Cảm biến IoT – Hệ thống thần kinh trung tâm của hệ thống IoT

Trong cơ thể con người, hệ thống thần kinh thu thập các luồng dữ liệu cảm giác liên tục và truyền thông tin đến não để được xử lý. Nó giúp phối hợp các hành động trên khắp cơ thể, thu thập dữ liệu hiệu quả về môi trường và đồng thời điều khiển các hành động.

Nếu phần mềm là bộ não của IoT, thì cảm biến IoT là hệ thống thần kinh. Không có câu hỏi nào về Internet of Things (IoT) hiện đang là chủ đề nóng trên các ngành công nghiệp. Mặc dù có nhiều thảo luận về các giải pháp tận dụng IoT, nhưng nó vẫn chưa được sử dụng nhiều.

Có rất nhiều trở ngại phải vượt qua trước khi các tổ chức hoàn toàn có thể gặt hái được những phần thưởng khi triển khai IoT thành công. Trọng tâm của các cuộc hội thoại về ứng dụng IoT là tập trung vào Dữ liệu lớn, phân tích và điện toán đám mây, nhưng cũng như IoT phần mềm ứng dụng, cảm biến IoT là phần quan trọng của toàn bộ hệ thống.

Một số loại sensor IoT thường thấy

Đường dẫn dữ liệu và di chuyển về phía trước

Trong IoT, luồng dữ liệu từ thiết bị đến đám mây, được xử lý bởi các nền tảng phân tích Dữ liệu lớn và được các doanh nghiệp giải thích. Điện toán đám mây đã giúp thúc đẩy sự phát triển của các triển khai thành công bằng cách cho phép các tổ chức bắt đầu phân tích Dữ liệu lớn. Để các giải pháp IoT cung cấp giá trị thực, họ cần trao quyền cho các nhà lãnh đạo doanh nghiệp hiểu biết sâu sắc về cấp độ hoạt động, không chỉ phân tích dựa trên thời gian ở cấp độ cao.

Phân tích dữ liệu lớn rất hữu ích, tuy nhiên, giá trị cuối cùng trong IoT sẽ nằm ở cấp độ hoạt động hoặc tính toán trên chính cái gọi là “things”. Để rõ ràng, điều này không làm giảm giá trị lợi ích của phân tích Dữ liệu lớn.

Ngược lại, giá trị của những hiểu biết do phân tích Dữ liệu lớn cung cấp đã được chứng minh trong trường hợp bảo trì dự đoán, cải thiện hiệu quả hoạt động và trước tiên cho phép các cơ hội thị trường. Hạn chế thực sự của điện toán đám mây là độ trễ. Thông tin được xử lý trong thời gian dài, cho phép các tổ chức hiểu rõ hơn về hiệu suất của các thiết bị và linh kiện qua nhiều ngày, tuần, tháng và năm.

Ví dụ, một nhà sản xuất máy bay có thể theo dõi sự khác biệt về mức tiêu thụ nhiên liệu của các thiết kế cánh khác nhau trong thời gian dài để xác định hiệu suất dài hạn của thiết kế. Dữ liệu này cũng có thể được sử dụng để thiết lập các tiêu chuẩn tổ chức để các thiết kế trong tương lai có thể có các yêu cầu rõ ràng. Mặc dù thông tin này chắc chắn hữu ích, nhiều ứng dụng IoT yêu cầu xử lý và hiểu biết theo thời gian thực để mang lại giá trị.

Một giải pháp điện toán biên liên quan đến thời gian thực, hoặc gần phản hồi thời gian thực và điều chỉnh hiệu suất. Để sử dụng một ví dụ từ môi trường tương tự như trên, một cánh máy bay có thể được trang bị một nền tảng cảm biến IoT theo dõi hình dạng và phân phối tải trọng của cánh trong thời gian thực.

Dữ liệu đó có thể được đưa vào vòng phản hồi điều khiển chuyến bay để máy bay có thể điều chỉnh hình dạng của cánh trong thời gian thực nhằm tối ưu hóa khí động học và do đó giảm mức tiêu thụ nhiên liệu. Một ứng dụng như vậy đang được NASA Armstrong và Không quân Hoa Kỳ thử nghiệm.

Một ví dụ khác về sức mạnh của những hiểu biết nhanh là việc thực hiện một hệ thống theo dõi trạng thái cấu trúc trên một cây cầu. Hỗ trợ chịu tải quan trọng trên cầu có thể được gắn thiết bị cảm biến IoT và theo dõi định kỳ hoặc liên tục. Hệ thống giám sát có thể theo dõi tính toàn vẹn của các hỗ trợ để phát hiện bất kỳ thiệt hại hoặc thay đổi nào.

Ví dụ, nếu một vết nứt bắt đầu hình thành, hệ thống có thể cảnh báo cho tổ chức chịu trách nhiệm duy trì cơ sở hạ tầng và quyết định có thể được đưa ra về cách tiến hành. Các loại ứng dụng này là những gì sẽ đẩy nhanh việc áp dụng các giải pháp IoT vì nó giải quyết nhu cầu kinh doanh ngay lập tức.

Ngay bây giờ trọng tâm của các cuộc hội thoại IoT là xung quanh điện toán đám mây và Dữ liệu lớn. Loại thông tin chi tiết do đám mây cung cấp thường trả lời tại sao một thiết bị hoạt động theo một cách nhất định bằng cách xem dữ liệu trong thời gian dài. Lớp thấp hơn, điện toán biên, nói chung cho biết những gì mà một thiết bị đang làm. Việc thực hiện đầy đủ IoT phụ thuộc vào cả điện toán đám mây và điện toán biên, nhưng sau này sẽ là động lực cuối cùng để áp dụng. Các tổ chức ngày nay yêu cầu hiểu biết thời gian thực về các sản phẩm, ứng dụng và dịch vụ của họ. Do đó, ngành công nghiệp sẽ chứng kiến ​​sự thay đổi trong nỗ lực phát triển xuống tầng biên.

Đổi mới trong biên

Để IoT hướng tới dữ liệu vận hành, cần phải có những tiến bộ đáng kể cho lớp biên. Như mô tả ở trên, lớp biên bao gồm các cảm biến IoT , xử lý tín hiệu và kết nối mạng. Mỗi yếu tố của biên phải đối mặt với những thách thức khác nhau, nhưng chúng đều có liên quan đến nhau.

Ví dụ, có những cảm biến IoT hiện có khả năng thu được dữ liệu liên tục trong lĩnh vực hàng trăm mét trong thời gian thực, nhưng các giải pháp kết nối không dây có thể hạn chế lượng dữ liệu được truyền đi. Do đó, đổi mới cảm biến IoT cũng đòi hỏi những tiến bộ về kết nối. Các cảm biến IoT thường bị bỏ qua trong các cuộc thảo luận về IoT ngoại trừ việc được đề cập trong việc thông qua.

Tuy nhiên, chúng là một trong những yếu tố quan trọng nhất trong các ứng dụng IoT vì chúng là thành phần giúp thiết bị trở nên thông minh. Nếu điện toán là bộ não của IoT, sau đó các cảm biến IoT là hệ thống thần kinh liên tục thu thập và truyền dữ liệu về một thiết bị, máy móc, cấu trúc hoặc quy trình. Nếu không thúc đẩy hệ thống thần kinh của IoT, não sẽ có tác động hạn chế.

Một số công ty công nghệ như The Technology Partnership , cho rằng IoT thực sự là Internet của các cảm biến IoT . Họ cho rằng IoT là một giải pháp tìm kiếm một vấn đề, trong khi thực hiện một phương pháp tập trung vào cảm biến IoT cho phép các doanh nghiệp giải quyết vấn đề bằng một giải pháp. Vì có một lượng lớn dữ liệu không được lắng nghe, các doanh nghiệp có thể chủ động theo đuổi các cách để nắm bắt thông tin đó bằng các cảm biến IoT và thực hiện các giải pháp mới cung cấp giá trị hoạt động thực tế.

Ví dụ như tuyên bố của The Technology Partnership, ngành công nghiệp nặng có thể tiết kiệm hàng tỷ đồng bằng cách giảm mức tiêu thụ năng lượng với mô hình nhiệt độ tốt hơn. Cách duy nhất để thực hiện điều này là sử dụng các thiết bị có cảm biến IoT , tuy nhiên, cảm biến IoT ở dạng hiện tại có thể không phải lúc nào cũng có thể hoàn thành mục tiêu giám sát của các tổ chức.

Khi nói về cảm biến IoT , hầu hết mọi người đều đề cập đến cảm biến IoT điểm dựa trên các nguyên tắc điện tử trong đó mỗi cảm biến IoT thu thập một điểm thông tin duy nhất. Hình thức này phần lớn là loại cảm biến IoT duy nhất có sẵn trong nhiều thập kỷ, nhưng nhu cầu về cảm biến IoT đã tăng lên trong những năm qua và sẽ tiếp tục như vậy trong tương lai. Hạn chế của cảm biến IoT điểm là các kỹ sư và doanh nghiệp chỉ nhận được một số ảnh chụp nhanh về cách thiết bị, máy hoặc cấu trúc của họ hoạt động.

Quay trở lại ví dụ về ngành công nghiệp nặng, cảm biến IoT nhiệt độ điểm có thể giám sát các khu vực quan trọng trên một thiết bị, nhưng không thể cung cấp thông tin về các không gian quan trọng giữa các khu vực quan trọng này. Đối với một mô hình nhiệt độ chính xác, điều cần thiết là phải biết cách phân phối nhiệt độ trong toàn bộ cấu trúc. cảm biến IoT điểm không thể cung cấp dữ liệu về phân phối nhiệt độ đầy đủ. Về bản chất, sử dụng cảm biến IoT điểm giống như chỉ có hàng chục pixel để xác định hình ảnh trong ảnh trông như thế nào. Do đó, đổi mới cảm biến IoT là cần thiết để giúp đáp ứng nhu cầu của IoT.

Có những công nghệ có sẵn ngày nay có thể thu được dữ liệu liên tục theo không gian. Ví dụ, tương quan hình ảnh kỹ thuật số, chủ yếu được sử dụng trong môi trường phòng thí nghiệm, có thể quan sát cả trường biến dạng và chuyển vị của vật thể. Tương tự, nhiệt kế có thể xác định cấu hình nhiệt của cấu trúc hoặc vật thể. Các công nghệ này có thể không phù hợp với nhiều ứng dụng IoT vì chúng đòi hỏi tầm nhìn và có thể cồng kềnh khi triển khai trong lĩnh vực này. Một công nghệ khác có thể thu được dữ liệu liên tục theo không gian là cảm biến IoT sợi quang. Một số hệ thống cảm biến IoT sợi quang có thể thu thập dữ liệu nhiệt độ và biến dạng liên tục theo không gian dọc theo toàn bộ chiều dài của sợi trong thời gian thực.

Công nghệ này phù hợp với các ứng dụng IoT yêu cầu giám sát số lượng lớn cảm biến IoT để xác nhận các mô hình, đảm bảo tính toàn vẹn cấu trúc, và thử nghiệm vật liệu mới. Mặc dù hiện tại không phải mọi ứng dụng IoT đều yêu cầu mức mật độ cảm biến IoT này, sự đa dạng của các ứng dụng có lợi từ dữ liệu liên tục theo không gian sẽ tiếp tục tăng theo thời gian. Điều này sẽ thúc đẩy và được thúc đẩy bởi các tổ chức triển khai các giải pháp IoT chuyển từ các giải pháp Dữ liệu lớn sang dữ liệu vận hành.

Internet of Things có tiềm năng bùng nổ thành một thị trường rộng lớn, nhưng phải đối mặt với nhiều thách thức để đạt được sự nhận thức đầy đủ. Để việc áp dụng IoT trên các ngành công nghiệp bắt nguồn, thị trường sẽ chuyển từ các giải pháp phân tích Dữ liệu lớn sang dữ liệu vận hành. Đổi mới cảm biến IoT là rất quan trọng để thúc đẩy sự thay đổi này. Các doanh nghiệp đầu tư vào các công nghệ này bây giờ sẽ gặt hái những lợi ích của việc là người đầu tiên đưa ra thị trường khi IoT phát triển đầy đủ.