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新興技術將如何推動嵌入式物聯(lián)網(wǎng)連接的未來

eeDesigner ? 來源:物聯(lián)網(wǎng)評論 ? 作者:物聯(lián)網(wǎng)評論 ? 2023-02-23 11:38 ? 次閱讀

自動化迫使每個行業(yè)采用智能傳感器和設備,可以將模擬數(shù)據(jù)映射到數(shù)字形式,以便更好地監(jiān)測和控制現(xiàn)實世界的參數(shù)。因為這些設備嵌入在自然界中,即。它們連接到互聯(lián)網(wǎng),這些智能設備產(chǎn)生的數(shù)據(jù)可以在全球范圍內(nèi)輕松訪問。組織使用這些數(shù)據(jù)來獲得對流程的寶貴見解并進行修改,以實現(xiàn)最高效率和利潤最大化。最近的技術進步使這些嵌入式物聯(lián)網(wǎng)IoT)設備更容易獲得。5G機器學習、邊緣計算、更快、更高效的處理器和低功耗廣域網(wǎng) (LPWAN) 等許多技術正在推動嵌入式物聯(lián)網(wǎng)連接的未來。這些技術使這些智能設備能夠在游戲、國防、醫(yī)療保健、制造和供應鏈等各個行業(yè)中實現(xiàn)廣泛的應用。

面向嵌入式物聯(lián)網(wǎng)的 5G

5G 技術的引入徹底改變了我們訪問數(shù)據(jù)、媒體和通信的方式。除了提供比其前代產(chǎn)品(4G LTE)更高的速度和更低的延遲外,5G還為固定和漫游設備提供了更可靠的連接。這使其成為任務關鍵型嵌入式物聯(lián)網(wǎng)應用的理想解決方案。10G 的下載速度比 4G LTE 網(wǎng)絡快 5 倍,可以促進連接的傳感器或機器之間以最小的延遲進行近乎實時的遠距離通信。這提高了數(shù)據(jù)傳輸?shù)男剩瑫r減少了由于傳輸延遲而導致錯誤的可能性。此外,這些更快的響應時間支持新的用例,例如自動駕駛汽車導航,這些用例需要連接系統(tǒng)的快速反應,以確保道路安全。

除了提高速度和響應能力外,5G還增強了嵌入式物聯(lián)網(wǎng)應用的安全性,因為它具有復雜的網(wǎng)絡架構,可為各級數(shù)據(jù)傳輸提供強大的加密協(xié)議,包括設備到設備通信以及云/邊緣計算部署。雖然公共 5G 網(wǎng)絡可能會隨著時間的推移而因用戶數(shù)量的增加而變得擁堵,但專用 5G 網(wǎng)絡是可以使用許可、未經(jīng)許可或共享頻譜的非公共移動網(wǎng)絡。因此,可以根據(jù)公司的需求部署專用5G網(wǎng)絡,并且可以確保亞毫秒級延遲和99.9999%的可靠性。在邊緣實時處理數(shù)據(jù)構成了工業(yè)4.0的基礎,而專用5G網(wǎng)絡可以促進這一點。專用 5G 網(wǎng)絡提供的更高安全級別也為外部攻擊者的連接設備提供了增強的安全性。5G網(wǎng)絡帶寬的增加還使同一網(wǎng)絡上有更多嵌入式物聯(lián)網(wǎng)設備,這有助于公司創(chuàng)建一個統(tǒng)一的平臺,使他們能夠收集所有部門的實時見解,同時管理質量控制流程 - 使他們能夠快速識別生產(chǎn)線內(nèi)的問題或趨勢。這種類型的解決方案對于監(jiān)控高度分布式環(huán)境非常有用,例如必須始終嚴格遵守員工不同協(xié)議的工廠車間。

面向嵌入式物聯(lián)網(wǎng)的邊緣計算

在典型的基于嵌入式物聯(lián)網(wǎng)的設置中,傳感器遠程位于邊緣,如農(nóng)田或工廠車間。然后,這些傳感器生成的數(shù)據(jù)被發(fā)送到中央云,在那里由人類或機器學習算法進行處理,并從中得出見解。基于這些見解,在現(xiàn)場進行流程改進。這個完整的周期占用了大量寶貴的時間,在關鍵任務應用程序的情況下,可能會造成巨大的損害。這就是邊緣計算出現(xiàn)的地方。邊緣設備可以被視為具有足夠存儲和計算能力的智能設備,可以在幾毫秒內(nèi)做出低延遲決策并處理數(shù)據(jù)。

從邊緣傳感器收集的數(shù)據(jù)要么傳輸?shù)郊惺綌?shù)據(jù)中心,要么傳輸?shù)奖镜鼗倪吘墧?shù)據(jù)中心,要么在邊緣傳感器/執(zhí)行器本身附近收集和處理。在這兩種情況下,都必須從中派生價值。這些數(shù)據(jù)被輸入到算法中,以識別模式并提供對過程的見解。例如,工業(yè)對其機器進行定期維護,以保持機器的最大正常運行時間并最大限度地減少故障。但是,由行業(yè)執(zhí)行的這種預防性維護程序不再有效,因為它無法識別與機器相關的核心問題,并且有時會由于不必要的維護程序而導致超支。邊緣嵌入式物聯(lián)網(wǎng)設備監(jiān)控實時狀態(tài)和過程數(shù)據(jù),以找出與正常操作的任何偏差。托管在邊緣的 ML 算法可在故障發(fā)生之前預測故障,并使工程師能夠執(zhí)行預測性維護來代替預防性維護。

邊緣嵌入式物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)可以在各行各業(yè)中找到許多未來的應用。智能家居就是這樣一種應用,這些智能物聯(lián)網(wǎng)設備可以部署在邊緣進行實時監(jiān)控和計量,以獲得不同電表的自動和精確讀數(shù),并相應地訪問發(fā)票,而不會延遲。邊緣計算還增強了醫(yī)療保健物聯(lián)網(wǎng)應用,允許最終用戶監(jiān)控各種服務器生成的健康相關數(shù)據(jù)并做出反應。利用云、霧和邊緣計算的不同架構的引入使從業(yè)者能夠從協(xié)作計算范式中受益。邊緣嵌入式傳感器也用于智能能源管理,以自動觀察消費和分配模式。這有助于高效的負載調度和對故障的動態(tài)響應。

結論

雖然有許多這樣的技術有助于嵌入式物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,但這篇文章觸及了兩項最有影響力的技術,它們在其增長中發(fā)揮著重要作用。雖然 5G 網(wǎng)絡承諾更快、更可靠、更安全的數(shù)據(jù)傳輸,但邊緣計算使這些嵌入式物聯(lián)網(wǎng)傳感器更強大,使他們能夠自行做出關鍵任務決策。

審核編輯黃宇

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