Lean-стратегии для доступных умных подключенных продуктов: советы и real-world примеры — Часть 2

Как мы обсуждали в Части 1, lean-подход позволяет предприятиям запускать эффективные умные подключенные продукты на ограниченном бюджете. Мы подсветили, что снижение объема данных и старт с простой логикой режет IoT-разработку и внедрение затраты. Сегодня я поделюсь дополнительными тактиками, помогающими компаниям развертывать умные подключенные решения без перерасхода.

Перенос интеллекта от локального софта в облако

Добавление on-device интеллекта может драйвить затраты вверх. Для entry-level решений хостинг логики в облаке держит само устройство дешевле и убирает необходимость в on-premises софт-обслуживании.

Пример: Умные теплицы. Сенсоры захватывают температуру и влажность почвы и воздуха. Облачная IoT-платформа сравнивает показания с предопределенными порогами и, когда нужен нагрев или полив, посылает команды актуаторам. Держание логики в облаке также упрощает добавление новых теплиц, так как им не нужно дополнительное встроенное ПО.

Потому что rule-based подход достаточен, никакое машинное обучение не требуется. Оператор может контролировать актуаторы через мобильное или веб-приложение, устраняя необходимость в отдельном контрольном приложении. С разреженным размещением сенсоров и интервалом сэмплирования, скажем, десять минут, объем данных остается низким, дальше драйвя затраты вниз.

Управление продуктами из мобильных или веб-приложений

Еще один cost-saving вариант — позволить полный контроль через выделенное мобильное или веб-приложение вместо интеграции устройства в тяжелую энтерпрайз-систему вроде SCADA. Интеграция приносит дополнительные затраты и сложность, так как новое устройство должно синхронизироваться со всем существующим оборудованием.

Пока SCADA-интеграция предлагает удобство, standalone приложение часто достаточно для entry-level продуктов и легче в развертывании.

Пример: Фармацевтическое производство. Операторы используют мобильный или веб-интерфейс для установки параметров смешивания и количеств для умного оборудования, смешивающего сырье на основе качественных метрик, производных от сенсоров.

Что дальше — масштабирование без ломания банка

Старт простым не загоняет вас в устаревание. По мере роста бизнеса новые ресурсы становятся доступными, позволяя расширять функциональность продукта. Фокусируясь сначала на core фичах и постепенно добавляя передовые компоненты, вы держите начальные затраты низкими и снижаете сложность проекта на каждом этапе.

Заключение

Вход в IoT-пространство может быть дорогим, но lean-подход доставляет более высокую бизнес-ценность с меньшими ресурсами. Минимизируя объем данных, упрощая логику, перемещая интеллект в облако и контролируя устройства через мобильные или веб-приложения, вы оптимизируете доступные ресурсы и режете отходы.

Начните с простого умного подключенного продукта, использующего только данные, необходимые для выполнения его функций. Когда возникают новые требования или ресурсы, вы можете уверенно добавлять передовые способности, обеспечивая сильный возврат инвестиций.

Автор блога — Алекс Грижневич, консультант по автоматизации процессов и IoT, ScienceSoft

Об авторе

Алекс Грижневич — консультант по автоматизации процессов и IoT в ScienceSoft, IT-консалтинг и софт-разработка компания, базирующаяся в McKinney, Texas. С 17+ летним опытом в IT и OT, он программировал промышленные микроконтроллеры, разрабатывал веб и десктоп приложения, базы данных и document-management решения для oil & gas и логистики. Имея степень в автоматизации и управлении промышленными процессами, Алекс теперь фокусируется на IoT и машинном обучении, применительно к сенсорным данным.