Mengenali Individu Dengan Raspberry Pi, Kamera Hangat, dan AI

AWS IoT.by unsplash
Metode khusus untuk menentukan apakah ada orang di ruangan atau tidak dapat dikembangkan dengan menggabungkan Raspberry Pi, kamera termal, dan model pembelajaran mesin yang memanfaatkan TensorFlow. Banyak geek dan automator DIY telah lama bercita-cita untuk dapat memicu peristiwa berdasarkan kehadiran orang di sebuah ruangan. Aplikasi yang menarik, misalnya, adalah membuat rumah Anda secara otomatis menyalakan dan mematikan lampu saat Anda masuk atau keluar dari tempat tinggal Anda. kamar.
Sebagian besar solusi untuk masalah ini, seperti sensor Philips Hue, hanya mendeteksi gerakan dan bukan kehadiran manusia yang sebenarnya. Alhasil, lampu akan mati saat Anda berbaring di sofa seperti orang malas. Akibat wajar yang menarik adalah kemampuan untuk mematikan musik atau televisi saat Anda meninggalkan ruangan dan pergi ke kamar tidur tanpa harus mematikan setiap button. Aplikasi lain yang menarik adalah kemampuan untuk melihat apakah ada orang di kamar Anda saat Anda tidak ada.
Raspberry Pi, Kamera Termal, dan Pembelajaran Mesin
Menggabungkan kamera termal dengan jaringan syaraf dalam adalah metode yang jauh lebih kuat untuk benar-benar mendeteksi keberadaan manusia. Mereka dapat mendeteksi keberadaan orang bahkan ketika mereka tidak bergerak, tidak seperti sensor gerak. Selain itu, tidak seperti kamera optik, mereka mendeteksi tubuh dengan mengukur panas yang mereka pancarkan dalam bentuk radiasi infra merah. Hasilnya, mereka jauh lebih kuat karena sensitivitasnya tidak terpengaruh oleh kondisi pencahayaan, posisi target, atau warna. Saya mencoba beberapa saat untuk membangun model yang menggunakan gambar optik dari webcam standar daripada gambar termal sebelum melihat ke dalam solusi kamera termal. dalam satu hari, sementara model optik dilatih pada lebih dari 10.000 640480 gambar yang diambil selama seminggu dalam berbagai kondisi pencahayaan.
Model termal akan mencapai akurasi sekitar 99% dalam satu fase pelatihan dari jaringan saraf yang lebih sederhana, sedangkan model optik tidak akan mencapai akurasi di atas 91% dalam mendeteksi keberadaan orang bahkan dengan arsitektur jaringan yang lebih kompleks. Ada beberapa penelitian tentang subjek ini (sebagian besar makalah penelitian dapat ditemukan dengan mencari “kamera termal pendeteksi orang”) dan beberapa produk canggih dan mahal untuk pengawasan profesional, meskipun potensinya tinggi. Saya memutuskan untuk melakukan tugas saya dan bangun solusi saya sendiri karena tidak ada opsi siap pakai untuk rumah saya. Saya memastikan itu dapat dengan mudah ditiru oleh siapa pun.
Perangkat Keras
- Biaya RaspberryPi: kira-kira $35). Menggunakan RaspberryPi Zero single-core untuk tugas pembelajaran mesin mungkin bukan ide yang baik karena tugas itu sendiri tidak terlalu mahal (kami hanya akan menggunakan Raspberry untuk melakukan prediksi pada model terlatih, bukan untuk melatih model), tetapi mungkin masih mengalami beberapa latensi pada Zero. Namun, secara teori, model apa pun harus berfungsi. Model apa pun dengan kinerja yang lebih baik harus melakukan pekerjaan dengan baik.
- termometer.Saya menggunakan kamera breakout MLX90640 Pimoroni untuk proyek ini, yang berharga:$55) karena biayanya yang rendah, pemasangan yang sederhana, dan hasil yang memuaskan.Versi standar (55°) dan sudut lebar (110°) dari kamera ini adalah tersedia. Saya telah menggunakan model titik lebar karena kamera menampilkan ruang tamu yang besar, tetapi pertimbangkan bahwa keduanya memiliki tujuan yang sama (32×24 piksel), jadi titik yang lebih luas disertai dengan biaya tujuan spasial yang lebih rendah. Ada tidak banyak yang perlu Anda ubah jika ingin menggunakan kamera termal yang berbeda; yang perlu Anda lakukan hanyalah memastikan bahwa itu kompatibel dengan Platypush dan dilengkapi dengan antarmuka perangkat lunak yang kompatibel dengan RaspberryPi.
- Memasang kamera breakout pada sesuatu seperti Breakout Garden, yang harganya: $10-14), karena mudah dipasang tanpa perlu menyolder tepat di atas RaspberryPi Anda.
Jika Anda memiliki Breakout Garden, menyiapkan MLX90640 di RaspberryPi Anda sangat mudah. Pasang Breakout Garden di bagian atas Raspberry Pi. Tempatkan breakout kamera di slot untuk I2C. Jalankan Raspberry Pi. Selesai.
Perangkat Lunak
Saya menguji kode saya di Raspbian, tetapi, dengan sedikit modifikasi, seharusnya dapat dengan mudah disesuaikan dengan distribusi apa pun yang dipasang di RaspberryPi.
Dukungan perangkat lunak untuk kamera termal membutuhkan sedikit kerja. MLX90640 tidak datang (belum) dengan antarmuka siap pakai Python, tetapi driver sumber terbuka C++ disediakan untuk itu. Petunjuk untuk menginstalnya :
# Install the dependencies
apt-get install libi2c-dev
# Enable the I2C interface echo dtparam=i2c_arm=on | sudo tee -a /boot/config.txt
# It's advised to configure the SPI bus baud rate to
# 400kHz to support the higher throughput of the sensor
echo dtparam=i2c1_baudrate=400000 | sudo tee -a /boot/config.txt
# A reboot is required here if you didn't have the # options above enabled in your /boot/config.txt
# Clone the driver's codebase git clone https://github.com/pimoroni/mlx90640-library cd mlx90640-library
# Compile the rawrgb example make clean make I2C_MODE=LINUX examples/rawrgb
Di bawah direktori contoh, Anda akan melihat sebuah executable dengan nama rawrgb jika semuanya berjalan dengan baik. Jika Anda menjalankannya, Anda akan melihat banyak data biner, yang merupakan representasi biner mentah dari frame. Karena itu adalah executable yang Platypush akan digunakan untuk berinteraksi dengan modul kamera, mengingat di mana letaknya atau memindahkannya ke folder tempat sampah khusus. Artikel ini mengasumsikan bahwa Anda telah menginstal dan mengonfigurasi platypush di sistem Anda. Jika tidak, kunjungi wiki, readthedocs, halaman GitHub, atau postingan saya tentang memulai dengan Platypush.
Anda juga memerlukan dependensi Python berikut pada RaspberryPi :
# For machine learning image predictions pip install opencv opencv-contrib-python
# For image manipulation in the MLX90640 plugin pip install Pillow
Dalam contoh ini, kami akan menggunakan mesin yang lebih bertenaga untuk fase pelatihan dan RaspberryPi untuk fase penangkapan dan prediksi. Ketergantungan mesin berikut akan diperlukan untuk melatih model Anda :
# For image manipulation pip install opencv
# Install Jupyter notebook to run the training code pip install jupyterlab # Then follow the instructions at https://jupyter.org/install
# Tensorflow framework for machine learning and utilities pip install tensorflow numpy matplotlib
# Clone my repository with the image and training utilities # and the Jupyter notebooks that we'll use for training git clone https://github.com/BlackLight/imgdetect-utils
Fase Penangkapan
Saatnya untuk mulai mengambil gambar dengan kamera Anda dan menggunakannya untuk melatih model Anda sekarang setelah Anda memiliki semua perangkat keras dan perangkat lunak yang diperlukan. Pertama-tama, rancang modul MLX90640 dalam catatan penyiapan platipus Anda :
camera.ir.mlx90640: fps: 16 # Frames per second rotate: 270 # Can be 0, 90, 180, 270 rawrgb_path: /path/to/your/rawrgb
Mulai Platypush lagi. Anda dapat memeriksa apakah Anda dapat mengambil gambar jika backend HTTP diaktifkan :
curl -XPOST -H 'Content-Type: application/json' -d '{"type":"request", "action":"camera.ir.mlx90640.capture", "args": {"output_file":"~/snap.png", "scale_factor":20}}' http://localhost:8008/execute?token=...
Gambar termal harus disimpan di /snap.png. Saat saya berdiri di depan sensor, situasi saya terlihat seperti ini :
Perhatikan kemilau di sudut kanan bawah itu benar-benar intensitas dari prosesor pusat RaspberryPi 4 saya. Itu muncul di setiap gambar yang saya ambil, dan jika Anda memasang kamera di atas Raspberry itu sendiri, Anda mungkin mendapatkan hasil yang serupa. Namun, ini seharusnya tidak menjadi masalah untuk pelatihan model Anda.
Anda juga dapat menggunakan ikon matahari untuk membuka tab baru di panel web (http://host-anda:8008) untuk melihat status kamera Anda dari antarmuka web.
Gambar akan disimpan di bawah http://your-host:8008/camera/ir/mlx90640/stream?rotate=270&scale_factor=20.
Sekarang, di konfigurasi Platypush Anda, tambahkan cronjob untuk mengambil snapshot setiap menit :
cron.ThermalCameraSnapshotCron: cron_expression: '* * * * *' actions: - action: camera.ir.mlx90640.capture args: - output_file: "${__import__('datetime').datetime.now().strftime('/img/folder/%Y-%m-%d_%H-%M-%S.jpg')}" - grayscale: true
Kita hanya membutuhkan gambar kecil untuk melatih model kita, jadi tidak ada faktor skala yang digunakan. Selain itu, kita akan mengonversi gambar menjadi skala abu-abu, yang akan membuat jaringan saraf menjadi lebih ringan dan sebenarnya lebih akurat karena hanya bergantung pada satu variabel per piksel daripada tertipu oleh kombinasi RGB.
Mulai ulang Platypush dan pastikan gambar baru dibuat setiap menit di direktori gambar Anda. Sampai Anda puas dengan jumlah sampel, biarkan berjalan selama beberapa jam atau hari. Cobalah untuk mencakup skenario sebanyak mungkin, termasuk duduk, berdiri, dan posisi lain di dalam ruangan, dengan menyeimbangkan jumlah gambar dengan dan tanpa kehadiran orang. Seperti yang saya sebutkan sebelumnya, saya hanya membutuhkan kurang dari 1000 gambar dengan variasi yang cukup untuk mencapai tingkat akurasi di atas 99 persen dalam kasus saya.
Tahap Pelabelan
Salin gambar ke mesin yang akan Anda gunakan untuk melatih model Anda setelah Anda puas dengan jumlah sampel yang Anda ambil (semuanya harus berupa file JPEG kecil dengan masing-masing kurang dari 500 byte). Masukkan ke dalam folder di mana Anda mengkloning komputer saya imgdetect-utils :
BASEDIR=~/git_tree/imgdetect-utils
# This directory will contain your raw images IMGDIR=$BASEDIR/datasets/ir/images
# This directory will contain the raw numpy training # data parsed from the images DATADIR=$BASEDIR/datasets/ir/data
mkdir -p $IMGDIR mkdir -p $DATADIR
# Copy the images scp pi@raspberry:/img/folder/*.jpg $IMGDIR
# Create the labels for the images. Each label is a # directory under $IMGDIR mkdir $IMGDIR/negative mkdir $IMGDIR/positive
Jalankan skrip label.py yang disediakan di repositori untuk memberi label gambar secara interaktif setelah disalin dan direktori untuk label telah dibuat :
cd $BASEDIR python utils/label.py -d $IMGDIR [--scale-factor 20] Setiap gambar akan terbuka di jendela baru dan Anda dapat memberi label dengan mengetik 1 (negatif) atau 2 (positif) :![]()
Anda seharusnya dapat mengetahuinya dengan melihat stempel waktu atau dengan melihat gambar-gambar kecil lagipula, itu adalah sekumpulan 2432 gambar dari kamera termal kecil jika ada orang di dalam ruangan biasanya diwakili oleh area yang lebih terang atau tidak. Direktori negatif dan positif di bawah direktori gambar seharusnya sudah diisi pada akhir prosedur.
Fase Pelatihan
Setelah kita memiliki semua gambar berlabel, waktunya untuk melatih model kita. Notebook train.ipynb Jupyter disediakan di bawah notebooks/ir, dan seharusnya cukup jelas.
Akan ada file di models/ir/tensorflow dengan nama ir.pb jika Anda berhasil mengeksekusi notebook secara keseluruhan. Sekarang setelah Anda memiliki file models/ir/tensorflow, Anda dapat mentransfernya ke Raspberry Pi dan menggunakannya untuk membuat prediksi :
scp $BASEDIR/models/ir/tensorflow/ir.pb pi@raspberry:/home/pi/models
Mendeteksi Orang di Ruangan
Menggunakan plugin platypush MlCv, ganti konten ThermalCameraSnapshotCron dengan logika yang mengambil gambar pada interval yang telah ditentukan dan menggunakan model yang baru saja kami latih untuk memprediksi apakah ada orang di dalam ruangan atau tidak.
Dalam procedure.people_detected dan procedure.no_people_detected, Anda dapat menggunakan logika apa pun yang Anda inginkan.Ketika sesuatu telah berubah sejak pengamatan sebelumnya, prosedur ini hanya akan digunakan.Misalnya, metode langsung untuk menentukan kapan menyalakan atau mematikan lampu Anda adalah sebagai berikut :
procedure.sync.people_detected: - action: light.hue.on
procedure.sync.no_people_detected: - action: light.hue.off
Apa Berikutnya?
Itu keputusan Anda!Gunakan plugin media platypush untuk bereksperimen dengan aturan yang lebih rumit, seperti mengubah status musik atau video yang diputar di ruangan saat seseorang masuk. Atau, saat Anda pertama kali memasuki ruangan di pagi hari, kirim teks yang dipersonalisasi untuk mengatakan “selamat pagi.” , Anda dapat membangun sistem yang bahkan lebih kuat dengan menggabungkannya dengan sensor aliran optik, sensor jarak, sensor jangkauan laser, atau kamera optik (platypush menawarkan plugin untuk beberapa komponen ini).
7 Alasan Mengapa Platform AWS IoT Sangat Cocok untuk Startup IoT
Jika startup IoT Anda tetap membuka opsinya, berikut adalah beberapa argumen kuat yang mendukung platform AWS IoT. Realitas muncul begitu kegembiraan seputar memulai startup Internet of Things (IoT) mereda. Kesulitan memilih platform IoT adalah sesuatu yang ditakuti pengusaha; Juga tidak mengoordinasikan sensor dan operasi jaringan atau menghubungkan perangkat lunak dan perangkat keras IoT ke Internet, dan begitu pula keamanan data yang membanjir. Karena itu, salah satu pendiri startup IoT sering kali kewalahan dengan banyaknya pilihan yang tersedia bagi mereka.
Mengapa tidak berkonsentrasi pada Amazon IoT? Startup IoT bisa mendapatkan keuntungan besar dari berbagai fitur platform ini. Dengan bantuan platform Amazon Web Services Internet of Things, merek terkenal seperti iRobot, GoPro, dan Under Armour telah meluncurkan terhubung produk.Platform AWS IoT harus digunakan untuk produk Anda berikutnya karena tujuh alasan berikut:
Mudah Memulai Dengan AWS IoT
Platform AWS IoT memungkinkan perangkat IoT untuk berinteraksi secara aman satu sama lain dan berbagai aplikasi IoT dengan menghubungkannya ke cloud. Dengan mengumpulkan dan mengukur data, menganalisisnya, dan mengirimkannya ke cloud untuk tindakan lebih lanjut, platform cloud ini menjadikan segalanya cerdas. Anda akan memiliki akses ke konsol AWS untuk mengoperasikan dan mengelola solusi Anda setelah menghubungkannya ke platform cloud. Protokol MQTT dan HTTPS digunakan oleh perangkat dan platform AWS IoT untuk berkomunikasi. Selain itu, MQTT melalui WebSockets didukung oleh broker pesan AWS IoT, pertukaran pesan mendasar yang mengaktifkan layanan tersemat. Pengembang startup IoT Anda dapat secara efektif menghubungkan produk ke berbagai infrastruktur cloud berkat protokol ini.
AWS IoT dikatakan sebagai salah satu platform IoT berbasis cloud yang paling mudah digunakan, oleh karena itu dipilih oleh semakin banyak startup IoT. AWS dipilih oleh 51,8% pengembang yang disurvei oleh Eclipse Foundation sebagai cloud mereka platform untuk aplikasi IoT. Kompatibilitas platform dengan bahasa pemrograman populer seperti C, Java, JavaScript, Python, kit pengembangan perangkat lunak (SDK) Arduino Yn, dan SDK seluler untuk iOS dan Android dihargai oleh para insinyur. Selain itu, SDK Perangkat AWS IoT adalah open-source, memungkinkan untuk penyelidikan mendalam. Selain itu, kekaguman publik terhadap AWS ditunjukkan oleh Survei Pengembang Stack Overflow terbaru. Survei ini menegaskan bahwa AWS adalah salah satu platform pengembangan yang paling banyak digunakan dan platform cloud publik pilihan para insinyur.
Standar Keamanan IoT Tinggi
Mayoritas startup IoT menghadapi kesulitan karena kekhawatiran tentang keamanan IoT. Amazon tidak menyisihkan sumber daya apa pun untuk melindungi komunikasi, perangkat, dan data pelanggannya. Amazon mampu memberikan solusi keamanan mutakhir karena merupakan raksasa teknologi.
Ada sejumlah level otorisasi, autentikasi, dan enkripsi yang dapat digunakan untuk menjamin keamanan lengkap pertukaran data antara perangkat yang terhubung dan platform AWS IoT. Dengan komunikasi HTTPS, baik metode AWS (SigV4) maupun pendekatan konvensional (X Sertifikat .509) digunakan sebagai metode otorisasi. Sementara konektivitas SigV4 melindungi koneksi WebSockets, MQTT menggunakan pendekatan berbasis sertifikasi. Selain itu, pemilik produk dapat membuat dan menerapkan kebijakan keamanan mereka sendiri melalui API atau Konsol AWS.
IAM, mesin autentikasi milik Amazon sendiri, adalah bagian dari AWS IoT.Selain itu, Cognito, layanan manajemen identitas aplikasi seluler dan web, didukung oleh layanan ini.AWS CloudTrail, layanan andal yang mengidentifikasi dan mengatasi masalah keamanan di AWS IoT akun, juga disediakan untuk pelanggan oleh AWS. AWS CloudTrail menyediakan riwayat peristiwa aktivitas akun, termasuk tindakan yang diambil melalui Konsol AWS, yang memungkinkan semua ini.
AWS Menghargai Komunitas Startup dan Menumbuhkan Budaya Startup
Amazon adalah penyedia yang telah membantu banyak startup IoT dalam membangun diri mereka sendiri. Startup adalah bisnis luar biasa yang tidak hanya memberikan nilai kepada klien mereka, tetapi juga memiliki potensi untuk mengubah kehidupan sehari-hari orang. Itu adalah sesuatu yang dimiliki oleh perusahaan besar seperti Amazon. menyadari, dan mereka bekerja keras untuk membantu inovasi teknologi yang berdampak.
Tentu saja, motif mereka tidak semata-mata amal. Audiens target Amazon termasuk perusahaan pemula, yang merupakan segmen yang berharga. Seluruh bagian situs web perusahaannya menawarkan saran kepada calon pemilik bisnis tentang cara memotong biaya, mulai dari mana menggunakan berbagai SDK, dan unik paket startup seperti AWS Activate for Startups. Selain itu, paket ini menyediakan konten yang mendidik dan menginspirasi dalam bentuk postingan blog, wawancara, pertemuan, startup IoT unggulan, dan kisah sukses. Selain itu, pemula AWS akan menemukan penjelasan dan jawaban mendetail untuk hampir setiap pertanyaan dalam dokumentasi yang menarik.
Arsitektur Tanpa Server adalah Pilihan Tepat untuk Startup
Aplikasi tanpa server adalah cara luar biasa untuk menyetujui pemikiran bisnis baru. Startup IoT dapat meningkatkan ketangkasan selama proses pengembangan sekaligus menurunkan biaya pengembangan MVP dan prototipe dengan menggunakan metode tanpa server. Pengembang dapat berkonsentrasi pada tugas yang lebih penting dengan arsitektur tanpa server karena mereka tidak perlu khawatir tentang penskalaan atau pemeliharaan server. Lebih banyak penerapan dan lebih sedikit pemeliharaan. Fungsi-fungsi kecil di platform cloud AWS melakukan penulisan dan penerapan kode. Pemilik startup hanya perlu membayar waktu fungsi-fungsi ini dilakukan di bawah model penagihan Amazon.
AWS Lambda, layanan Amazon yang dibuat khusus, memungkinkan kebaikan tanpa server ini dengan konfigurasi yang relatif mudah. AWS Lambda, tidak diragukan lagi, adalah komponen yang berguna dari arsitektur ujung belakang IoT. Startup Anda dapat membuat ujung belakang tanpa server yang sangat otomatis dan sangat dapat disesuaikan menggunakan AWS IoT dan AWS Lambda. Algoritme khusus perangkat berbasis cloud dapat dibuat lebih sederhana dengan menggabungkan kode apa pun dan pustaka asli. Anda dapat memanggil kode dari aplikasi web atau seluler apa pun atau mengonfigurasinya untuk dipicu secara otomatis oleh AWS IoT dan layanan lain menggunakan Lambda.Profit!
AWS IoT Analytics yang Kuat Dipasangkan Dengan AI dan Pembelajaran Mesin
Menjawab minat terhadap batasan ilmiah informasi dalam pemrograman IoT, Amazon telah menghadirkan berbagai perangkat logika dasar. Ambil AWS IoT Investigation dan Amazon Kinesis Examination, misalnya. Layanan andal untuk bekerja dengan data dari perangkat IoT adalah AWS IoT Analytics. Ini adalah jenis analitik historis yang digunakan untuk pelaporan bisnis, analisis ad hoc, memahami kinerja perangkat jangka panjang, dan pemeliharaan armada prediktif. Semua fiturnya berpusat di Internet of Things: Ini menyimpan data yang dioptimalkan IoT dan memperkaya data IoT dengan metadata khusus IoT. Pelaporan tertentu sekarang dapat menggunakan data mentah yang telah ditangkap. Mesin SQL tersemat menyediakan dasbor dengan kumpulan informasi tertentu dan memperluas kemampuan pelaporan.
Data deret waktu khusus IoT di AWS IoT Analytics berbeda dari wawasan yang disarankan oleh Amazon Kinesis Analytics. Kinesis Analytics adalah alat yang dapat memproses streaming data secara waktu nyata dari perangkat IoT serta sumber data lainnya. anomali tertentu untuk tujuan bisnis.Misalnya, ketika sensor tertentu di produk Anda gagal, Amazon Kinesis Analytics dapat menghasilkan peringatan berdasarkan data yang dialirkan IoT.
AWS Memiliki Jaringan Mitra yang Kuat dari Produsen Perangkat IoT
Cara potensial di mana perangkat mereka yang terhubung akan berkolaborasi dengan hal-hal lain yang terhubung dan layanan pihak ketiga harus dipertimbangkan oleh setiap pendiri startup IoT. Amazon menyederhanakan prosesnya. Mereka berkolaborasi dengan berbagai penyedia perangkat lunak, startup, dan perangkat IoT produsen.Oleh karena itu, pengusaha muda dapat yakin bahwa kompatibilitas aplikasi IoT mereka tidak akan membatasi mereka secara ketat.
Perusahaan yang memproduksi, mengintegrasikan, atau mendistribusikan perangkat keras terkait IoT mendapat perhatian khusus dari Amazon. Amazon mengumpulkan teknologi canggih dari produsen perangkat lunak dan perangkat terkemuka di bawah Program Perangkat Keras IoT. Karena proyek mereka dapat diskalakan dan aman, startup IoT dapat merasa aman.AWS Mitra Perangkat Keras IoT dan Mitra Kompetensi IoT AWS menyediakan produk yang siap terhubung ke platform AWS IoT dan keahlian domain mendalam, keduanya didukung oleh AWS dan IoT Starter Kit.
Integrasi di Banyak Produk dan Layanan AWS
Pertimbangkan saja ini: Tahap AWS IoT, yang terdiri dari delapan instrumen dan administrasi untuk Web of Things, hanyalah satu kontribusi di antara lebih dari 100 Administrasi Web Amazon lainnya. Pemasok teratas layanan cloud memiliki cakupan pengaturan yang disesuaikan untuk kategori klien besar, termasuk perusahaan baru. Pengembang dapat menggunakan Layanan Web Amazon lainnya dan menghubungkan perangkat IoT dengan platform AWS IoT Core. Layanan yang didukung termasuk AWS Lambda, Amazon Kinesis, Amazon S3, Amazon AI, Amazon DynamoDB, Amazon CloudWatch, AWS CloudTrail, dan Amazon Elasticsearch Administration dengan bekerja di Koordinasi Kibana.
Kesimpulan
Tahap AWS IoT adalah pilihan teratas para insinyur dan perusahaan baru IoT dengan sengaja. Dengan AWS, hampir semua startup IoT dapat mencapai hal-hal yang esensial. Pengusaha mendapatkan keuntungan dari fleksibilitas biaya yang lebih besar dan pilihan layanan berbasis cloud yang lebih luas sebagai hasilnya infrastruktur AWS yang mengesankan. Argumen terakhir yang mendukung AWS sebagai penyedia platform IoT adalah pendekatan pragmatisnya terhadap keamanan IoT dan stabilitas operasional. Jangan takut untuk membagikan hal besar Anda berikutnya yang dibuat dengan platform AWS IoT selebihnya adalah pengalaman pribadi.
Manajer Produk IoT – Panduan untuk Stack Teknologi IoT
Manajer Produk IoT – Panduan untuk Stack Teknologi IoT.by unsplash
Manajer Produk IoT adalah generasi baru manajer produk yang diperlukan untuk Internet of Things. Pelajari tentang lima lapisan tumpukan teknologi IoT pada tingkat tinggi. Manajer Produk IoT adalah manajer produk generasi baru yang dapat menggabungkan lima lapisan tumpukan teknologi Internet of Things ke dalam strategi dan peta jalan produk mereka. berurusan dengan item untuk Web of Things. Jumlah perangkat yang terhubung ke Internet diperkirakan mencapai 15 miliar. Jumlah tersebut akan meningkat menjadi lebih dari 50 miliar perangkat yang terhubung pada tahun 2020.
Revolusi industri terbaru, juga dikenal sebagai Internet of Things (IoT), akan berdampak signifikan pada bisnis dan kehidupan sehari-hari. Jenis insinyur baru yang dapat menerapkan, memelihara, dan berinovasi pada teknologi barunya telah muncul di setiap revolusi industri. Bidang teknik mesin didirikan selama Revolusi Industri Pertama, yang terjadi pada akhir abad ke-18 dan awal abad ke-19. Selama Revolusi Industri Kedua, yang terjadi pada akhir abad ke-19, universitas mulai menawarkan untuk pertama kalinya program Teknik Elektro.
Revolusi Digital, juga dikenal sebagai Revolusi Industri Ketiga, memicu kebutuhan yang sama di tahun 1960-an dan 1970-an. Gelar baru dalam Ilmu Komputer diciptakan sebagai hasil dari pesatnya pertumbuhan industri komputer. Banyak orang menganggap Internet of Things sebagai revolusi industri keempat. Namun, berbeda dengan tiga sebelumnya, ini bukanlah teknologi baru melainkan metode baru untuk menggabungkan teknologi yang dikembangkan sebelumnya. Oleh karena itu, tidak memerlukan jenis insinyur baru. Tetapi Manajer Produk jenis baru akan dibutuhkan. Saat ini, sangat sedikit Manajer Produk yang memahami bagaimana fungsi produk IoT dalam setiap lapisan dan secara keseluruhan. Pengetahuan ini penting untuk mengembangkan strategi solusi IoT dan strategi produk.
Pikirkan lagi jika Anda berpikir bahwa Internet of Things hanya melibatkan pemanggang roti dan pembuat kopi yang terhubung. Sektor industri akan menjadi penerima manfaat nyata dari Internet of Things. Dengan memanfaatkan Internet of Things untuk memodernisasi jaringan listrik, transportasi, produksi makanan, air pasokan, perawatan kesehatan, dan infrastruktur penting lainnya, bisnis sudah bekerja untuk mengatasi masalah paling mendesak saat ini.
Saya akan menerbitkan serangkaian artikel tentang Manajemen Produk untuk Internet of Things selama beberapa bulan mendatang. Dalam posting pertama ini, saya menjelaskan secara singkat lima lapisan tumpukan Internet of Things. Saya akan memberikan lebih banyak informasi tentang mengelola setiap komponen dan bagaimana mereka bekerja sama di posting berikutnya.
Tumpukan Teknologi IoT
Oleh karena itu, mari kita mulai! Memahami lima lapisan tumpukan teknologi Internet of Things adalah langkah pertama untuk menjadi Manajer Produk IoT. Manajer Produk dapat lebih memahami dan menganalisis pertukaran teknologi dan bisnis yang diperlukan di setiap tingkat dan dalam sistem secara keseluruhan dengan membagi solusi IoT lengkap ke dalam lima lapisan ini. Ada lima lapisan :
Sebagai ilustrasi, misalkan Anda sedang mengembangkan produk yang mengawasi turbin angin. Dengan mengantisipasi kapan turbin membutuhkan perawatan, produk ini mencegah gangguan layanan dan menghemat potensi kerusakan jutaan dolar. Mengambil produk kami untuk memantau turbin angin sebagai contoh, mari kita lihat setiap lapisan untuk melihat apa yang perlu diperhatikan oleh Manajer Produk IoT.
Perangkat Keras
Perangkat merupakan “benda” di Internet of Things. Mereka bertindak sebagai antarmuka antara dunia nyata dan digital. Hal pertama yang harus dipikirkan adalah apakah produk Anda mengubah perangkat yang sudah ada menjadi perangkat yang terhubung dengan menambahkan instrumentasi (misalnya, dengan menambahkan sensor dan komunikasi ke turbin angin), atau apakah produk Anda adalah perangkat yang terhubung itu sendiri (seperti Termostat Nest). Anda hanya menjual perangkat yang terhubung ke turbin angin dalam contoh kami. Anda tidak menjual turbin angin itu sendiri.
Dari perspektif Internet of Things, pengumpulan data adalah salah satu tujuan utama perangkat Anda. Oleh karena itu, langkah selanjutnya adalah mempertimbangkan jenis data yang Anda kumpulkan dan perangkat keras yang diperlukan untuk melakukannya. Mungkin hanya satu sensor cerdas yang Anda butuhkan untuk pengumpulan data dasar. Komputer industri dengan banyak sensor, prosesor yang kuat, penyimpanan lokal, gateway, dan fitur lain mungkin diperlukan untuk pengumpulan data yang lebih kompleks.
Memahami dampak dari faktor-faktor seperti biaya, ukuran, kemudahan penerapan, ketergantungan, masa manfaat, dan faktor lainnya sangat penting pada tingkat tumpukan ini. Misalnya, Anda mungkin hanya memiliki ruang untuk Sistem pada Chip (SoC) untuk perangkat kecil seperti jam tangan pintar. Komputer tersemat, seperti modul Artik, Raspberri Pi, Arduino, atau papan BeagleBone, mungkin diperlukan untuk solusi yang lebih kompleks. Komputer industri canggih seperti RIO atau PXI ringkas mungkin diperlukan untuk tugas komputasi yang sangat berat.
Kami akan membutuhkan akselerometer sebagai sensor untuk mengumpulkan data getaran untuk produk pemantauan turbin angin kami. Turbin angin perlu diservis jika getarannya berada di luar kisaran tertentu. Karena ini adalah aplikasi industri yang berat, kami mungkin perlu menggunakan komputer industri seperti RIO kompak, yang sudah memiliki akselerometer terintegrasi dan memiliki daya komputasi yang memadai. Selain itu, perangkat keras akan diperlukan perangkat Anda untuk mengirimkan data ke cloud. Bagian komunikasi memiliki informasi lebih lanjut tentang ini.
Perangkat Lunak
Komponen yang mengubah perangkat keras perangkat menjadi “perangkat pintar” adalah perangkat lunak perangkat. Gagasan “perangkat keras yang ditentukan perangkat lunak” dimungkinkan oleh bagian tumpukan teknologi IoT ini. Perangkat keras yang ditentukan perangkat lunak berarti bahwa perangkat keras dapat melayani banyak aplikasi tergantung pada perangkat lunak tertanam yang dijalankannya.
Mengapa memisahkan perangkat lunak dan perangkat keras suatu perangkat ketika mereka bekerja bersama untuk membuat perangkat pintar? Karena mereka dibangun oleh tim yang berbeda dengan persyaratan, proses, dan garis waktu yang sangat berbeda, ada baiknya untuk memikirkannya secara terpisah. Insinyur perangkat lunak akan menggunakan Metode gesit untuk membuat perangkat lunak perangkat. Sebaliknya, kelompok rekayasa perangkat keras akan mengembangkan perangkat menggunakan proses NPI perangkat keras. Saat Anda berkolaborasi dengan berbagai tim dan merencanakan peta jalan, pemisahan ini akan membuat pekerjaan Anda lebih sederhana.
Anda dapat menggunakan perangkat lunak untuk berkomunikasi dengan Cloud atau perangkat lokal lainnya.Analitik waktu nyata, pengumpulan data dari sensor perangkat Anda, dan bahkan kontrol semuanya dimungkinkan.Karena menghubungkan aplikasi cloud Anda ke dunia nyata (perangkat keras), bagian ini tumpukan teknologi IoT sangat penting. Anda dan tim Anda akan memutuskan berapa banyak fungsi yang ada di sini dan berapa banyak yang ada di Cloud.
Perangkat lunak juga dapat digunakan untuk menurunkan risiko yang terkait dengan pengembangan perangkat keras. Konstruksi perangkat keras lebih memakan waktu dan mahal daripada pengembangan perangkat lunak. Oleh karena itu, lebih baik menggunakan perangkat keras generik yang dapat disesuaikan dengan perangkat lunak Anda daripada membangun perangkat keras Anda untuk tujuan yang sempit dan spesifik. Ini akan memberi Anda lebih banyak fleksibilitas di masa mendatang. Anda dapat memperbarui fungsionalitas “perangkat keras” Anda di lapangan dengan memperbarui perangkat lunak yang disematkan dari jarak jauh melalui Cloud.
Ada dua jenis lapisan perangkat lunak perangkat :
Tepi Sistem Operasi
Jenis Sistem Operasi (OS) Edge yang Anda perlukan bergantung pada seberapa rumit solusi Internet of Things Anda. Apakah aplikasi Anda memerlukan sistem operasi real-time, jenis dukungan I/O yang Anda perlukan, dan dukungan untuk seluruh TCP / Tumpukan IP adalah beberapa pertimbangan terpenting. Linux, Brillo (Android yang diperkecil), Windows Embedded, dan VxWorks hanyalah beberapa contoh sistem operasi tersemat.
Teknologi Ujung
Ini adalah aplikasi yang berjalan di atas Edge OS dan menyediakan fungsionalitas unik solusi IoT Anda. Di sini potensi hasil tidak dapat diperkirakan. Anda dapat berkonsentrasi pada analitik, kontrol lokal, akuisisi data, dan streaming ke cloud, dll. Akselerometer kami akan sering melakukan pengukuran getaran untuk monitor turbin angin. Ini menghasilkan data dalam jumlah besar. Namun, kami hanya perlu mengirim data yang menunjukkan masalah ke Cloud; sisa data sudah mencukupi. Hasilnya, data akan dipantau secara lokal oleh perangkat lunak aplikasi Edge kami, yang hanya akan mengirimkan kondisi peringatan dan kesalahan. Ini juga akan mengontrol turbin secara real time untuk menghentikannya jika getaran melampaui parameter yang Anda tetapkan.
Komunikasi
Berbagai cara di mana perangkat Anda akan berbagi informasi dengan seluruh dunia disebut sebagai komunikasi. Ini termasuk protokol yang akan Anda gunakan dan jaringan sebenarnya. Meskipun perangkat keras dan perangkat lunak perangkat terkait dengan mekanisme komunikasi , akan berguna untuk menganggap ini sebagai lapisan terpisah. Saat membangun tumpukan IoT Anda, salah satu langkah terpenting adalah memilih metode komunikasi yang tepat. Ini tidak hanya akan menentukan cara Anda mentransfer data ke dan dari Cloud (misalnya, melalui Wi-Fi, WAN, LAN, dll.), tetapi juga bagaimana Anda berkomunikasi dengan perangkat lain di gedung yang sama milik pihak ketiga.
Protokol BACnet, misalnya, sering digunakan oleh sistem di gedung pintar untuk berkomunikasi satu sama lain. Bahkan jika Anda belum yakin apakah Anda ingin perangkat Anda berbicara dengan perangkat lain di dalam gedung, memberikan dukungan BACnet adalah ide yang bagus jika perangkat Anda terlibat dalam otomatisasi bangunan. Keseluruhan topologi sistem Anda dipengaruhi oleh strategi komunikasi Anda. Misalnya, jika sistem Anda memiliki sepuluh sensor, haruskah setiap sensor melakukan kontrol dan memberikannya ke Cloud? Atau, untuk agregasi data dan transmisi jarak jauh, sepuluh sensor harus lebih sederhana dan sensor yang lebih murah berkomunikasi dengan gateway pusat?
Ini bukan hanya keputusan berdasarkan teknis. Manajer Produk IoT harus membuat keputusan bisnis ini dengan mempertimbangkan biaya solusi, penyebaran, dan kompleksitas teknis. Menghubungkan ke jaringan area lokal mungkin menjadi pemikiran pertama Anda ketika datang ke monitor turbin angin kami. Namun, Anda hanya memiliki menara ponsel terdekat di ladang angin Anda, yang berada di antah berantah. Oleh karena itu, Anda perlu menggunakan komunikasi seluler untuk terhubung ke Cloud. Karena Anda harus membayar penyedia ponsel untuk koneksi, ini akan berdampak pada perangkat keras dan perangkat lunak perangkat Anda serta harganya. Keputusan kami untuk hanya mengirim data kesalahan ke Cloud dan bukan seluruh kumpulan data akselerometer didukung oleh biaya tambahan ini karena mengirim lebih banyak data memerlukan biaya tambahan.
Platform Awan
Platform Awan.by unsplash
Fondasi solusi IoT Anda adalah platform cloud. Anda sangat menyadari semua yang terlibat di sini jika Anda terbiasa mengelola penawaran SaaS. Area penting ini akan didukung oleh infrastruktur Anda :
Pengumpulan dan Pengelolaan Data
Informasi akan dikirimkan ke cloud oleh perangkat pintar Anda. Anda harus memiliki pemahaman yang jelas tentang jenis dan jumlah data yang akan Anda kumpulkan setiap hari, setiap bulan, dan setiap tahun saat Anda menentukan persyaratan untuk solusi Anda. Fakta bahwa aplikasi IoT dapat menghasilkan data dalam jumlah besar adalah salah satu tantangan yang mereka hadapi. Anda ingin memastikan bahwa Anda mencirikan batasan kemampuan beradaptasi Anda sehingga desainer Anda dapat mengkarakterisasi data yang benar dari pengaturan papan selama ini.
Analitik
Salah satu bagian terpenting dari setiap solusi IoT adalah analitik. Saya mengacu pada kapasitas untuk menganalisis data, mengidentifikasi pola, membuat prediksi, menggabungkan pembelajaran mesin, dll. Solusi Anda berharga karena dapat menarik wawasan dari data Anda, bukan hanya data itu sendiri.
API Awan
Menghubungkan perangkat dan bertukar data merupakan inti dari Internet of Things.Biasanya, hal ini dilakukan dengan mengekspos API di tingkat perangkat atau cloud.Pelanggan dan mitra dapat menggunakan API cloud untuk bertukar data atau berinteraksi dengan perangkat Anda.Perlu diingat bahwa membuka API adalah keputusan bisnis, bukan keputusan teknis. Agar tim teknis dapat memilih arsitektur Cloud yang sesuai, Manajer Produk IoT perlu memberikan arahan yang jelas tentang visi solusi IoT secara keseluruhan. Melalui analisis build versus buy, Manajer Produk IoT juga harus menilai biaya pengembangan platform Cloud dan kompleksitas.
Setiap tim teknis lebih memilih untuk membangun solusi lengkap dari bawah ke atas. Namun, Manajer Produk IoT harus menentukan apakah membangun platform Cloud Anda masuk akal secara bisnis tidak hanya dari sudut pandang pengembangan tetapi juga memperhitungkan total biaya kepemilikan, pemeliharaan, dukungan, keandalan, dan waktu ke pasar. Memanfaatkan kerangka kerja PaaS (Platform as a Service) yang ada seperti platform SAP’s Hana atau Predix GE mungkin lebih disukai dalam banyak hal. Meskipun industri Internet of Things (IoT) masih dalam masa pertumbuhan, perusahaan perangkat lunak yang signifikan sudah memasuki pasar. Contohnya seperti karena Parse dari Facebook dan Thunder IoT Cloud dari Salesforce menunjukkan bahwa industri platform IoT akan terus berkembang dengan cepat dan memulai dari awal mungkin terbukti menjadi kontraproduktif dengan cepat.
Pertimbangkan berapa banyak data yang perlu kita simpan untuk monitor turbin angin kita. Data satu turbin mungkin tidak terlihat banyak. Namun akan bertambah seiring waktu. Selain itu, perlu diingat bahwa platform Cloud Anda harus dapat menangani data dari ribuan turbin angin. Ini pada akhirnya akan menjadi banyak data, jadi infrastruktur Cloud kami harus dapat menyimpan dan memprosesnya dengan berbagai cara. Selain itu, untuk mendeteksi tren dan memprediksi kapan turbin memerlukan layanan, analitik Cloud Anda harus memproses data yang masuk secara waktu nyata. Selain itu, kita akan berbicara tentang membuka API untuk memaparkan data ini ke lapisan aplikasi Anda.
Aplikasi Awan
Eksekutif dan tim Produk paling memahami bagian tumpukan ini. Pelanggan Anda akan melihat dan berinteraksi dengan aplikasi pengguna akhir Anda sebagai bagian dari sistem. Aplikasi ini hampir pasti akan dihosting di web. Bergantung pada persyaratan pelanggan Anda, Anda mungkin memerlukan aplikasi terpisah untuk desktop, seluler, dan bahkan perangkat yang dapat dikenakan. Pelanggan Anda sangat mungkin menggunakan aplikasi cloud sebagai titik interaksi utama mereka dengan solusi Anda, bahkan jika perangkat pintar Anda memiliki layarnya sendiri. Hal ini memungkinkan mereka untuk mengakses perangkat pintar Anda kapan saja dan dari lokasi mana saja, yang mana adalah salah satu manfaat memiliki perangkat yang terhubung.
Manajer produk IoT harus memahami pelanggan Anda dan “pekerjaan yang harus diselesaikan” produk. Memahami siapa pengguna Anda dan apa tujuan utama mereka menggunakan produk Anda sangat penting saat merancang aplikasi pengguna akhir. Perlu diingat bahwa Anda mungkin akan memiliki banyak pengguna untuk aplikasi IoT Industri.
Selain itu, aplikasi dapat dibagi menjadi aplikasi internal dan aplikasi yang menghadap pelanggan. Meskipun aplikasi internal sama pentingnya dalam IoT, aplikasi yang menghadap pelanggan biasanya mendapat perhatian paling besar. Aplikasi untuk penyediaan dan pemecahan masalah perangkat jarak jauh, pemantauan kesehatan armada, pelaporan kinerja, dan pemeliharaan prediktif, antara lain, disertakan. Untuk memastikan bahwa aplikasi internal ini tidak gagal, Anda harus memiliki pemahaman menyeluruh tentang pelanggan internal dan eksternal Anda. Karena mereka adalah bagian penting dari solusi IoT, tugas Manajer Produk adalah membuat yakin mereka.
Aplikasi web yang digunakan oleh operator ladang angin yang bekerja di ruang kontrol terpusat adalah salah satu aplikasi yang mungkin untuk monitor turbin angin kami. Aplikasi ini memberi tahu mereka ketika turbin tertentu memerlukan layanan dan menampilkan informasi dan tren pada ribuan turbin yang mereka kelola. menghindari perbaikan yang mahal dan gangguan layanan, operator dapat memperoleh informasi ini secara real time dan mengirimkan tim layanan untuk melakukan pemeliharaan preventif.
Kesimpulannya
Dunia akan membutuhkan sepasukan Manajer Produk yang memahami IoT saat Internet of Things berkembang. Selain itu, Manajer Produk IoT ini perlu memahami bagaimana setiap lapisan tumpukan cocok dengan solusi IoT yang lengkap. Untuk memastikan keberhasilan produk mereka, Manajer Produk IoT perlu membuat keputusan bisnis dan teknis strategis di setiap lapisan. Apa yang harus Anda lakukan selanjutnya? Saya akan memandu Anda melalui pertanyaan spesifik yang harus Anda tanyakan pada diri sendiri (atau tim Anda) tentang setiap lapisan tumpukan teknologi Internet of Things di posting saya berikutnya, yang mencakup Kerangka Keputusan IoT.
Bergabunglah dengan saya untuk menerima artikel tambahan dan praktik terbaik tentang manajemen produk IoT.
Membuat pembuka pintu otomatis satu juataan untuk kandang ayam
Chicken Coop.by unsplash
Latar Belakang
Untuk mengotomatisasi pembukaan dan penutupan kandang ayam mereka, orang tua saya menyimpan ayam di halaman belakang mereka. Saya memutuskan untuk melihat apakah saya dapat merekayasa balik fungsionalitas dengan biaya lebih rendah karena semua produk pintu dan pengontrol yang saya temukan di Amazon Prime adalah cukup mahal dan, menurut saya, terlalu mahal.
Tantangan
Beberapa persyaratan dan batasan desain membuat proyek ini sulit. Anggaran adalah yang paling signifikan. Saya hanya memiliki $50 untuk dibelanjakan pada otomatisasi dan pengontrol pintu untuk bangunan ini karena anggaran kami adalah $100 dan pintu yang kami rencanakan untuk dibeli adalah $50 secara online. Saya membutuhkan untuk mengetahui hal-hal berikut :
- Harus dioperasikan dengan baterai dan bertahan setidaknya selama dua minggu (14 hari)
- Perlu dibuka pada pagi hari dan tutup pada sore hari, setelah semua burung masuk kandang
- Perlu biaya $50 atau kurang untuk merakit
- Perlu tahan cuaca
Jika harga bukan kendala, saya akan langsung memilih papan IoT seluler seperti Particle Electron atau Boron ($50). Konektivitas ke cloud memberikan beberapa keuntungan :
- Remote/kontrol manual pintu melalui cloud
- Konektivitas internet menyediakan waktu jam yang selalu sinkron
- Kristal jam dalam mikrokontroler cenderung tidak akurat untuk Aplikasi jangka panjang
- Modul RTC dapat melakukannya tetapi membutuhkan baterai sel koin eksternal dan biaya $15 (sebagian besar dari anggaran saya)
- Kemampuan untuk membuat antarmuka pengguna di web / seluler
- Memberikan transparansi pada teknologi, yang seharusnya menjadi kotak hitam bagi orang tua saya
Saatnya untuk berkembang
Namun, saya juga membutuhkan motor untuk menaikkan dan menurunkan pintu. Ketika tiba saatnya untuk membuka dan menutup pintu kandang, saya memutuskan untuk menggunakan strategi berbasis sensor. Saya membuat daftar suku cadang yang cukup sederhana :
-
Arduino UNO
Mikrokontroler berbiaya rendah yang dapat diprogram dengan akses barel-jack untuk daya
-
jack barel laki-laki ke baterai AA
Memberi kekuatan pada Arduino
-
Resistor 10K, kabel, fotoresistor
Untuk rangkaian pembagi tegangan berfungsi sebagai sensor siang/malam hari
-
Motor Stepper ULN2003
Pasang & mainkan, sejauh motor berjalan, ini bekerja dengan perpustakaan motor stepper Arduino
-
Pintu Kandang Ayam Inkubator Titan
Pintu
-
Wadah salad kecil dari toko kelontong lokal (gratis)
Wadah tahan cuaca untuk elektronik, Itu hanya mengharuskan saya untuk menyatukan semuanya setelah saya memesan semua bagian. Anda dapat melihat saya menyatukan pintu kandang ayam otomatis murah ini di video di awal posting ini!
3 Bahasa Pemrograman Teratas untuk Pengembangan IoT Tahun 2018
3 Bahasa Pemrograman Teratas untuk Pengembangan IoT.by unsplash
Untuk berbagai subdomain pengembangan IoT, JS dan Python diikuti oleh Java, yang merupakan bahasa yang paling banyak digunakan. Pengembangan IoT multibahasa kemungkinan akan berlanjut di masa mendatang. Sepuluh tahun yang lalu, siapa yang mengira bahwa suatu hari kita akan menggunakan AC yang dapat menyesuaikan kinerjanya berdasarkan seberapa sering kita menggunakannya? Tahukah kita bahwa mobil self-driving yang dapat menyetir sendiri melewati lalu lintas akan diuji?
Keduanya adalah kenyataan saat ini. Dengan asumsi Anda tidak dapat berhenti berpikir tentang bagaimana hal-hal cerdas ini bekerja, responsnya adalah Web of Things (IoT). Kami menyadari bahwa tujuan teknologi IoT adalah untuk mengukur, mengumpulkan, dan menganalisis data untuk meningkatkan kualitas produk dan memberikan pengalaman pelanggan yang lebih baik. Dengan kata lain, tujuannya adalah untuk meningkatkan fungsi rumah, bisnis, dan kota kita.
Pengembangan di bawah Kendala yang Berbeda
Masing-masing dari tiga fase penilaian, pemilihan, dan pemeriksaan memiliki ruang kerja yang berbeda dengan pengaturan batasan yang berbeda. Sensor terbatas pada perangkat, misalnya, digunakan untuk mengukur data. Gateway, yang bisa berupa aplikasi smartphone atau konsol kecil dengan daya komputasi yang berbeda dari perangkat, digunakan untuk mengumpulkan dan mengirimkan data ini. Cloud digunakan untuk menyimpan dan menganalisis data ini. Akibatnya, bahasa pemrograman IoT dapat dikembangkan pada berbagai tahap pengembangan perangkat lunak.
Mulai sekitar tahun 2015, Obscuration Establishment telah mempelajari para insinyur yang bekerja di organisasi pengembangan IoT secara keseluruhan untuk memahami gambaran umum, kesulitan, dan pola di bidang ini. 502 orang ikut serta dalam survei pengembang IoT terbaru pada tahun 2018, yang dilakukan antara Januari dan Maret tahun itu. Seperti yang ditunjukkan oleh penelitian ini, para insinyur melibatkan beberapa dialek pemrograman yang berbeda untuk IoT seperti C, C++, Java, JavaScript, Python, dan PHP untuk memberikan beberapa contoh.
Berdasarkan subbidang pengembangan IoT yang diberikan, bahasa pemrograman yang disukai untuk perangkat keras IoT dengan RAM terbatas dan daya komputasi rendah, sedangkan Java adalah bahasa pilihan untuk platform dan gateway cloud. Selain itu, survei mengungkapkan bahwa Java menempati peringkat tertinggi secara keseluruhan, dengan popularitas 66,5 persen. C berada di urutan kedua dengan 56,9%, diikuti oleh JavaScript (JS) dan Python dengan masing-masing 47,1 dan 46%.
3 bahasa pemrograman teratas untuk Pengembangan IoT
Mari kita analisis apa yang membuat C, Java, dan Python 3 bahasa pemrograman teratas untuk IoT di tahun 2018.
3 bahasa pemrograman teratas untuk Pengembangan IoT.by unsplash
1 – C
Daya komputasi biasanya sangat terbatas pada level perangkat. C berfungsi paling baik di sini mengingat fakta bahwa bahasanya bagus untuk menyusun kode level rendah (misalnya kode di dekat lapisan peralatan), tidak memerlukan banyak penanganan kekuatan, dan siap bekerja langsung dengan Smash. Karena C juga digunakan untuk memprogram mikrokontroler, masuk akal untuk menggunakannya untuk aplikasi lapisan perangkat keras sensor dan gateway. Namun, karena C adalah bahasa tingkat rendah, pengembang yang tidak terbiasa dengan praktik terbaik mungkin menemukan sintaksnya dengan cepat. menjadi kacau dan berantakan.
2 – Java
Dalam dunia pemrograman, Java sering digunakan dan diajarkan. Dengan menggunakan Java Virtual Machine (JVM), kode kemampuan dapat ditransfer ke chip apa pun untuk aplikasi Internet of Things. Kode tersebut dapat digunakan di tempat-tempat seperti server dan ponsel cerdas tempat JVM biasa digunakan. Kode ini ideal untuk perangkat lunak IoT karena juga dapat digunakan pada mesin terkecil.
- Java adalah bahasa pemrograman berorientasi objek untuk IoT.
- Untuk aplikasi IoT, Java memiliki kemampuan bawaan.
- Java tidak memiliki batasan perangkat keras dan sangat portabel.
3 – Python
Awalnya, Python dikembangkan sebagai bahasa skrip tingkat tinggi. Python dapat mencapai lebih banyak dengan lebih sedikit baris kode berkat koleksi perpustakaannya yang luas. Ini sangat ideal untuk analisis data sistem IoT.
- Kode sumbernya ringkas dan mudah dibaca karena sintaksnya bersih.
- Python mudah dipelajari, digunakan secara luas, dan didukung dengan kuat.
- Pilihan yang sangat baik untuk mengelola dan mengatur aliran data yang kompleks tanpa harus mempertahankan basis kode yang sama kompleksnya.
Python menjadi semakin populer untuk proyek modular dan sederhana dengan tuntutan komputasi sedang hingga rendah.
Masa Depan Multi-Bahasa
Saya telah berbicara dengan orang-orang yang memakai patch di kulit mereka yang memantau kadar gula darah mereka dan mengirimkan data ke dokter mereka melalui aplikasi seluler. Suatu hari, perangkat pintar yang membantu menyingkirkan kolesterol jahat mungkin melewati arteri Anda ! Performa produk, tantangan, dan peluang akan menjadi subjek peningkatan jumlah data seiring pertumbuhan penggunaan IoT. Selain itu, kami akan memiliki pemahaman yang lebih baik tentang bahasa pemrograman mana yang bekerja paling baik dengan layanan atau produk IoT mana.
Kita bisa mendapatkan ide yang lebih baik tentang bahasa pemrograman tingkat sistem mana yang terbaik untuk skenario pengembangan IoT tertentu dengan menganalisis data ini. Pengembangan perangkat lunak IoT akan terus menjadi multibahasa hingga saat itu.
Solusi Smart Parking
Solusi parkir pintar. by unsplash
Perencana, manajer, dan pembeli harus melihat melampaui manfaat langsung bagi pengemudi. Di sebagian besar kota global, pengemudi, pedagang, pengusaha, dan pejabat publik secara konsisten mengalami frustrasi karena kemacetan lalu lintas dan masalah parkir. Saat merencanakan kota pintar, pejabat publik, teknologi informasi kota (TI), dan eksekutif inovasi secara alami fokus pada layanan parkir pintar. Sangat mudah untuk memahami mengapa solusi parkir pintar dianggap inovatif di era teknologi “pintar” dan Internet of Things (IoT).
Ketersediaan tempat parkir ditentukan oleh kamera yang dipasang di tiang lampu atau struktur bangunan atau sensor yang tertanam di tanah. Data ini ditransmisikan ke platform parkir pintar berbasis cloud pusat dan dirutekan secara nirkabel ke gateway. Peta parkir real-time adalah dibuat dengan menggabungkannya dengan data dari sensor lain. Alih-alih membabi buta berkeliling mencari tempat parkir, pengemudi menggunakan peta ini di ponsel mereka untuk menemukannya dengan lebih cepat dan mudah. Peta ini membantu petugas kontrol parkir menemukan pelanggaran parkir dan meningkatkan efisiensi dalam menegakkan kutipan. Meskipun solusi parkir pintar membuat petugas penegak parkir dan pengemudi lebih terlihat dan efisien, ini bukanlah inovasi yang sebenarnya. Dalam artikel sebelumnya, saya menyatakan bahwa inovasi IoT tidak terletak pada solusi melainkan pada organisasi yang gesit, cerdas, dan adaptif. memungkinkan.
Smart Parking – Pemangku Kepentingan Utama
Kita perlu mengetahui siapa yang terkena dampak masalah parkir dan seberapa besar dampaknya untuk memahami peluang inovasi potensial yang dihadirkan oleh parkir pintar. Parkir sering dipandang sebagai kejahatan, yang diperlukan oleh pengendara dan sering menyebabkan frustrasi. Paling-paling, parkir mendorong pengendara untuk berjalan, bersepeda, naik bus atau taksi, atau memanfaatkan layanan berbagi tumpangan untuk mencapai tujuan mereka. Paling-paling, mereka tidak akan pergi ke tempat-tempat itu dan akan pergi ke tempat lain di mana parkir lebih mudah.
Ketika petugas dan lembaga penegak parkir melakukan tugasnya, mereka sering dipandang sebagai “orang jahat”. Namun, sebuah studi Fybr menemukan bahwa hanya 5% pelanggaran parkir yang benar-benar dikutip. Lembaga penegak parkir harus menjaga keseimbangan antara persepsi terlalu bersemangat penuntutan pelanggaran parkir dan peningkatan pengaduan dari bisnis lokal dan peningkatan efektivitas penegakan hukum. Lokasi yang tepat sangat penting untuk kesuksesan perusahaan. Perusahaan mungkin tidak dapat menarik jumlah pelanggan dan karyawan yang dibutuhkan untuk berkembang dan berkembang jika tempat parkir terbatas atau sangat sulit. Beberapa pelanggan dan calon karyawan meninggalkan area tersebut karena masalah parkir .Perusahaan menderita akibatnya, baik berkinerja buruk atau pindah. Parkir adalah masalah nyata bagi orang-orang yang tinggal di daerah perkotaan yang padat dan sering menggunakan mobil mereka. Orang-orang memilih untuk tinggal di daerah yang berbeda dengan lebih banyak parkir atau membuat pengaturan parkir alternatif yang dipertanyakan dalam situasi parkir yang sulit.
Semua kota, terlepas dari ukurannya, bergantung pada biaya dan pajak untuk memberikan layanan kepada penduduk dan bisnis dalam batas-batasnya. Mereka harus mencapai keseimbangan antara pendapatan parkir dan menegakkan kutipan tanpa menyinggung pengemudi, pengunjung, atau bisnis. Pemangku kepentingan ini akan pergi jika ada penegakan hukum yang berlebihan atau biaya parkir yang tinggi, yang pada akhirnya akan mengakibatkan hilangnya pendapatan pajak yang digunakan untuk membayar pelayanan kota.
Masalah Nyata, Peluang Nyata dan Inovasi Nyata
Pikirkan tentang data yang dikumpulkan oleh sensor dan bagaimana data tersebut dapat digunakan di sepanjang satu atau beberapa jalur inovasi (teknologi, produk, layanan, pengalaman pelanggan, dan model bisnis) saat mengidentifikasi peluang inovasi nyata dengan parkir pintar.
Pertimbangkan skenario berikut :
Perpanjangan waktu meteran bersponsor
Tiket parkir diuji oleh semua. Itu bisa membuat perjalanan yang tadinya menyenangkan menjadi perjalanan yang buruk. Bagaimana jika solusi parkir pintar dibuat untuk memberi tahu pengemudi kapan meteran parkir mereka akan habis dan memberi mereka pilihan untuk memperpanjang waktu parkir menggunakan telepon mereka? Apa yang akan terjadi jika pengemudi menerima pemberitahuan, pembayaran sebesar 15 -menit perpanjangan, dan pedagang membayarnya?
Dalam kedua kasus tersebut, pengemudi akan mendapatkan pengalaman positif, pedagang akan mendapatkan itikad baik, dan kemungkinan besar pengemudi akan kembali. Sementara itu, kota menerima pendapatan parkir tambahan yang mungkin terlewatkan (sekitar 5 hingga 10% dari pelanggaran parkir benar-benar ditegakkan), yang lebih dari sekadar menutupi penurunan pendapatan tiket parkir.
Nilai tinggi, penegakan prioritas tinggi
Tidak semua tiket parkir sama. Bagaimana jika solusi parkir pintar dapat dengan cepat dan efektif mengidentifikasi mereka yang melanggar aturan dan menimbulkan risiko keselamatan? Mobil yang melebihi batas waktu lima menit lebih mengganggu lalu lintas daripada mobil yang parkir liar di zona merah, zona bongkar muat penumpang, halte bus, zona cacat, atau area lain yang ditentukan. Petugas kontrol parkir dapat mengidentifikasi dan menghilangkan gangguan ini sebelumnya, mencegahnya menjadi masalah nyata, berkat penegakan yang ditargetkan semacam ini.
Insentif parkir untuk mendorong pertumbuhan bisnis dan pembangunan ekonomi
Bagaimana jika pengecer dapat memotong biaya parkir pelanggan mereka sebagai cara untuk memasukkan mereka? Ini mirip dengan program validasi parkir garasi tetapi untuk parkir meteran jalan. Dengan menghilangkan beberapa hambatan yang mungkin menghalangi pelanggan mereka untuk masuk, ini mencapai tujuan yang dimaksud. Dengan ini, bisnis dapat menjadi kreatif : mereka dapat menawarkan parkir gratis untuk waktu terbatas, memasangkannya dengan obral khusus, atau memberi pelanggan alasan untuk datang pada hari dan waktu tidak sibuk dalam setahun. Bisnis dapat menghasilkan lebih banyak uang dari peningkatan jumlah pengunjung, dan kota dapat memperoleh lebih banyak uang dari parkir. Untuk mendorong pembangunan ekonomi lebih lanjut, sebagian dari peningkatan pendapatan dapat dikembalikan ke daerah untuk peningkatan layanan dan infrastruktur.
Pemanfaatan ruang parkir kota yang efisien
Bagaimana jika agen pengontrol parkir dapat memanfaatkan jumlah ruang parkir yang tersedia bagi pengemudi pada hari tertentu, mengubah ruang yang biasanya kosong menjadi ruang yang menghasilkan pendapatan? Analis parkir dapat menyesuaikan waktu penegakan meter, tarif, dan waktu parkir maksimum berdasarkan data parkir dan lalu lintas historis untuk mengisi ruang parkir yang biasanya kosong. Untuk menarik komuter pinggiran kota yang dapat parkir di tepi pusat kota dan kemudian menggunakan transportasi umum untuk mendapatkan sisa perjalanan ke kota, analis dapat, misalnya, menetapkan sejumlah ruang sebagai tempat parkir sepanjang hari. Mereka dapat berkoordinasi dengan pedagang untuk menyelenggarakan acara (penjualan, dll.) dan menyesuaikan waktu penegakan meteran pada hari-hari yang secara historis “lambat”. pada hari-hari itu untuk meningkatkan lalu lintas.
Di sisi lain, analis bekerja dengan perencana lalu lintas untuk menyesuaikan parameter kontrol parkir untuk memaksimalkan penggunaan transportasi umum dan moda transportasi alternatif pada hari-hari sibuk atau selama peristiwa besar ketika kemacetan lalu lintas tinggi. Pembeli, manajer, dan perencana perlu melihat melampaui manfaat nyata yang awalnya ditawarkan solusi parkir pintar kepada pengemudi untuk menemukan potensi inovasi mereka yang sebenarnya. Data, bila digabungkan dengan data dari pemangku kepentingan utama (seperti bisnis dan lembaga kota lainnya), proses, dan sistem, akan menghasilkan inovasi nyata yang paling berarti. Nilai sebenarnya terletak pada data. Inovasi berkelanjutan yang nyata dari parkir pintar membutuhkan waktu untuk berkembang dan harus ditemukan melalui kolaborasi dengan orang lain dan periode percobaan dan analisis.
Apa itu LPWAN dan Standar Terbuka LoRaWAN?
Apa itu LPWAN dan Standar Terbuka LoRaWAN?.by unsplash
Aplikasi industri yang memerlukan perangkat untuk mengirim data dalam jumlah kecil dalam jarak yang jauh selama bertahun-tahun dengan satu baterai ideal untuk jaringan area luas (LPWAN) berdaya rendah. Standar terbuka LoRaWAN adalah konvensi LPWAN yang terkenal dan sukses. Data harus dikumpulkan dan dikirim dalam jarak jauh untuk banyak aplikasi Internet of Things, dengan sensor terkadang terpisah bermil-mil. Perangkat mungkin diperlukan untuk mengirimkan paket kecil informasi secara berkala selama bertahun-tahun atau bahkan satu dekade dengan sekali pengisian daya baterai untuk penerapan IoT di gudang atau pertanian. Ini adalah LPWAN.
Namun, aplikasi IoT terdistribusi jarak jauh, jangka panjang ini menghadapi masalah fisika langsung: Meningkatkan kekuatan sinyal atau mengurangi bandwidth sinyal diperlukan jika Anda ingin mengirimkan data secara nirkabel melalui jarak yang signifikan. air mengalir melalui pipa dan Anda ingin mengirimnya lebih jauh dari sumbernya, Anda harus menggunakan pipa yang lebih sempit (bandwidth) atau meningkatkan tekanan (daya) di belakang air.
Kategori tertentu dari jaringan nirkabel dipicu oleh masalah fisik kedua: “Low Power Wide Area Network”, kadang-kadang juga dikenal sebagai “LPWAN” atau “LPWA”. Anda mungkin tidak terbiasa dengan arti istilah LPWAN dan LoRaWAN .Apa sebenarnya LPWAN itu, Anda mungkin bertanya?LoRaWAN : apa itu?Mengapa mereka penting?Sebelum masuk ke protokol LPWAN tertentu dalam artikel ini, saya akan berbicara tentang LPWAN secara umum.standar LoRaWAN gratis.
Sejarah Singkat Lanskap LPWAN
Pada tahun 2000-an, Sigfox menjadikan LPWAN populer sebagai alternatif yang bagus untuk kebutuhan daya dan biaya lisensi jaringan seluler. Semtech mengakuisisi Cycleo, sebuah perusahaan rintisan Prancis, pada tahun 2012 untuk mengkonsolidasikan portofolio RF berdaya rendah mereka dan mengembangkan IP semikonduktor RF berdaya rendah yang menarik. Meskipun Sigfox baru-baru ini mengumumkan ekspansi (ulang) global baru, Semtech saat ini mengontrol beberapa IP inti di bawah protokol LoRa, yang telah menjadi protokol LPWAN non-seluler de facto.
Cara Sigfox dan Cycleo (Semtech) menciptakan LPWAN khusus IoT dan mengisolasi pemain seluler dari pasar LPWAN—pasar yang mulai menarik banyak klien industri—tidak cocok dengan operator seluler utama dan 3GPP, global badan standar seluler. LTE-Cat M1 dan NB-IoT (Narrowband IoT) adalah jaringan area luas berdaya rendah seluler (LPWAN) seluler pertama yang distandarisasi oleh 3GPP dan dipopulerkan.
Sementara LoRaWAN masih kuat, IoT seluler menjadi semakin populer untuk sistem IoT yang selama hampir satu dekade akan dirancang sebagai LPWAN non-seluler. Sebanyak 40% LPWAN akan berjalan di LoRa pada tahun 2019, menurut Semtech, yang jelas memiliki bias (kita akan membahas LoRa nanti).
Seluruh lanskap LPWAN diatur untuk diubah oleh 5G. Ini menjanjikan kecepatan transfer data yang tinggi, latensi rendah, dan konsumsi daya yang rendah kombinasi yang sebelumnya tidak dapat dicapai. 3GPP juga memikirkan untuk memungkinkan teknologi 5G beroperasi di pita tanpa izin, khususnya 3,5 GHz , 5 GHz, dan 60 GHz, semakin mengganggu LPWAN yang tidak terhubung ke jaringan seluler. Namun, masih banyak ketidakpastian karena Verizon dan AT&T baru saja mulai menguji jaringan 5G pertama dan 3GPP hanya menyelesaikan standar.
LPWAN sebagai Solusi
Pada dasarnya, LPWAN memungkinkan penyedia solusi merancang sistem IoT untuk aplikasi yang memerlukan perangkat bertenaga baterai untuk mengirimkan data dalam jumlah kecil secara berkala melalui jaringan jarak jauh yang menjangkau bermil-mil jauhnya. LPWAN mencapai pencapaian itu dengan membuat gadget IoT mereka mengirim hanya sedikit paket data sesekali atau bahkan jarang pemberitahuan, laporan, dan sebagainya setelah bangun dari pemicu luar atau pada rentang yang telah dimodifikasi sebelumnya. Namun, seperti yang ditunjukkan bagan di bawah ini, definisi “low-power” dan “wide-area” menjadi lebih fleksibel sejak munculnya LPWAN seluler.
Beberapa Kekuatan Utama
Dalam video berikut, Tracy Hopkins menjelaskan bahwa desain LPWAN populer karena biayanya yang rendah, masa pakai baterai yang lama, dan jangkauan operasi yang panjang. Untuk banyak aplikasi, itu adalah kombinasi yang sangat baik. Untuk beberapa aplikasi yang memerlukan transfer data yang sering atau tidak konsisten dalam jarak yang signifikan dalam jangka waktu yang lama, LPWAN adalah pilihan yang sangat baik. Pikirkan meter pintar untuk pembuangan sampah, meteran parkir, atau sensor untuk kualitas tanah dan air.Mengingat jangkauan dan Keterusterangan relatif paket informasi LPWAN, sensor mungkin benar-benar melaporkan dari bawah tanah, di lingkungan yang bermasalah, dan jauh dari pintu atau puncak. Selain itu, banyak LPWAN telah menetapkan protokol dan arsitektur sederhana lebih dari itu di bawah membuat penerapan skala mereka relatif sederhana, tidak mahal, dan efisien.
beberapa batasan mendasar
Keterbatasan ada di setiap teknologi. Untuk lebih spesifiknya, tidak ada teknologi yang aplikasi-independen. LPWAN sempurna untuk situasi yang digambarkan di atas, namun, mereka tidak cocok untuk Aplikasi yang mengharapkan informasi untuk dipindahkan secara teratur dan juga dalam volume besar. kecepatan paket untuk LPWAN antara 300 dan 50 kbit/s. Apakah Anda ingat internet “dialup” dengan 56 kbit/s? kucing Anda, video anak anjing Anda, atau pesan suara bertele-tele di sebagian besar LPWAN. Mereka tidak diciptakan untuk itu.
Selain itu, karena sering beroperasi di pita yang tidak berlisensi, LPWAN dapat mengalami masalah : pita ISM (Industri, Ilmiah, dan Medis) terbuka yang disediakan oleh pemerintah. Pita ISM 915 MHz, 2,4 GHz, dan 5 GHz adalah tipikal di Amerika Serikat. Solusi LPWAN biasanya beroperasi tepat di bawah ambang GHz pada pita ISM 902-928 Mhz. Perangkat untuk LPWAN terbuka, seperti di atas menara atau gedung mengirim sinyal lemah pada pita sub-GHz tersebut dapat terpengaruh oleh interferensi dari sinyal dengan energi tinggi yang beroperasi tepat di atas batas GHz.
Dalam kebanyakan kasus, gangguan seperti itu tidak masalah. Jika Anda melewatkan beberapa tahap pengujian tanah, itu tidak penting, tetapi untuk beberapa aplikasi IoT strategis (“MC-IoT”), seperti aplikasi klinis dan self-driving kendaraan, penghalang seperti itu bisa sangat merusak. Semuanya bermuara pada pemahaman spesifik aplikasi Anda dan bagaimana jaringan Anda akan berinteraksi dengan lingkungan fisik dan keterbatasan radio lokal.
Fitur Inti Sistem LoRaWAN
- Jarak jauh (>5 km perkotaan, >10 km pinggiran kota, >80 km garis pandang)
- Masa pakai baterai yang lama (>10 tahun)
- Biaya rendah (<$5/modul)
- Laju data rendah (0,3 bps – 50 kbps, seringkali sekitar ~10 kB/hari)
- Dukungan lokalisasi
- Dua arah
- Aman
- Beroperasi dalam spektrum tanpa izin
LPWAN di Dunia yang Semakin Seluler
Penyedia layanan seluler besar seperti Verizon dan AT&T mampu menawarkan opsi LPWAN seluler seperti LTE-Cat M1 dan NB-IoT—dan dalam waktu dekat, 5G—dengan harga murah karena pendapatan mereka dari smartphone sangat konsisten. Akibatnya, bisnis Aliansi LoRa memiliki alasan untuk khawatir. Lanskap LPWAN tidak diragukan lagi akan diubah oleh 5G.LTE-Cat M1 sangat baik untuk aplikasi seperti LPWAN yang sangat penting untuk misi atau lebih banyak data, dan NB-IoT menjanjikan untuk aplikasi LPWAN.
Menurut Brian Ray dari Link Labs, standar terbuka LoRaWAN mungkin akan terus berguna jika anggota Aliansi fokus pada ceruk LPWAN di mana LoRaWAN unggul. Namun, 3GPP tentu saja akan mengguncang ruang LPWAN.
Tingkatkan Nilai IoT dengan Pemeliharaan Pencegahan
IoT dengan Pemeliharaan Pencegahan.by unsplash
Pemeliharaan preventif menyatukan komponen yang diperlukan untuk memaksimalkan nilai Internet of Things dengan menggabungkan sensor yang terhubung, analitik, dan pembelajaran mesin. Empat rute cepat menuju pengembalian terjamin atas investasi Internet of Things (IoT) Anda dibahas dalam seri ini. Tiga jalur cepat pertama menuju nilai telah dibahas sejauh ini, dimulai dengan Cara Memulai IoT: Analitik Prediktif, Operasi Jarak Jauh, dan Operasi Terhubung. Pemeliharaan preventif adalah jalan cepat keempat yang terbukti menuju nilai, dan dalam angsuran terakhir ini, kami akan memeriksa bagaimana Anda tidak hanya dapat mengantisipasi masalah potensial tetapi juga mencegahnya terjadi.
Tambang Besar, Truk Besar, Masalah Besar
Tambang Besar, Truk Besar.by unsplash
Bayangkan Anda berada di tambang terbuka yang luas. Lebarnya dua mil, kedalaman satu mil, dan di antah berantah dengan 45 truk otonom besar yang mengangkut bijih besi keluar dari lubang. Setiap pasang ban berharga $100.000, dan setiap roda di truk-truk itu menjulang di atas seseorang yang berdiri di tanah. Sangat penting untuk mempertahankan operasi produktif kendaraan kayu ini setiap hari karena mereka beroperasi dalam kondisi ekstrem dan dengan beban ekstrem. Masalah harus diantisipasi untuk diperbaiki sebelum mogok, tetapi bagaimana Anda melakukannya? jauh dari apapun.
Setiap hari, Rio Tinto menghadapi skenario ini. Armada truk otonom besar terbesar di dunia dimiliki oleh perusahaan pertambangan global, yang berkantor pusat di London dan operasi besar di Australia dan lokasi lainnya. Lebih dari 200 juta ton material telah dipindahkan oleh kendaraannya sejauh kira-kira 3,9 juta kilometer. Itu setara dengan mengangkut 540 Empire State Buildings ke bulan dan kembali lima kali atau 3.500 Sydney Harbour Bridges. Ketika salah satu kendaraan ini mogok di tengah lubang, apa yang terjadi?
Setiap truk out-of-service biaya bisnis $2 juta per hari dalam pendapatan yang hilang, rata-rata. Karena fakta bahwa truk yang rusak hanya dapat ditarik keluar dari pit menggunakan kendaraan kerja yang sebanding, Anda akan sering perlu menggandakannya jumlah.Oleh karena itu, Rio Tinto telah menghabiskan antara $2 dan $4 juta per hari untuk perbaikan peralatan yang rusak. Setiap operator tambang menghadapi tantangan terus-menerus dalam memelihara peralatan dan menjaga agar biaya perawatan tetap rendah.atau fasilitas industri lainnya yang harus buka sepanjang waktu.
Jawabannya: Pemeliharaan Preventif Berbasis IoT
Perusahaan dapat memperbaiki kendaraan di tempat, sebelum rusak, atau, paling tidak, mengendarai kendaraan sendiri dengan pemeliharaan preventif berdasarkan kekuatan prediktif analitik. Solusi pemeliharaan preventif yang digunakan Rio Tinto terbayar dengan baik. Selain itu, imbalan serupa tersedia untuk bisnis apa pun yang menghadapi kondisi ekstrim untuk sistem bisnis dan misi kritisnya. Dengan menghubungkan proses dan peralatannya, Rio Tinto ingin meningkatkan output, mengurangi staf, meningkatkan keselamatan, dan meningkatkan efisiensi.Menempatkan 92 sensor pada mesin, drivetrain, dan roda dari sekitar 900 dump truck besarnya adalah bagian penting dari proyek.
Truk-truk yang hanya berjalan di tanah pribadi ini sebenarnya dapat beroperasi tanpa pengemudi manusia berkat sensor yang memantau kondisi, kecepatan, lokasi, dan lainnya. Mereka bahkan dapat mengoptimalkan rute mereka untuk mengurangi konsumsi bahan bakar. Armada Rio Tinto menghasilkan sekitar 4,9 terabyte data setiap hari secara keseluruhan. Selain untuk mengendalikan operasi kendaraan, informasi ini digunakan untuk meningkatkan efisiensinya. Bisnis dapat memaksimalkan setiap peralatan dengan melakukan pemeliharaan preventif .Selain itu, kemajuan kecil ini menambah keuntungan yang signifikan.
Sebagian besar teknologi yang diperlukan untuk melakukan hal seperti ini sudah ada dalam bentuk komponen cerdas, protokol konektivitas, keahlian perangkat lunak, dan sensor cerdas. Sumber daya berkemampuan IoT ini diperlukan untuk pemeliharaan preventif guna mengumpulkan dan bertukar informasi tentang peralatan Anda. Sedikit kenaikan suhu mesin dapat dideteksi oleh sensor panas. Atau, getaran dapat dirasakan, yang dapat menjadi tanda roda keluar keselarasan.
Sistem kemudian menggunakan algoritme berbasis aturan dan kemampuan pembelajaran mendalam untuk menganalisis data tersebut secara real time, menentukan, misalnya, bahwa komponen tersebut memiliki peluang 60% gagal dalam tiga minggu ke depan. Peringatan dipicu oleh informasi tersebut , memungkinkan Anda untuk memesan suku cadang dan menjadwalkan servis kendaraan. Dengan dukungan preventif, Anda memperbaiki masalah sebelum berhasil bukan setelah masalah tersebut merusak rencana pembuatan Anda.
Mana rute tercepat Anda untuk menghargai?
Analitik prediktif, operasi terhubung, operasi jarak jauh, dan pemeliharaan preventif: Ada empat cara yang telah terbukti benar untuk menuai manfaat IoT. Rekan Anda menerapkan solusi IoT dengan pengembalian cepat di berbagai sektor, termasuk pertanian, perawatan kesehatan, olahraga , dan hiburan. Nyatanya, saya tidak bisa memikirkan pasar mana pun yang belum menggunakan IoT.
Bagaimana dengan Anda? Pilih salah satu dari empat skenario jalur cepat ini jika Anda belum memulai perjalanan Anda ke Internet of Things. Nilai dan risiko proyek pertama Anda harus dimaksimalkan dengan memulai dari yang kecil. Manakah dari opsi ini yang paling tepat untuk perusahaan Anda? Silakan bagikan pemikiran Anda di tempat yang disediakan di bawah ini atau di halaman komunitas Maciej untuk Membangun Internet of Things.
Apa itu Bluetooth?
Apa itu Bluetooth?.by unsplash
Bluetooth dibuat pada tahun 1994 oleh Ericsson untuk mengaktifkan headset nirkabel. Sejak itu, Bluetooth telah digunakan dalam berbagai aplikasi, termasuk pengontrol video game, speaker, printer, dan headset. Internet of Things, yang mencakup rumah pintar dan aplikasi industri, juga bergantung pada Bluetooth. Berikut adalah enam fakta mengejutkan tentang Bluetooth yang mungkin belum Anda ketahui, mengingat seberapa luas penggunaan teknologi ini dan betapa pentingnya hal itu.
Enam fakta mengejutkan tentang Bluetooth
1) Bluetooth adalah Standar Teknologi Nirkabel
Standar untuk teknologi nirkabel mengharuskan penggunaan perangkat lunak dan perangkat keras. Perangkat lunak memutuskan apa yang dikirim melalui frekuensi radio dan bagaimana interpretasinya. Perangkat keras diperlukan untuk mengirim sinyal yang diperlukan. Ini berarti bahwa perangkat memerlukan chip komputer kecil dengan radio Bluetooth untuk menggunakan Bluetooth. Selain itu, agar perangkat dapat berkomunikasi, perangkat lunak harus diterima secara universal di semua perangkat tersebut ( karenanya istilah “standar” ). Standar ini dikelola oleh Bluetooth Special Interest Group (SIG), tetapi namanya diusulkan oleh Jim Kardach pada tahun 1997 daripada dipilih oleh Bluetooth SIG.
2) Bluetooth bertema Viking
Jim Kardach sedang membaca “The Long Ships” karya Frans G. Bengtsson, yang berlangsung selama Zaman Viking dan menampilkan Harald “Bltand” Gormsson, Raja Denmark dan Norwegia. Harald “Bltand” dieja Harald Bluetooth dalam bahasa Inggris. Dia terkenal karena menyatukan suku-suku Viking yang berbeda untuk membentuk Kerajaan Denmark. Serupa dengan ini, Bluetooth bertujuan untuk menyatukan berbagai protokol komunikasi nirkabel menjadi satu standar. Logo Bluetooth juga merupakan gabungan dari rune inisial Harald Bluetooth, H.B. Paralel lain yang tidak disengaja ada antara Bluetooth dan Viking. Bluetooth menggunakan budak, atau budak, seperti yang dilakukan Viking.
3) Perbudakan digunakan oleh Bluetooth
Hubungan master-slave terjadi ketika dua perangkat Bluetooth terhubung satu sama lain, seperti telepon dan speaker nirkabel Anda. Perangkat lainnya adalah slave, dengan satu perangkat berfungsi sebagai master. Slave menerima informasi dari master dan mendengarkannya dari menguasai. Komputer Anda dapat dihubungkan ke beberapa perangkat secara bersamaan (seperti keyboard nirkabel, mouse, printer, speaker, dll.) karena master dapat memiliki hingga tujuh slave. “Piconet” adalah perangkat yang menghubungkan beberapa perangkat berkemampuan Bluetooth secara bersamaan . Perangkat dapat secara bersamaan menjadi master di satu piconet dan slave di piconet lain, dan hubungan master-slave juga dapat berubah. Untuk menghubungkan perangkat Anda, Anda harus memasukkannya ke mode berpasangan. Untuk membuat koneksi, ia mengambil peran master sebelum menjadi budak.
4) Terkadang Bluetooth lebih unggul daripada Wi-Fi.
Wi-Fi juga merupakan standar inovasi jarak jauh, tetapi Bluetooth dan Wi-Fi memenuhi dua kebutuhan yang berbeda. Karena dimaksudkan untuk menggantikan kabel berkecepatan tinggi, Wi-Fi, yang merupakan nama merek untuk standar IEEE.802.11, memerlukan beberapa konfigurasi, tetapi mendukung bandwidth tinggi. Bluetooth, di sisi lain, dirancang untuk digunakan dalam elektronik portabel dan aplikasi terkait. Ketika Anda perlu menghubungkan dua perangkat dengan sedikit pengaturan (biasanya hanya menekan tombol), itu bagus. Selain itu, perangkat dapat berkomunikasi di lingkungan “berisik” karena itu menggunakan sinyal lemah, yang berarti ada sedikit gangguan. Inilah sebabnya.
5) Bluetooth Sangat Bagus untuk Internet of Things (IoT)
Di Web of Things Modern, mesin sering kali perlu mengirim ledakan informasi singkat dalam kondisi yang sangat keras. Wi-Fi terlalu sulit untuk disiapkan dengan ratusan sensor dan perangkat yang mengirim data. Bandwidth rendah adalah kelemahan Bluetooth, tetapi untuk banyak aplikasi industri, ini tidak diperlukan. Ini juga bekerja dengan baik di rumah pintar. Sekali lagi, rumah pintar jauh lebih sederhana untuk diatur dan tidak memerlukan koneksi bandwidth tinggi untuk banyak perangkat.
Selain itu, versi yang lebih baru mampu membangun jaringan mesh penyembuhan sendiri, memungkinkan perangkat individu untuk terus berkomunikasi bahkan ketika salah satu dari mereka kehilangan daya atau terputus.Jika lemari es, lampu, sistem HVAC, mesin cuci, pengering, dan kunci pintu Anda semua terhubung, Anda tidak ingin salah satu dari mereka gagal hanya karena yang lain rusak. Rentang rendah adalah salah satu kelemahan Bluetooth, yang dapat menimbulkan tantangan di rumah pintar (tergantung seberapa besar rumah Anda). Untungnya.
6) Kami menggunakan Bluetooth Versi 5
Bluetooth Special Interest Group secara resmi mengadopsi 5 sebagai versi terbaru pada Desember 2016. Seperti yang jelas dari pengumuman Bluetooth SIG, 5 secara khusus ditujukan untuk Internet of Things. Ini menawarkan jangkauan empat kali lipat, kecepatan dua kali lipat, dan meningkatkan kapasitas pesan siaran hingga 800%. Ini juga memperkenalkan kemampuan jaringan mesh yang disebutkan di atas. Meskipun Bluetooth 5 kompatibel dengan versi sebelumnya, perangkat keras baru diperlukan untuk memanfaatkan manfaat yang disebutkan di atas. Karena Internet of Things terus mendapatkan daya tarik, mungkin perlu waktu sebelum kita merasakan semua manfaatnya, tetapi ini merupakan perkembangan yang menarik !
5 Tantangan Transformasi Digital Teratas (dan Cara Mengatasinya)
Tantangan Transformasi Digital Teratas .by unsplash
Semua manfaat transformasi digital dapat dijangkau. Menurut Altimeter Group, bisnis yang mengalami transformasi digital mungkin telah melihat peningkatan pangsa pasar, keterlibatan pelanggan, moral karyawan, dan pendapatan pelanggan. Selain investasi yang diperlukan untuk transformasi digital yang sukses yang telah dibahas dalam artikel kami sebelumnya, kami menganggap perlu untuk membahas potensi hambatan. Kami mengajukan serangkaian pertanyaan penting kepada 300 pemangku kepentingan teknologi dan bisnis dari perusahaan manufaktur dari semua ukuran di seluruh dunia. dalam survei yang disponsori oleh Jabil :
baca juga : Profesi di Media Paling Banyak Tergantikan Teknologi AI
Tantangan apa yang dihadapi perusahaan Anda dalam perjalanan transformasi digital Anda?
Sembilan puluh persen dari mereka yang mengikuti survei kami mengakui bahwa mereka masih menjalani transformasi digital dan masih banyak pekerjaan yang harus dilakukan. Tingkat digitalisasi perusahaan manufaktur ini sangat bervariasi.
Seperti yang diharapkan, setiap peserta menyebutkan kesulitan dalam bisnis mereka. Namun, mungkin aspek yang paling mengejutkan adalah betapa miripnya tantangan terlepas dari ukuran perusahaan. Peserta kami dipekerjakan oleh perusahaan dengan kurang dari 100 hingga lebih dari 5.000 karyawan. Berikut ini adalah lima tantangan teratas mereka :
- Pengunduran Diri Karyawan
- Kurangnya Keahlian untuk Memimpin Inisiatif Digitalisasi
- Struktur organisasi
- Kurangnya Strategi Digitalisasi Secara Keseluruhan
- Anggaran Terbatas
Menurut temuan kami, kesulitan yang timbul dari ketersediaan teknologi sangat jarang. Hanya sebagian kecil orang yang mengatakan bahwa alat dan teknologi yang kita miliki saat ini tidak cukup. Faktor internal menyebabkan sebagian besar masalah. Ketika kami memeriksa tantangan secara lebih mendalam sesuai dengan ukuran perusahaan, sentimen itu bergema. Ini menunjukkan bahwa terlepas dari ukuran bisnis kita, kita berada di kapal yang sama. Jadi, bagaimana kita menghadapi masalah kita?
baca juga : Tips Menghadapi Kemajuan Teknologi dan Digitalisasi Di Era Modern
Menangani Pushback Karyawan Selama Transformasi Digital
Menangani Pushback Karyawan Selama Transformasi Digital.by unsplash
Rutinitas membuat kita nyaman karena itu adalah bagian dari diri kita. Ada alasan mengapa hal itu disebut “zona nyaman.” Ketika rutinitas kita terganggu dan ketidakpastian memasuki hidup kita, mudah untuk merasa putus asa. Transformasi digital dapat menyebabkan karyawan merasa terancam karena itu adalah lambang ketidaknyamanan. Namun, penting untuk diingat bahwa terkadang perubahan diperlukan untuk mengikuti perkembangan zaman karena tetap sama jauh lebih berisiko. Bisnis Anda sangat bergantung pada transformasi digital.
Meskipun Anda tidak akan dapat sepenuhnya menghilangkan skeptisisme karyawan, Anda pasti dapat menguranginya. Penting untuk konsisten dan transparan. Sepanjang seluruh proses, beri tahu dan libatkan karyawan Anda. Beri mereka wewenang dan tunjukkan masa depan bahwa mereka bisa semua bekerja menuju. Anda dapat menyalakan api dalam diri karyawan Anda dengan membantu mereka memahami apa yang dipertaruhkan. Itu, tentu saja, membutuhkan strategi yang menarik, yang membawa kita langsung ke sana.
baca juga : Kebutuhan SDM Operasional IoT Meningkat
Mengembangkan Strategi Transformasi Digital di Seluruh Perusahaan

Business people meeting to discuss the situation on the marketing.
Hanya 23 persen produsen yang mengaku memiliki strategi di seluruh perusahaan untuk transformasi digital mereka menurut survei Jabil. Bersikaplah jernih. Anda memerlukan rencana. Seperti halnya bagian mana pun dari bisnis Anda, Anda perlu menentukan visi, menetapkan tujuan untuk mencapainya, dan memberi seluruh tim Anda alasan untuk bekerja. Anda mungkin bisa menjaga kepala Anda tetap di atas air jika Anda tidak memiliki rencana dan tujuan, tetapi jangan mengandalkannya terlalu lama.
Sangat mengejutkan mengetahui bahwa satu unit bisnis atau lini produk memimpin transformasi digital untuk organisasi atau vertikal mereka di 38% perusahaan yang disurvei. Kami sudah mengatakannya, dan kami akan mengatakannya lagi:Perjalanan transformasi digital bukanlah tanggung jawab satu departemen atau individu. Faktanya, ketika dirancang dengan cara itu, kesuksesan sangat kecil kemungkinannya. ditugaskan untuk melaksanakan sebagian dari strategi, seluruh organisasi harus bekerja menuju tujuan yang sama. Jika Anda tidak yakin harus mulai dari mana, Anda harus selalu mulai dengan mempertimbangkan pemangku kepentingan yang menopang perusahaan Anda : klien Anda. Bisnis Anda didirikan untuk mengisi kekosongan. Dalam transformasi digital, biarkan itu menjadi panduan untuk siapa Anda, apa Anda lakukan, dan mengapa.
baca juga : Keadaan Keamanan Siber IoT Saat Ini
Menemukan Keahlian untuk Memimpin Inisiatif Digitalisasi
Untuk menjalani transformasi digital Anda, kombinasi bakat dan teknologi diperlukan. Tanpa yang lain, itu tidak akan berhasil. Saatnya untuk mengevaluasi kembali kemitraan teknologi Anda dan apa yang mereka tawarkan jika sistem Anda saat ini menghambat Anda. Anda membutuhkan orang yang tepat untuk bergabung karena transformasi digital akan membawa segudang tantangan teknisnya sendiri. Latih tenaga kerja Anda untuk dididik dengan cermat dan bantu mereka membangun kemampuan yang dibutuhkan untuk kemajuan. Anda dapat tetap menjadi yang terdepan dalam persaingan dengan berinvestasi sejak dini karyawan Anda. Saat ini Anda mungkin tidak memiliki keahlian internal yang diperlukan untuk melakukan transformasi digital. Ini mungkin memberi Anda kesempatan untuk melihat ke luar diri Anda dan menemukan mitra bisnis atau karyawan baru yang dapat membantu Anda dalam perjalanan Anda.
Jangan Biarkan Struktur Organisasi Mendikte Masa Depan Digital Anda
Transformasi digital adalah inisiatif signifikan yang mungkin memerlukan perubahan lebih dari sekadar rutinitas harian karyawan Anda. Ini mungkin memerlukan restrukturisasi struktur organisasi, tugas departemen, atau peran Anda. Pikirkan tentang hal ini. Tidak harus terjadi bahwa tim penjualan atau departemen TI Anda tidak dapat berubah hanya karena selalu melaporkan kepada orang atau fungsi tertentu. Faktanya, dengan melakukan penyesuaian ini, tim Anda mungkin dapat untuk memberikan karir dan peran mereka kesempatan baru dalam hidup. Perbatasan baru teknologi, data, dan pengalaman pelanggan akan mengharuskan struktur organisasi Anda berubah-ubah.
Mengelola Anggaran Anda Melalui Transformasi Digital
Bukankah menyenangkan memiliki persediaan uang yang tiada habisnya? Sayangnya, bukan itu situasinya. Kendala anggaran kemungkinan akan menghalangi Anda untuk menyelesaikan perjalanan transformasi digital Anda secara penuh. Persiapkan dan waspadai. Ingatlah bahwa ini bukan perlombaan, meskipun transformasi digital mungkin memerlukan investasi baru yang substansial di perusahaan, karyawan, dan klien Anda. Gunakan anggaran Anda sebagai pemeriksaan realitas saat Anda mengembangkan strategi untuk menentukan seberapa banyak yang dapat ditangani oleh bisnis Anda. Jika perlu, kembangkan rencana yang mencakup beberapa tahun dan beberapa fase. Jangan menempatkan bisnis Anda dalam risiko karena masalah anggaran.
Meskipun pengambil survei sering menyebutkan masalah ini, ada banyak masalah lainnya. Secara umum, ingatlah untuk memulai dengan dasar yang kuat yang menghasilkan berbagai hasil untuk bisnis, pelanggan, dan karyawan Anda. Semua keuntungan transformasi digital dapat dicapai jika seseorang mengadopsi sikap inovasi dan perbaikan terus-menerus. Pastikan untuk mengatasi kesulitan apa pun yang muncul dan lakukan segala upaya untuk mempersiapkannya terlebih dahulu.