Три проблемы разработки решений Интернета вещей

Интернет вещей (IoT) меняет способ ведения бизнеса многими компаниями. Традиционные производители интегрируют свои физические продукты с базовыми интернет-сервисами, а интернет-компании расширяют свои предложения, интегрируя данные с датчиков и физических активов. На рынок выходят новые компании с предложениями IoT, сочетающими физические продукты с интернет-услугами. Данные, генерируемые датчиками, и решения машинного обучения позволяют создавать новые бизнес-модели, основанные на данных.

Чтобы облегчить разработку решений Интернета вещей, которые могут принести пользу всем этим игрокам, необходимо решить три задачи:

1. Быстрая разработка приложений для Интернета вещей :Быстрое и эффективное создание пользовательских интерфейсов и приложений для сценариев использования Интернета вещей, требующих рентабельности и быстрого выхода на рынок.
2. Управление неоднородностью и разнообразием :Обработка большого количества разнородных, постоянно развивающихся активов и устройств в Интернете вещей.
3. Создание настраиваемых решений Интернета вещей :Поддержка поставщиков решений IoT в создании решений, которые можно легко настроить для различных сценариев использования.

Я буду полагаться на два достоверных примера, чтобы дать более практическое представление о проблемах разработки решений Интернета вещей. Первый вариант использования - Track &Trace, который облегчает управление большим парком разнородных промышленных электроинструментов, используемых для сверления, затяжки, сварки, измерения и т. Д. Это решение является результатом испытательного стенда Консорциума промышленного Интернета и в настоящее время разрабатывается разработан Bosch, Tech Mahindra и Cisco. Благодаря возможности беспроводного подключения к инструментам и локализации внутри помещений он повышает эффективность оборудования (OEE) и качество продукции.

Во втором примере рассматриваются возможные дефекты конвейерных лент в горнодобывающей промышленности. Для достижения целевых показателей использования производственных мощностей конвейерные ленты должны работать непрерывно. На валах электродвигателей и редукторов установлено несколько датчиков для измерения вибрации. Эта информация собирается для прогнозирования возможных дефектов, лучшего управления обслуживанием и сокращения общего времени простоя. Возможности машинного обучения используются для анализа этих моделей вибрации и определения отклонений (например, неисправности электродвигателя), чтобы сработал сигнал тревоги до того, как отклонение действительно произойдет.

Эти два варианта использования раскрывают три проблемы, с которыми обычно сталкивается большинство приложений Интернета вещей. Давайте углубимся в подробности.

Задача 1. Быстрая разработка приложений для Интернета вещей

Эволюционный характер большинства проектов Интернета вещей требует приложений, которые можно быстро и гибко разрабатывать и изменять. Это особенно верно для проектов на ранних, исследовательских этапах, поскольку требования могут измениться на более поздних, более зрелых этапах. Я выделил два типа проектов:

Проекты с разработкой индивидуальных приложений: Некоторые приложения Интернета вещей предъявляют очень высокие требования к объему данных, производительности и алгоритмической сложности. Обычно эти приложения должны поддерживать большое количество конечных пользователей. Возьмем, к примеру, решение «умный дом», в котором миллионы домохозяйств используют эту систему. Эти приложения имеют сложные пользовательские интерфейсы, которые обычно кодируются вручную и хорошо оптимизированы - за высокую цену.

Проекты, требующие быстрой разработки приложений («длинный хвост приложения») :На противоположном конце спектра находится очень большое количество более специализированных приложений с меньшей сложностью. Они обычно используются меньшим числом специализированных пользователей, например руководство завода. Разработка настраиваемых и оптимизированных пользовательских интерфейсов для этих приложений часто обходится дорого из-за большого количества требуемых приложений и небольшого числа специализированных пользователей. Эти приложения иногда также называют «длинным хвостом приложения», поскольку они представляют собой длинный хвост кривой, отображающей сложность и количество приложений для этого варианта использования.

Источник:Bosch.IO Рисунок 2. Длинный хвост приложения Интернета вещей

Задача 2. Управление неоднородностью и разнообразием

Многие поставщики продуктов хотят использовать возможности подключения устройств и облачные приложения, чтобы предлагать новые услуги, такие как профилактическое обслуживание и выставление счетов на основе использования. Однако они сталкиваются с проблемой, когда дело доходит до управления неоднородностью их продуктового портфеля в IoT. Причины высокого уровня неоднородности включают постоянно увеличивающееся количество категорий продуктов, большое количество версий продуктов и постоянную эволюцию отдельных продуктов. На рисунке 3 представлен обзор неоднородности устройств, которую необходимо решить в сценарии использования Track &Trace.

Источник:Bosch.IO Рисунок 3:Три аспекта неоднородности в IoT

Та же проблема относится к датчикам вибрации в случае использования конвейерной ленты. Эти датчики бывают самых разных типов (например, индукционные, пьезоэлектрические или магнитные), каждый из которых имеет свой набор функций, а также различные уровни точности и производительности.

Задача 3. Создание настраиваемых решений Интернета вещей

Хотя решения и приложения Интернета вещей уходят корнями в отдельные проекты Интернета вещей, со временем эти решения будут становиться все более предварительно упакованными или стандартизированными. Поставщики решений IoT начали разрабатывать стандартные решения IoT и продавать их множеству клиентов и рынков, как мы уже видели в случае с ERP (планирование ресурсов предприятия), CRM (управление взаимоотношениями с клиентами), PLM (управление жизненным циклом продукта) и другими пакетными приложениями. Следовательно, очень важно, чтобы у конечных клиентов был простой способ настроить решение в соответствии со своими конкретными потребностями.

Давайте подробнее рассмотрим решение Track &Trace, которое разработано для использования клиентами в различных отраслях промышленности, таких как автомобилестроение и авиастроение. Помимо использования основных функций, большинство клиентов хотят расширить базовое решение Track &Trace; например, они хотят интегрировать его со своими собственными процессами и системами. Опыт показал, что у клиентов Track &Trace есть индивидуальные требования в таких областях, как:

• Различные электроинструменты: Помимо инструментов, которые поддерживаются «из коробки», у клиентов обычно есть другие инструменты, которые необходимо интегрировать. Это требует добавления новых интерфейсов и настройки их, а также существующих интерфейсов.
• Особые производственные процессы: В общем, у каждого клиента разные требования к интеграции процессов; например, как справиться с проблемой, которая возникает на этапе затяжки.

С точки зрения конечного потребителя (например, автомобильной компании) вопрос заключается в том, как лучше всего добиться такой настройки:

• Если они купят COTS (готовое коммерческое решение), они, скорее всего, получат экономичное решение Track &Trace и высокую скорость внедрения - при условии, что они будут придерживаться стандартной функциональности. Однако, как только они начнут настраивать, решение, скорее всего, станет очень дорогостоящим и сложным.
• С другой стороны, если заказчик решает разработать решение Track &Trace с нуля , начальные затраты и необходимое время будут очень высокими, даже если конечным результатом будет решение, которое на 100% соответствует требованиям.

Источник:Bosch.IO Рисунок 4. Компромисс между различными типами решений IoT.

С сегодняшним стеком технологий Интернета вещей вам больше не придется принимать однозначное решение . На мой взгляд, лучший вариант здесь - это компромисс между этими двумя альтернативами и создание решения IoT, основанного на гибкой платформе, как это было в двух вариантах использования, представленных ранее.

Если вам интересно, как это работает на практике, и вы хотите получить представление о рекомендуемом стеке технологий, который уже доказал свою эффективность во множестве проектов, ознакомьтесь с этим техническим описанием технологии Интернета вещей.

Скачать информационный документ