Брайан Маклеод, CRATUS Technology, Inc.

Потребительский IoT собирает данные с датчиков дома, в машине, на телефоне, на теле или на вещах. Данные отправляются в облачное приложение, где провайдер может монетизировать их любым способом. Клиенты получают информацию из облачного приложения на смартфоне, планшете, смарт-телевизоре или компьютере. Команды для управления вашими IoT-устройствами отправляются с вашего телефона в облачное приложение и передаются обратно через Интернет в ваш дом или в любое место, где находится устройство.

Вот три ключевых вывода:

  • Система полагается на постоянное подключение к Интернету.
  • Система полагается на то, что электроэнергия всегда доступна
  • У вас нет прямого контроля над вашими данными или вашим IoT-устройством

У вас дома есть решение IoT для обеспечения безопасности потребителей? Это бесполезно, если ваш Wi-Fi-роутер, кабельная приставка и устройства не подключены к резервному источнику питания. Хотите включить отопление из маргинальной зоны мобильного телефона? Бесполезен, пока вы не получите чистый сигнал. Хотите сохранить в тайне то, что происходит в вашем доме? Невозможно с этой потребительской моделью.

Промышленные уроки

Потребители, похоже, готовы мириться с этими недостатками в обмен на то, что они считают бесплатными или недорогими функциями и услугами. Для промышленных потребителей эти недостатки неприемлемы.

Промышленные системы должны продолжать работать, даже когда Интернет недоступен. Такие примеры, как атомные электростанции, очевидны, но это также верно для скромных водяных насосов (защита от наводнений, ирригация, подача пресной воды) или систем отопления (прорыв труб в холодную погоду, испорченные материалы, испорченная еда, вымирающие животные в жаркую погоду). Невозможно запускать контуры управления через Интернет. Промышленное устройство IoT также не может отправлять данные в облако и ждать командного решения, полученного в результате крупномасштабной облачной обработки.

Когда электричество отключается, система охраны и безопасности должна сохраняться. Таким образом, резервное питание или альтернативное питание являются обязательными. Во многих случаях могут быть батареи, поэтому передовой дизайн управления питанием является ключом к управлению сроком службы батареи.

Множество низкоуровневых данных дают важную информацию о работе или эффективности бизнеса. Предприятия справедливо неохотно предоставляют эти данные в нерегулируемых или плохо регулируемых средах, обычных для потребительских приложений.

Уроки

Промышленная система IoT должна иметь достаточную вычислительную мощность, чтобы выполнять важную обработку на периферии. Это включает в себя концепции вычислений тумана и тумана (вычисления прямо на датчике). Эти системы пограничной обработки должны иметь адаптируемые сложные алгоритмы, загружаемые локально, для выполнения своих функций. Концепция состоит в том, чтобы брать необработанные данные и превращать их в интеллект. Затем используйте интеллект для принятия командных решений. Базовый анализ для создания алгоритмов выполняется в облаке, где можно анализировать большие наборы данных. Алгоритм затем должен быть загружен в пакет датчика. В этом суть машинного обучения в промышленной среде IoT. Это часть технологии, которую мы в CRATUS Technology называем «программно-определяемые датчики».

Вы можете узнать больше об этих концепциях в моей статье «Затуманенные взгляды на промышленный IoT» в «Руководстве по проектированию IoT 2018» от Embedded Computing Design (http://pdf.cloud.opensystemsmedia.com/emag/IOT-DesignGuide-2018LINKS.pdf). ). Для получения дополнительной информации, пожалуйста, свяжитесь с CRATUS: [email protected]