장비 유지 보수 및 수리
Senseye 베타가 진행 중인 이 게시물은 제품 사용에 대한 간략한 소개를 제공합니다. Senseye가 자동으로 데이터에서 통찰력 구축을 시작하고 대시보드 구축을 시작하기 위해 Senseye에 센서를 추가하는 단순성을 시연합니다. 아직 센서가 없더라도 Senseye 내에서 공개 데이터를 사용하는 방법을 보여드리겠습니다.
원시 센서 데이터 먼저 우리가 Thingspeak에서 모니터링하려는 채널입니다. https://thingspeak.com/channels/public으로 이동하면 사람들이 공개한 채널 목록을 찾을 수 있습니다. 이 예에서는 플로리다에 있는 태양열 집의 데이터를 사용할 것입니다:https://thingspeak.com/channels/34247. URL 끝에 있는 숫자는 잠시 후 사용할 채널 ID입니다. Senseye 서버 내에 저장되지 않습니다. 대신 필요한 경우 타사 허브에서 데이터를 수집합니다. 현재 Thingspeak 및 Dweet.io를 지원하며 향후 추가 허브에 대한 지원이 계획되어 있습니다. 이 게시물에서는 Thingspeak에서 공개 피드를 추가하고 Thingspeak에서 지원하는 새 센서를 설정하고 대시보드에 추가하는 방법에 대해 설명합니다.다음으로 https://app.senseye.io로 이동하여 아직 Senseye에 가입하지 않았다면 지금 계정에 가입하십시오. 처음 로그인하면 자신에 대한 몇 가지 기본 정보를 제공하라는 메시지가 표시됩니다. 그런 다음 등록하려는 첫 번째 센서에 대한 정보를 제공하라는 메시지가 표시됩니다(아래 스크린샷 참조). Sensor Hub 드롭다운 메뉴에서 "thingspeak"를 선택한 다음 양식 작성을 시작합니다. 채널 아이디는 제가 마지막 문단 말미에 언급했던 번호입니다. 공개 채널의 경우 읽기 키가 필요하지 않습니다. 그러나 자신의 개인 채널을 설정한 경우 Senseye가 귀하의 데이터에 액세스할 수 있도록 해당 채널을 당사에 제공해야 합니다. 저장을 클릭하고 완료를 클릭하여 Senseye에 센서를 추가합니다.
다음으로 대시보드를 구축하라는 메시지가 표시됩니다. 대시의 이름(고유해야 함)과 설명을 입력한 다음 센서 상자에 방금 추가한 센서 이름을 입력합니다. Senseye는 센서를 제안하려고 시도하므로 드롭다운 목록에 표시되면 센서를 클릭합니다(아래 스크린샷 참조). 원하는 만큼 센서를 추가할 수 있으며 Senseye에 더 많은 센서를 추가하려면 센서 상자 오른쪽에 있는 + 버튼을 클릭하기만 하면 됩니다.
제출을 클릭하면 Thingspeak의 데이터를 사용하여 새로 생성된 대시보드가 표시됩니다. 시간이 지남에 따라 데이터에 대한 통계와 감지한 이상 징후에 대한 경고가 채워집니다.
그리고 그게 다야! Senseye는 계속해서 센서 피드를 모니터링하고 데이터에 대한 통찰력을 제공하기 시작할 것입니다. 예를 들어, 아래는 집 주변의 다양한 센서를 모니터링하는 데 사용하는 대시보드의 일부 스크린샷입니다. 많은 전기를 사용하고 부엌의 습도를 높이는 스티머로 인해 몇 가지 이상 현상이 발견되었음을 알 수 있습니다. 더 건강하게 먹기 위한 나의 최근 노력을 감지하고 이상으로 표시했습니다! 시간이 지남에 따라 알고리즘은 나의 새로운 습관을 학습하고 이러한 이벤트에 플래그를 지정하지 않습니다.
장비 유지 보수 및 수리
2021년 5월 13일에 업데이트됨 확실히 인더스트리 4.0을 따라가는 많은 유행어와 트렌드가 있습니다. 제조업체가 개념을 파악하고 인더스트리 4.0 솔루션을 채택하는 것이 가능한 방법을 결정하는 것은 어려울 수 있습니다. 결국 인더스트리 4.0은 모호하고 포괄적인 개념입니다. 실용적인 측면에서 생각하고 이를 비즈니스 비전에 통합하기 위한 로드맵을 시작하는 것은 어려울 수 있습니다. 인더스트리 4.0을 시작하는 방법을 논의할 때 먼저 인더스트리 4.0이 무엇인지 정의해야 합니다. 주제에 대한 전체 가이드에서: 4차 산업 혁
디지털 트윈 기술은 센서, 카메라 및 기타 형태의 IoT 데이터 수집을 사용하여 물리적 대응물과 대화식으로 업데이트할 뿐만 아니라 부품 또는 프로세스는 다양한 시나리오에서 응답합니다. 디지털 트윈 기술을 적절하게 사용하면 기업이 제품과 프로세스를 최적화하여 보다 효율적이고 비용 효율적으로 사용할 수 있습니다. 개념은 아직 비교적 젊지만 디지털 트윈은 이미 심오한 실용적인 응용 프로그램을 보여주었습니다. 예를 들어 공급망 관리 부문은 변경을 구현하기 전에 창고 레이아웃 및 조건을 모델링하는 데 이를 사용합니다. McKinsey의 연