Home Edge Computing Les mutations industrielles induites par l’évolution de la détection et de l’IdO pour passer à l’étape suivante avec l’IA et l’IoT. Edge

Les mutations industrielles induites par l’évolution de la détection et de l’IdO pour passer à l’étape suivante avec l’IA et l’IoT. Edge

La technologie de détection et l’IdO sont inextricablement liés l’un à l’autre car ils ont besoin l’un de l’autre. Comment l’évolution de la technologie de détection a-t-elle changé l’IoT, et comment l’évolution de l’IoT a-t-elle changé ce qui est requis de la technologie de détection ? Présentation de la relation entre la détection et l’IoT, et des changements dans l’industrie causés par la connexion avec l’IA et les bords.

Relation étroite entre la technologie de détection et l’IdO

On peut dire que la technologie de détection a évolué en interagissant les unes avec les autres en se connectant à l’IoT. Quel type de connexion a conduit à cette évolution ?

Ce que l’évolution de la technologie de détection a créé ?

La technologie de détection est une technologie qui applique l’information en mesurant diverses informations à l’aide de capteurs, en les numérisant et en les transmettant.
On peut dire que la technologie de détection est une technologie qui est née en même temps que l’utilisation des capteurs, mais un certain changement a déclenché une augmentation de l’attention et de l’importance. Ce changement est la diffusion de l’IdO dans toute la société.
L’IoT envoie des informations obtenues à partir de diverses choses via Internet. À l’heure actuelle, la technologie de détection joue un rôle actif en tant que moyen d’obtenir des informations. Si nous comparons l’image globale de l’IdO à celle des humains, si ce sont les nerfs et le cerveau qui transportent et traitent les informations, on peut dire que les parties liées aux cinq sens comme les yeux, les oreilles, le nez, la langue et la peau sont des technologies de détection.
Ainsi, les technologies de détection sont indispensables à l’IdO. Veuillez consulter cet article pour plus d’informations sur la relation entre la technologie de détection et l’IdO.

“Sophistication et diversification des capteurs – ce que produit l’évolution de la détection”.

L’évolution de l’IdO exige la diversité des informations

Lorsque l’idée de l’IdO est apparue pour la première fois, il y avait peu de types d’informations pouvant être mesurées par des capteurs, et les sens humains étaient supérieurs, donc ce n’était pas pratique. Cependant, avec l’évolution des technologies élémentaires, l’IdO a explosé dans la pratique. La technologie élémentaire de base est la technologie de détection.

On peut dire que l’évolution des capteurs a non seulement augmenté les types d’informations pouvant être mesurées, mais aussi amélioré la précision, et la valeur des informations obtenues à partir des capteurs a augmenté. Par conséquent, l’IdO a réellement commencé à être utilisé dans divers domaines.

D’autre part, à mesure que le nombre de domaines dans lesquels l’IdO a été utilisé augmente et qu’il est appliqué à un niveau plus élevé, les informations qui y sont exploitées doivent également être plus précises et plus diversifiées. Par conséquent, une nouvelle évolution de la technologie de détection est nécessaire.

Ainsi, la technologie de détection et l’IdO ont le potentiel de créer diverses innovations en progressant l’une et l’autre et de changer considérablement la société à l’avenir.

La détection et l’IdO changent les industries

À mesure que la détection et l’IoT deviennent plus sophistiqués et évoluent les uns avec les autres, des changements majeurs sont également apportés dans l’industrie. Les exemples de trois industries en sont des exemples typiques.

Dans l’industrie manufacturière, nous nous rendrons dans une usine qui combine réalité et virtuel.

Le lien entre l’industrie manufacturière et l’IdO a suscité beaucoup d’attention dans le cadre du projet industriel du gouvernement allemand intitulé “Industrie 4.0”. Celui-ci comprend également la signification de la quatrième révolution industrielle et vise à utiliser pleinement l’IdO.

Parmi eux, le plus discuté était le concept d’une nouvelle usine appelée “Smart Factory”. Cette “usine intelligente” signifie que toutes sortes d’équipements sont connectés à Internet, et que l’usine elle-même est devenue IoT. Elle est définie comme une nouvelle usine qui améliore en permanence l’amélioration des processus métier, la qualité et la productivité en changeant la façon dont les informations sont collectées, transportées et utilisées.

En outre, l’idée de traiter de cette manière dans l’espace numérique les informations obtenues dans l’espace physique et de les réinjecter dans l’espace physique pour améliorer l’efficacité est née. C’est ce qu’on appelle un système cyber-physique (CPS) et cela crée une nouvelle relation entre le cyber (numérique) et le physique (physique).

Dans le prolongement de cela, une technologie appelée le jumeau numérique est également apparue. Avec les informations obtenues à partir des usines intelligentes où l’ensemble de l’usine est IoT, on va recréer une usine virtuelle dans l’espace numérique. Vous pouvez faire fonctionner ces jumeaux dans l’espace numérique, ou jumeaux digitaux, pour prédire les défis qui peuvent s’y présenter, et pour effectuer des tests qui sont difficiles dans l’espace physique.
La condition préalable à cette technologie est la mise en place de l’IdO dans l’ensemble de l’usine et la présence de capteurs dans toutes sortes d’appareils et d’endroits. La technologie de détection soutient la façon dont les nouvelles usines devraient être.

Dans le secteur de la logistique, nous passons à la logistique intelligente

Les opérations logistiques sont largement divisées en opérations d’entrepôt et opérations de transport, et l’application de la technologie de détection et de l’IoT progresse dans les deux cas.

Il existe depuis longtemps des entrepôts appelés entrepôts automatisés qui chargent et déchargent automatiquement les marchandises. Ce que l’on peut dire être le système d’évolution est un entrepôt robotisé qui utilise pleinement l’IoT et la robotique.

Dans un entrepôt traditionnel, il était courant que les travailleurs se déplacent avec le chariot et effectuent le travail de préparation des commandes. Toutefois, dans les entrepôts robotisés qui ont déjà été mis en place et sont en service, le travail de préparation des commandes est effectué d’une manière qui bouleverse les idées reçues. Là, un robot soulève une étagère et transporte les marchandises le long des étagères jusqu’à l’endroit où se trouvent les travailleurs. Les travailleurs ne se déplacent pas dans l’entrepôt mais reçoivent des produits désignés sur des étagères qui sont mises en ordre.

Pour que ce robot puisse se déplacer, des capteurs sont nécessaires non seulement sur le robot lui-même, mais aussi sur les sols, les murs et les rayonnages de l’entrepôt. On peut dire que les entrepôts robotisés ne sont réalisés que grâce à la technologie de détection.

D’autre part, la technologie de conduite autonome attire beaucoup d’attention dans le secteur du transport et de la logistique. Le transport par camion prend en charge plus de la moitié de la logistique nationale, mais ces dernières années, la pénurie de main-d’œuvre dans l’industrie du transport s’est aggravée. Par conséquent, le secteur de la logistique attend beaucoup de la technologie de conduite autonome pour résoudre la pénurie de main-d’œuvre et améliorer l’efficacité.

La technologie de la conduite autonome requiert non seulement une technologie de détection avancée et le processus de collecte d’informations tel que l’IdO, mais aussi la méthode de traitement et la vitesse du retour d’information. On pense que la conduite autonome sûre sera réalisée en collectant des informations précises à l’aide de la technologie de détection et en les combinant. edge computing pour assurer la performance en temps réel des informations.

Dans le domaine médical, les attentes sont censées soutenir les médecins par l’IA.

Dans le domaine médical également, la technologie de détection est déjà indispensable. Divers capteurs, tels que les capteurs de fréquence cardiaque et les capteurs respiratoires, sont utilisés et exploités pour comprendre l’état du patient. En combinant ces technologies de détection avec l’IA, la recherche sur le diagnostic de l’IA pour détecter le cancer et les lésions progresse également.
Le suivi de l’état physique à l’aide de dispositifs portables et le diagnostic en ligne qui permet aux patients de bénéficier d’examens médicaux sans se rendre à l’hôpital peuvent également être considérés comme de nouvelles formes de soins médicaux qui appliquent la technologie de détection et l’IoT.

Ainsi, l’application de la technologie de détection et de l’IdO progresse dans le domaine médical, et elle devrait contribuer à la pénurie de médecins et à la réduction de la charge de travail des professionnels de la santé.

Que va devenir le monde avec l’IdO ?

Avec l’évolution de l’IoT et de la technologie de détection de cette manière, diverses industries changent de forme.

Par exemple, la technologie de conduite autonome et le diagnostic par IA dans les soins médicaux, qui sont attendus dans la logistique, étaient auparavant considérés comme des “tâches que les humains doivent accomplir.” Cependant, la technologie de détection et l’IoT ont le potentiel de changer considérablement la façon dont nous faisons les choses.

L’une des raisons pour lesquelles ce travail ne pouvait être effectué que manuellement dans le passé est qu’il y avait un problème de vitesse de traitement des informations obtenues. Cependant, il existe des technologies qui font de grands progrès pour relever ce défi. C’est edge computing.

Edge computing pourrait être la technologie qui détient la clé de la façon dont la technologie de détection, l’IdO et l’IA jouent un rôle actif.

La détection et l’IdO s’allient à l’IA pour franchir une nouvelle étape Edge Computing à la prochaine étape

Nous avons présenté comment les technologies de détection, l’IdO et l’IA sont connectées.

Les technologies de détection et l’IdO sont des technologies profondément connectées qui ont besoin les unes des autres. En s’influençant mutuellement, chacune d’entre elles a beaucoup évolué. Et en traitant les données obtenues par ces matériels par l’IA qui les utilise comme big data, l’utilisation de l’IoT évolue également. De plus, en ajoutant la performance en temps réel par edge computing à cela, l’IA a donné la possibilité de faire des choses que l’on pensait auparavant “impossibles sans les humains”. Ensemble, ces technologies font passer l’industrie au niveau supérieur.

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