#物聯網IoT #無線通訊 #eSIM #機器通訊M2M
【eSIM 遠端設定,便捷、經濟又安全】
eSIM (嵌入式 SIM) 是由 GSM 協會開發的一項新標準,有時也稱作「eUICC」(嵌入式通用積體電路卡),與傳統 SIM 卡的主要差異在於:eSIM 是透過遠端 SIM 供裝進行啟動,能從遠端為任何行動電信商設定 SIM,或利用裝置上的程式進行設定,意謂:SIM 卡能嵌入連網裝置內部,在硬體使用壽命期間完全不必取出。
透過遠端 SIM 供裝 (RSP) 平台,安裝電信商的連結權證 (credential)——稱之為 eSIM 設定檔 (profile),亦即安全無虞的標準化遠端空中傳輸 (OTA) 流程,受到業界廣泛認可:此方式和現有傳統 SIM 技術一樣安全。對於物聯網 (IoT) 虛擬營運商和兼託管 IoT 業務的 OEM 來說,是一種便捷、經濟又安全的作業方式。
現有針對遠端 SIM 卡供裝有兩種標準,分別支援機器通訊 (M2M) 與消費使用情境;而目前唯一擁有 GSMA 相容 eSIM、遠端 SIM 供裝平台及全球行動網路的供應商,也是蘋果 (Apple) 公司重要的技術夥伴的是~~~現在,就記住這個名字:Truphone。想了解更多關於 eSIM 的工作模式?
延伸閱讀:
《連結每部 IOT 裝置——下載 Truphone eSIM Cookbook》
https://www.truphone.com/zh-tw/iot/?utm_source=Compotech&utm_medium=ppc&utm_content=br-aw&utm_campaign=Global_Q1-2021_APAC-br-aw-banner-ads
#TRUPHONE
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#智慧工廠 #預測性維護 #機器通訊M2M #微機電MEMS #BluetoothMesh #BigBee #Gazell #NFC
【「預測性維護」之感測&連網】
每一項「預測性維護」計畫都是從機器在正常運行期間的機器特性檢測開始,例如,檢測結構雜訊和空氣雜訊的聲學或固有頻率,然後將其數位化並傳送到電腦或雲端。儘管本地資料處理多採用邊緣運算,網際網路連接對於韌體更新和遠端監控都是不可或缺的。
原則上,群體智慧 (Swarm Intelligence) 並不是用來學習和改善過程的,且受限於本地運算能力和用戶自己的經驗歷史。另一方面,雲端運算能比較所有在現場運作的系統,並從個別系統的變化到其他系統的變化中得出結論。除了這種群體智慧,雲端運算在計算能力或記憶體容量方面沒有限制,可靈活地更改所使用的對數,例如,從靜態資料分析到機器學習或深度學習。
無論是在本地還是在雲端進行分析,都必須弄清楚可能發生損壞的位置及最佳的檢測位置。但是,感測器也可以安裝在此處嗎?放置在這個地方是否容易操作且空間是否足夠?環境噪音是否過大?是持續不斷發生的還是以不規則的間隔發生的?一旦理想的安裝位置清楚了,感測器的類型通常也就確定了:如果所有因素都支持連接到設備或機器,這就是要檢測結構雜訊。
因此,衝擊和振動感測器或加速度感測器就是要選擇的工具。當放置在設備或機器外部時,則是檢測空氣傳播的噪音。為了此用途,市面上已有具有特定頻率範圍的微機電 (MEMS) 麥克風感測器可供採用,例如意法半導體 (ST) 和英飛凌 (Infineon) 的感測器產品。由於它們通常帶有吸收聲波和降低聲壓的開口,因此要採取特殊的措施,才適合在潮濕或多灰塵的環境中使用。
無線電技術通常較便宜、較靈活,也較耐用。新的 LTE 類別適用於「不使用資料收集器」的感測器,或經由邊緣運算進行強大資料壓縮、僅需要將少量資料傳送到網際網路的資料收集器。它們無需單獨的閘道就可建立從感測器到雲的直接網際網路連接,並將測量數值傳送到雲。最新的 LTE 類別 NB-IoT 和 M1 (LTE M1 或 LTE-M) 非常適合預測性維護等需要在「隔離」情況下傳送少量資料的應用。
一旦從感測器傳送出資料後,最棘手的任務就是資料分析。當滾子軸承的頻率發生變化時,這意味著甚麼?這是否有發生故障的風險,是否只是生產過程改變了,還是機器要在週末停止運作?或者是一個要對這種變化負責的干預因素?哪些偏差仍屬於正常波動?最後:發生損壞的機率有多高,何時必須介入干預?這將導致特定的設定檔,其相應的參數和閾值儲存在軟體中。
延伸閱讀:
《要如何成功實施預測性維護?》
http://compotechasia.com/a/tech_applicati…/…/0708/42272.html
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#儒卓力Rutronik #Nordic #nRF52840 #nRF91 #意法半導體ST #英飛凌Infineon
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全文請見: http://www.zerone.com.tw/MK_BrandNews-detail.aspx?Nid=404
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