 로컬 결정을 통해 데이터 양을 줄여(더 산발적으로 또는 더 짧은 기간에) IoT 시스템에 상당한 부가가치를 가져옵니다. 마지막으로 미래의 핵심 요소는 안전하고 신뢰할 수 있는 운영 능력입니다. 따라서 성공적인 IoT 시스템을 위해 IoT 설계의 초점은 신뢰할 수 있는 센서 및 시스템 가동 시간과 같은 핵심 성능 지표로 옮겨갈 것입니다. 분석가들은 저비용 개발 시스템이 현재 기대 인플레이션의 정점에 있다고 추정합니다. 향후 2~5년 내에 차별화되거나 전문화된 고정밀 센서 그리고 아날로그 신호 체인 주류가 되어 사물 인터넷 시장을 미래로 이끌 것입니다.

좋은 데이터의 중요성

IoT 시스템의 핵심 프로세스는 아날로그 신호 ~ 안으로 디지털 신호 . 간단히 말해서 변환이 좋을수록 데이터가 더 유용합니다. 실리콘 기술은 감지, 측정, 해석 및 연결을 통해 실제 세계와 디지털 세계를 연결하여 주변 세계를 혁신하고 해석합니다.

가장 효과적인 iot 배포는 이 데이터를 사용하여 변경 사항을 결정하는 기능입니다. 그리고 최고의 변화는 공장에서와 같이 더 높은 효율성과 더 높은 보안과 같은 최종 고객을 위한 가장 큰 가치입니다. 머신 러닝은 미래에 예측 유지 관리를 위해 기계가 필요할 때를 식별할 수 있을 뿐만 아니라 세부 사항도 식별할 수 있습니다. 더 높은 수준의 인식에 도달하여 취할 조치를 결정합니다(예: 모터 마모에서 특정 볼 베어링 식별).

따라서 모든 IoT 시스템의 첫 번째 단계는 실시간 신호를 감지하고 측정한 다음 분석 데이터로 변환하는 것입니다. 이 단계를 얼마나 잘 완료하느냐에 따라 미래의 성공을 위한 기반이 마련됩니다. 잘못된 정보 데이터를 입력하면 모든 IoT 분석 클라우드 플랫폼에서 얻은 결과도 잘못된 것입니다. 따라서 가장 성공적인 IoT 시스템은 다른 시스템이 할 수 없는 측정 및 보고 수준을 가져야 합니다.

이것은 측정을 개선해야 하고 보고를 위해서는 우수한 하드웨어가 필수적입니다. 최근 Gartner 보고서도 마찬가지였습니다. 보고 그들이 저비용 iot 개발은 환멸의 거품 시대로 빠르게 보입니다 (환멸의 저점. 이것은 사용 가능한 저비용 개발 플랫폼이 과다하기 때문일 수 있습니다. 그러나 우리가 더 도전적인 것에 초점을 맞출 가능성이 더 높다고 생각합니다. 보다 실질적인 경제적 가치가 있는 iot 애플리케이션 이러한 애플리케이션은 대략적인 측정이 단순히 지원할 수 없는 데이터 결과에 의존합니다.

IoT 시스템 노드와 클라우드 간의 파티션

클라우드 기술은 분석 및 빅 데이터를 포함하여 확장된 다중 신호 체인의 채택을 지원합니다. 주로 에지 노드의 IoT 애플리케이션은 다음을 달성합니다. 높은 지능- 이것은 클라우드 대역폭으로의 모든 데이터 전송(또는 더 정확하게는 오류 - 데이터 전송 속도 제한의 무료 전송) 또는 지연 문제, 즉 노드가 필요한 작업 속도를 포함하여 많은 요인의 결과입니다. t 클라우드에서 반환된 응답을 기다립니다. 따라서 노드, 중간 게이트웨이 및 클라우드에 여러 제어 루프가 필요합니다. 클라우드는 많은 수의 센서에 대한 데이터를 통합하고 해당 데이터를 기반으로 에지 설정을 조정할 수 있습니다. McKinsey는 실제로 클라우드 데이터의 1%만 사용되며 보안 위협으로 인해 데이터를 로컬에 유지하는 것이 더 낫다고 생각합니다.

센서에 지능형 분할 및 임베딩 알고리즘을 구현하면 소스에서 가장 중요한 데이터를 실시간으로 해석할 수 있습니다. 스마트 센서와 클라우드에 내장된 알고리즘은 실리콘 칩보다 더 깊은 데이터를 읽을 수 있습니다. 사실, 이것은 미래의 시스템 동작을 예측하는 것을 가능하게 합니다. 미션 크리티컬 애플리케이션에서 IoT 솔루션의 채택을 가속화하는 것은 스마트 파티셔닝이 수행할 수 있는 보안 시스템을 구축하는 능력에 달려 있습니다.

클라우드 컴퓨팅은 많은 수의 예비 센서 판독값 간의 이러한 연결에서 통찰력을 얻고 시간, 위치 및 기타 센서를 기반으로 다양한 센서 판독값을 연관시킵니다. 이는 데이터 변경(예: 기계 성능의 드리프트)을 감지하는 기능과 실제 개체(예: 모터) 또는 시스템의 소프트웨어 모델의 "디지털 트윈"을 생성하는 기능의 두 부분으로 구성됩니다. 이러한 디지털 트윈은 장비를 사전에 수리하거나 생산 프로세스를 계획하는 데 사용할 수 있습니다. 이는 향후 몇 년 동안 센서의 폭발적인 성장과 소프트웨어 및 서비스의 수익 창출 능력에 대한 전망의 일부입니다.

산업 자동화에서 능동적인 기계 모니터링은 가동 시간 효율성을 근본적으로 개선하고, 실시간 최적화 및 로컬 개입을 달성하고, 분석 및 응답을 위해 클라우드의 여러 공장 및 시스템에 걸쳐 정보를 통합하여 생산성을 향상시킬 수 있습니다.

따라서 스마트 IoT 시스템 파티셔닝은 클라우드의 효과적인 활용을 보장할 수 있습니다.

사물 인터넷에서 가장 중요한 것의 마지막 부분은 무선 네트워크 . 대부분의 네트워크 개체는 무선 및 마이크로파 주파수를 사용하여 클라우드에 다시 무선으로 연결됩니다. 작동 모드는 다양하고 작동 범위는 짧음에서 길며 데이터 속도는 낮음에서 높음입니다. 일부 장치는 몇 달 또는 몇 년 동안 통신하지 않을 수 있지만 다른 장치는 중요한 비즈니스 보안 네트워크에서 작동해야 합니다. 또한 많은 센서 노드는 배터리 또는 에너지 수집기로 구동되므로 효율적인 작동이 핵심입니다. 통신 네트워크는 센서에서 온디맨드로 클라우드로 인텔리전스를 전송하는 데 중요합니다.

그러나 안정적인 운영은 IoT 시스템의 성공적인 구현을 위한 가장 중요한 요소가 될 것입니다. 이러한 다양한 요구 사항은 모두 센서에서 클라우드 인텔리전스 전달을 위한 통신 네트워크에 많은 중점을 둡니다. 금속 및 콘크리트로 지어진 공장과 같은 열악한 환경에서는 안정적인 운영 능력이 특히 까다롭습니다. 고객에게 가장 필요한 것은 저비용, 저전력, 저지연 기술입니다. 또한 센서 레이아웃이 선택되지 않은 상태로 확장되기를 원합니다. 무선 프로토콜에 의존하지 않고 안정적인 네트워크를 만드는 것은 간섭을 극복하기 위해 대체 경로와 채널을 사용하여 높은 신뢰성을 유지하는 것입니다. 기사 출처 웹사이트, 재인쇄물은 출처를 나타냅니다.