Enam hal penting untuk keberhasilan aplikasi berbasis sensor

Phil Ressler dari Sixgill LLC

Kita hidup di dunia penginderaan baru yang diaktifkan oleh sensor berbiaya rendah. Ledakan sensor pemancar data membanjiri organisasi dengan input baru yang berpotensi berharga. Data sensor, dan kebutuhan untuk dengan mudah mengumpulkan, memahami, dan mengotomatisasi tindakan berdasarkan data tersebut, dengan cepat mendorong gelombang otomatisasi IoT berikutnya.

Aplikasi penginderaan yang inovatif akan memungkinkan organisasi untuk menyatukan pengelolaan aset yang disensor—orang, tempat, dan benda—dengan cara yang belum pernah mungkin dilakukan sebelumnya. Namun bagi banyak organisasi, peluang ini tetap tidak terjangkau, kata Phil Ressler, CEO, Sixgill, LLC .

Populasi aset yang meningkat, sensor yang meledak dan data kontekstual, pengumpulan yang buruk, dan tata kelola yang dikompromikan, menciptakan hambatan untuk memanfaatkan manfaat IoT. Menurut McKinsey , “perusahaan saat ini kurang memanfaatkan sebagian besar data IoT yang mereka kumpulkan.”

Berikut adalah enam hal penting untuk keberhasilan aplikasi IoT berbasis data sensor, yang membalikkan pemanfaatan yang kurang.

Penting #1:Skalabilitas

Menelan sejumlah kecil data sensor relatif mudah. Tetapi memperoleh, mengatur, menganalisis, dan bertindak berdasarkan data sensor gabungan untuk tindakan otomatis lebih menantang. Misalnya, jet komersial menghasilkan satu petabyte data per minggu; sebuah pabrik pintar dapat membuat satu petabyte data setiap hari. Saat ini, segala sesuatu dan setiap orang menjadi pusat data.

Akibatnya, mengembangkan aplikasi IoT yang efektif membutuhkan skalabilitas yang elastis. Di kota pintar, misalnya, serangkaian aplikasi yang beragam harus mampu menangani sejumlah besar data sensor untuk mendukung solusi dalam mengelola lalu lintas atau keramaian, mengoptimalkan parkir, mencegah kejahatan, dan lainnya.

Penting #2:Fleksibilitas

Dukungan untuk otomatisasi data sensor lintas-perusahaan pada volume, kecepatan, dan skala apa pun juga penting. Satu hal yang akan membantu adalah men-deploy backbone layanan data tunggal yang dapat dikonfigurasi untuk mendukung semua aplikasi yang diinformasikan sensor. Ini harus mencakup arsitektur terbuka yang mampu menyerap, menggabungkan, dan memproses data sensor dari semua jenis emitor dan mengintegrasikan fungsionalitas dari sistem eksternal.

Fleksibilitas sangat penting untuk aplikasi IoT di berbagai kasus penggunaan seperti konstruksi pintar atau manufaktur. Satu sistem untuk orkestrasi aset yang kohesif memastikan perusahaan konstruksi atau produsen memperoleh  pemahaman holistik tentang aktivitas real-time dan historis di lokasi kerja untuk  meningkatkan keselamatan, produktivitas, dan kepatuhan.

Penting #3:Kemampuan agnostik data

Untuk memaksimalkan nilai kecerdasan terhubung yang diaktifkan oleh data sensor, organisasi harus dapat menyatukan dan mengelola pengumpulan data dari berbagai sumber sensor yang berbeda. Aplikasi yang hanya dapat menangani jenis data tertentu tidak seefektif ini.

Salah satu kasus penggunaan yang sangat penting adalah aplikasi IoT untuk gedung pintar yang memperlengkapi organisasi dengan pandangan lengkap tentang apa yang terjadi di dalam struktur – kapan saja, atau selama periode waktu apa pun.

Menerapkan jenis teknologi ini memungkinkan perusahaan untuk mengumpulkan dan menggabungkan beragam set data sensor untuk hal-hal seperti jumlah orang, arus orang, hunian ruangan, pencahayaan, dan suhu, serta mengambil tindakan yang tepat untuk meningkatkan produktivitas dan menurunkan biaya.

Esensial #4:Komputasi tepi

Untuk mengoptimalkan aplikasi IoT, perusahaan harus memanfaatkan komputasi “tepi” untuk mempercepat waktu respons dengan menurunkan latensi, meminimalkan transfer data yang mahal ke cloud, dan menjaga semuanya tetap berjalan baik bahkan selama gangguan konektivitas.

Aplikasi yang dirancang untuk memproses dan merespons data sensor di edge menyediakan pemfilteran data yang hemat biaya, analisis kecepatan, dan peningkatan keputusan. Dengan menerapkan pembelajaran mesin di edge, organisasi dapat menggunakan cara baru untuk mempelajari, memahami, memprediksi, dan bertindak secara terprogram berdasarkan data waktu nyata, termasuk data video yang diurutkan dalam bingkai yang diubah menjadi informasi yang dapat ditindaklanjuti.

Edge membuka banyak kasus penggunaan IoT tambahan yang memerlukan latensi rendah seperti aplikasi otomasi industri tertentu yang menggunakan data real-time dari kamera, audio, peralatan otonom, dan berbagai sistem logistik cerdas.

Esensial #5:Ekstensibilitas

Perluasan platform untuk beradaptasi dengan persyaratan industri tertentu adalah hal penting lainnya. Persimpangan data khusus kasus penggunaan dan peristiwa pengecualian harus dapat ditentukan pengguna. Aturan untuk respons otomatis terhadap peristiwa yang diidentifikasi harus dapat dikonfigurasi untuk kompleksitas apa pun.

Ekstensibilitas akan mencakup API yang terdokumentasi sepenuhnya, dukungan untuk plugin asli dan plugin yang ditulis oleh Javascript dengan keterampilan umum, dan layanan back-end I/O terbuka. Antarmuka sistem dan data yang mudah ke sistem internal perusahaan adalah suatu keharusan, bersama dengan integrasi dengan layanan pihak ketiga, alat yang ada, dan jaringan data besar pribadi.

Penting #6:Buat satu sumber kebenaran data sensor

Untuk menghindari kesulitan menggabungkan tambal sulam layanan data tertutup ke aplikasi penginderaan diskrit, organisasi dengan inisiatif IoT yang sukses menerapkan beberapa aplikasi dari fondasi data common-rail.

Sistem terpadu menghindari bahaya solusi yang hanya mampu menangani rentang emitor yang sempit, dan memberikan pendekatan yang lebih sederhana dan lebih fleksibel yang memungkinkan pengembang membuat aplikasi yang diinformasikan sensor dengan variasi yang hampir tak terbatas di atas landasan umum untuk kemampuan audit, akuntabilitas, dan analisis holistik.

Kemampuan untuk memanfaatkan era IoT yang digerakkan oleh sensor sangat ditingkatkan untuk organisasi yang menggunakan layanan otomatisasi data universal untuk mengotomatisasi data IoT dan mengembangkan aplikasi berbasis sensor yang berhasil.

Penulis blog ini adalah  Phil Ressler, CEO, Sixgill, LLC