【安防展覽網(wǎng) 市場分析】沒有智能傳感器，物聯(lián)網(wǎng)就不可能存在。
 

　　盡管傳感器技術的使用已長期影響制造商，工業(yè)組織和公用事業(yè)的運作方式，但將IoT添加到傳感器中已擴大了其影響和用例，為流程帶來了前所未有的連接和分析能力。如今，智能工廠，智能城市，智能建筑和互聯(lián)個人正在使用一系列智能傳感器來收集實時數(shù)據(jù)，以進行實時洞察和決策。
 

　　與傳統(tǒng)的傳感器不同，如今的智能傳感器已啟用Internet，并且比以往任何時候都更加復雜。
 

　　接下來深入研究智能傳感器的工作原理及其在各個垂直領域的用例。
 

　　一、什么是智能傳感器？
 

　　通常，智能傳感器具有三個主要組成部分：從環(huán)境中捕獲數(shù)據(jù)的傳感器；一個微處理器，它計算在經(jīng)由編程傳感器的輸出; 以及使傳感器能夠傳達微處理器輸出以采取行動的通信功能。
 

　　智能傳感器可能包括多種類型的傳感器，以及傳感器，河池物流 ，伊春物流 ，收發(fā)器，放大器，模擬濾波器和電源以及其他組件。
 

　　有專家表示為了最有效地實現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)傳感器的功能，它應該包括無線通信，足夠智能以進行遠程計算數(shù)據(jù)，并且可以進行編程以適應需要的新功能。
 

　　二、物聯(lián)網(wǎng)傳感器的類型
 

　　用于物聯(lián)網(wǎng)的傳感器幾乎可以用于任何形式的測量，它提供了一種將所需的現(xiàn)場觀察與應用程序聯(lián)系起來的機制。要對傳感器進行分類，首先要從物理領域考慮它們。
 

　　光和電磁傳感器。這些包括用于零售和物流應用的RFID傳感器，用于安全應用的成像和身份傳感器，用于智能建筑自動化的光傳感器以及用于安全和健康應用的放射性傳感器。
 

　　熱傳感器。例如，智能建筑中的室溫監(jiān)控，工業(yè)過程管理中的環(huán)境監(jiān)控或材料溫度監(jiān)控。
 

　　振動和聲音傳感器。例如，用于區(qū)域安全的地震傳感器；健康監(jiān)測和工業(yè)過程自動化的良好壓力；用于民政管理的特定聲音監(jiān)控，例如槍聲檢測；個人健康應用，例如健身和健康可穿戴設備；或振動傳感器，用于工廠或工業(yè)組織中基于可靠性的設備維護。
 

　　物質和材料傳感器。環(huán)境，安全，健康，農(nóng)業(yè)和環(huán)境自動化的許多應用都需要特定的流體和氣體傳感器，例如用于檢測化學物質或氧氣，二氧化碳，濕度或水位的傳感器。
 

　　時間和空間傳感器。例如，用于物流管理的地理信息系統(tǒng)位置傳感器；或用于車輛和交通管理的位置，速度和加速度傳感器。
 

　　三、物聯(lián)網(wǎng)傳感器用例
 

　　智能傳感器具有三個廣泛的用途。首先，它們提供了對現(xiàn)有流程和工作流的更大可見性，識別項目，定位它們并確定其環(huán)境條件。例如，工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境中的智能傳感器可以跟蹤溫度和濕度，可以記錄數(shù)據(jù)以進行歷史記錄和質量管理，或者可以用作工廠或倉庫中警報或過程管理的觸發(fā)器。
 

　　其次，物聯(lián)網(wǎng)傳感器可以嵌入到產(chǎn)品中以改善流程或產(chǎn)品本身。在制造過程中，傳感器可以監(jiān)視，控制和改善操作，或者添加到物流中以簡化產(chǎn)品交付方式。嵌入設備后，智能產(chǎn)品可以創(chuàng)造新的收入可能性。
 

　　第三，傳感器的低成本和更先進的功能實現(xiàn)了更廣泛，更有效的用例。物理傳感器和RFID標簽的成本已大幅下降，智能傳感器軟件應用程序，連接選項和部署的成本也已大幅下降。
 

　　四、智能傳感器的好處
 

　　以上概述的IoT傳感器的三個使用案例可帶來三類好處。
 

　　首先，物聯(lián)網(wǎng)傳感器在現(xiàn)有工作流程和流程中提供了更高的可視性，使公司能夠借助實時數(shù)據(jù)來查看問題所在。例如，物流公司可以為其車隊配備傳感器以檢測每輛卡車的位置。
 

　　隨著公司開始從這些傳感器中挖掘數(shù)據(jù)，第二個好處浮現(xiàn)出來：預測接下來會發(fā)生什么。在同一個物流示例中，收集有關車隊去向以及卡車完成路線所需的時間的實時數(shù)據(jù)可以使公司預測駕駛員何時交付包裹。物流中的智能傳感器還可以收集有關駕駛員駕駛方式，包裹尺寸和重量的信息，以及外部數(shù)據(jù)，例如可能影響交貨的交通或天氣狀況。
 

　　在另一個示例中，制造業(yè)中的智能傳感器可以收集歷史機器數(shù)據(jù)，公司可以使用這些歷史數(shù)據(jù)來構建模型，以預測機器組件何時可能發(fā)生故障。