사물 인터넷 기술
기술은 보다 효율적인 운영을 가능하게 하기 위해 끊임없이 변화하고 발전하고 있습니다. 특히 IoT(사물 인터넷)의 세계에서 솔루션은 우리가 자동차를 운전하고, 음악을 듣고, 물건을 추적하는 방법에서 지속적으로 진화합니다. 블루투스와 같은 IoT 연결 솔루션을 생각할 때, 기술 발전은 꾸준히 진행되어 왔습니다.
최근 몇 년 동안 클래식 블루투스는 LE(Bluetooth Low Energy)로 알려진 것으로 더욱 발전했습니다. Bluetooth LE는 시스템이 연결을 시작할 때까지 절전 모드를 유지하므로 기술이 매우 전력 효율적으로 사용됩니다. 단일 배터리는 사용 사례에 따라 최대 5년까지 사용할 수 있습니다.
그러나 자산을 추적해야 하는 필요가 하루에도 여러 번 발생하는 자산 추적 및 모니터링 영역에서는 배터리 수명이 가장 중요합니다. 이것이 Link Labs가 XLE(Xtreme Low Energy의 줄임말)로 알려진 훨씬 더 발전된 산업용 Bluetooth LE를 만든 이유입니다. 단일 배터리가 최대 7년 동안 지속되기 때문입니다. Link Labs가 XLE를 기존 AirFinder Industrial OnSite 솔루션에 어떻게 융합하는지 살펴보겠습니다.
XLE에 대해 이야기하기 전에 Bluetooth를 더 잘 이해하는 것이 좋습니다. 블루투스는 2.4GHz 대역 내에서 데이터를 전송하는 무선 기술입니다. 그러나 2.4GHz 대역에 대해 조금이라도 안다면 Wi-Fi 및 ZigBee와 같은 다른 많은 기술이 동일한 2.4GHz 대역을 사용했다는 것을 알 수 있습니다. 그렇다면 Bluetooth 장치는 어떻게 간섭을 피할 수 있습니까? 정답은 단거리 주파수 호핑입니다. Bluetooth는 80개의 다른 채널(0에서 79까지의 수, 각 1MHz 너비) 내에서 작동하며 초당 최대 1600번까지 채널을 변경합니다. Bluetooth 장치는 다른 신호를 감지하고 통신 경로를 협상합니다.
AirFinder OnSite Bluetooth LE 솔루션의 경우 Bluetooth LE 비콘은 위상 측정 대신 근접도에 따라 위치를 결정합니다. 활성 태그가 범위 내에 있으면 근처 비콘이 신호 강도를 계산하고 근접도를 계산할 수 있습니다. 정확도를 높이는 유일한 방법은 해당 지역의 비콘 밀도를 높이는 것입니다. 정밀도는 가장 가까운 표지까지입니다.
대조적으로 AirFinder OnSite XLE는 위상 범위를 사용하여 x/y/z 좌표의 위치를 미터 수준의 정확도까지 결정합니다. 다음은 작동 방식에 대한 분석입니다.
<올>AirFinder XLE의 가장 큰 장점 중 하나는 정밀도 수준입니다. 근접 기반 시스템은 위치가 비콘과 연관되어야 하며 가장 가까운 위치 비콘에 정확합니다. 반면 산업용 XLE는 위상 범위 계산을 사용하여 표준 환경에서 서브미터 정확도에 도달할 수 있습니다.
다음은 AirFinder의 산업용 XLE 솔루션을 고려해야 하는 몇 가지 이유입니다.
<울>향상된 배터리 수명에서 동일한 저렴한 솔루션 유지에 이르기까지 AirFinder OnSite XLE는 많은 기업에서 확실한 선택입니다. AirFinder OnSite XLE의 작동을 보려면 지금 데모를 예약하십시오.
사물 인터넷 기술
올바른 M2M/IoT 무선 네트워크를 선택하는 것은 간단한 작업이 아닙니다. 대부분의 어려운 결정과 마찬가지로 프로세스가 압도적일 수 있으며 요구 사항에 적합하지 않은 네트워크를 선택하는 것은 수정하는 데 비용과 부담이 될 수 있습니다. 감사하게도 귀하의 결정이 충분한 정보를 바탕으로 성공적인 결정임을 확신할 수 있는 많은 정보와 비교 데이터가 있습니다. 고려해야 할 몇 가지 주요 문제가 있습니다. 예를 들어, ZigBee가 셀룰러 M2M 네트워크보다 더 적합한지 여부를 결정하려는 경우 다음 질문에 답할 수 있어야 합니다. 장거
MTTR 고장의 원인을 파악하고 장비를 수리하는 데 필요한 평균 시간을 측정하기 위해 유지보수 부서에서 사용하는 메트릭입니다. MTTR이란 무엇입니까? mean time to라는 문구를 볼 때마다 이는 두 이벤트 사이의 평균 시간을 보고 있음을 의미합니다. 평균 수리 시간(MTTR)은 유지 보수 부서에서 고장 원인을 파악하고 장비를 수리하는 데 필요한 평균 시간을 측정하는 데 사용하는 메트릭입니다. 유지 관리 팀이 계획되지 않은 고장에 얼마나 신속하게 대응하고 수리할 수 있는지에 대한 스냅샷을 제공합니다. MTTR 계산은 사고