Abordagem enxuta para produtos inteligentes e conectados a preços acessíveis:Algumas dicas e exemplos - Parte 1

Planejando lançar seu primeiro produto inteligente e conectado, as empresas podem estar com medo dos investimentos necessários. No entanto, existem maneiras de reduzir os custos de desenvolvimento e implementação de IoT e ainda apresentar a solução que agrega valor comercial para fornecedores e clientes.

A Internet das Coisas está crescendo ativamente em vários setores, e cada vez mais empresas adotam ou consideram a adoção de produtos inteligentes e conectados. No entanto, para muitos jogadores de negócios, IoT parece não apenas promissor, mas também caro, e eles podem acreditar que produtos de ponta equipados com sensores e tecnologia de comunicação estão em algum lugar além dos investimentos que podem pagar, Alex Grizhnevich, automação de processos e consultor de IoT, ScienceSoft .

No entanto, o sonho de entrar no mundo da IoT pode se tornar realidade com a abordagem certa, por exemplo, com o chamado abordagem enxuta, que pressupõe a minimização sistemática de desperdícios sem sacrificar a produtividade (em outras palavras, a implementação apenas do que é necessário e a redução do que não agrega valor nem para um cliente, nem para um fornecedor).

Portanto, não há necessidade de gastar muito com um produto no início ou atrasar o lançamento até acumular um grande orçamento - uma solução com uma arquitetura bem construída, entregue mesmo com um orçamento pequeno, pode ser expandida com recursos avançados posteriormente.

Neste artigo, temos o prazer de compartilhar nossa visão de desenvolvimento e implementação de IoT acessíveis e mostrar as maneiras de implantar produtos inteligentes e conectados eficazes dentro de um orçamento limitado.

Minimizando o volume de dados analisados ​​

Embora um produto inteligente e conectado possa teoricamente ser equipado com um grande número de sensores que fazem inúmeras leituras dezenas e até centenas de vezes por segundo, nem toda solução de IoT requer o grande número de sensores e a imensa frequência de leituras para um trabalho eficaz. Para reduzir os custos de desenvolvimento e implementação de IoT, é possível analisar apenas os dados cruciais para o desempenho do produto.

Não requer muitos nós de computação e, em alguns casos, uma empresa pode até recorrer a ferramentas tradicionais de armazenamento e processamento de dados. Ao mesmo tempo, a questão é escolher o volume ideal dos dados necessários para monitorar e dar suporte a um produto inteligente e conectado, mas não sacrificar a qualidade do desempenho desse produto. Além disso, minimizar o volume de dados analisados ​​pode ser parcialmente resolvido com a filtragem de dados nos gateways.

Exemplo:monitoramento do nível de neve - Os sensores coletam dados, por exemplo, a cada 30 minutos (é altamente improvável que o nível de neve aumente drasticamente dentro desses períodos) e o sistema IoT informa os serviços de remoção de neve sobre a necessidade de limpar as ruas em certas áreas da cidade.

Começando com uma solução com lógica simples

Empacotar uma solução IoT com todos os recursos imagináveis ​​não contribuirá para sua eficácia quando esses recursos forem subutilizados ou não forem necessários (além disso, pode tornar um produto inteligente e conectado lento e ineficaz). Por outro lado, será mais barato (e mais seguro em termos de ROI) começar adicionando apenas funcionalidades básicas de IoT que resolvem problemas reais de negócios em um produto inteligente e conectado.

Existem muitos exemplos de soluções de IoT simples que funcionam com lógica baseada em regras e nem mesmo usam aprendizado de máquina. Na perspectiva de longo prazo, recursos mais avançados podem ser adicionados (bem como novos módulos a uma arquitetura de produto conectada) quando uma empresa obtém necessidades e recursos correspondentes.

Exemplo:contentores de lixo inteligentes - A gestão inteligente de resíduos é uma alternativa eficiente à coleta de lixo tradicional baseada em cronogramas. A lógica dessa solução pode ser bastante descomplicada:sensores localizados no topo de um recipiente de resíduos enviam os dados de que o recipiente está cheio e o sistema IoT envia uma notificação ao serviço de coleta de resíduos. Como no exemplo anterior, não há necessidade de obter dados do sensor com muita frequência.

A lógica simples dessa solução pode ser expandida com a adição do componente de aprendizado de máquina a uma arquitetura de produto inteligente no futuro. Por exemplo, é possível construir cronogramas de coleta de lixo (prevendo o tempo em que os contêineres em certas áreas estão cheios) e desenvolver as rotas mais convenientes para as máquinas coletoras de lixo viajarem na cidade.

Na segunda parte do artigo, continuaremos a discussão e exploraremos mais duas maneiras que permitem às empresas implementar produtos inteligentes e conectados eficazes dentro de um orçamento limitado.

O autor deste blog é Alex Grizhnevich, consultor de automação de processos e IoT, ScienceSoft

Sobre o autor

Alex Grizhnevich é consultor de automação de processos e IoT na ScienceSoft, uma empresa de consultoria de TI e desenvolvimento de software com sede em McKinney, Texas. Seus mais de 17 anos de experiência em TI e OT incluem programação de microcontroladores industriais, desenvolvimento de aplicativos para web e desktop, bancos de dados e soluções de gerenciamento de documentos para petróleo e gás e logística. Formado em automação e gerenciamento de processos industriais, Alex agora está se concentrando em IoT e aprendizado de máquina em dados de sensores.