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面向OEM的AI/ML物聯網解決方案平臺

星星科技指導員 ? 來源:VOLANSYS ? 作者:Neha Pande ? 2022-12-06 14:26 ? 次閱讀

物聯網網關正在成為構建強大的物聯網解決方案的重要組成部分。如今,OEM更專注于開發具有更高分析能力的下一代物聯網連接解決方案,因此對物聯網網關的需求正在迅速增加。但是,當我們談論開發物聯網解決方案時,OEM 面臨著多重挑戰,例如時間、兼容性、可擴展性、安全性、隱私問題等,為了避免這些挑戰,OEM 尋找一個即用型物聯網平臺,該平臺可以定制并節省時間和開發成本。

VOLANSYS CENTAURI 200和IoTify足以克服上述挑戰并滿足不同行業的需求。IoTify with CENTAURI 200 平臺是一個靈活、安全且功能豐富的多平臺物聯網云和移動應用程序框架,用于創建具有 AI/ML 功能的物聯網解決方案。它使原始設備制造商、汽車行業、企業能夠實現關鍵目標,獲得可操作的見解,推動關鍵決策,從重復性任務中解放出來,并創造令人興奮的、新的和創新的產品和服務。

CENTAURI 200 和 IoTify 平臺為應用程序開發做好準備

CENTAURI 200平臺針對廣泛使用的應用領域之一,例如使用支持的 BLE/RS-485/RS-232/CAN 傳感器進行異常檢測,用于平臺架構中的 AI/ML 用例。

CENTAURI 200 軟件框架是使用 AWS IoT Core SDK、AWS Kinesis SDK 和 Tensor Flow Lite Framework 開發的,用于異常檢測,而另一方面,云使用使用 AWS 無服務器架構開發的 AWS 服務,這些服務具有 SageMaker、Kinesis、S3、Lambda、IoT Core、AWS Route53、CloudFront、Cognito、API Gateway、CloudWatch、SNS、DynamoDB、EMR、IAM 服務。

云平臺的重點是收集數據、訓練模型、自動部署模型,并向網關發送新開發模型的通知。對于異常事件,云會向 IoTify 移動用戶發送推送通知。

CENTAURI 200 是針對每種類型的協議使用數據收集器服務開發的,該服務從傳感器獲取傳感器數據,并將其發送到通過 AWS Kinesis 流流式傳輸到云的傳感器數據。但是,OEM 儀表板允許用戶為具有采樣頻率的相同類型的設備列表創建歷史記錄和 AI/ML 配置。它支持模型部署(自動/手動)、自動訓練模型、具有多種其他功能的模型重新訓練。模型訓練是使用 Sagemaker 根據預定義的報告頻率使用 Kinesis 流上接收的歷史數據執行的。訓練后的模型將部署在CENTAURI 200上,以便將來進行異常檢測。

CENTAURI 200 在為配置的特定終端設備部署模型后,在網關上運行推理管理器服務。加載模型,并將傳感器的實時數據饋送到模型。異常檢測作為 MQTT 消息發送到云。網關上運行的云代理服務支持傳感器注冊、通過 MQTT 獲取 AI/ML/歷史數據、下載/更新從云接收的模型等。

根據網關中特定配置的傳感器的歷史數據,IoTify Cloud注冊的OEM用戶和移動應用程序用戶將能夠看到帶有每月,每周和每日數據的圖表進行分析。該圖還提供為傳感器注冊的異常檢測的平均數據。這使OEM用戶能夠為其機械或其他行業采取主動措施和決策。

為了理解上述情況,讓我們舉一個例子:鉆井和開采是與石油和天然氣行業相關的關鍵過程。該行業滿足使用各種自主設備的提取和生產活動的特定要求。使用 AI/ML 被認為是最佳解決方案,不僅可以讀取和記錄可用儀器的值,還可以分析任何類型的不一致/異常。這有助于提高關鍵任務的自動化程度并減少手動工作。針對特定任務定期計劃預防性維護,以保持設備處于良好的工作狀態。AI/ML通過幫助維護團隊主動采取預防措施來實現預防性維護,從而減少設備故障并確保工人的安全。

除了上述貢獻之外,還有許多用例,其中VOLANSYS – CENTAURI 200 IoT Gateway和IoTify – IoT Cloud Framework with App and Gateway解決方案表現出色,并充當一站式解決方案。讓我們了解該平臺在各個行業中的工作原理

制造業應用

制造業定期使用各種類型的設備和機械來生產消費品、汽車產品等。在這些行業中,需要進行資產管理來增加生產正常運行時間、優化質量并降低運營成本,同時確保安全和及時交付。為了幫助實現目標,引入AI / ML是一種非常實用和方便的解決方案。在這里,傳感器可以連接到小到閥門和大到設備(如發電機、泵、壓縮機、電動機、鍋爐等)的機械設備。這些傳感器可以從設備讀取數據并將其發送到網關,網關又將其發送到云。從設備收集的數據可用于訓練模型,并定期將其部署到網關上以進行異常檢測。

優勢:更智能地監控/跟蹤資產,在問題發生之前解決問題,最大限度地提高資產利用率,管理老化的資產和基礎設施,提升維護管理,高效利用電力和能源。

醫療/保健行業應用

BLE設備(如智能手表)和其他無線連接設備(如血氧儀,血糖監測儀等)可以持續跟蹤患者的健康狀況。從患者那里收集的持續數據有助于醫生積極主動地采取行動,并為患者確定最佳治療方法。這些設備與網關連接,根據通過AI/ML框架訓練的模型識別異常檢測,以識別/檢測患者的任何危急情況。

優勢:通過減少就診次數、加快疾病診斷、藥物和設備管理等方式改善治療、降低成本

OEM如何使用支持AI / ML的VOLANSYS平臺受益 – CENTAURI 200 & IoTify

通過使用即用型解決方案,前期成本節省高達 60%,避免了巨大的前期成本

借助 AI/ML 功能,借助維護預測分析,減少停機時間,從而向最終客戶交付高價值產品

借助遠程管理功能的數據,探索遠程監控和服務領域的新收入機會

OEM可以實現優于競爭對手的技術優勢

更好地了解消費者消費模式,制定更好的商業戰略

因此,具有最新AI/ML功能的物聯網平臺是VOLANSYS通過其解決方案提供的主要優勢之一。我們幫助不同行業開發智能解決方案,使用CENTAURI 200和IoTify AI / ML框架支持云和網關。在云上使用傳感器數據訓練模型,并在網關上部署訓練的模型,以檢測傳感器數據的異常并通知云采取必要的操作。模型訓練具有使用傳感器數據獲得準確結果的收養學習功能。

審核編輯:郭婷

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