چگونه داده‌ها و تحلیل‌ها به پیشرفت IoT و RFID کمک می‌کنند

اینترنت اشیاء (IoT) نحوه تعامل مردم با محیط‌هایشان را تغییر داده است. از خانه‌های هوشمند تا ساختمان‌های دیجیتالی، کارخانه‌ها و جوامع، IoT در حال پیشبرد پیشرفت‌ها در تمام لایه‌های جامعه است. تنها در سال 2022، بازار IoT انتظار می‌رود 18 درصد رشد کند و به 14.4 میلیارد اتصال فعال برسد، طبق گزارش IoT Analytics. تا سال 2025، انتظار می‌رود این عدد به 27 میلیارد دستگاه متصل IoT برسد. این نشانه‌ای از این است که IoT چقدر در زندگی ما فراگیر شده است. فهرست کردن تمام کاربردهای فعلی و بالقوه غیرممکن خواهد بود. این به اندازه ایده‌های انسانی بی‌نهایت است.

IoT چیست و چگونه داده‌هایی را ارائه می‌دهد که به برنامه‌های RFID نسل بعدی کمک می‌کند؟ بیایید نگاهی به ارتباط بین IoT و RFID بیندازیم، استفاده از علم داده برای استخراج بینش‌ها و اینکه چگونه این بینش‌ها فرصت‌های جدیدی را باز می‌کنند که تقریباً هر بخش و صنعتی را متحول می‌کند.

IoT چیست؟

IoT برای توصیف دستگاه‌ها، ماشین‌ها و اشیاء متصل به هم که داده‌ها را از طریق اینترنت جمع‌آوری و به اشتراک می‌گذارند، استفاده می‌شود. گارتنر IoT را این‌گونه توصیف می‌کند که “شبکه‌ای از اشیاء فیزیکی است که دارای فناوری‌های جاسازی شده برای ارتباط و حس کردن یا تعامل با وضعیت‌های داخلی یا محیط خارجی خود هستند.” این شبکه از یک دستگاه مجهز به یک یا چند حسگر، نرم‌افزار و اتصال به اینترنت برای تسهیل جمع‌آوری و تبادل داده‌ها تشکیل شده است.

دستگاه‌های IoT می‌توانند تقریباً هر چیزی باشند. به عنوان مثال، جاروبرقی‌های رباتیک و ترموستات‌ها اشیاء روزمره در خانه‌های ما هستند که می‌توان به‌صورت از راه دور به آن‌ها دسترسی پیدا کرد و کنترل کرد. فناوری IoT همچنین دارای تعداد زیادی از کاربردهای تجاری است. از نظارت بر ماشین‌های صنعتی و موتورهای هواپیما گرفته تا ردیابی اقلام عمده مانند چندین شیء در جعبه‌ها یا پالت‌های مواد و موارد بسیار دیگر.

IoT و RFID چگونه به هم مرتبط هستند؟

تکامل IoT با پیشرفت فناوری‌های RFID و حسگرها همپوشانی دارد. این اصطلاح در سال 1999 ابداع شد و معنای آن در طول زمان تکامل یافته است. RFID اکنون یک فناوری بنیادی برای اکوسیستم‌های IoT است که به اشیاء فیزیکی اجازه می‌دهد با یک شبکه متصل ارتباط برقرار کنند. برچسب‌های RFID می‌توانند به‌طور خودکار، در گروه‌ها و از فاصله خوانده شوند و این امکان را فراهم می‌کنند که دستگاه‌ها به اینترنت متصل شوند و به‌صورت از راه دور نظارت شوند. اساساً، برچسب‌های RFID اشیاء فیزیکی را با گزارش دادن در مورد تعداد نامحدودی از متغیرها به ارتباط برقرار کردن وادار می‌کنند.

داده‌های IoT – به‌کارگیری علم داده برای تحلیل‌های IoT

بازار IoT به سرعت در حال رشد است و هرچه دستگاه‌های بیشتری را به اینترنت متصل کنیم، داده‌های بیشتری تولید می‌شود. ترابایت‌ها بر روی ترابایت از آن. نمونه‌های داده‌های IoT در همه جا وجود دارد. ما آن را در وسایل متصل و سیستم‌های امنیتی خانه‌های هوشمند می‌بینیم که اطلاعات ارزشمندی درباره عملکرد سیستم، رفتار کاربر و ترجیحات کاربر جمع‌آوری می‌کنند. مانیتورهای سلامت پوشیدنی یک درک پایه از سلامت جسمی یک فرد ایجاد می‌کنند که می‌تواند به بهبود نتایج سلامت کمک کند. سنسورهای صنعتی هوشمند داده‌هایی درباره سلامت تجهیزات، بهره‌وری و جریان‌های کاری تولید می‌کنند و به مدیران این امکان را می‌دهند که نقاط مشکل‌دار در تولید را شناسایی و رفع کنند. تمام داده‌های تولید شده توسط IoT می‌توانند به بهبود نتایج کسب‌وکار، تنظیم دقیق عملیات و ارائه سطح بالاتری از خدمات برای کارمندان و مشتریان کمک کنند.

اگرچه اشیاء و دستگاه‌ها از طریق کاربرد IoT “هوشمند” می‌شوند، داده‌های ارائه شده به طور مرتب بسته‌بندی نشده‌اند. بلکه داده‌ها بزرگ – و گاهی غیرساختاریافته – هستند. رشته علم داده در حال ارائه کمک برای زنده کردن داده‌های IoT از طریق بازرسی، پاک‌سازی و مدل‌سازی داده‌ها به منظور کشف بینش‌ها، روندها و الگوهایی است که تصمیم‌گیری آگاهانه را هدایت می‌کنند. استفاده از هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML) در پیش‌بینی رفتار دارایی‌های تحت نظارت کمک می‌کند. با بهره‌برداری و یادگیری از الگوهای استفاده و رفتار ناشی از برچسب‌ها و سنسورهای IoT، ناهنجاری‌ها می‌توانند اعلان‌هایی را فعال کنند اگر سلامت تجهیزات در معرض خطر به نظر برسد یا سیستم‌های ساختمان را بهینه‌سازی کنند زمانی که آستانه‌های اشغال به دست می‌آید.

استفاده از داده‌های سنسور IoT – راه‌حل‌های IoT

داده‌های IoT در حال هدایت تکامل راه‌حل‌های IoT هستند که مزایای متنوعی را ارائه می‌دهند. به عنوان مثال، راه‌حل‌های IoT می‌توانند به تعیین موقعیت و وضعیت کالاها کمک کنند، عملیات را ساده‌تر کرده و هزینه‌های عملیاتی را کاهش دهند. این بهبودهای کارایی و صرفه‌جویی شامل ردیابی تولید و حمل و نقل دارایی‌ها به صورت بلادرنگ، بهینه‌سازی ظرفیت انبار و بیشتر است. برنامه‌های حمل و نقل عمومی شامل پرداخت‌های بدون تماس، بلیت‌فروشی هوشمند، بلیت‌فروشی موبایلی و راه‌یابی است.

داده‌های IoT می‌توانند به بهبود نظارت بر عملیات کمک کنند. در سازمان‌های مبتنی بر فناوری، تجزیه و تحلیل می‌تواند بینش‌هایی ارائه دهد که به رهبران IT کمک می‌کند تا دستگاه‌های شبکه و همچنین تجهیزات متصل را برای نگهداری پیشگیرانه یا کاهش هزینه‌های انرژی مستقر، نگهداری و عیب‌یابی کنند، طبق مجله CIO. در حوزه بهداشت و درمان، داده‌های IoT به مکان‌یابی و نظارت مبتنی بر داده بر روی پزشکان، بیماران و دستگاه‌ها قدرت می‌بخشد و دید بیشتری به کارایی عملیاتی می‌دهد و همه چیز را از مسئولیت بالینی و مدیریت دارایی ارتقا می‌دهد. یک مطالعه موردی مرکز تحقیقات ترجمه‌ای ریه و ایمنی‌شناسی نشان داد که چگونه کلینیک از یک سیستم مکان‌یابی واقعی استفاده کرد تا در طول پاندمی تداوم مراقبت را حفظ کند.

در محیط‌های کاری، داده‌های IoT به طور فزاینده‌ای به عنوان ستون فقرات سلامت و ایمنی کارکنان عمل می‌کند. به عنوان مثال، در یک کارخانه، حسگرهای پوشیدنی می‌توانند برای ردیابی الگوهای کاری استفاده شوند، در حالی که تجزیه و تحلیل به شناسایی مناطق بالقوه خطر کمک می‌کند. برنامه‌های کاربردی IoT مبتنی بر مکان به ایمن‌تر شدن ساختمان‌های هوشمند کمک می‌کنند. آنها ممکن است زمان‌های پاسخ سریع‌تری را در صورت بروز اضطراری فراهم کنند، به عنوان مثال، ارائه داده‌های مبتنی بر مکان در مورد یک خطر احتمالی یا یک وضعیت محیطی مشکوک. چنین موردی با استفاده جانسون کنترلز از خدمات مکان‌یابی واقعی است که برای حمایت از اقدامات بهداشت و ایمنی از طریق پلتفرم مدیریت ساختمان OpenBlue خود استفاده شد.

قدرت بخشیدن به آینده – داده‌های IoT و RFID

کسب‌وکارها برای مدت طولانی داده تولید و پردازش کرده‌اند، اما ورود IoT بازی را تغییر داده است. چه چیزی در افق است وقتی صحبت از نوآوری از طریق IoT و RFID می‌شود؟ چه قابلیت‌هایی مورد نیاز خواهد بود؟

با افزایش حافظه برچسب RFID (و کاهش اندازه)، RFID بخشی از یک اکوسیستم جامع از حسگرها و فناوری‌های ارتباطی خواهد شد. با برنامه‌های کاربردی پیشرفته IoT، ادغام حسگرهای RFID در سیستم‌ها برای خودکارسازی و ساده‌سازی وظایفی که قبلاً به یک فناوری میانجی یا انسان مداخله‌گر نیاز داشتند. این بدان معناست که تجزیه و تحلیل داده‌ها همچنان یک عنصر حیاتی خواهد بود و علم داده مدل‌ها و روش‌شناسی‌ها را برای قدرتمندتر و دقیق‌تر کردن آن توسعه خواهد داد. محاسبات لبه، یادگیری عمیق و ادغام حسگرها شاهد پذیرش گسترده‌ای خواهند بود. بهره‌برداری از این فناوری‌های جدید و استقرار علم داده بیش از هر زمان دیگری مهم است زیرا سازمان‌ها تلاش می‌کنند میلیاردها نقطه داده واقعی جمع‌آوری شده را پردازش و تجزیه و تحلیل کنند و آنها را به بینش‌هایی تبدیل کنند که به بهینه‌سازی فرآیند کمک می‌کند.

برای دریافت اخبار بیشتر، اطلاعات رویداد و منابع آموزشی در مورد فناوری RFID، به خبرنامه مشترک شوید. یا به وبلاگ HID مراجعه کنید تا بیشتر در مورد روندهای امنیت و هویت 2022 بیاموزید.

براد ویلیامز مدیر فروش جهانی است که بر بازارهای صنعتی خدمات IoT تمرکز دارد. قبل از HID، براد 3.5 سال را در Ubisense و 18 سال را در شرکت Brady گذراند، جایی که در نقش‌های مختلف رهبری فروش استراتژیک، بازار و حساب مشغول به کار بود. سوابق 20+ ساله او شامل دستیابی به موفقیت در فروش، توسعه کسب و کار، مدیریت حساب‌های کلیدی و برنامه‌ریزی حساب‌های استراتژیک در بخش‌های بازار صنعتی مانند هوافضا، خودرو، CVAM، خدمات پزشکی و مهندسی است.