20 post etichettati con "IoT"

L'Industrial IoT (IIoT) collega macchine, sensori e sistemi gestionali in un flusso di dati continuo e in tempo reale, che le aziende usano per monitorare le prestazioni, individuare guasti imminenti e ridurre i fermi. Mative Cloud è la piattaforma IIoT di Mative: indipendente dall'hardware, raccoglie e memorizza nel cloud i dati dei dispositivi, esegue comandi remoti e aggiornamenti firmware over-the-air, crea avvisi intelligenti e integra gli impianti PLC tramite protocolli come MQTT, Modbus, OPC UA e CANopen.

IoT e machine learning permettono a un'azienda agricola di risparmiare acqua, energia e denaro: i sensori di umidità del suolo fanno irrigare solo quando serve, i sensori di temperatura e umidità limitano riscaldamento e ventilazione non necessari e i modelli di ML supportano previsioni meteo, gestione delle colture e pianificazione della produzione. Per un'azienda agricola media, le analisi previsionali di Mative dopo un anno indicano il 30% in meno di consumo d'acqua, il 25% in meno di costi energetici, il 20% in più di produzione e il 15% di risparmio sui costi operativi.

IoT e machine learning portano risparmi energetici ed economici in un'azienda edile monitorando in tempo reale i consumi dei macchinari, il clima dei cantieri e i processi di costruzione, prevedendo i guasti alle attrezzature e migliorando la pianificazione di risorse, progetti e catena di fornitura. Per un'azienda edile, le analisi previsionali di Mative a un anno dall'adozione delle sue soluzioni IoT e ML stimano il 20% di consumo energetico in meno, costi operativi più bassi del 15%, un miglioramento del 10% nella qualità dei progetti e un risparmio del 10% sui costi di manutenzione.

IoT e machine learning portano risparmi energetici ed economici in un'azienda di produzione monitorando in tempo reale macchine e impianti, abilitando la manutenzione predittiva e ottimizzando programmi e processi produttivi. Per un'azienda che produce infissi, porte e finestre, le analisi previsionali di Mative a un anno dall'adozione delle sue soluzioni IoT e ML stimano il 20% di consumo energetico in meno, costi operativi più bassi del 15%, un'efficienza produttiva più alta del 25% e un risparmio del 10% sui costi di manutenzione.

In un'azienda di trasporti pubblici i sensori IoT monitorano consumi di carburante, condizioni dei veicoli, traffico e percorsi, e il Machine Learning analizza questi dati per prevedere i consumi, ottimizzare i percorsi e programmare la manutenzione. Le analisi previsionali di Mative per un'azienda che adotta le sue soluzioni IoT e ML stimano, dopo un anno, il 15% di carburante in meno, costi operativi più bassi del 20%, una puntualità migliore del 25% e un risparmio del 10% sulla manutenzione.

I sistemi di allerta in agricoltura monitorano condizioni ambientali, malattie delle piante, parassiti e meteo avverso, e avvisano per tempo gli agricoltori perché possano prendere decisioni informate, migliorare la produttività e ridurre le perdite. Si basano di solito su API di dati meteo come OpenWeatherMap, su modelli di machine learning che prevedono la diffusione delle malattie delle piante e su sistemi di supporto alle decisioni agricole (ADSS) che trasformano i dati di campo in raccomandazioni.

Lo smart farming usa software, sensori IoT e analisi dei dati per ottimizzare le pratiche agricole, migliorare la produttività, ridurre i costi e mitigare gli impatti ambientali. Il software raccoglie e analizza in tempo reale i dati di sensori e macchinari per gestire i dati agricoli, monitorare le colture, ottimizzare l'uso di acqua, fertilizzanti e pesticidi e prevedere rese e malattie delle piante.

I sistemi keyless permettono di accedere a edifici, veicoli e altri beni senza chiavi fisiche, riconoscendo l'utente con tecnologie come biometria, RFID e app mobili. L'articolo presenta tre esempi: Kisi, controllo accessi in cloud per uffici; Openpath, accesso a mani libere con credenziali mobili e Bluetooth; August Smart Lock, serratura senza chiave per la casa.

MQTT è un protocollo publish/subscribe leggero, binario e centrato sui dati: a differenza di HTTP, AMQP o REST, invia i messaggi in modalità push su connessioni TCP persistenti, con un overhead minimo per pacchetto. Questo articolo confronta MQTT con quei protocolli e spiega le sue funzionalità avanzate, da Clean Start, Keep Alive e Last Will ai livelli di QoS, ai messaggi memorizzati, alle sottoscrizioni condivise e ai Topic Aliases.

MQTT è un protocollo di messaggistica leggero di tipo publish/subscribe per l'Internet delle cose: i client pubblicano messaggi su topic e un broker centrale li filtra e li inoltra ai client iscritti a quei topic. Richiede pochissima banda, gestisce bene le reti poco affidabili ed è facile da implementare, per questo è una delle scelte principali per la comunicazione tra macchine (M2M) fra dispositivi con risorse limitate e applicazioni server.