Quelle est la prochaine étape pour l'Internet des objets ?
La courbe de maturité technologique initiale pour le développement de l'iot est uniquement basée sur une augmentation du nombre de capteurs déployés et potentiels. Aujourd'hui, nous pouvons regarder vers l'avenir et explorer certains facteurs de succès importants. Tendances futures dans le Internet des objets , comprenant applications IoT , apportera des avantages économiques aux utilisateurs finaux. Il existe également une tendance à l'allongement de la durée de vie de la batterie, qui dure des années. Dans tous système de surveillance iot sans fil , la transmission de données consomme de l'énergie. Par conséquent, la perception et le traitement ont lieu aux nœuds périphériques grâce à un partitionnement intelligent, et la quantité de données est réduite (sur une période plus sporadique ou plus courte) grâce à des décisions locales, apportant ainsi une valeur ajoutée significative au système iot. Enfin, l'élément clé de l'avenir est la capacité d'opérer de manière sûre et fiable. Par conséquent, pour les systèmes iot réussis, la conception de l'iot se concentrera sur les indicateurs de performance clés tels que les capteurs de confiance et la disponibilité du système. Les analystes estiment que les systèmes de développement à faible coût sont actuellement dans le pic de l'inflation attendue. Dans les deux à cinq prochaines années, différenciées ou spécialisées capteurs de haute précision et chaînes de signaux analogiques deviendra le courant dominant et poussera véritablement le marché de l'Internet des objets vers l'avenir. l'importance de bonnes données Un processus clé dans les systèmes iot est la conversion de signaux analogiques dans signaux numériques . En termes simples, meilleure est la transformation, plus les données sont utiles. La technologie du silicium innove pour transformer et interpréter le monde qui l'entoure, reliant les mondes réel et numérique grâce à la détection, la mesure, l'interprétation et la connectivité. Le déploiement iot le plus efficace est la possibilité d'utiliser ces données pour déterminer le changement. Et le meilleur changement est la plus grande valeur pour le client final, comme une efficacité et une sécurité plus élevées, comme dans les usines, l'apprentissage automatique est non seulement capable d'identifier quand les machines peuvent avoir besoin d'une maintenance prédictive à l'avenir, mais peut également identifier les détails et atteindre un niveau de reconnaissance plus élevé, pour déterminer les mesures à prendre (par exemple, pour identifier des roulements à billes spécifiques dans l'usure du moteur). Par conséquent, la première étape de tout système iot consiste à détecter, mesurer, puis convertir les signaux en temps réel en données analytiques. La réussite de cette étape jettera les bases d'un succès futur. Si des données d'information erronées sont saisies, les résultats obtenus à partir de n'importe quelle plate-forme cloud d'analyse iot seront également erronés. Par conséquent, les systèmes...
