如何通过最大限度地发挥嵌入式系统的潜力来充分利用IIoT解决方案
作者：互联网
近十年来，物联网已成为一种突破性的解决方案，可用于提供更明智的业务战略、改善客户体验、管理资产、自动化流程、执行预测性维护等。嵌入式解决方案（硬件和软件系统）在这方面发挥了重要作用，这些解决方案有助于整个物联网生态系统的高性能。然而，没有组织和部署嵌入式物联网系统的通用方法来保证其完全成功。根据具体情况，嵌入式IIoT解决方案提供商，制造商，开发人员和企业主必须决定配备哪些“东西”，如何定制解决方案以及如何在不造成伤害的情况下节省。然而，未来似乎属于物联网嵌入式。
正如麦肯锡报道的那样，到2030年，5G物联网嵌入式模块的总收入将增长50倍以上！这部分是由于深度学习处理器和神经处理器有助于嵌入式计算系统的性能和能效呈指数级增长。然而，要使之成为现实，现成解决方案的制造商必须深入研究生产满足客户特定需求的现成模块的需求。尽管当今市场上有大量现成的嵌入式系统，但它们并不总是严格遵守客户的业务目标。在某些时候，可能会出现降低大规模生产解决方案的成本和独特外形尺寸或最小化设备尺寸的问题。所有这些因素都加强了对定制嵌入式硬件和软件开发的需求。本文重点介绍在IIoT解决方案中设计嵌入式系统以使其能够改善业务时要考虑的要点。
用于 IIoT 解决方案的嵌入式系统：功能和示例
在物联网开发方面，我们在技术上谈论的是连接到互联网的嵌入式系统。嵌入式解决方案的示例包括传感器、执行器、边缘设备、专用硬件、智能设备、路由器和嵌入式网络的交换机，以及某些其他设备可以从环境中收集数据或对目标对象产生智能反应。理论上，任何物体，从汽车和货物到企业的技术人员，都可以配备传感器。鉴于物联网生态系统，这里的主要目标是确保内部所有事物的“协作”，提供不间断的数据流通。必须添加一层信息和通信技术，将嵌入式系统连接到物联网生态系统。
与任何有利于企业的解决方案一样，物联网生态系统的创建是为了最大限度地提高其性能，这应该会增加公司的收入或降低成本。这是开发人员从一开始就应该考虑的问题。总的来说，嵌入式系统的高效性在很大程度上促进了企业范围内物联网生态系统部署的全球驱动力。
嵌入式系统可以通过以下功能满足业务请求：
- 实时计算
- 低功耗
- 体积小
- 高可用性
- 发展的可负担性
因此，可以在生产时实现最大性能，并且开发成本最低。这允许构建能够增强整个物联网生态系统的大型多功能嵌入式系统。但是，如果根据某些模板构建特定系统而不考虑特定需求和趋势，即使是如此显着的好处也可以降低。下面我们将介绍如何最大限度地发挥这些好处。
如何在IIoT解决方案中构建嵌入式系统
如何从嵌入式系统中最大化收益的问题通常归结为如何正确设计整个物联网生态系统，因为其所有组件都是相互依存的。因此，企业物联网（EIoT）内嵌入式系统的开发必须在高层次上严格协调，旨在找到最佳设计解决方案来解决特定的业务问题，优化或自动化企业中的流程，并提高安全性。
连接战略设计思维
仔细考虑架构。一个因素是证明系统在PoC阶段的可操作性。还有一种 - 表明特定系统的配置和选择的IIoT解决方案是提高企业中目标流程有效性的最佳方法。由于嵌入式系统是为与环境交互而创建的，因此我们必须确定考虑所有可用的传感器、网络和处理器解决方案的最有效和最具成本效益的交互方式。考虑一下做出决策所需的信息，如何收集这些信息，以及使用哪些传感器和工具。例如，监控仓库可以与无人机和传感器一起使用，它们可以提供温度测量。考虑要在边缘和云层上做出的决策，以及设备在系统中的交互方式。
考虑物联网生态系统的可能扩展
经常发生的情况是，在启动嵌入式设备后，由于计算能力不足，它开始变慢。它迫使开发人员通过重新设计架构或用更强大的处理器替换处理器来改变工作系统。这需要额外的人力和时间资源。为了实现更高的性能，并在连接、图形显示和云计算方面拥有更多选择，最好的解决方案是从一开始就实现更强大的控制器。计算您需要多少内存、需要哪些计算以及这些计算的速度。此外，连接的新嵌入式设备可能会损害连接性，从而在实时数据分析中造成差距。例如，为了防止这种情况，该公司可以考虑网状网络，通过添加新设备变得更加强大。
投资定制嵌入式软件
尽管嵌入式系统设计的重点是软件开发，但由于嵌入式编程和测试的特殊性，即使是复杂的嵌入式解决方案，例如为航空电子设备设计的，也经常存在软件空白。嵌入式软件不像应用软件那样灵活，因为每个代码行都会直接影响硬件。因此，如果嵌入式硬件开发可以低成本生产单个单元，我们建议不要节省定制软件，并在开发阶段特别注意它。虽然您可以在市场上找到现成的嵌入式系统，其中包括专门用于特定微控制器的软件，但现成的嵌入式解决方案大大缩小了其应用领域。
考虑采用嵌入式 IIoT 解决方案的机器学习方法
通过在嵌入式系统中连接神经网络解决方案，公司不仅可以加速运营，还可以节省其他系统组件。例如，通过利用机器学习算法进行企业的视觉QA流程，它可以节省高分辨率相机。数据越多，系统就越智能，允许责任方将设备用于更负责任的任务。此外，在嵌入式设备中应用机器学习算法消除了将数据传输到云中的需要，从而提高了安全级别。
紧跟嵌入式物联网发展趋势
尽管系统本身效率很高，但正在采取措施进一步降低功耗，同时将电池容量提高数十倍。例如，NB-IoT是一种低功耗和广域网，可在嵌入式设备之间提供可靠的通信。对于提供视觉传感的嵌入式系统，还有一些尖端的解决方案，如Etacamera，这是目前最节能的图像捕获系统。甚至嵌入式计算机也变得越来越高效和强大：新版本的Raspberry Pi大大超过了以前的版本。