IoT

 

IoT value modeling
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- [Instructor] Smart products and connected products are predominant in IoT. Unfortunately, these types of products often fail because the incremental value is less than the incremental cost. Value modeling addresses this. It is a three-step process for creating valuable IoT products. Again, let's consider an IoT dryer. Our first step is to define the value proposition. In this case, it's dry clothes as quickly as possible or for as cheaply as possible, while maintaining their integrity. In the next step, we quantify this value proposition. There are two parts. There's ventilation and heat. Both contribute to the evaporation of liquid into gas which is what in effect a dryer does. So in this case time or energy is a function of ventilation, heat, and pricing. To quantify this model, we need to capture certain variables. They could include fan speed, angular velocity of the drum, load weight, heater temperature, drum temperature, and finally electricity pricing. These variables expose the sensors that we need to include in our IoT dryer. It's important to note that the model is not a one and done solution. Overtime, as we capture more and more of these variables, we refine the model and it becomes more accurate. Once we have our IoT dryer in software form, we can manipulate it to solve it in different ways. For example, if we want to dry the load as quickly as possible, we can minimize time, we can then take those variables to configure the dryer so that it dries the clothes in the shortest amount of time. Next, we look at analytics. As mentioned earlier, the model has improved by capturing additional data points for each variable. At a high level, we can classify analytics in three ways. Looking into the past. For example, perhaps we want to do a report to see how our IoT dryer utilized energy. Looking in the present. Perhaps we identify a heating coil that's overheating so we shut down the dryer. And looking into the future where we make predictions on let's say how long the clothes will take to dry. Value modeling is a key differentiator between an IoT product and its smart and connected counterparts. The smart product may have an embedded chip to determine timing. The connected product may be connected to your phone so you can look inside or get a message when your laundry is finished. The IoT dryer can dry clothes as quickly as possible or dry them for as low a cost as possible and it can be connected to a network of other IoT dryers, together all contributing to a cyber model that improves all of their quality. The incremental value of a smart dryer isn't that high. Same for an incremental value of a connected dryer. How much more would it be worth to be able to get a text message from your dryer or to be able to look inside it? It's key to put value front and center when designing your IoT product. Use the process of value modeling to go beyond creating merely a connected or a smart product.

 

IoT 가치 모델링

IoT에서는 스마트 제품과 커넥티드 제품이 대세입니다. 불행히도 이러한 유형의 제품은 증분 가치가 증분 비용보다 적기 때문에 실패하는 경우가 많습니다. 가치 모델링은 이 문제를 해결합니다. 가치 있는 IoT 제품을 만들기 위한 3단계 프로세스입니다. 다시 IoT 건조기를 생각해 봅시다. 우리의 첫 번째 단계는 가치 제안을 정의하는 것입니다. 이 경우 옷을 최대한 빨리 말리거나 최대한 싸게 말리면서 본래의 상태를 유지합니다. 다음 단계에서는 이 가치 제안을 수량화합니다. 두 부분이 있습니다. 환기와 열이 있습니다. 둘 다 액체가 기체로 증발하는 데 기여하는데, 이는 사실상 건조기가 하는 일입니다. 따라서 이 경우 시간 또는 에너지는 환기, 열 및 가격 책정의 함수입니다. 이 모델을 정량화하려면 특정 변수를 캡처해야 합니다. 여기에는 팬 속도, 드럼의 각속도, 부하 중량, 히터 온도, 드럼 온도 및 최종적으로 전기 요금이 포함될 수 있습니다. 이러한 변수는 IoT 건조기에 포함해야 하는 센서를 노출합니다. 모델이 하나의 솔루션이 아니라는 점에 유의하는 것이 중요합니다. 시간이 지남에 따라 이러한 변수를 점점 더 많이 포착하면서 모델을 개선하고 더 정확해집니다. 소프트웨어 형태의 IoT 건조기가 있으면 이를 조작하여 다양한 방식으로 해결할 수 있습니다. 예를 들어 옷을 최대한 빨리 건조시키려면 시간을 최소화할 수 있습니다. 그런 다음 이러한 변수를 사용하여 건조기가 가장 짧은 시간에 옷을 건조하도록 구성할 수 있습니다. 다음으로 분석을 살펴보겠습니다. 앞서 언급했듯이 모델은 각 변수에 대한 추가 데이터 포인트를 캡처하여 개선되었습니다. 높은 수준에서 분석을 세 가지 방식으로 분류할 수 있습니다. 과거를 찾고 있습니다. 예를 들어, IoT 건조기가 에너지를 어떻게 활용하는지 알아보기 위해 보고서를 작성하고 싶을 수 있습니다. 현재를 찾고 있습니다. 아마도 우리는 과열되는 가열 코일을 식별하여 건조기를 끄게 될 것입니다. 그리고 우리가 예측을 하는 미래를 바라보며 옷이 마르는 데 얼마나 걸릴지 말해봅시다. 가치 모델링은 IoT 제품과 스마트하고 연결된 제품 간의 주요 차별화 요소입니다. 스마트 제품에는 타이밍을 결정하기 위해 내장된 칩이 있을 수 있습니다. 연결된 제품을 휴대폰과 연결하여 내부를 보거나 세탁이 완료되면 메시지를 받을 수 있습니다. IoT 건조기는 가능한 한 빨리 옷을 말리거나 가능한 한 저렴한 비용으로 건조할 수 있으며 다른 IoT 건조기의 네트워크에 연결할 수 있어 모두 품질을 향상시키는 사이버 모델에 기여합니다. 스마트 드라이어의 증분 가치는 그렇게 높지 않습니다. 연결된 건조기의 증분 값에 대해서도 동일합니다. 건조기에서 문자 메시지를 받거나 내부를 볼 수 있다면 얼마나 더 가치가 있습니까? IoT 제품을 설계할 때 가치를 최우선으로 하는 것이 핵심입니다. 가치 모델링 프로세스를 사용하여 단순히 연결되거나 스마트한 제품을 만드는 것 이상을 수행하십시오.

Sensors

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- [Instructor] Sensors are not new. They've been around for over half a century. What is new, is accessing them from the internet. Regardless of data needs, there will be a sensor available to capture it. It's important to note that value drives sensor selection. Value defines the information that's required. The information defines the data that must be captured, and the data that must be captured, defines the sensor that must be used. The challenge is finding the right one. Selecting a sensor is the first step. Before implementing a sensor, it's important to invest some R and D time to test and verify the specifications. The transducer on a sensor converts the physical world into a DC current. This energy is then converted by an A to D converter into a digital payload. Actuators work the other direction. A digital signal, which is really a message from the application, is converted with a D to A converter to affect the physical environment. Going back to our IoT dryer, we may use an actuator to increase the fan speed or decrease the temperature of the heating coil. To make a sensor a connected sensor, requires an embedded system. The embedded system takes the digital payload, packages it, and sends it along the OT network to the application. All incremental value from an IoT product comes from transforming its data into useful information. Sensors are one of the two main sources of data in IoT.

센서 이 섹션에서 스크립트 라인을 선택하면 비디오의 타임스탬프로 이동합니다. - [강사] 센서는 새로운 것이 아닙니다. 그들은 반세기 이상 동안 주변에 있었습니다. 새로운 것은 인터넷에서 액세스하는 것입니다. 데이터 요구 사항에 관계없이 데이터를 캡처하는 데 사용할 수 있는 센서가 있습니다. 값이 센서 선택을 주도한다는 점에 유의하는 것이 중요합니다. 값은 필요한 정보를 정의합니다. 정보는 캡처해야 하는 데이터를 정의하고 캡처해야 하는 데이터는 사용해야 하는 센서를 정의합니다. 문제는 올바른 것을 찾는 것입니다. 센서를 선택하는 것이 첫 번째 단계입니다. 센서를 구현하기 전에 사양을 테스트하고 검증하기 위해 약간의 R 및 D 시간을 투자하는 것이 중요합니다. 센서의 변환기는 물리적 세계를 DC 전류로 변환합니다. 그런 다음 이 에너지는 A-D 변환기에 의해 디지털 페이로드로 변환됩니다. 액추에이터는 다른 방향으로 작동합니다. 실제로 응용 프로그램의 메시지인 디지털 신호는 D to A 변환기로 변환되어 물리적 환경에 영향을 줍니다. IoT 건조기로 돌아가서 액추에이터를 사용하여 팬 속도를 높이거나 가열 코일의 온도를 낮출 수 있습니다. 센서를 연결된 센서로 만들려면 임베디드 시스템이 필요합니다. 임베디드 시스템은 디지털 페이로드를 가져와 패키징하고 OT 네트워크를 따라 애플리케이션으로 보냅니다. IoT 제품의 모든 증분 가치는 데이터를 유용한 정보로 변환하는 데서 나옵니다. 센서는 IoT의 두 가지 주요 데이터 소스 중 하나입니다.

 

Embedded systems

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- [Instructor] Embedded systems are computing devices that sit on the edge of an IoT product and are mostly responsible for connecting sensors to the Internet. Remember an IoT product is a discrete product, a system, or an environment. An embedded system, sometimes called an embedded chipset, is a dedicated computer system that lives on the edge of the network. Instead of a CPU, it runs an MPU, and instead of a traditional operating system, it runs an RTOS, otherwise known as a real-time operating system. Embedded system, or chipset, may include radios and sensors. The purpose of the embedded system is to manage communications between the sensors and the OT network. Taking the data load from the sensor, wrapping it into a protocol, and sending it along the OT network. Embedded system also stores and executes local applications, analytics, and security. Embedded systems primarily package data to be sent on the network, but increasingly we're seeing the emergence of mist computing, that is computing on the edge to run the application, analytics, and security.

 

임베디드 시스템 이 섹션에서 스크립트 라인을 선택하면 비디오의 타임스탬프로 이동합니다. - [강사] 임베디드 시스템은 IoT 제품의 가장자리에 위치하는 컴퓨팅 장치로, 대부분의 센서를 인터넷에 연결하는 역할을 합니다. IoT 제품은 개별 제품, 시스템 또는 환경이라는 것을 기억하십시오. 임베디드 칩셋이라고도 하는 임베디드 시스템은 네트워크 가장자리에 있는 전용 컴퓨터 시스템입니다. CPU 대신 MPU를 실행하고 기존 운영 체제 대신 RTOS(실시간 운영 체제라고도 함)를 실행합니다. 임베디드 시스템 또는 칩셋에는 라디오와 센서가 포함될 수 있습니다. 임베디드 시스템의 목적은 센서와 OT 네트워크 간의 통신을 관리하는 것입니다. 센서에서 데이터 로드를 가져와 프로토콜로 래핑하고 OT 네트워크를 따라 전송합니다. 임베디드 시스템은 또한 로컬 애플리케이션, 분석 및 보안을 저장하고 실행합니다. 임베디드 시스템은 주로 네트워크에서 보낼 데이터를 패키징하지만, 애플리케이션, 분석 및 보안을 실행하기 위해 에지에서 컴퓨팅하는 미스트 컴퓨팅의 출현을 점점 더 많이 목격하고 있습니다.

 

 

Connected sensors

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- [Instructor] Connecting a sensor to the Internet requires computing and networking, both of which are provided by the embedded system. The connected sensor requires both the sensor and the embedded system, and this is the same architecture that's used for actuators. Bringing it all together, the connected sensor consists of an MPU, I/O interfaces, power, and optional radios. The sensor consists of a transducer and an analog front end, or the actuator and the digital front end. There are two main configurations, stand-alone connected sensors and connected sensor arrays. A stand-alone connected sensor consists of a single embedded system with a single sensor, and it's added to existing products. Connected sensor arrays are one embedded system with multiple sensors. These are used in new products. For example, in our IoT dryer, we would use a connected sensor array. Stand-alone connected sensors are generally used in commercial, industrial, and infrastructure IoT to add an overlay network to an existing product that's too costly to replace. Connected sensor arrays are generally used in consumer IoT and in new business IoT products.

 

연결된 센서

센서를 인터넷에 연결하려면 임베디드 시스템에서 제공하는 컴퓨팅과 네트워킹이 필요합니다. 연결된 센서에는 센서와 임베디드 시스템이 모두 필요하며 이는 액추에이터에 사용되는 것과 동일한 아키텍처입니다. 이 모든 것을 통합하여 연결된 센서는 MPU, I/O 인터페이스, 전원 및 옵션 라디오로 구성됩니다. 센서는 변환기와 아날로그 프런트 엔드 또는 액추에이터와 디지털 프런트 엔드로 구성됩니다. 독립형 연결된 센서와 연결된 센서 어레이의 두 가지 주요 구성이 있습니다. 독립형 커넥티드 센서는 단일 임베디드 시스템과 단일 센서로 구성되며 기존 제품에 추가됩니다. 연결된 센서 어레이는 여러 센서가 있는 하나의 임베디드 시스템입니다. 이것들은 새 제품에 사용됩니다. 예를 들어 IoT 건조기에서는 연결된 센서 어레이를 사용합니다. 독립형 연결 센서는 일반적으로 상업용, 산업용 및 인프라 IoT에서 사용되어 교체하기에 너무 많은 비용이 드는 기존 제품에 오버레이 네트워크를 추가합니다. 연결된 센서 어레이는 일반적으로 소비자 IoT 및 신규 비즈니스 IoT 제품에 사용됩니다.