预测性维护预测性维护一直是工业物联网最显著的作用之一,用过传感器对机器各部分温度、振动、耗电量等数据的监测,用户可以随时发现设备的异常,提前停产时间维护,避免意外停机影响生产。甚至用户可以通过模拟场景功能,通过易云系统内置或自行上传,搭建出相应的场景,将采集到的各类数据展示在场景中的相应位置,通过场景中数据和的变化,来随时监测设备状况。
2、自动控制一般传感器采集到的数据
自动控制一般传感器采集到的数据,往往需要在电脑或人机界面展示,工作人员观察数据状况后手工控制设备启停或升降功率。通过易云系统自带的逻辑控制功能,可以直接在设备和需要控制的设备之间架设逻辑,通过PLC、或其他控制方式,根据数据变化,自动调整设备运转状态,减少时间浪费。
3、挖掘数据内涵
挖掘数据内涵。传感器采集到的数据、设备反馈之后的数据最终都是要经过分析研究,成为对企业有利的信息,为企业提供决策支持。如对产品端的监测数据分析,找到机械的弱点或故障发生规律,在改进工艺时针对性加强,提升产品质量和竞争力等。
物联网的技术原理
事实上,物联网的原理是在计算机互联网的基础上,利用RFID、无线数据通信技术,构建覆盖全球数万座建筑的物联网。在这个网络中,建筑物(物品)之间可以在不需要人工干预的情况下进行通信。其实质是利用射频自动识别技术,通过计算机互联网实现物品之间的自动识别和信息的互联与共享。
物联网的核心技术还在云计算中,云计算是物联网实现的核心。物联网的三个关键技术和领域包括:传感器技术、RFID标签技术、嵌入式系统技术。领域:公共事务管理(节能环保、交通管理等)、公共社会服务(医疗健康、家居建筑、金融保险等)、经济发展(能源电力、物流零售等)。
传感器技术是计算机应用中的一项关键技术,将传输线上的模拟信号转化为可由计算机处理的数字信号。
RFID,即射频识别,是一种集射频技术和嵌入式技术于一体的集成技术,在不久的将来将广泛应用于自动识别和货物物流管理。
嵌入式系统技术是集计算机软件、计算机硬件、传感器技术、集成电路技术和电子应用技术为一体的复杂技术。
物联网使用场景,主要体现在几个步骤:采集、传输、计算、展示
物联网终端采集数据,将数据传送给服务器,服务器存储和处理数据,并将数据显示给用户。
例如,自行车是共享的,前向过程是自行车获取GPS位置数据,通过2G网络向服务器报告,服务器记录自行车位置信息,用户在APP终端查看自行车位置。反向处理是用户向服务器发出解锁请求,服务器通过2G网络向自行车发送解锁指令,自行车执行解锁指令。
物联网的大大小小的应用都是基于正向数据采集和反向指令控制实现的。
传输模式的选择:取决于距离和功耗
物联网的联网方式:
近距离低功耗,带BLE或ZigBee。
远距离低功耗,NB-IoT或2G
近距离大数据,带WiFi
大数据远程,使用4G网络
关于网络布局:
远距离传输比短距离传输更昂贵,功耗更高。合理使用远距离和远距离配置可以有效降低物联网终端的成本。
例如,原始共享自行车被2G网络解锁,需要数据的长连接或下行短消息解锁,功耗高,下载的共享自行车丢弃了远程解锁,直接使用手机的蓝牙解锁自行车,节省数据流,降低功耗,本发明还可以提高解锁速度,剩余能量电动自行车智能充电站也是物联网的高科技产品,采用最新的窄带通信技术引领电动自行车充电设备的技术高度。
云服务设计
物联网的云服务器和应用程序设计与I互联网基本一致,Java、PHP和ASP可用于物联网的后台处理。
移动互联网是“人-服务器-人”的框架,物联网是"物-服务器-人"的框架,两者是相同的,物联网终端设备也采用TCP、>
总结简图
作者 | 网络大数据
来源 | raincent_com
随着物联网的演变和发展,所有可以想象到的东西(或事物)和产业都将变得更加智能:智能家居和智慧城市、智能制造机械、智能汽车、智能健康等等。无数被授权收集和交换数据的东西正在形成一个全新的网络——物联网——一个可以在云中收集数据、传输数据和完成用户任务的物理对象网络。
物联网和大数据正在走向胜利之路。不过,要想从这一创新中获益,还需要解决一些挑战和问题。在本文中,我们很高兴与大家分享多年来在物联网咨询领域积累的知识。
物联网大数据如何应用
首先,有多种方法可以从物联网大数据中获益:在某些情况下,通过快速分析就足够了,而一些有价值的见解只有在经过深入的数据处理之后才能获得。
实时监测。通过连网设备收集的数据可以用于实时 *** 作:测量家中或办公室的温度、跟踪身体活动(计算步数、监测运动)等;实时监测在医疗保健中被广泛应用(例如,获取心率、测量血压、糖分等);它还成功地应用于制造业(用于控制生产设备)、农业(用于监测牛和作物)和其他行业。
数据分析。在处理物联网生成的大数据时,我们有机会超越监测,并从这些数据中获得有价值的见解:识别趋势,揭示看不见的模式并找到隐藏的信息和相关性。
流程控制和优化。来自传感器的数据提供了额外的上下文情境信息,以揭示影响性能和优化流程的重要问题。
▲交通管理:跟踪不同日期和时间的交通负荷,以制定出针对交通优化的建议,例如,在特定时间段增加公共汽车的数量,看看是否有改观,以及建议引入新的交通信号灯方案和修建新的道路,以减少街道的交通拥堵状况。
▲零售:跟踪超市货架中商品的销售情况,并在商品快卖完之前及时通知工作人员补货。
▲农业:根据传感器的数据,在必要时给作物浇水。
预测性维护。通过连网设备收集的数据可以成为预测风险、主动识别潜在危险状况的可靠来源,例如:
▲医疗保健:监测患者健康状态并识别风险(例如,哪些患者有糖尿病、心脏病发作的风险),以便及时采取措施。
▲制造业:预测设备故障,以便在故障发生之前及时解决。
还应注意的是,并非所有的物联网解决方案都需要大数据(例如,如果智能家居拥有者要借助智能手机来关灯,则可以在没有大数据的情况下执行此 *** 作)。重要的是要考虑减少处理动态数据的工作量,并避免存储将来没有用处的大量数据。
物联网中的大数据挑战
除非处理大量数据以获取有价值的见解,否则这些数据完全没用。此外,在数据收集、处理和存储方面还有各种挑战。
▲数据可靠性。虽然大数据永远不会100%准确,但在分析数据之前,请务必确保传感器工作正常,并且用于分析的数据质量可靠,且不会因各种因素(例如,机器运行的不利环境、传感器故障)而损坏。
▲要存储哪些数据。连网设备会产生万亿字节的数据,选择存储哪些数据和删除哪些数据是一项艰巨的任务。更重要的是,一些数据的价值还远远没有显现出来,但将来您可能需要这些数据。如果您决定为将来存储数据,那么面临的挑战就是以最小的成本做到这一点。
▲分析深度。一旦并非所有大数据都很重要,就会出现另一个挑战:什么时候快速分析就足够了,什么时候需要进行更深入的分析以带来更多价值。
▲安全。毫无疑问,各个领域的连网事物可以让我们的生活变得更加美好,但与此同时,数据安全也成一个非常重要的问题。网络罪犯可以侵入数据中心和设备,连接到交通系统、发电厂、工厂,并从电信运营商那里窃取个人数据。物联网大数据对于安全专家来说还是一个相对较新的现象,相关经验的缺失会增加安全风险。
物联网解决方案中的大数据处理
在物联网系统中,物联网体系架构的数据处理组件因输入数据的特性、预期结果等而不同。我们已经制定了一些方法来处理物联网解决方案中的大数据。
数据来自与事物相连的传感器。“事物”可以是任何物体:烤箱、汽车、飞机、建筑、工业机器、康复设备等。数据可以是周期性的,也可以是流式的。后者对于实时数据处理和迅速管理事物至关重要。
事物将数据发送到网关,以进行初始数据过滤和预处理,从而减少了传输到下一个物联网系统中的数据量。
边缘分析。在进行深入数据分析之前,有必要进行数据过滤和预处理,以选择某些任务所需的最相关数据。此外,此阶段还可以确保实时分析,以快速识别之前在云中通过深度分析所发现的有用模式。
对于基本协议转换和不同数据协议之间的通信,云网关是必需的。它还支持现场网关和中央物联网服务器之间的数据压缩和安全数据传输。
连网设备生成的数据以其自然格式存储在数据湖中。原始数据通过“流”进入数据湖。数据保存在数据湖中,直到可以用于业务目的。清理过的结构化数据存储在数据仓库中。
机器学习模块根据之前积累的历史数据生成模型。这些模型定期(例如,一个月一次)用新数据流更新。输入的数据被累积并应用于训练和创建新模型。当这些模型经过专家的测试和批准后,控制应用程序就可以使用它们,以响应新的传感器数据发送命令或警报。
总结
物联网产生大量数据,可用于实时监控、分析、流程优化和预测性维护等。然而,应该记住,从各种格式的海量数据中获得有价值的见解并不是一件容易事情:您需要确保传感器工作正常,数据得到安全传输和有效处理。此外,始终存在一个问题:哪些数据值得存储和处理。
尽管存在一些挑战和问题,但应记住,物联网的发展势头强劲,并可以帮助多个行业的企业开辟新的数字机遇。
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