IoT för Energiförsörjning: Grundläggande, gränser och strategi Träningskurs

Teknologiframsteg och den ökande mängden information förändrar hur affärsverksamhet drivs inom många branscher, inklusive staten. Generering av data och digital arkivering i regeringsorganisationer ökar på grund av snabbt växande mobil enheter och appar, smarta sensorer och enheter, molntjänster och medborgarriktade webbportaler. När digital information utvidgas och blir mer komplex, blir informationshantering, bearbetning, lagring, säkerhet och hantering mer komplexa också. Ny teknik för insamling, sökning, upptäckt och analys hjälper organisationer att få insikter från deras ostrukturerade data. Regeringsmarknaden är vid en vändpunkt, där man inser att information är ett strategiskt tillgångsbelopp, och att regeringen måste skydda, utnyttja och analysera både strukturerad och ostrukturerad information för att bättre tjäna och uppfylla sina uppdrag. Medan regeringsledare arbetar med att utveckla datadrivna organisationer för att lyckas med sina uppdrag, lägger de grunden för att samordna beroenden mellan händelser, människor, processer och information.

Högkvalitativa regeringstjänster kommer att skapas genom en kombination av de mest förändrande teknologier:

• Mobil enheter och appar
• Molntjänster
• Sociala affärsverktyg och nätverk
• Big Data och analyser

Big Data är en av de smarta industrilösningarna och gör det möjligt för regeringen att fatta bättre beslut genom att agera på grundval av mönster som avslöjas genom analys av stora mängder data — relaterade och orelaterade, strukturerade och ostrukturerade.

Att lyckas med dessa prestationer kräver mer än att bara samla in massor av data. "Att få grepp om dessa stora mängder Big Data kräver moderna verktyg och teknologier som kan analysera och extrahera användbar kunskap från stora och mångsidiga informationsströmmar," skrev Tom Kalil och Fen Zhao vid White House Office of Science and Technology Policy i en post på OSTP Blog.

Vithuset tog ett steg för att hjälpa myndigheter att hitta dessa teknologier när det lade grunden till National Big Data Research and Development Initiative 2012. Initiativet inkluderade mer än 200 miljoner dollar för att optimera den explosion av Big Data och de verktyg som krävs för att analysera det.

Utmaningarna som Big Data ställer är lika svåra som dess löfte är uppmuntrande. Effektiv lagring av data är en av dessa utmaningar. Som vanligt är budgeterna stramade, så myndigheter måste minimera priset per megabyte för lagring och hålla datan lätt tillgänglig så att användare kan få den när de vill och som de behöver den. Att säkerhetskopiera stora mängder data ökar utmaningen.

Effektiv analys av data är en annan viktig utmaning. Många myndigheter använder kommersiella verktyg som möjliggör att de kan gräva sig igenom bergen av data och upptäcka trender som kan hjälpa dem att arbeta mer effektivt. (Ett nyligt studie av MeriTalk visade att federala IT-exekutiva anser att Big Data kan hjälpa myndigheter att spara mer än 500 miljarder dollar samtidigt som de uppfyller sina uppdrag.).

Anpassade Big Data-verktyg låter också myndigheter hantera behovet av att analysera deras data. Till exempel har Oak Ridge National Laboratorys Computational Data Analytics Group gjort sitt Piranha-dataanalys-system tillgängligt för andra myndigheter. Systemet har hjälpt medicinska forskare att hitta en länk som kan varna läkare om aortanöd innan de uppstår. Det används också för mindre banala uppgifter, såsom att gräva sig igenom CV:n för att koppla jobbsökande med rekryteringsansvariga.

Insurtech (även kallad Digital Insurance) avser konvergensen av försäkringar + ny teknik. Inom området Insurtech tillämpar "digitala försäkringsbolag" tekniska innovationer på sina affärs- och verksamhetsmodeller för att minska kostnaderna, förbättra kundupplevelsen och öka flexibiliteten i sin verksamhet.

I denna instruktörsledda utbildning kommer deltagarna att få en förståelse för de teknologier, metoder och tankesätt som behövs för att åstadkomma en digital transformation inom sina organisationer och i branschen i stort. Utbildningen riktar sig till chefer som behöver få en helhetsbild, bryta ner hype och jargong och ta de första stegen i att etablera en Insurtech-strategi.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Diskutera Insurtech och alla dess beståndsdelar på ett intelligent och systematiskt sätt
• Identifiera och avmystifiera rollen för varje nyckelteknologi inom Insurtech.
• Utarbeta en allmän strategi för implementering Insurtech inom organisationen

Publik

• Försäkringsgivare
• Teknologer inom försäkringsbranschen
• Intressenter inom försäkringsbranschen
• Konsulter och affärsanalytiker

Kursens upplägg

• Del föreläsning, delvis diskussion, övningar och fallstudiegruppsaktiviteter

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till mellannivå-IT-professionals och företagsledare som vill förstå IoT:s och edge computingens potential för att skapa effektivitet, realtidsbehandling och innovation inom olika branscher.

Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå principerna för IoT och edge computing samt deras roll i digital transformation.
• Identifiera användningsområden för IoT och edge computing inom tillverkning, logistik och energisektorn.
• Skilja mellan edge- och molnbaserade arkitekturer och distributionslägen.
• Implementera edge computing-lösningar för prognostisk underhållning och realtidsbeslut.

Denna instruktörsledda, liveutbildning (online eller på plats) riktar sig till utvecklare på mellannivå, systemarkitekter och branschprofessionella som vill utnyttja Edge AI för att förbättra IoT-applikationer med intelligent datahantering och analytiska förmågor.

Efter denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå grunderna i Edge AI och dess tillämpning inom IoT.
• Konfigurera och konfigurera Edge AI-miljöer för IoT-enheter.
• Utveckla och distribuera AI-modeller på kantelement för IoT-applikationer.
• Implementera realtidsdatahantering och beslutsfattande i IoT-system.
• Integrera Edge AI med olika IoT-protokoll och plattformar.
• Ta hänsyn till etiska överväganden och bästa praxis för Edge AI inom IoT.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till produktchefer och utvecklare som vill använda Edge Computing för att decentralisera datahantering för snabbare prestanda, med hjälp av smarta enheter som finns i källnätverket.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå de grundläggande begreppen och fördelarna med Edge Computing.
• Identifiera användningsfall och exempel där Edge Computing kan tillämpas.
• Designa och bygg Edge Computing lösningar för snabbare databehandling och minskade driftskostnader.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till yrkesverksamma på mellannivå som vill tillämpa Federated Learning för att optimera IoT- och edge computing-lösningar.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå principerna och fördelarna med Federated Learning i IoT och databehandling på gränsenheter.
• Implementera Federated Learning modeller på IoT-enheter för decentraliserad AI-bearbetning.
• Minska latensen och förbättra beslutsfattandet i realtid i databehandlingsmiljöer på gränsenheter.
• Hantera utmaningar relaterade till datasekretess och nätverksbegränsningar i IoT-system.

I detta instruktörsledda, live-träning i Sverige, kommer deltagarna att lära sig grunderna i IoT när de går igenom skapandet av ett Arduino-baserat IoT-sensorsystem.

Efter denna träning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå principerna för IoT, inklusive IoT-komponenter och kommunikationstekniker.
• Lära sig hur man använder Arduino-kommunikationsmoduler som kan användas för olika IoT-system.
• Lära sig hur man använder och programmerar en mobilapp för att styra Arduino.
• Använda en Wi-Fi-modul för att ansluta Arduino till en annan enhet.
• Bygga och distribuera sitt eget IoT-sensorsystem.

Till skillnad från andra teknologier är IoT mycket mer komplex och omfattar nästan alla grenar av kärningeteknik - mekanik, elektronik, firmware, middleware, moln, analyser och mobil. För varje teknisk lager finns det aspekter av ekonomi, normer, regleringar och den utvecklade tekniken. Detta är första gången ett omfattande kurs erbjuds för att täcka alla dessa kritiska aspekter av IoT-teknik.

Sammanfattning

Ett fortsättningsutbildningsprogram som täcker den aktuella tekniska utvecklingen inom Internet of Things (IoT)

Diskuterar flera teknologidomäner för att skapa en förståelse för en IoT-system och dess komponenter, samt hur det kan hjälpa företag och organisationer.

Livedemo av modella IoT-applikationer för att visa praktiska IoT-distributioner i olika branscher, som Industriell IoT, Smarta städer, Retail, Resor & Transport samt användningsfall om anslutna enheter och saker.

Målgrupp

Chefer som är ansvariga för affärs- och operativa processer inom sina respektive organisationer och vill veta hur de kan utnyttja IoT för att göra deras system och processer mer effektiva.

Entrepreneurs och investörer som planerar att skapa nya företag och vill få en bättre förståelse för IoT-tekniklandskapet för att se hur de kan utnyttja det på ett effektivt sätt.

Beräkningar av IoT-marknadens värde är enorma, eftersom IoT per definition är en integrerad och spridd lager av enheter, sensorer och beräkningskraft som täcker konsuments-, B2B- och regeringsindustrier. IoT kommer att ansvara för ett allt större antal anslutningar: 1,9 miljarder enheter idag, och 9 miljarder år 2018. Detta år kommer det att vara ungefär lika med antalet smarta telefoner, smarta TV-apparater, surfplattor, dräktliga datorer och PC:ar tillsammans.

I konsumentssektorn har många produkter och tjänster redan övergått till IoT, inklusive köks- och hemapparater, parkering, RFID, belysning och värmeprodukter samt flera applikationer inom Industriell Internet.

Underliggande teknologier för IoT är inget nytt, eftersom M2M-kommunikation existerat sedan internets uppkomst. Vad som har förändrats under de senaste åren är framkomsten av flera billiga trådlösa teknologier tillsammans med den omfattande adoptionen av smarta telefoner och surfplattor i varje hem. Den explosiva tillväxten av mobiltelefoner har lett till den nuvarande efterfrågan på IoT.

Tack vare de oanpassade möjligheterna inom IoT-affärer, har ett stort antal små och medelstora entreprenörer hoppat på IoT-guldrushen. Dessutom har framkomsten av öppen källkodselektronik och IoT-plattformar gjort utvecklingen av IoT-system samt deras skalanbetjänande produktion allt mer tillgänglig. Ägare av existerande elektroniska produkter upplever tryck för att integrera sina enheter med internet eller mobilapp.

Denna utbildning är tänkt som en teknisk och affärsmässig granskning av ett framskridande industrilandskap så att IoT-entusiaster/entreprenörer kan förstå de grundläggande aspekterna av IoT-teknik och affärsmodeller.

Kursens syfte

Huvudsakliga mål med kursen är att presentera framkommande teknologiska alternativ, plattformar och fallstudier om IoT-implementering inom hem- & stadsautomation (smarta hem och städer), Industriell Internet, hälsa, regering, mobiltelefoner och andra områden.

Grundläggande introduktion till alla IoT-element - mekanik, elektronik/sensorplattformar, trådlösa och kabelbundna protokoll, integration mellan mobil och elektronik, integration mellan mobil och företag, dataanalyser och total kontrollplan.

M2M-trådlösa protokoll för IoT - WiFi, Zigbee/Zwave, Bluetooth, ANT+: När och var ska man använda vilka?

Mobil/Dator/Webbappar - för registrering, datainsamling och styrning – Tillgängliga M2M-datainsamlingsplattformar för IoT – Xively, Omega och NovoTech etc.

Säkerhetsfrågor och säkerhetslösningar för IoT

Öppen källkod/commerciella elektronikplattformar för IoT - Raspberry Pi, Arduino, ArmMbedLPC etc

Öppen källkod/commerciella företagsmolnplattformar för AWS-IoT-appar, Azure-IOT, Watson-IOT moln samt andra mindre IoT-moln

Studier av affärs- och teknikaspekter av några vanliga IoT-enheter som hemautomation, rökalarmer, fordon, militär, hemvård etc.

Skillt från andra teknologier är IoT betydligt mer komplex och omfattar nästan alla grenar av kärningeteknik - mekanik, elektronik, programvara, mellanprogram, moln, analys och mobil. För varje teknisk lager finns det aspekter som ekonomi, normer, regleringar och utvecklingen av den aktuella tekniken. Detta är första gången en modest kurs erbjuds som täcker alla dessa kritiska aspekter av IoT-teknik.

För produktionsexperter är det mest kritiska att förstå framstegen inom industriell internet of things, vilket inkluderar prediktiv och preventiv underhåll, tillståndsbaserad övervakning av maskiner, produktionsoptimering, energioptimering, försörjningskedjeoptimering och driftstid för produktionstillgångar osv.

Sammanfattning

• En avancerad utbildningsprogram som täcker den aktuella tekniken inom Internet of Things i smarta fabriker.
• Spänner över flera teknikdomäner för att utveckla insikt om ett IoT-system och dess komponenter samt hur det kan hjälpa produktionsledande professionella.
• Live-demo av modell IIoT-applikationer för smarta fabriker

Målgrupp

• Chefer som är ansvariga för affärs- och operativa processer inom sina respektive produktionstillgångar och som vill veta hur de kan utnyttja IoT för att göra deras system och processer mer effektiva.

Varaktighet 3 dagar (8 timmar/dag)

Skattningar av Internet of Things- eller IoT-marknadsvärdet är enorma, eftersom IoT per definition är en integrerad och spridd lager av enheter, sensorer och beräkningskraft som täcker konsument-, affär- och regeringsindustrin. IoT kommer att stå för ett allt större antal anslutningar: 1,9 miljarder enheter idag och 9 miljarder år 2018. Det året kommer det att vara ungefär lika med antalet smarta telefoner, smarta TV-apparater, surfplattor, bärbara datorer och PC:n kombinerat.

I konsumentsektorn har många produkter och tjänster redan passerat över till IoT, inklusive köks- och hushållsapparater, parkering, RFID, belysning och värmeprodukter samt flera applikationer inom industriell internet.

Underliggande teknologier för IoT är inget nytt eftersom M2M-kommunikation existerat sedan Internet föddes. Men vad som har förändrats under de senaste åren är framkomsten av en mängd billiga trådlösa tekniker, tillsammans med den överväldigande anpassningen av smarta telefoner och surfplattor i varje hem. Den explosiva tillväxten av mobilanvändning har lett till den aktuella efterfrågan på IoT.

Industriell IoT, eller IIoT för produktion, har använts alltfler sedan 2014 och en stor mängd IIoT-innovationer har ägt rum. Denna kurs kommer att introducera alla viktiga aspekter av innovationerna inom industriell IoT.

Denna utbildning är tänkt som en teknisk och affärsöversikt av en nybrukande industripå så sätt att IoT-entusiaster/entrepreneurar kan få grepp om grunderna i IoT-teknik och affärer.

Kursmål

Huvudmålet med kursen är att introducera de framträdande tekniska alternativen, plattformar och fallstudier av IoT-implementering i smarta fabriker för produktionssektorn.

1. Studier av affärs- och teknikområden för några vanliga IIoT-plattformar som Siemens MindSphere och Azure IoT.
2. Öppen källkod-/kommersiell företagsmolnplattform för AWS-IoT-appar, Azure -IOT, Watson-IOT, Mindsphere IIoT-moln samt andra mindre IoT-moln
3. Öppen källkod-/kommersiell elektronikplattform för IoT-Raspberry Pi, Arduino, ArmMbedLPC etc.
4. Säkerhetsproblem och säkerhetslösningar för IIoT
5. Mobil-/desktop-/webbappar - för registrering, datainsamling och kontroll –
6. M2M-trådlösa protokoll för IoT- WiFi, LoPan, BLE, Ethernet, Ethercat, PLC: När och var ska vilket användas?
7. Grundläggande introduktion till alla element i IoT - mekanik, elektronik/sensorplattformar, trådlösa och trådbundna protokoll, mobil-integration med elektronik, mobil-integration med företag, dataanalys och total kontrollplan

Internet of Things (IoT) är en nätverksinfrastruktur som kopplar samman fysiska objekt och mjukvaruapplikationer trådlöst, vilket gör att de kan kommunicera med varandra och utbyta data via nätverkskommunikation, molnbaserad databehandling och datainsamling.

I denna instruktörsledda, liveträning kommer deltagarna att lära sig grunderna i IoT när de går igenom skapandet av ett IoT-sensorsystem med hjälp av Raspberry Pi.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå principerna för IoT, inklusive IoT-komponenter och kommunikationstekniker
• Lär dig hur du ställer in Raspberry Pi specifikt för IoT-applikationer
• Bygga och distribuera sitt eget IoT-sensorsystem

Publik

• Hobby
• Hårdvaru-/mjukvaruingenjörer och tekniker
• Tekniska personer inom alla branscher
• Nybörjare utvecklare

Kursens upplägg

• Delvis föreläsning, delvis diskussion, övningar och tung praktisk övning

Not

• Raspberry Pi Stöder olika operativsystem och programmeringsspråk. Den här kursen kommer att använda Linux-baserad Raspbian som operativsystem och Python som programmeringsspråk. För att begära en specifik installation, vänligen kontakta oss för att ordna.
• Deltagarna är ansvariga för att köpa in Raspberry Pi hårdvara och komponenter.

De senaste tre åren har sett stora förändringar inom IoT-teknik, huvudsakligen drivna av Microsoft, Google och Amazon. Dessa storföretag har investerat miljarder dollar i att utveckla IoT-plattformar som är lättare att hantera och säkra vissa dataområden. IoT Edge har också fått mycket momentum både inom forskning och driftsättning, vilket gör det till ett praktiskt sätt att implementera IoT. 5G lovar också att förvandla IoT-affärsmodellen. Detta har lett till en oprecedent stor mängd nya forskningsfinansieringsområden inom IoT.

Men den stora skalan av anpassning av IoT är långsammare på grund av säkerhetsfrågor på olika nivåer. Säkert firmware och gateway-enheter är långt ifrån idealiska. Ett av de största problemen är oenighet bland olika stora IoT-leverantörer angående säkerhet. Microsoft Azure, Amazon AWS har framskat sin egen säkerhetsstandard, medan NIST presenterar en mer omfattande standard. OWASP-modellen för tio lager av IoT-säkerhet hade viss påverkan men lyckades inte få mycket spridning på grund av icke-antagande från stora IoT-plattformar som Azure eller Google.

Ett annat område med stor oro är säkerheten i firmware. Framförallt är de flesta firmware fortfarande sårbara för alla typer av uppdateringar, oavsett om det handlar om OTA (over the top) eller lokalt via en hårdvaruport.

Kursmål

1. Ge en introduktion till alla teknologistackar, datamodeller och sårbarheter inom IoT.
2. Titta på sårbarheterna i varje stack och mellan stackarna.
3. Sårbarheter från leverantörer och tredjepartsenheter.
4. Lär dig om NIST-standarden för IoT-säkerhet.

Maskin-till-maskin (M2M) avser direkt automatiserad kommunikation mellan mekaniska eller elektroniska enheter i nätverk.

I denna instruktörsledda, liveträning i Sverige kommer deltagarna att lära sig om de olika aspekterna av NB-IoT (även känd som LTE Cat NB1) när de utvecklar och distribuerar en exempelbaserad NB-IoT-baserad applikation.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Identifiera de olika komponenterna i NB-IoT och hur de ska passa ihop för att bilda ett ekosystem.
• Förstå och förklara de säkerhetsfunktioner som är inbyggda i NB-IoT enheter.
• Utveckla ett enkelt program för att spåra NB-IoT enheter.

I denna instruktörsledda, liveträning i Sverige kommer deltagarna att lära sig hur man maximerar prestandan för Nginx när de ställer in, konfigurerar, övervakar och felsöker Nginx för att hantera olika former av HTTP / TCP-trafik. Ämnen som tas upp är bland annat hur du konfigurerar de viktigaste parametrarna i Nginx, operativsystemet och en virtuell dator för att få ut maximalt värde av Nginx.

ThingsBoard är en IoT-plattform med öppen källkod som erbjuder enhetshantering, datainsamling, bearbetning och visualisering för din IoT-lösning.

I denna instruktörsledda, liveutbildning kommer deltagarna att lära sig hur man integrerar ThingsBoard i sina IoT-lösningar.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Installera och konfigurera ThingsBoard
• Förstå grunderna i ThingsBoard funktioner och arkitektur
• Skapa IoT-program med ThingsBoard
• Integrera ThingsBoard med Kafka för dataroutning för telemetrienheter
• Integrera ThingsBoard med Apache Spark för dataaggregering från flera enheter

Publik

• Mjukvaruingenjörer
• Hårdvaruingenjörer
• Utvecklare

Kursens upplägg

• Delvis föreläsning, delvis diskussion, övningar och tung praktisk övning

Not

• För att begära en anpassad utbildning för denna kurs, vänligen kontakta oss för att ordna.