La curva de madurez de la tecnología inicial para el desarrollo de iot solo se basa en un aumento en el número de sensores implementados y potenciales. Hoy, podemos mirar hacia el futuro y explorar algunos factores de éxito importantes. Tendencias futuras en el Internet de las Cosas , incluyendo Aplicaciones de iot , aportará beneficios económicos a los usuarios finales. También existe una tendencia hacia una mayor duración de la batería, que dura años. En cualquier sistema de monitoreo de iot inalámbrico , la transmisión de datos consume energía. Por lo tanto, la percepción y el procesamiento se realizan en los nodos de borde a través de particiones inteligentes, y la cantidad de datos se reduce (en un período más esporádico o más corto) a través de decisiones locales, aportando un valor agregado significativo al sistema iot. Finalmente, el elemento clave del futuro es la capacidad de operar de manera segura y confiable. Por lo tanto, para sistemas de iot exitosos, el enfoque del diseño de iot cambiará a indicadores clave de rendimiento, como sensores confiables y tiempo de actividad del sistema. Los analistas estiman que los sistemas de desarrollo de bajo costo se encuentran actualmente en el pico de inflación esperada. En los próximos dos a cinco años, diferenciados o especializados sensores de alta precisión y cadenas de señales analógicas se convertirá en la corriente principal y realmente impulsará el mercado de Internet de las cosas hacia el futuro.

importancia de buenos datos

Un proceso clave en los sistemas iot es la conversión de señales análogas dentro señales digitales . En pocas palabras, cuanto mejor sea la transformación, más útiles serán los datos. La tecnología de silicio innova para transformar e interpretar el mundo que la rodea, uniendo el mundo real y el digital a través de la detección, medición, interpretación y conectividad.

La implementación de iot más eficaz es la capacidad de utilizar estos datos para determinar el cambio. Y el mejor cambio es el mayor valor para el cliente final, como una mayor eficiencia y una mayor seguridad, como en las fábricas, el aprendizaje automático no solo puede identificar cuándo pueden necesitar las máquinas para el mantenimiento predictivo en el futuro, sino que también puede identificar los detalles. y alcanzar un mayor nivel de reconocimiento, para determinar qué acción tomar (por ejemplo, para identificar un rodamiento de bolas específico en el desgaste del motor).

Por lo tanto, la primera etapa de cualquier sistema iot es detectar, medir y luego convertir señales en tiempo real en datos analíticos. Lo bien que se complete esta etapa sentará las bases para el éxito futuro. Si se ingresan datos de información incorrecta, los resultados obtenidos de cualquier plataforma de nube de análisis de iot también serán incorrectos. Por lo tanto, los sistemas iot más exitosos deben tener niveles de medición y generación de informes que otros sistemas no pueden.

Esto necesita mejorar la medición y la generación de informes, lo que hace que un buen hardware sea esencial. Un informe reciente de Gartner decía lo mismo. Informe que son desarrollos de bajo costo. Aplicaciones de iot que tienen un valor económico más real Estas aplicaciones se basan en resultados de datos que las mediciones aproximadas simplemente no pueden soportar.

partición entre los nodos del sistema iot y la nube

La tecnología en la nube admite la adopción de múltiples cadenas de señales extendidas, incluidos análisis y big data. Las aplicaciones de IOT principalmente en nodos de borde logran alta inteligencia este es el resultado de muchos factores, incluida la transmisión de todos los datos al ancho de banda de la nube (o más precisamente: transmisión sin errores del límite de velocidad de transmisión de datos), o un problema de retraso, es decir, la velocidad de acción requerida por el nodo significa que el sistema puede ' t esperando la respuesta que regresa de la nube. Por lo tanto, se requieren múltiples bucles de control en nodos, puertas de enlace intermedias y en la nube. La nube puede consolidar datos para una gran cantidad de sensores y ajustar la configuración de borde en función de esos datos. McKinsey reconoce que solo el 1% de los datos de la nube se utiliza realmente y que las amenazas a la seguridad significan que es mejor mantener los datos locales.

La implementación del algoritmo inteligente de partición e incrustación en el sensor puede interpretar los datos más críticos en la fuente en tiempo real. Los algoritmos integrados en sensores inteligentes y la nube pueden leer datos más profundamente que los chips de silicio. De hecho, esto permite predecir el comportamiento futuro del sistema. Acelerar la adopción de soluciones de iot en aplicaciones de misión crítica depende de la capacidad de construir sistemas seguros, lo que puede hacer la partición inteligente.

La computación en la nube extrae conocimientos de esta conexión entre una gran cantidad de lecturas preliminares de sensores y correlaciona una variedad de diferentes lecturas de sensores según la hora, la ubicación y otros sensores. Consta de dos partes: la capacidad de detectar cambios en los datos (por ejemplo, la desviación del rendimiento de la máquina) y la capacidad de crear un "gemelo digital" de un modelo de software de un objeto real (como un motor) o sistema. Estos gemelos digitales se pueden utilizar para reparar equipos de forma proactiva o planificar procesos de producción. Esto es parte de la perspectiva de un crecimiento explosivo de los sensores en los próximos años, así como de la capacidad de monetizar software y servicios.

En la automatización industrial, el monitoreo activo de la máquina puede mejorar fundamentalmente la eficiencia del tiempo de actividad, lograr una optimización e intervención en tiempo real a nivel local e integrar información en múltiples fábricas y sistemas en la nube para análisis y respuesta, mejorando así la productividad.

Por tanto, la partición inteligente del sistema iot puede garantizar una utilización eficaz de la nube.

La última pieza de lo que es crucial para Internet de las cosas es la creación de redes inalámbricas . La gran mayoría de los objetos en red se conectan de forma inalámbrica a la nube mediante frecuencias de radio y microondas. El modo de operación es variado, el rango de operación es de corto a largo y la velocidad de datos es de baja a alta. Es posible que algunos dispositivos no se comuniquen durante meses o años, mientras que otros necesitan operar a través de redes críticas de seguridad empresarial. Muchos nodos de sensores también funcionan con baterías o colectores de energía, por lo que la operación eficiente será clave. Las redes de comunicación son fundamentales para la transmisión de inteligencia de los sensores a la nube bajo demanda.

Pero la operación confiable será el elemento más crítico para la implementación exitosa del sistema iot. Todos estos requisitos diferentes ponen mucho énfasis en las redes de comunicación para la entrega de inteligencia de sensor a nube. La capacidad operativa confiable es particularmente desafiante en entornos hostiles, como las fábricas construidas con metal y concreto. Lo que más necesitan los clientes es tecnología de bajo costo, bajo consumo de energía y baja latencia. También quieren que el diseño del sensor se expanda sin marcar. Crear una red confiable sin depender de protocolos inalámbricos es mantener esta alta confiabilidad mediante el uso de rutas y canales alternativos para superar la interferencia. Sitio web de la fuente del artículo, reimprimir indique la fuente.