IoT開発の初期のテクノロジー成熟度曲線は、展開されたセンサーと潜在的なセンサーの数の増加にのみ基づいています.今日、私たちは未来に目を向け、いくつかの重要な成功要因を探求することができます.の将来の傾向 モノのインターネット 、 含む IoTアプリケーション 、エンドユーザーに経済的利益をもたらします.バッテリーの寿命が長くなり、何年も続く傾向もあります.いずれかで ワイヤレスIoT監視システム 、データ送信は電力を消費します.したがって、認識と処理はインテリジェントなパーティショニングによってエッジノードで行われ、データの量はローカルの決定によって（より散発的またはより短い期間で）削減され、IoTシステムに大きな付加価値をもたらします.最後に、将来の重要な要素は、安全かつ確実に運用する能力です.したがって、IoTシステムを成功させるために、IoT設計の焦点は、信頼できるセンサーやシステムの稼働時間などの主要業績評価指標に移ります.アナリストは、低コストの開発システムは現在、期待インフレのピークにあると推定しています.今後2〜5年で、差別化または専門化 高精度センサー と アナログ信号チェーン モノのインターネット市場が主流になり、真に未来へと押し上げます.

良いデータの重要性

IoTシステムの重要なプロセスは、 アナログ信号 の中へ デジタル信号 .簡単に言えば、変換が優れているほど、データはより有用になります.シリコンテクノロジーは、その周りの世界を変革および解釈するために革新し、検出、測定、解釈、および接続を通じて現実の世界とデジタルの世界を橋渡しします.

最も効果的なIoTの展開は、このデータを使用して変更を判断する機能です.そして、最良の変化は、工場などでの効率とセキュリティの向上など、エンドカスタマーにとって最大の価値です.機械学習は、将来の予知保全のために機械が必要になる可能性がある時期を特定できるだけでなく、詳細も特定できます.そして、より高いレベルの認識に到達して、実行するアクションを決定します（たとえば、モーター摩耗における特定のボールベアリングを識別するため）.

したがって、IoTシステムの最初の段階は、リアルタイム信号を検出、測定し、分析データに変換することです.この段階がどれだけうまく完了するかは、将来の成功の基礎を築くでしょう.間違った情報データが入力された場合、IoT分析クラウドプラットフォームから取得された結果も間違ったものになります.したがって、最も成功しているIoTシステムには、他のシステムにはない測定レベルとレポートレベルが必要です.

これは測定を改善する必要があり、レポートは優れたハードウェアを不可欠にします.最近のGartnerのレポートでも同じことが述べられています.それらが低コストのIoT開発であると報告する幻滅のバブル期（幻滅の谷.これは利用可能な低コストの開発プラットフォームが多すぎるためかもしれません.しかし、私たちはより挑戦的なことに焦点を合わせている可能性が高いと思いますより現実的な経済的価値を持つIoTアプリケーション.これらのアプリケーションは、大まかな測定ではサポートできないデータ結果に依存しています.

IoTシステムノードとクラウド間のパーティション

クラウドテクノロジーは、分析やビッグデータを含む、拡張された複数のシグナルチェーンの採用をサポートします.主にエッジノードでのIoTアプリケーションは 高い知性- これは、クラウド帯域幅へのすべてのデータの送信（より正確には、エラー-データ送信速度制限の無料送信）、または遅延の問題、つまりノードに必要なアクション速度がシステムにできることを意味するなど、多くの要因の結果です.クラウドから返される応答を待っています.したがって、ノード、中間ゲートウェイ、およびクラウドで複数の制御ループが必要です.クラウドは、多数のセンサーのデータを統合し、そのデータに基づいてエッジ設定を調整することができます.マッキンゼーは、クラウドデータの1％のみが実際に使用されており、セキュリティの脅威はデータをローカルに保持する方が良いことを意味すると考えています.

センサーにインテリジェントなパーティショニングおよび埋め込みアルゴリズムを実装すると、ソースで最も重要なデータをリアルタイムで解釈できます.スマートセンサーとクラウドに組み込まれたアルゴリズムは、シリコンチップよりも深いデータを読み取ることができます.実際、これにより、将来のシステム動作を予測することが可能になります.ミッションクリティカルなアプリケーションでのIoTソリューションの採用を加速することは、スマートパーティショニングが実行できる安全なシステムを構築する能力に依存します.

クラウドコンピューティングは、多数の予備的なセンサー読み取り値間のこの接続から洞察を引き出し、時間、場所、およびその他のセンサーに基づいてさまざまな異なるセンサー読み取り値を相互に関連付けます.これは、データの変化（たとえば、マシンのパフォーマンスのドリフト）を検出する機能と、実際のオブジェクト（モーターなど）またはシステムのソフトウェアモデルの「デジタルツイン」を作成する機能の2つの部分で構成されます.これらのデジタルツインは、機器を積極的に修理したり、生産プロセスを計画したりするために使用できます.これは、今後数年間のセンサーの爆発的な成長の見通しの一部であり、ソフトウェアとサービスを収益化する機能でもあります.

産業オートメーションでは、アクティブなマシンモニタリングにより、稼働時間の効率が根本的に向上し、リアルタイムの最適化と介入をローカルで実現し、分析と応答のためにクラウド内の複数の工場とシステムにまたがる情報を統合して、生産性を向上させることができます.

そのため、スマートなIoTシステムのパーティション分割により、クラウドを効果的に利用できます.

モノのインターネットにとって重要なものの最後の部分は、 ワイヤレスネットワーク .ネットワーク化されたオブジェクトの大部分は、無線およびマイクロ波周波数を使用してクラウドにワイヤレスで接続されています.動作モードはさまざまで、動作範囲は短いものから長いものまで、データレートは低いものから高いものまであります.一部のデバイスは数か月または数年通信できない場合がありますが、他のデバイスは重要なビジネスセキュリティネットワーク全体で動作する必要があります.多くのセンサーノードもバッテリーまたはエネルギーコレクターから電力を供給されるため、効率的な操作が重要になります.通信ネットワークは、センサーからクラウドへのインテリジェンスのオンデマンド送信に不可欠です.

しかし、信頼性の高い運用は、IoTシステムの実装を成功させるための最も重要な要素になります.これらのさまざまな要件はすべて、センサーからクラウドインテリジェンスへの配信のための通信ネットワークに大きな重点を置いています.金属やコンクリートで作られた工場などの過酷な環境では、信頼性の高い運用能力は特に困難です.顧客が最も必要としているのは、低コスト、低電力、低遅延のテクノロジーです.また、センサーのレイアウトをチェックせずに拡張することも望んでいます.ワイヤレスプロトコルに依存せずに信頼性の高いネットワークを作成するには、代替パスとチャネルを使用して干渉を克服することにより、この高い信頼性を維持します.記事の出典ウェブサイト、転載は出典を示しています.