面向OEM的AI/ML物联网解决方案平台

　　物联网网关正在成为构建强大的物联网解决方案的重要组成部分。如今，OEM更专注于开发具有更高分析能力的下一代物联网连接解决方案，因此对物联网网关的需求正在迅速增加。但是，当我们谈论开发物联网解决方案时，OEM 面临着多重挑战，例如时间、兼容性、可扩展性、安全性、隐私问题等，为了避免这些挑战，OEM 寻找一个即用型物联网平台，该平台可以定制并节省时间和开发成本。

　　VOLANSYS CENTAURI 200和IoTify足以克服上述挑战并满足不同行业的需求。IoTify with CENTAURI 200 平台是一个灵活、安全且功能丰富的多平台物联网云和移动应用程序框架，用于创建具有 AI/ML 功能的物联网解决方案。它使原始设备制造商、汽车行业、企业能够实现关键目标，获得可操作的见解，推动关键决策，从重复性任务中解放出来，并创造令人兴奋的、新的和创新的产品和服务。

　　CENTAURI 200 和 IoTify 平台为应用程序开发做好准备

　　CENTAURI 200平台针对广泛使用的应用领域之一，例如使用支持的 BLE/RS-485/RS-232/CAN 传感器进行异常检测，用于平台架构中的 AI/ML 用例。

　　CENTAURI 200 软件框架是使用 AWS IoT Core SDK、AWS Kinesis SDK 和 Tensor Flow Lite Framework 开发的，用于异常检测，而另一方面，云使用使用 AWS 无服务器架构开发的 AWS 服务，这些服务具有 SageMaker、Kinesis、S3、Lambda、IoT Core、AWS Route53、CloudFront、Cognito、API Gateway、CloudWatch、SNS、DynamoDB、EMR、IAM 服务。

　　云平台的重点是收集数据、训练模型、自动部署模型，并向网关发送新开发模型的通知。对于异常事件，云会向 IoTify 移动用户发送推送通知。

　　CENTAURI 200 是针对每种类型的协议使用数据收集器服务开发的，该服务从传感器获取传感器数据，并将其发送到通过 AWS Kinesis 流流式传输到云的传感器数据。但是，OEM 仪表板允许用户为具有采样频率的相同类型的设备列表创建历史记录和 AI/ML 配置。它支持模型部署（自动/手动）、自动训练模型、具有多种其他功能的模型重新训练。模型训练是使用 Sagemaker 根据预定义的报告频率使用 Kinesis 流上接收的历史数据执行的。训练后的模型将部署在CENTAURI 200上，以便将来进行异常检测。

　　CENTAURI 200 在为配置的特定终端设备部署模型后，在网关上运行推理管理器服务。加载模型，并将传感器的实时数据馈送到模型。异常检测作为 MQTT 消息发送到云。网关上运行的云代理服务支持传感器注册、通过 MQTT 获取 AI/ML/历史数据、下载/更新从云接收的模型等。

　　根据网关中特定配置的传感器的历史数据，IoTify Cloud注册的OEM用户和移动应用程序用户将能够看到带有每月，每周和每日数据的图表进行分析。该图还提供为传感器注册的异常检测的平均数据。这使OEM用户能够为其机械或其他行业采取主动措施和决策。

　　为了理解上述情况，让我们举一个例子：钻井和开采是与石油和天然气行业相关的关键过程。该行业满足使用各种自主设备的提取和生产活动的特定要求。使用 AI/ML 被认为是最佳解决方案，不仅可以读取和记录可用仪器的值，还可以分析任何类型的不一致/异常。这有助于提高关键任务的自动化程度并减少手动工作。针对特定任务定期计划预防性维护，以保持设备处于良好的工作状态。AI/ML通过帮助维护团队主动采取预防措施来实现预防性维护，从而减少设备故障并确保工人的安全。

　　除了上述贡献之外，还有许多用例，其中VOLANSYS – CENTAURI 200 IoT Gateway和IoTify – IoT Cloud Framework with App and Gateway解决方案表现出色，并充当一站式解决方案。让我们了解该平台在各个行业中的工作原理：

　　制造业应用

　　制造业定期使用各种类型的设备和机械来生产消费品、汽车产品等。在这些行业中，需要进行资产管理来增加生产正常运行时间、优化质量并降低运营成本，同时确保安全和及时交付。为了帮助实现目标，引入AI / ML是一种非常实用和方便的解决方案。在这里，传感器可以连接到小到阀门和大到设备（如发电机、泵、压缩机、电动机、锅炉等）的机械设备。这些传感器可以从设备读取数据并将其发送到网关，网关又将其发送到云。从设备收集的数据可用于训练模型，并定期将其部署到网关上以进行异常检测。

　　优势：更智能地监控/跟踪资产，在问题发生之前解决问题，最大限度地提高资产利用率，管理老化的资产和基础设施，提升维护管理，高效利用电力和能源。

　　医疗/保健行业应用

　　BLE设备（如智能手表）和其他无线连接设备（如血氧仪，血糖监测仪等）可以持续跟踪患者的健康状况。从患者那里收集的持续数据有助于医生积极主动地采取行动，并为患者确定最佳治疗方法。这些设备与网关连接，根据通过AI/ML框架训练的模型识别异常检测，以识别/检测患者的任何危急情况。

　　优势：通过减少就诊次数、加快疾病诊断、药物和设备管理等方式改善治疗、降低成本

　　OEM如何使用支持AI / ML的VOLANSYS平台受益 – CENTAURI 200 & IoTify

　　通过使用即用型解决方案，前期成本节省高达 60%，避免了巨大的前期成本

　　借助 AI/ML 功能，借助维护预测分析，减少停机时间，从而向最终客户交付高价值产品

　　借助远程管理功能的数据，探索远程监控和服务领域的新收入机会

　　OEM可以实现优于竞争对手的技术优势

　　更好地了解消费者消费模式，制定更好的商业战略

　　因此，具有最新AI/ML功能的物联网平台是VOLANSYS通过其解决方案提供的主要优势之一。我们帮助不同行业开发智能解决方案，使用CENTAURI 200和IoTify AI / ML框架支持云和网关。在云上使用传感器数据训练模型，并在网关上部署训练的模型，以检测传感器数据的异常并通知云采取必要的操作。模型训练具有使用传感器数据获得准确结果的收养学习功能。

　　审核编辑：郭婷