Nonostante esistano molte opinioni diverse sui concetti di rete di sensori, Internet delle cose (IoT) e rete ubiqua nella società, è generalmente accettato che l'IoT si riferisca alla realizzazione di operazioni di acquisizione, trasmissione, archiviazione, cognizione, analisi e utilizzo di informazioni su-demand tra cose e cose, cose e persone e tra persone da parte di persone attraverso vari tipi di sensori.
Gli aspetti chiave dell’IoT possono essere riassunti in rilevamento completo, trasmissione affidabile ed elaborazione intelligente. Il rilevamento completo si riferisce all'uso dell'identificazione a radiofrequenza (RFID), del GPS, delle fotocamere, dei sensori, delle reti di sensori e di altri mezzi tecnici per rilevare, catturare, misurare, sempre e ovunque sull'oggetto per raccogliere e acquisire informazioni. Per trasmissione affidabile si intende l'interazione e la condivisione affidabile delle informazioni attraverso varie reti di comunicazione e Internet sempre e ovunque. L'elaborazione intelligente si riferisce all'analisi e all'elaborazione di enormi dati e informazioni intersettoriali, intersettoriali, intersettoriali e geografici per migliorare la comprensione del mondo fisico e di varie attività economiche e sociali e realizzare processi decisionali e controlli intelligenti. Rispetto all’interconnessione globale e all’interoperabilità caratteristiche di Internet, l’IoT ha caratteristiche locali e industriali.
L’Internet of Things industriale ha una vasta gamma di applicazioni. Vari tipi di terminali con capacità di rilevamento ambientale, modalità di calcolo basate su tecnologia onnipresente, comunicazione mobile e così via sono continuamente integrati in tutti gli aspetti della produzione industriale, il che può migliorare significativamente l'efficienza produttiva, migliorare la qualità del prodotto, ridurre i costi del prodotto e il consumo di risorse ed elevare l'industria tradizionale a una nuova fase di industria intelligente.
Le tecnologie, i ruoli e le interazioni delle piattaforme IoT possono variare da settore a settore, soprattutto quando utilizzano tecnologie digitali come l’IoT. A questo proposito, le piattaforme IoT sono potenziate dai seguenti quattro elementi:
1. Tecnologia
2. Ecosistema di sviluppo
3. Creazione della soluzione
4. Utenti
Il fondamento di questi quattro elementi è la tecnologia: dai sensori ai protocolli di comunicazione fino agli strumenti di analisi, l'abilitazione della tecnologia è al centro della capacità dell'IoT di migliorare l'efficienza operativa e facilitare la creazione di nuovi prodotti. Quindi, l'ecosistema di sviluppo può utilizzare questi strumenti tecnologici grezzi per creare la soluzione perfetta per soddisfare le esigenze degli utenti della piattaforma.
I fornitori di piattaforme dovrebbero progettare i propri prodotti per gli utenti di entrambe le parti della transazione. Pertanto, è importante fornire agli utenti percorsi diversi in cui i corrispondenti gruppi di persone possano trovare contenuti, servizi e soluzioni pertinenti. Questi percorsi comporteranno il filtraggio dei contenuti in base al settore o ai ruoli degli utenti. In breve, quanto più intuitiva è l'interfaccia interattiva della piattaforma, tanto più efficaci sono solitamente i percorsi di presentazione dei contenuti e tanto più facile è sia per la domanda che per l'offerta trovare ciò che cercano. Questa relazione tra utenti e dati è al centro della creazione di valore nelle piattaforme IoT. Attirando sviluppatori di software e altri costruttori di soluzioni, le piattaforme IoT possono offrire agli utenti una gamma più ampia di soluzioni. Di conseguenza, la piattaforma ispira il potenziale per creare più valore.
Dal punto di vista funzionale si compone di quattro funzioni principali: CMP (Connectivity Management), AEP (Application Enablement), DMP (Device Management) e BAP (Business Analysis).
CMP (piattaforma di gestione della connettività)è la piattaforma di gestione delle connessioni. Viene generalmente utilizzato sulla rete dell'operatore, in particolare collegandosi alla scheda SIM IoT. Questa piattaforma può realizzare la configurazione della connessione IoT e la gestione degli errori, garantire la stabilità del canale della rete terminale, la gestione dell'utilizzo delle risorse di rete, la gestione delle tariffe di connessione, la gestione della fatturazione, le modifiche ai pacchetti, ecc.
DMP (piattaforma di gestione dei dispositivi)è una piattaforma di gestione dei dispositivi. Comprende principalmente una serie di funzioni come il monitoraggio remoto, la regolazione delle impostazioni, l'aggiornamento del software e la risoluzione dei problemi per i terminali IOT. E attraverso la fornitura di un'interfaccia di chiamata API aperta per aiutare i clienti con l'integrazione del sistema nell'intero set di soluzioni di gestione dei dispositivi M2M end-to{3}}end, l'offerta complessiva viene addebitata. Si può considerare che DMP è principalmente orientato al controllo dello stato di base del dispositivo, ad esempio accensione, spegnimento, arresto o avvisi sui dispositivi IoT in tempo reale-e altra gestione dei dispositivi che non coinvolge scenari applicativi superiori dell'IoT.
AEP (piattaforma di abilitazione delle applicazioni)è la piattaforma di abilitazione aziendale di livello superiore. Questo livello logico è combinato con gli scenari applicativi del livello superiore per fornire agli sviluppatori set di strumenti di sviluppo applicazioni (SDK), middleware, archiviazione dati, motore di logica aziendale, interfacce API di terze-parti e altre funzioni. Possiamo intenderlo come una piattaforma di sviluppo del sistema che combina scenari applicativi. Con il continuo accumulo di esperienza aziendale e tecnologia coinvolta nel settore, la competitività della piattaforma si sposterà gradualmente dalla connettività alle capacità aziendali multi-scenario della piattaforma.
BAP (piattaforma di analisi aziendale)può essere definita una piattaforma di analisi aziendale. Questo livello logico contiene due funzioni principali: servizi di big data e machine learning. I dati raccolti nella piattaforma cloud vengono analizzati, elaborati e visualizzati. E l’apprendimento automatico consiste nell’addestrare i dati strutturati e non strutturati depositati sulla piattaforma per formare una logica di analisi aziendale predittiva, cognitiva o complessa. E in futuro, l’apprendimento automatico passerà inevitabilmente all’intelligenza artificiale.