Технологии IoT служат базой для огромного количества различных решений. Каждый раз строить решение с нуля дорого — тут-то на помощь и приходит платформа.
Рынок IoT обширен и ёмок. Логична потребность в том, чтобы делать прикладные решения быстро, дешево, по отработанной схеме. Универсализация низкоуровневых технологий, встречающихся в широком спектре задач интернета вещей, подталкивает к созданию платформенных решений.
Составляющие IoT-решений
Технологии Интернета вещей подразумевают наличие, собственно, вещей: это умные устройства, сочетающие аппаратную часть с программным обеспечением. Кроме них необходима среда передачи данных, протоколы обмена, команды и т.д. Данные, агрегируемые в системе, также надо где-то хранить, и с этим должны справиться системы хранения, специфичные конкретно для этого сегмента и рассчитанные на потребные массивы данных.
Затем следуют аналитические средства, чтобы эти данные обработать. И наконец, нужны интерфейсы взаимодействия с пользователями. При этом каждая из этих составляющих в свою очередь может являться платформенным решением. Современные IoT решения строятся по модульному принципу, а их части создаются с применением различных технологий.
И конечно для разработки и реализации IoT-решений нужны люди: специалисты, понимающие технологические и бизнес-процессы, аналитики, переводящие практические знания специалистов в плоскость задач для разработчиков, разработчики разных специализаций, тестировщики, специалисты по внедрению и так далее.
Отработка одних задач влечет за собой другие, особенно, если речь об универсальном решении. А это всё время и деньги. Используя платформенное решение от вендора, вы ограждаете себя от целого ряда информационных, ресурсных и кадровых задач, и можете сосредоточиться над решением своей прикладной задачи.
Лучше предупредить
Огромную важность для IoT-разработок в области технического мониторинга и управления различным оборудованием, его узлами и агрегатами приобретает модель предиктивного обслуживания на основе прогнозной аналитики — predictive maintenance.
В отличие от модели работы по инцидентам (поломка — починили) и планово-предупредительной модели (составляем график ТО и стараемся предупредить инциденты), модель predictive maintenance подразумевает оптимизацию плана ТО на основе прогноза отказа оборудования.
Это сокращает издержки, но требует предварительно решить вопрос сбора и накопления исторических данных об эксплуатации этого оборудования.
Платформа как среда общения
Чтобы с устройствами можно было взаимодействовать в рамках «ПСС.Платформы», для начала их нужно описать внутри неё как объекты. Технических ограничений для этого в нашей системе практически нет. Система описывает тип объекта, его структуру, каким образом система с ним общается, форматы данных и протоколы и так далее.
В «ПСС.Платформе» существует два открытых API.
Первое - низкоуровневое, позволяющее любому устройству общаться с платформой. Мы можем применять Интернет вещей там, где есть только вещи и нет интернета, например, при управлении труднодоступным оборудованием.
Второе API высокого уровня, позволяет разработать плагины, кастомизировать управление объектами, создавать интерфейсы, отчёты и многое другое. Все это позволяет объединить в рамках единого решения разнообразное оборудование различных вендоров.
Игорь Трофимов, технический директор ПСС
Вам понравилось? Поставьте лайк и подпишитесь на новые статьи!