Trang chủ » Tầm quan trọng của hiệu chuẩn cảm biến trong phân tích dữ liệu thời gian thực
Tầm quan trọng của hiệu chuẩn cảm biến trong phân tích dữ liệu thời gian thực
Data AnalyticsIoT & IIoT

Tầm quan trọng của hiệu chuẩn cảm biến trong phân tích dữ liệu thời gian thực

Admin 28 Th12, 2019
Chia sẻ:
974 0

Trong một nỗ lực để triển khai các mạng cảm biến và để bắt đầu thu thập dữ liệu thời gian thực, việc hiệu chuẩn cảm biến thường bị bỏ qua. Bạn cần lưu ý điều gì?

Phân tích dữ liệu thời gian thực yêu cầu hiệu chuẩn cảm biến chính xác để duy trì độ chính xác. Quá trình hiệu chuẩn cảm biến là một quá trình mà các công ty có thể bỏ qua, điều này có thể ảnh hưởng xấu đến quá trình phân tích dữ liệu của họ bằng cách cung cấp dữ liệu không chính xác khiến bản thân không thể hoạt động.

Hiệu chuẩn kém cũng có thể gây ra thiệt hại cho phần cứng và cơ sở hạ tầng nói chung. May mắn thay, có một số thực tiễn để giúp các doanh nghiệp đảm bảo cảm biến của họ đang hoạt động với hiệu chuẩn chính xác.

Tầm quan trọng của chất lượng cảm biến

Các công ty sử dụng cảm biến chất lượng kém có khả năng nhận được dữ liệu không chính xác, cho rằng họ không dành nhiều thời gian cho các điểm hiệu chuẩn. Ngay cả trong các cảm biến chất lượng cao, hiệu chuẩn là cần thiết để đảm bảo độ chính xác, do đó, một cảm biến chất lượng thấp mà không hiệu chuẩn thường xuyên có thể gây hại nhiều hơn là tốt.

Đặc biệt đối với các cảm biến xử lý các tình huống nguy hiểm tiềm tàng, như giám sát khí, hiệu chuẩn cảm biến có thể giúp ngăn ngừa thảm họa. Các cảm biến tiếp xúc với các khía cạnh của khí hậu và các vật liệu có thể làm giảm độ chính xác của nó, làm cho hiệu chuẩn là một quá trình thiết yếu.

Một trong những lý do tại sao các công ty có thể bỏ qua tầm quan trọng của hiệu chuẩn là sự không quen thuộc chung với quy trình. Một số công ty đang phát triển các hệ thống đo lường phân tích để đáp ứng, đòi hỏi ít bảo trì hơn trong các quy trình hiệu chuẩn của họ, đồng thời thông báo cho các nhà khai thác khi dịch vụ nên xảy ra.

Quản lý cảm biến thông minh (Intelligent Sensor Management – ISM) xử lý thiết bị đo đạc phân tích thông qua việc sử dụng các bộ vi xử lý tích hợp, khả năng cung cấp các điểm đo đảm bảo độ tin cậy hiệu chuẩn. Việc theo dõi sự suy giảm, tình trạng hoạt động của cảm biến làm tăng khả năng chẩn đoán cho thấy các nhà khai thác khi hiệu chuẩn sẽ xảy ra.

Cụ thể, các công cụ chẩn đoán dự đoán bao gồm bộ Timer hiệu chuẩn thích ứng, thời gian bảo trì và chỉ số tuổi thọ động. Những công cụ này giúp thúc đẩy hiệu chuẩn có trật tự và hiệu quả trong khi sử dụng thời gian nhân công hiệu quả hơn.

Chẩn đoán dự đoán và dịch vụ hiệu chuẩn điện tử sẽ tiếp tục đóng một vai trò lớn trong hiệu chuẩn cảm biến cho các phân tích dữ liệu thời gian thực, đặc biệt đối với các công ty khí đốt và nhà máy điện, việc theo dõi dữ liệu nhất định là cần thiết cho an toàn.

ISM, đặc biệt, sẽ tăng thêm thời gian lưu trữ dữ liệu hiệu chuẩn trong bộ nhớ trên bo mạch, dẫn đến dễ dàng trong quá trình xử lý khi có lỗi vận hành. Các cảm biến này có thể được lưu trữ cho đến khi chúng được yêu cầu, khiến cho thời gian xử lý được rút ngắn.

Mối quan tâm hiệu chuẩn cũng là một vấn đề phổ biến

Các vấn đề về chất lượng cảm biến là một vấn đề phổ biến trong phân tích dữ liệu và hoạt động tự động, với việc khách hàng trích dẫn các vấn đề ở cấp độ cảm biến là nguyên nhân của 40% các vấn đề họ gặp phải .

Ngoài việc cung cấp dữ liệu không chính xác, các cảm biến sai có thể gây hư hỏng thiết bị cho cơ sở hạ tầng xung quanh , cũng như làm hỏng cảm biến thực tế.

Ngoài các vấn đề về cơ sở hạ tầng, hiệu chuẩn cảm biến là một lời nhắc nhở về cách dữ liệu chính xác là điều cần thiết cho hầu hết các hoạt động.

Ví dụ, một nhà cung cấp thực phẩm có thể phải mất toàn bộ lô hàng của mình nếu các vấn đề với cảm biến gây ra sự không chính xác trong bài đọc nhiệt độ.

Hiệu chuẩn cảm biến sẽ tiếp tục đóng một vai trò nổi bật trong sự gia tăng của phân tích IoT, được thúc đẩy bởi các bộ dữ liệu thông qua công nghệ cảm biến .

Trong phân tích IoT, các cảm biến có thể thu thập dữ liệu về vị trí vật lý xung quanh, ngay cả với những thay đổi thường xuyên trong môi trường. Dữ liệu môi trường này kết hợp với các hình thức phân tích khác để cung cấp một bức tranh rõ ràng. Các dự án IoT khai thác sức mạnh của cảm biến, nguồn cấp dữ liệu video, dữ liệu định vị, dữ liệu sử dụng sản phẩm và tương tác phương tiện truyền thông xã hội để cung cấp nhiều thông tin chuyên sâu, điều mà các chuyên gia tiếp thị sản phẩm tiêu dùng sẽ thấy thú vị.

Hiệu chuẩn cảm biến đóng một vai trò vô cùng quan trọng trong lĩnh vực phân tích dữ liệu thời gian thực, đảm bảo tính chính xác của dữ liệu trong khi ngăn ngừa thiệt hại về cơ sở hạ tầng.

Các dịch vụ hiệu chuẩn và giải pháp quản lý điện tử đang cung cấp các hình thức hiệu chuẩn không đòi hỏi chuyên môn công nghệ dồi dào, một giải pháp hợp lý khi xem xét sự gia tăng của phân tích và sử dụng cảm biến dựa trên IoT trong nhiều ngành công nghiệp.

 

Từ khóa:
Chia sẻ:
974 0

Bình luận

Leave a Reply

avatar
  Subscribe  
Notify of