Apesar de existirem muitas opiniões diferentes sobre os conceitos de rede de sensores, Internet das Coisas (IoT) e rede onipresente na sociedade, é geralmente aceito que IoT se refere à realização de aquisição, transmissão, armazenamento, cognição, análise e uso de informações sob-demanda entre coisas e coisas, coisas e pessoas, e entre pessoas por pessoas por meio de vários tipos de sensores.
Os principais aspectos da IoT podem ser resumidos como detecção abrangente, transmissão confiável e processamento inteligente. A detecção abrangente refere-se ao uso de identificação por radiofrequência (RFID), GPS, câmeras, sensores, redes de sensores e outros meios técnicos de detecção, captura, medição, a qualquer hora e em qualquer lugar do objeto para coletar e adquirir informações. A transmissão confiável refere-se à interação e compartilhamento confiável de informações por meio de várias redes de comunicação e da Internet a qualquer hora e em qualquer lugar. O processamento inteligente refere-se à análise e ao processamento de dados e informações massivos intersetoriais, intersetoriais, intersetoriais e inter{5}}geográficos para aprimorar a visão do mundo físico, de diversas atividades econômicas e sociais e realizar a tomada de decisão-inteligente e o controle. Comparada com a interconexão global e a interoperabilidade características da Internet, a IoT possui características locais e industriais.
A Internet das Coisas Industrial tem uma ampla gama de aplicações. Vários tipos de terminais com capacidade de detecção ambiental, modo de computação baseado em tecnologia onipresente, comunicação móvel e assim por diante são continuamente integrados em todos os aspectos da produção industrial, o que pode melhorar significativamente a eficiência da fabricação, melhorar a qualidade do produto, reduzir o custo do produto e o consumo de recursos, e elevar a indústria tradicional a um novo estágio de indústria inteligente.
As tecnologias, funções e interações das plataformas IoT podem variar de indústria para indústria, especialmente quando utilizam tecnologias digitais como a IoT. A este respeito, as plataformas IoT são capacitadas pelos quatro elementos seguintes:
1. Tecnologia
2. Ecossistema de desenvolvimento
3. Criação de solução
4. Usuários
A base destes quatro elementos é a tecnologia, desde sensores a protocolos de comunicação e ferramentas analíticas. A capacitação tecnológica está no centro da capacidade da IoT de melhorar a eficiência operacional e facilitar a criação de novos produtos. Então, o ecossistema de desenvolvimento pode utilizar essas ferramentas de tecnologia bruta para criar a solução perfeita para atender às necessidades dos usuários da plataforma.
Os fornecedores de plataformas devem conceber os seus produtos para utilizadores de ambos os lados da transação. Portanto, é importante fornecer aos usuários diferentes caminhos onde os grupos correspondentes de pessoas possam encontrar conteúdos, serviços e soluções relevantes. Esses caminhos envolverão filtragem de conteúdo com base no setor ou nas funções do usuário. Em suma, quanto mais intuitiva for a interface interativa da plataforma, mais eficazes costumam ser os caminhos para a apresentação dos conteúdos e mais fácil será para a oferta e a procura encontrar o que procuram. Esta relação entre utilizadores e dados está no centro da criação de valor nas plataformas IoT. Ao atrair desenvolvedores de software e outros criadores de soluções, as plataformas IoT podem trazer uma gama mais ampla de soluções aos usuários. Como resultado, a plataforma inspira o potencial para criar mais valor.
Do ponto de vista funcional, consiste em quatro funções principais: CMP (Gerenciamento de Conectividade), AEP (Application Enablement), DMP (Gerenciamento de Dispositivos) e BAP (Análise de Negócios).
CMP (Plataforma de Gerenciamento de Conectividade)é a plataforma de gerenciamento de conexão. Geralmente é utilizado na rede da operadora, conectando-se especificamente ao cartão SIM IoT. Esta plataforma pode realizar configuração de conexão IoT e gerenciamento de falhas, garantir a estabilidade do canal de rede do terminal, gerenciamento de uso de recursos de rede, gerenciamento de tarifas de conexão, gerenciamento de faturamento, alterações de pacotes, etc.
DMP (plataforma de gerenciamento de dispositivos)é uma plataforma de gerenciamento de dispositivos. Inclui principalmente uma série de funções, como monitoramento remoto, ajuste de configuração, atualização de software e solução de problemas para terminais IOT. E por meio do fornecimento de uma interface de chamada de API aberta para ajudar os clientes com a integração do sistema em todo o conjunto de soluções-de{3}}de gerenciamento de dispositivos M2M de ponta a ponta, a oferta geral é cobrada. Pode-se considerar que o DMP é orientado principalmente para o controle do estado básico do dispositivo, como ligado, desligado, interrompido ou avisos-de dispositivos IoT em tempo real e outros gerenciamentos de dispositivos que não envolvem cenários de aplicativos superiores de IoT.
AEP (Plataforma de Habilitação de Aplicativos)é a plataforma de capacitação de negócios da camada superior. Essa camada lógica é combinada com os cenários de aplicativos da camada superior para fornecer aos desenvolvedores conjuntos de ferramentas de desenvolvimento de aplicativos (SDK), middleware, armazenamento de dados, mecanismo de lógica de negócios, interfaces de API de terceiros e outras funções. Podemos entendê-lo como uma plataforma de desenvolvimento de sistemas que combina cenários de aplicação. Com o acúmulo contínuo de experiência de negócios e tecnologia envolvida no setor, a competitividade da plataforma mudará gradualmente da conectividade para os recursos de negócios em vários-cenários da plataforma.
BAP (Plataforma de Análise de Negócios)pode ser chamada de plataforma de análise de negócios. Esta camada lógica contém duas funções principais: serviços de big data e aprendizado de máquina. Os dados agrupados na plataforma em nuvem são analisados, processados e visualizados. E o aprendizado de máquina consiste em treinar dados estruturados e não estruturados depositados na plataforma para formar lógica de análise de negócios preditiva, cognitiva ou complexa. E no futuro, o aprendizado de máquina fará inevitavelmente a transição para a inteligência artificial.