1. pracovní princip bezdrátové monitorovací zařízení
Bezdrátové monitorovací zařízení pro teplotu bezdrátové teploty se obvykle skládá ze tří částí: teplotního senzoru, bezdrátového přenosového modulu a napájecího systému. Senzor teploty je zodpovědný za zachycení informací o teplotě v prostředí a jejich přeměnu na elektrické signály; Modul bezdrátového přenosu používá řadu bezdrátových komunikačních technologií, jako jsou Wi-Fi, Bluetooth, Lora, NB-IOT atd. K zabalení těchto dat a jejich odeslání do vzdáleného přijímacího konce; Power System zajišťuje, že celé zařízení může fungovat nepřetržitě a stabilně. Tento design způsobuje, že monitorování teploty již není omezeno geografickou polohou. Ať už v prostorných skladbách, složitých výrobních liniích nebo odlehlých oblastech, kde je obtížné zapojení, lze snadno dosáhnout sledování teploty.
2. záruka zabezpečení při přenosu dat
V procesu přenosu dat je přesnost a zabezpečení dat zásadní. Aby to bylo zajištěno, zařízení pro monitorování bezdrátového teploty přijímá pokročilé komunikační protokoly a šifrovací technologie. Na jedné straně výběrem lehkých komunikačních protokolů určených pro internet věcí, jako je MQTT a CoAP, se zpoždění přenosu dat účinně sníží a efektivita komunikace se zlepšuje. Tyto protokoly podporují komunikaci zařízení na zařízení (D2D) a zařízení na cloud (D2C) a poskytují pevný základ pro přenos masivních dat v reálném čase. Na druhé straně se šifrovací algoritmy, jako jsou AES a RSA, používají k šifrování dat, aby se zabránilo odcizení dat nebo manipulace během přenosu a zajištění zabezpečení dat. Kromě toho prostřednictvím mechanismu ověřování identity mají přístup k síti pouze autorizovaná zařízení, což dále zvyšuje zabezpečení systému.
3. Zpracování a analýzy dat monitorovacího centra nebo cloudové platformy
Když teplotní údaje dorazí do monitorovacího centra nebo bezdrátové platformy, jsou prokázány jeho výkonné schopnosti zpracování a analýzy dat. Zaprvé, pomocí technologie cloud computingu může platforma efektivně ukládat masivní data teploty, podporovat dlouhodobé historické úpravy dat a poskytovat bohaté materiály pro analýzu dat. Za druhé, prostřednictvím algoritmů analýzy dat, jako je analýza časových řad a modely strojového učení, může platforma automaticky identifikovat abnormální kolísání teploty, vydávat varování v čase a účinně zabránit poškození zařízení a zhoršování kvality produktu způsobené teplotou mimo kontrolu. Kromě toho, v kombinaci s analýzou velkých dat, může platforma také vykopat trendy a zákony změn teploty a poskytnout podnikům vědecký základ pro optimalizaci výrobních procesů a ušetřit energii a snížit emise.
4. Praktické případy ke zlepšení přesnosti a spolehlivosti měření
Jako příklad, která přijímá logistiku studeného řetězce, aplikace bezdrátových monitorovacích zařízení teploty výrazně zlepšila přesnost kontroly teploty během přepravy. Sledováním teploty každého bodu v přepravě v reálném čase, jakmile se teplota odchyluje z přednastaveného rozsahu, systém okamžitě upozorní relevantní personál, aby přijal opatření, což účinně snižuje riziko zkažení potravy a selhání drog. Současně velké množství teplotních údajů nashromážděných platformou poskytuje podporu dat pro optimalizaci dopravních tras a úpravu izolačních opatření, což dále zlepšuje efektivitu logistiky a kvalitu služeb.
