物联网四大趋势包含哪几个方面?

1年前 (2023-03-07)阅读522回复1
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低代码,无代码
 
  我们将继续看到各行业对物联网计划的广泛采用。这一领域的势头已经持续了很长一段时间。如果我们回顾三四年前,我们真正关注的是概念验证的想法,但现在我们的客户正在从这些POC过渡到更可持续和长期的概念。
 
  在过去的一年里,我们看到一些企业希望测试物联网和分析项目,并证明他们可以继续创造价值。这并不一定是我们将从去年到明年看到的转变,而是随着客户开始看到其项目的显著回报,从狭隘的PoC向更广泛的采用。
 
  如今似乎很难想象分析不是每一个物联网用例的组成部分,然而,随着围绕它的系统变得更容易理解和更广泛地部署,几年来已经逐渐发生了变化。低代码、无代码分析的兴起是可访问性上升的主要驱动力。
 
  低代码、无代码分析的最大目标是让任何人都能够将数据转化为见解,低代码、无代码环境正在向那些没有大量数据科学家技能的企业开放,而制造业是真正采用物联网和分析的行业之一。分析和数据不再是白领和蓝领工人的领域,它开始被供应链上的所有人使用。
 
  数字孪生
 
  传感器的激增也意味着在数字环境中表示系统变得越来越简单,这将导致下一个预测的增强数字孪生技术的趋势。
 
  一旦我们能够在数字世界中准确地复制现实世界的系统,我们就可以开始使用变量,以优化物理元素而不影响日常操作。如今也可以开始为基础设施创建数字孪生,并开始移动这些杠杆,以预测供应链的任何部分是否存在问题,甚至可以在问题发生之前采取措施解决问题。
 
  过去,大多数分析程序都涉及获取大量数据,通过网络移动数据,并将其放入一致的环境中。然后是创建算法的过程,这些算法可以查看数据并产生见解,然后分发给消费者。
 
  七八年前,分析技术的应用扩展到了物联网。这实际上更多的是生态系统的扩展,而不是一个完全的转变。过去,大多数分析程序都涉及访问大量数据,通过网络移动数据,并将其放入一致的环境中。然后是创建算法的过程,这些算法可以查看数据并生成洞察力,然后分发给消费。而传感器技术的变化重塑了整个领域。更便宜、更强大的传感器变得广泛,它们的部署有助于将决策带到数据的来源,在传感器的边缘,使用强大的分析实时流数据。
 
  计算机视觉的工业应用
 
  很多人认为计算机视觉是物体检测。但这是一个我们看到大量增长的领域,它有着广泛的应用。我们可以使用它来识别需要监控的区域,并设置警报以警告操作员发生了什么,随着时间的推移,确定他们可以通过培训纠正的问题领域。
 
  当然,这项技术的一个巨大好处是预测性维护,允许运营商识别和解决特别容易发生事故或问题的区域,我们经常看到更广泛的应用,而不仅仅是预测性维护。通常是实时操作缺陷检测。
 
  计算机视觉的最大好处是它通常不是位移技术,也不需要部署大量的传感器或改变系统或设备,它可以像部署摄像头一样简单。这是一种低影响的措施,可以极大地提高预测性维护或安全性的质量。
 
  模糊边缘和云之间的界限
 
  内部部署或云计算与边缘计算之间曾经有一条明确的界限。边缘是网络企业的领域,它们提供位于云之外的分布式设备。在过去的12到18个月里,随着企业将边缘分析和由此产生的决策越来越接近数据的来源,云基础设施上的边缘计算加速发展。
 
  这种从云计算到内部部署的转变引发了混合环境的出现。我们所看到的所有项目都有一条一致的路线,这有助于确定问题的范围,并能够针对特定的结果。这就是我们看到企业在使用分析技术方面表现出色的地方,而不仅仅是机器学习或物联网。但我认为这是所有人在最短的时间内取得最大成功的一个方向。

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notebook
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沙发
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目前好多平台早就推出了低代码,简单的代码能实现客户所需要的功能。另外边缘计算也逐渐发展起来,好多地方推荐边缘云
冒泡1年前 (2023-03-09)回复00
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