Nesnelerin İnternet Kavramı Nedir? Ne İşe Yarar?

Fiziksel Nesneler İnterneti Nasıl Kullanacak?

Ancak IoT, envanter yönetiminden nakliye sensör sistemlerine kadar bundan çok daha geniş uygulamalara sahiptir. 2025 yılına kadar, IoT’yi oluşturan teknolojiler ilerlemeye ve günümüz toplumunun dokusuna daha da derinlemesine yerleşmeye devam edecek. Endüstriler için bu, yalnızca ölçülen ve analiz edilen sistemlerin daha iyi anlaşılması anlamına değil, aynı zamanda bu sistemleri uzaktan çalıştırma veya otomatikleştirme yeteneğinin artması anlamına da gelecektir.

IoT, dijital ikizler, akıllı şehirler, uçaklarda ve diğer araçlarda “yaşayan” görünümler gibi bileşimsel mimarilerin yanı sıra petrol kuyuları gibi daha geleneksel uygulamaların önemli bir unsurudur. Sensörler ayrıca hassas tarım, tıp ve lojistik gibi çok çeşitli uygulamalarda kullanılmaktadır. En temel uygulamasında sensörlerin kullanımı, fiziksel bir varlığın durumu hakkında bilgi sağlar. Bununla birlikte, zamanla, sensör türlerinin çarpıcı biçimde artması ve üretilen bilgilerin kalitesi, uç bilgi işlem yeteneklerine ihtiyaç duyulmasına neden oldu.

Bugün, tüm endüstrilerde basit algılama uygulanmakta ve işletmelere çeşitli veri noktaları sağlanmaktadır. Örneğin, petrol ve gaz endüstrisi, sistemin performansını ölçmek ve kuruluşa tahmine dayalı bakım algoritmaları oluşturmak için gerekli verileri sağlamak için son derece donanımlı donanım kullanıyor. Önümüzdeki on yıldaki çarpıcı değişim, hem bu anlayışların çeşitli fiziksel mekanizmaların otomasyonunda kullanılmasında hem de yeni sensörlerin ve sensör dizilerinin yaratılmasında ve ayrıca bize daha zengin bir anlayış sağlamak için malzemelere entegre sensörlerde olacaktır.

Bu yazı ilginizi çekebilir.

Edirne Barış Antlaşması Neden Yapıldı

IoT, kullanımdaki bir fiziksel varlığın sağlığını anlamak için gerekli içgörüleri sağladığı için dijital ikizlerin önemli bir etkinleştiricisidir. Ancak bu çözümler, yüksek kaliteli verilere ve fiziksel varlığın şemalarının güncel olmasına bağlıdır. Sonuç olarak, verileri varlığın temsili ile senkronize tutmanın zorlukları vardır. Ayrıca, birçok satıcı ve orijinal ekipman üreticisi, kendi sistemlerinden üretilen verileri daha büyük dijital ikize açmakta tereddüt ederek, varlığın genel sağlığında kör noktalar oluşturur. Verileri kapatma eğiliminin devam edip etmemesi veya üçüncü taraflara açılması, sensör sistemlerinden değer üretimini önemli ölçüde etkileyecektir.

IoT sensör dizileri tarafından oluşturulan verilerin işlenmesini en uç noktaya taşıyarak başka bir deyişle, izledikleri varlığa fiziksel olarak daha yakın gecikme süresi önemli ölçüde azaltılabilir, bu da makine öğrenimi ve algoritmik yeteneklere gerçek zamanlı yanıt verme sağlar. Bu yetenekler, bazen bağlı devletlere veya bağlantı için uydu kullanan gemiler gibi her zaman açık bağlantının ekonomik olarak uygun olmadığı devletlere de verilebilir. Uydu tabanlı iletişimdeki ilerlemelerin oradaki maliyetleri de önemli ölçüde azaltması bekleniyor.

Günümüzde kuruluşlar, tahmine dayalı bakım ve operasyonel verimlilik kazanımları gibi görevler için halihazırda IoT’den yararlanırken, büyüme alanları, uç bilgi işlem ve AR/VR/MR gibi diğer ortaya çıkan teknolojilerle birlikte IoT’den yararlanmaya başlayacak. Bir kuruluşta benimseme için zaman çerçevesi, veri olgunluğu, fiziksel sensörler için en iyi uygulamanın bulunması ve sensörlerden toplanan verilerin nasıl uygulanacağına ilişkin net stratejiler gibi faktörlere bağlı olarak büyük ölçüde değişiklik gösterecektir.

2025’e kadar, daha küçük fiziksel form faktörlerinde daha sofistike çok-duyulu sensörler ortaya çıkacak. Örneğin, havacılık, sürece dokunan sensörler ile karbon fiber kullanarak kanatların 3D baskısını deniyor.

IoT uygulamasında belirsizliğe neden olan faktörler

IoT, çeşitli endüstrilerde halihazırda güçlü bir yere sahip olduğundan, fiziksel dünyanın devam eden enstrümantasyonunda büyüme devam edecektir. Bu yetenekleri benimsemekte tereddüt eden, ancak değeri hızla gören ve bu alandaki yeteneklerini hızla artıran bazı endüstriler var. Gelişmekte olan birçok teknolojide olduğu gibi, benimseme, bu teknolojileri tasarlamak, uygulamak ve işletmek için gerekli insan kaynakları ile sınırlı olmaya devam ediyor. Diğer bir zorluk, veri kalitesi güvencesi gerektiren veri bilimi iş yüklerinde birikmelere yol açan, oluşturulan veri formatlarında tutarlılık veya standardizasyon eksikliğidir.

Kuruluşların karşı karşıya olduğu bir diğer belirsizlik noktası, toplandıktan sonra veri hacmiyle ne yapılacağıdır. Fiziksel sistemlerde otomasyonu geliştirmek için veri toplama hedefiyle, giderek daha fazla kuruluş, uçuş halindeki verilere (sıcak veri) dayalı sistemleri eğitmek için makine öğrenimini kullanma ve ardından zaman içinde bir örnek veya veri alt kümesini tutma (sıcak) konusunda stratejiler benimsiyor. veya soğuk veri).

Bu nedenle, ilgili teknolojiler önümüzdeki on yılda geliştirme ve veri üretimini hızlandırdığından, sağlıklı bir IoT sistemi için veri kalitesi güvencesi ve sistem doğrulamaları gerekli olacaktır.