Обсуждение ключевых моментов будущего развития датчиков температуры и влажности.

Обсуждение ключевых моментов будущего развития датчиков температуры и влажности.

Насколько велик рынок датчиков температуры и влажности?

В 2017 году объем мирового рынка увеличился до 195,5 миллиардов долларов США.

В 2018 году эта сумма превысила 200 миллиардов долларов США.

Благодаря развитию различных проектов, таких как новая инфраструктура, умные города и 5G,

Мировой рынок сохранит темпы роста на уровне около 8%.

Объём рынка превысит 300 миллиардов долларов США!!!

В этих кругах есть старая поговорка: Если встать у правильного вентиляционного отверстия, свиньи смогут взлететь!

Вспомним нашего главного героя.

Датчик температуры и влажности — прибор, используемый главным образом для мониторинга температуры и влажности окружающей среды.

В настоящее время он широко используется в медицине и химической промышленности, электронной связи, метеорологии, пищевой промышленности, хранении, сельском хозяйстве и охране культурных ценностей.

В XXI веке датчики температуры стремительно развиваются в направлении высоких технологий, таких как высокая точность, многофункциональность, стандартизация шин, высокая надежность и безопасность, разработка виртуальных и сетевых датчиков, а также разработка однокристальных систем измерения температуры.

Перспективы развития рынка датчиков температуры и влажности весьма широки, особенно в сфере потребительской электроники и Интернета вещей.

Датчик температуры и влажности — это комбинированная технология, сочетающая электронные технологии и физико-химические принципы. На аппаратную составляющую приходится лишь 50% успеха. Ещё одним важным фактором является калибровка. Для обеспечения точности измеренных значений необходимо гарантировать, что калибровочное значение каждого теста всегда находится в заданном диапазоне, что очень сложно осуществить. Высокая точность и стабильная работа всегда были строгими критериями для датчиков температуры и влажности.

Итак, каковы приоритеты развития датчиков температуры и влажности в будущем?

1. Обнаружение и прогнозирование неисправностей с использованием машинного интеллекта. Любая система должна обнаруживать или прогнозировать возможные проблемы до того, как возникнут ошибки и приведут к серьезным последствиям. В настоящее время не существует точно определенной модели для ненормального состояния, и технологии обнаружения неисправностей все еще отсутствуют. Крайне важно объединить информацию с датчиков со знаниями для повышения уровня машинного интеллекта.

2. В нормальных условиях система способна с высокой точностью и чувствительностью определять физические параметры объекта; однако прогресс в обнаружении аномальных состояний и ошибок практически отсутствует. Поэтому существует острая необходимость в разработке и активном применении систем обнаружения и прогнозирования неисправностей.

3. Современные сенсорные технологии позволяют точно измерять физические или химические величины в одной точке, но сложно измерять многомерные состояния. Например, измерение параметров окружающей среды, характерные для которых широко распределены и имеют временные и пространственные корреляции, также представляет собой тип проблемы, требующей срочного решения. Поэтому необходимо активизировать исследования и разработки в области многомерного измерения состояний.

4. Дистанционное зондирование для анализа компонентов объекта. Анализ химического состава в основном основан на анализе образца материала, и иногда отбор проб этого материала представляет собой сложную задачу. Например, для измерения содержания озона в стратосфере дистанционное зондирование является необходимым, и возможным способом является сочетание спектрометрии и радиолокационной или лазерной технологии обнаружения. Анализ без анализа компонентов образца подвержен влиянию различных шумов или сред между системой зондирования и компонентом объекта, и ожидается, что машинный интеллект системы зондирования решит эту проблему.

5. Интеллектуальные сенсорные системы для эффективного оборота ресурсов. Современные производственные системы автоматизировали производственный процесс от сырья до готовой продукции. Когда продукт больше не используется или выбрасывается, циклический процесс становится неэффективным и автоматизированным. Если переработка возобновляемых ресурсов может осуществляться эффективно и автоматически, можно эффективно предотвратить загрязнение окружающей среды и дефицит энергии, а также реализовать управление ресурсами на протяжении всего жизненного цикла. Для эффективного автоматизированного циклического процесса использование машинного интеллекта для различения целевых компонентов или определенных компонентов является очень важной задачей для интеллектуальных сенсорных систем.

Одним из все более популярных управленческих приемов для повышения эффективности решения задач с использованием сенсорных решений является увеличение взаимосвязанности, или, как это называют в науке, кластеризации, организации.

Интересуетесь, что создает подобный эффект? Приходите в Rika Sensors, чтобы посмотреть на некоторые товары.

Но мы считаем, что переосмысление цепочек поставок сенсорных решений — действительно важный шаг. Даже самые простые изменения в материалах, источниках поставок, доставке или льготах для работников кажутся хорошей отправной точкой.

Благодаря использованию разнообразных технических навыков, сенсорные решения могут применяться в широком спектре областей в качестве OEM-датчиков.

Компания Hunan Rika Electronic Tech Co., Ltd. убедилась, что развитие отношений с клиентами путем предоставления им возможности посетить наш завод может быть выгодно для всех сторон.