Khi xem xét sự đa dạng của các hệ thống IoT, chúng ta có thể khó quyết định những gì chúng ta thực sự cần. Số lượng các giải pháp IoT đang tăng với tốc độ khá ấn tượng và các hệ thống này được thiết kế để thực hiện các chức năng khác nhau. Dựa trên kinh nghiệm phát triển các giải pháp IoT , chúng tôi muốn mang lại sự rõ ràng hơn cho sự đa dạng này và giới thiệu cách tiếp cận của chúng tôi để phân loại các hệ thống IoT. – “www.scnsoft.com”
Giải pháp IoT để giám sát (IoT for monitoring)
Với sự trợ giúp của dữ liệu cảm biến, người sử dùng của một thiết bị thông minh, được kết nối có thể theo dõi trạng thái và môi trường thời gian thực của nó. Trong viễn cảnh dài hạn, kết quả giám sát có thể được thu thập và áp dụng cho những hiểu biết nâng cao hơn về thiết bị.
Dữ liệu cảm biến tích lũy giúp thu được số liệu thống kê chi tiết và có ý nghĩa, đánh giá hiệu suất của thiết bị từ các quan điểm khác nhau, khám phá các mẫu và xu hướng mới và hơn thế nữa. Giám sát là hỗ trợ quan trọng trong bảo trì chủ động vì người dùng hệ thống IoT có cơ hội xác định các vấn đề trước khi thiệt hại được thực hiện và thực hiện các biện pháp cần thiết.
Lưu trữ dữ liệu và hiển thị cho người dùng
Các thiết bị được kết nối có thể cung cấp một bức tranh mở rộng về sức khỏe của bệnh nhân thông qua thiết bị đo điện tim-huyết áp IoT, các điều kiện môi trường, trạng thái thiết bị trong các nhà máy và nhà máy điện, giúp người dùng theo dõi vật nuôi, xe hơi, nhà cửa và hơn thế nữa. Giám sát từ xa các cơ sở, quy trình và sự kiện mang lại hiểu biết vận hành tốt hơn: các cảm biến có thể thu thập dữ liệu giúp xem và đánh giá trạng thái thời gian thực của những thứ được kết nối thông minh.
Ví dụ về một đường sắt thông minh: Xe lửa có thể được trang bị các cảm biến lấy dữ liệu về trạng thái thời gian thực của các bộ phận của tàu và cho phép người dùng hệ thống IoT theo dõi trạng thái nghỉ, bánh xe và động cơ. Các kết quả có thể được xem bởi một người lái xe lửa, tổng giám đốc giao thông hoặc bất kỳ người có trách nhiệm nào khác cũng như thu thập để phân tích thêm tình hình của hệ thống đường sắt. Trong các chuyến tàu điện ngầm, dữ liệu lớn có thể được sử dụng để đo lưu lượng hành khách và xác định giờ và ngày khi cần thêm các chuyến tàu. Một trường hợp khác (khi các giải pháp được thiết kế không chỉ cho giám sát) là thêm một chuyến tàu mới vào tuyến nếu nhiều hành khách đang chờ đợi (ví dụ, các chuyến tàu cứ sau 20 phút, nhưng khi nền tảng bị quá tải, sẽ cung cấp thêm các chuyến tàu) .
Phân tích sâu hơn và phát hiện các tình huống cụ thể hơn
Một hệ thống IoT không chỉ có thể lấy và hiển thị dữ liệu cảm biến (ví dụ: nhiệt độ hoặc độ ẩm) mà còn đưa ra kết luận về những giá trị nhất định của dữ liệu có thể có nghĩa là gì. Xử lý dữ liệu đến từ các cảm biến, một hệ thống IoT không chỉ có thể phát hiện sự bất thường mà còn dự đoán sự cố hoạt động và chỉ ra nguyên nhân gốc rễ của các vấn đề. Do đó, so sánh dữ liệu hiện tại đến từ các cảm biến và dữ liệu được lưu trữ trên đám mây là giá trị chấp nhận được, một chuyến tàu và đường sắt theo dõi giải pháp IoT có thể cho thấy một phần nào đó sắp bị hỏng. Dữ liệu lịch sử về các điều kiện sử dụng tàu hỏa và sự cố xảy ra có thể giúp xác định (và sau đó – dự đoán) các điều kiện dẫn đến thất bại.
Giải pháp IoT để giám sát cùng điều khiển thủ công
Trong nhiều trường hợp, tiềm năng của Internet của mọi thứ có thể mang lại nhiều giá trị hơn nhiều so với việc giám sát được cải thiện. Do đó, người dùng hệ thống IoT có thể ra lệnh cho những thứ được kết nối và cho phép họ thực hiện các hoạt động nhất định.
Lấy một trường hợp khi người dùng nhận được kết quả giám sát và cần một số phản hồi. Về mặt lý thuyết, một hệ thống thông minh có thể giải quyết một số vấn đề ngay cả khi không có sự tham gia của con người, nhưng không phải lúc nào cũng vậy. Trong một số trường hợp, máy không có khả năng thực hiện các thao tác cần thiết, trong các trường hợp khác – các vấn đề không thể tin cậy đối với máy (ví dụ: thay thế một chi tiết bị hỏng).
Điều khiển thủ công là một giải pháp tốt để đảm bảo an toàn trong các tình huống mà hệ thống IoT không gặp phải trước đây. Với dữ liệu đến không quen thuộc, có thể tốt hơn khi để con người đưa ra quyết định cuối cùng. Chẳng hạn, một hệ thống IoT có thể đưa ra các khuyến nghị – và mọi người quyết định có nên theo dõi họ hay không. Về lâu dài, dữ liệu về hành động của người dùng phản ứng với dữ liệu cảm biến nhất định có thể được sử dụng bởi mô-đun Machine Learning để tạo mô hình cho các ứng dụng điều khiển và góp phần tự động hóa hệ thống hơn nữa.
Giải pháp IoT để giám sát và điều khiển tự động
Trong các hệ thống IoT có điều khiển tự động, các ứng dụng điều khiển gửi lệnh đến bộ truyền động. Việc lựa chọn các lệnh được gửi tùy thuộc vào dữ liệu đến từ các cảm biến và / hoặc lịch trình được xác định trước đó.
Điều khiển dựa trên quy tắc (Rule-based Control)
Một hệ thống IoT với điều khiển dựa trên quy tắc được thiết kế để hoạt động theo các thuật toán có tính năng cần thực hiện để đáp ứng với dữ liệu nhất định đến từ các cảm biến. Các quy tắc được nêu trước khi hệ thống được đưa vào hoạt động.
Trong các chuyến tàu chở hàng, cảm biến có thể đo nhiệt độ, độ rung và các thông số quan trọng khác cho hàng hóa. Dữ liệu lớn này chuyển sang đám mây và khi hệ thống thông minh xác định rằng một số tham số khác với giá trị chấp nhận được, các ứng dụng điều khiển sẽ gửi lệnh để điều chỉnh các tham số này (ví dụ: tăng hoặc giảm độ lạnh).
Trong các chuyến tàu chở hàng như vậy, cũng có thể đặt các giá trị chấp nhận được trong các toa khác nhau trước khi chuyến đi bắt đầu (ngay khi hàng hóa khác nhau có thể được vận chuyển trong các xe khác nhau và mỗi loại hàng hóa vận chuyển yêu cầu điều kiện tương ứng).
Điều khiển bằng Machine Learning (ML- based control)
Giai đoạn tiếp theo của quá trình tiến hóa hệ thống IoT là các hệ thống có điều khiển dựa trên Machine Learning khi tiềm năng IoT được sử dụng đến mức tối đa. Trong Machine Learning, dữ liệu cảm biến được thu thập liên tục và thường xuyên được sử dụng trong các thuật toán Machine Learning tiêu chuẩn. Các mô hình mới được tạo ra và khả năng ứng dụng của chúng sau đó được các nhà phân tích và / hoặc các nhà data science kiểm tra. Khi các mô hình được phê duyệt, chúng có thể được sử dụng bởi một hệ thống IoT.
Trong một đường sắt thông minh, việc học như vậy có thể được thực hiện với việc phân tích các mệnh lệnh của con người. Phản ứng của con người đối với dữ liệu cảm biến nhất định được tích lũy trong một kho dữ liệu lớn, và sau đó các mô hình về cách hành động được xây dựng tương ứng (xem xét hành động của con người trong một số tình huống nhất định).
Ví dụ máy ảnh có thể chụp ảnh các vấn đề tiềm ẩn (nghi ngờ rằng có một số vấn đề) và gửi chúng để phân tích thêm (bằng tay hoặc với sự trợ giúp của máy tính). Ngay sau khi các hình ảnh khác nhau được thu thập trong đám mây (và các vấn đề được xác định), các hệ thống thông minh tìm hiểu các loại vấn đề mà không có sự tham gia của con người và gửi thông báo tương ứng cho người quản trị.
Tiềm năng Machine Learning có thể góp phần tối ưu hóa lịch trình của tàu điện ngầm. Hệ thống thông minh chứa dữ liệu về lưu lượng hành khách vào các ngày khác nhau và vào các thời điểm khác nhau trong ngày. Sau đó, nó xác định ngày và thời gian khi các chuyến tàu bổ sung nên được đặt trên tuyến, và do đó, cung cấp tối ưu hóa lịch trình.
Thật hợp lý khi nhận thấy rằng, ngay cả khi một giải pháp IoT có thể, trong hầu hết các trường hợp, hoạt động thành công mà không có sự tham gia của con người, nên có một tùy chọn điều khiển thủ công.
Kết luận
Tóm lại, các hệ thống IoT có thể được phân loại theo cách sau:
- Giải pháp cho giám sát : dữ liệu cảm biến giúp theo dõi trạng thái và môi trường của những thứ được kết nối thông minh. Trong trường hợp này, các giải pháp IoT có thể thực hiện lưu trữ dữ liệu và hiển thị cho người dùng . Ngoài ra, dữ liệu được thu thập với các cảm biến có thể được phân tích và sử dụng để phát hiện các tình huống cụ thể .
- Giám sát + kiểm soát thủ công : với các ứng dụng người dùng, người dùng được trao quyền để ra lệnh cho các bộ truyền động của mọi thứ được kết nối và kiểm soát các quy trình trong hệ thống IoT.
- Giám sát + điều khiển tự động : các ứng dụng điều khiển tự động gửi lệnh đến các bộ truyền động và sự tham gia của con người trong việc kiểm soát hệ thống IoT giảm đáng kể. Điều khiển tự động có thể được thực hiện trên cơ sở các quy tắc được xác định trước đó ( điều khiển dựa trên quy tắc ). Cùng với Machine Learning , các hệ thống IoT có thể thích ứng với hành vi của người dùng và môi trường thay đổi và học hỏi cách thức thực hiện các hoạt động theo cách hiệu quả hơn. Tuy nhiên, thật hợp lý khi cho phép chuyển từ điều khiển tự động sang điều khiển thủ công đối với hoạt động của giải pháp IoT vì không có hệ thống IoT nào miễn nhiễm với các sự cố và tình huống không lường trước được.
Một tổ chức cần nhận thức rõ ràng những gì họ mong đợi từ Internet of Things và loại giải pháp IoT nào sẽ giúp đáp ứng nhu cầu kinh doanh hiện tại và tương lai. Việc khám phá con đường IoT nên bắt đầu với rất nhiều kế hoạch chiến lược kinh doanh và IT .