Interoperabilität als Innovationsmotor für Smart Cities in Lateinamerika
Intelligente Städte sind in Lateinamerika auf dem Vormarschwo die Regierungen investieren, um die Nutzung der Ressourcen und die Lebensqualität in den wachsenden städtischen Zentren der Region zu verbessern. In Lateinamerika gibt es mehrere dicht besiedelte Megastädte mit mehr als zehn Millionen Einwohnern, und die Stadtverwalter haben Mühe, die das Wachstum der Städte steuern, mit den Bedürfnissen der Bürger Schritt halten. Ebenso ist es möglich, im Fall von Feuern, Vandalismus oder unbefugten Behälterbewegungen, einen Milderung der Umweltauswirkungen.
Zu den lateinamerikanischen Städten, die die meisten Smart-Cities-Anwendungen einsetzen, gehören Santiago in Chile, Buenos Aires in Argentinien, São Paulo und Rio de Janeiro in Brasilien, Bogotá und Medellín in Kolumbien, Mexiko-Stadt in Mexiko, die Lösungen zur Verbesserung der städtischen Mobilität, der öffentlichen Sicherheit, der Energieverteilung und des Versorgungsmanagements sowie des Gesundheits- und Wohnungswesens erproben und ausbauen.
Intelligente Technologien sind jedoch nicht nur ein Vorrecht der Megastädte. Auch mittelgroße Gemeinden nutzen die Vorteile des Internets der Dinge und der Digitalisierung um effizienter zu werden und gleichzeitig den Einwohnern und Besuchern bessere Dienstleistungen zu bieten. Unter Las Condes, ChileDer Bürgermeister und der Stadtrat sind bestrebt, die öffentliche Verwaltung und die Dienstleistungen zum Nutzen der gesamten Gemeinschaft ständig zu verbessern und dabei stets das Wohlbefinden und die Zufriedenheit der Bürger im Auge zu behalten.
Las Condes begann seine Smart City-Reise im Jahr 2018 begann, indem die meisten Straßenlaternen durch energieeffiziente LED-Lampen ersetzt und ein drahtloses IoT-Netzwerk zur Verwaltung und Kontrolle öffentlicher Anwendungen. Auf der Grundlage unserer Das intelligente urbane Netzwerkverbindet die Cybersichere 6LoWPAN-Infrastruktur ermöglicht derzeit wichtige Anwendungen wie Straßenbeleuchtung, Parkraummanagement, Verkehrsüberwachung, Umweltüberwachung und mehr.
Interoperabilität gehört zu den kritischen Erfolgsfaktoren von Smart City-Projekten wie Las Condes. Worum geht es dabei? Die Interoperabilität gewährleistet, dass Technologieprodukte und -dienstleistungen - sogar von verschiedenen Anbietern - können interagieren, Informationen austauschen und zusammenarbeiten nahtlos. Die Interoperabilität hat viele Vorteile für die Städte, darunter die Kommodifizierung von Produkten mit geringere Anschaffungs- und Verwaltungskosten. Aber es ist hauptsächlich ein leistungsstarker Innovationsmotorda sie die zukunftssichere Projekte wo neue Anwendungen im Laufe der Zeit ohne Bedenken hinzugefügt werden können, wodurch Veralterungsrisiken und Integrationskosten minimiert werden.
Wir werden die Vorteile von Interoperabilität und standardbasierten Technologien für lateinamerikanische Städte auf der Smart City Expo Bogotàdie Messe, die auf der Corferias Bogotá, Kolumbien, stattfindet vom 31. Mai bis 2. Juni 2023: Beitritt MinebeaMitsumi und unser Partner CELSA um mehr über unsere Technologien zu erfahren und darüber, wie sie intelligente Projekte für Straßenbeleuchtung, Parkraumbewirtschaftung, Müllabfuhr, Umweltüberwachung und vieles mehr unterstützen.
Und verpassen Sie nicht die Sitzung "El uso de estándares abiertos en los sistemas tecnológicos como motor de innovación y desarrollo económico de las ciudades" am 1. Juni - Lösungsgespräch Plenaria 3 - mit unserem regionalen Verkaufsleiter die Anforderungen und Vorteile der Interoperabilität zu erörtern Nelson Cubillos.
Kontaktieren Sie uns heute zu haben kostenloser Kongresspass!
Interoperabilitätsregeln im neuen IoT-Labor in Madrid
Heute ist die offizielle Einweihung der Internet der Dinge Labor der Stadt Madrid (IoTMADLab)ist eine gemeinsame Initiative der Stadt Madrid und des CEDINT-UPM, dem Forschungs- und Entwicklungszentrum der Technischen Universität Madrid. Das Labor ist gedacht als ein neutraler Raum, in dem öffentliche und private Organisationen zusammenarbeiten können auf innovative Sensoren und Geräte, die eine offenes und interoperables IoT-Netzmodell die Konnektivität verschiedener Objekte in unterschiedlichen Bereichen der kommunalen Tätigkeit mit Hilfe eines gemeinsamen, standardisierten Protokolls zu testen und zu erforschen.
IoT-Sensorik ist in Madrid alles andere als neuda sie Teil des Madrid, Digitale Hauptstadt Strategie die Position der Stadt als Benchmark im digitalen Kontext zu stärken. Eines der Ziele dieser Strategie besteht darin, die Entscheidungsprozesse durch den Einsatz von Technologien für folgende Bereiche intelligenter zu gestalten Hyperkonnektivität und Hyperautomatisierung, einschließlich des IoT.
Madrid nutzt bereits intelligente Technologien, um die Straßenbeleuchtung und andere öffentliche Dienste zu steuern, aber in vielen Fällen sind die IoT-Geräte, obwohl sie auf ähnliche Weise funktionieren, durch isolierte Systeme verbunden und können nicht miteinander interagieren. Das IoTMADLab wurde mit dem Hauptziel gegründet, Folgendes zu erreichen Normung so dass Dienste und Geräte jeder Art miteinander interagieren, Informationen in Echtzeit austauschen und auf der Grundlage gemeinsamer Daten und Variablen handeln können.
Bei Paradox Engineering, wir befürworten offene Standards und gemeinsam mit unserer Muttergesellschaft MinebeaMitsumi engagieren wir uns für die Schaffung von interoperable Lösungen von mehreren Anbietern für Städte und Versorgungsunternehmen. Deshalb sind wir besonders stolz darauf, IoTMADLab zu unterstützen und stellen unser Know-how und unsere Lösungen zur Verfügung, um neue Anwendungen für intelligente Beleuchtung, Parkraumbewirtschaftung, kommunale Müllabfuhr, Umweltüberwachung und vieles mehr zu erproben.
"Heute eröffnen wir ein neues IoT-Labor, dessen Schwerpunkt auf der Beschleunigung der intelligenten Reise von Madrid liegt. Ich freue mich, dass Paradox Engineering/MinebeaMitsumi sich der Stadt Madrid, der Technischen Universität Madrid und den anderen Partnern dieses Programms angeschlossen haben, und bin zuversichtlich, dass ihr Fachwissen über offene und interoperable Datenmodelle unserem Projekt sehr zugutekommen wird", sagte Fernando Alvarez GarciaSubdirector de Transformación Digital. D.G. Oficina Digital en Ayuntamiento de Madrid.
"Interoperabilität und Offenheit ermöglichen es den Städten, ein nachhaltiges Wachstum anzustreben und Dienste zu schaffen, die den heutigen städtischen Bedürfnissen entsprechen und den Weg für künftige Entwicklungen ebnen. Wir begrüßen die Gelegenheit, mit den Partnern des IoTMADLab in diesem inspirierenden Umfeld zusammenzuarbeiten und zur Einführung neuer IoT-Lösungen für Madrid und andere Städte beizutragen", fügte er hinzu. Ferdinando Sabatino, Verkaufsleiter Südeuropa IoT und Smart City Solutions bei NMB Italia, MinebeaMitsumi Group.
Von intelligenten zu offenen Städten: Willkommen auf dem Smart City Expo World Congress 2022
Smart City hat sich in den letzten zehn Jahren stark verändert. Als wir 2011 unsere erste Lösung für die Fernüberwachung und -steuerung von städtischen Diensten vorstellten, ging es uns vor allem um Prozessautomatisierung, Energieeffizienz und Kosteneinsparungen.
Nachhaltigkeit ist nach wie vor ein obligatorisches Ziel für die Verantwortlichen der Stadt, aber heutzutage ist es dringend erforderlich, darüber hinauszugehen und die kohlenstoffneutrale Gemeinden. Es ist die Zeit der Open Cities, gemeinsame Innovation und Integration. Und es ist sogar die Zeit der Cybersicherheitda öffentliche Infrastrukturen und Dienste zunehmend von Hackern und Cyberkriminellen bedroht werden.
Wir freuen uns, Sie auf der Smart City Expo Weltkongressder führenden internationalen Smart City-Messe, die in Barcelona (Spanien) vom 15. bis 17. November 2022. Das Motto der Veranstaltung - Von Menschen inspirierte Städte - erinnern uns daran, dass die Städte ihren Teil dazu beitragen müssen, die Welt zu verbessern, aber sie werden durch die Menschen, ihre kreative Kraft und sinnvolle Verbindungen verändert.
Wenn Sie den Smart City Expo World Congress besuchen, heißen wir Sie herzlich willkommen auf unser Stand - D81 in Halle 2 - um mehr über unsere Flaggschiff-Plattform zu erfahren PE Smart Urban Network und wie wir die intelligente Reise Ihrer Stadt ermöglichen können. Unsere Experten stellen Ihnen gerne unsere Lösungen und Dienstleistungen vor, zeigen Ihnen einige Demos und Erfahrungen aus der Praxis und beantworten alle Ihre Fragen.
Verpassen Sie nicht die Veranstaltungen die wir während der drei Kongresstage veranstalten werden: tragen Sie sie in Ihren Terminkalender ein!
Dienstag, 15. November 2022 um 11:00 Uhr
"Von Smart zu Open Cities: IoT in städtischen Gemeinschaften - der Fall Las Condes" (Kongressbereich - Blauer Saal)
Erfahren Sie gemeinsam mit Julia Arneri Borghese, stellvertretende Geschäftsführerin von Paradox Engineering, und Daniela Peñaloza Ramos, Bürgermeisterin von Las Condes (Chile), wie das Internet der Dinge die smarte Entwicklung dieser Gemeinde ermöglicht hat.
Mittwoch, 16. November 2022 um 12:30 Uhr
"Die Herausforderung Sicherheit: Kann Ihre Stadt intelligent und cybersicher sein?" (Stand von Paradox Engineering/ MinebeaMitsumi - Halle 2, D81)
Offenes Gespräch mit Gianni Minetti, CEO von Paradox Engineering.
Mittwoch, 16. November 2022 um 13:30 Uhr
"Bessere Stadtgestaltung durch Stadtanalyse" (Kongressbereich - Roter Saal)
Diskutieren Sie mit Julia Arneri Borghese, stellvertretende Geschäftsführerin von Paradox Engineering, über die wichtigsten Vorteile und Merkmale des PE Smart Urban Network.
Mittwoch, 16. November 2022 um 16:30 Uhr
"Warum Ihre Stadt auf Interoperabilität setzen sollte" (Stand von Paradox Engineering/MinebeaMitsumi - Halle 2, D81)
Lernen Sie die uCIFI Alliance kennen und erfahren Sie mehr über interoperable Technologien, offene Standards und Datenmodelle zur Entwicklung von Lösungen für intelligentere Städte und Versorgungsunternehmen, die von mehreren Anbietern stammen.
Haben Sie Fragen? Fühlen Sie sich frei zu Kontaktieren Sie uns jederzeit.
Infrastrukturinvestitionen zur Beschleunigung von Smart Cities
Viele Länder auf der ganzen Welt bemühen sich, ihre Städte intelligenter zu machen, indem sie Daten, fortschrittliche Technologien und effizientere Ressourcenmanagementsysteme nutzen. Intelligente Fahrten sind sehr unterschiedlichda verschiedene Ansätze erprobt werden.
Zum Beispiel, in Japan viele intelligente Gemeinschaften sind von Grund auf neu gebautDenken Sie an die "nachhaltigen intelligenten Städte" von Panasonic in Fujisawa und Suita, oder Gewebte Stadt von Toyota in Susono am Mt. Fuji.
Aber es ist nicht immer möglich, intelligente Stadtviertel von Grund auf zu schaffen. In den meisten Fällen bedeutet der Weg zur Smartness die Entwicklung bestehender Bezirkeeine nach der anderen, eine Anwendung nach der anderen, beginnend mit der bestehende physische und digitale Infrastruktur.
Das ist die Idee, die hinter dem Gesetz über Infrastrukturinvestitionen und Arbeitsplätze (IIJA) in den Vereinigten Staaten. Wie Präsident Biden erklärte, wird dieses Gesetz "Amerikas Straßen, Brücken und Schienen wieder aufbauen, den Zugang zu sauberem Trinkwasser erweitern, sicherstellen, dass jeder Amerikaner Zugang zu Hochgeschwindigkeitsinternet hat, die Klimakrise angehen, die Umweltgerechtigkeit fördern und in Gemeinden investieren, die zu oft zurückgelassen wurden". Die endgültige Fassung des IIJA begrüßt etwa $1,2 Billionen an Ausgabenmit enormen Finanzierungsmöglichkeiten für Städte, die bereit sind, öffentliche Dienstleistungen zu modernisieren und zukunftssichere intelligente Plattformen für ein nachhaltiges und integratives städtisches Wachstum zu schaffen.
Wie wird das IIJA zur Entwicklung von Smart Cities in den USA beitragen? Diese Frage wird ausführlich diskutiert auf Smart City Expo USAdie führende Veranstaltung für Städte, die in Miami (Florida) am 14. und 15. September 2022.
Treffen wir uns und tauschen wir Gedanken aus unter Stand #204: Unsere Smart City-Experten erklären, wie PE Smart Urban Network ermöglicht die digitale Transformation wichtiger öffentlicher Dienste wie StraßenbeleuchtungMobilität und Parkraummanagement, die Festmüllsammlung, Umweltüberwachung und mehr.
Wir sehen uns in Miami!
Vernetzte Straßenlaternen? Es ist Zeit für intelligente adaptive Beleuchtung
Straßenbeleuchtung macht im Durchschnitt 40% der Stromrechnung einer StadtEs überrascht nicht, dass sie eine der ersten Dienstleistungen ist, auf die sich Stadtverwaltungen konzentrieren, wenn sie mit Budgetbeschränkungen oder Nachhaltigkeitszielen konfrontiert werden.
Bis zu 80% an Stromverbrauch und damit verbundenen Kosten können eingespart werden indem wir Straßenlaternen auf energieeffiziente LED-Lampen umstellen und sie an ein drahtloses Internet der Dinge (IoT) anschließen. Mit unserem PE Smart Urban Network Plattformkönnen Städte ihre Beleuchtungsinfrastruktur in ein intelligentes, empfindungsfähiges Netz umwandeln und die vollständige Fernsteuerung einzelner oder gruppierter Leuchten ermöglichen.
PE Smart Urban Network ermöglicht einzelne oder gruppierte Leuchten ein-/ausschalten und dimmen vom zentralen Verwaltungssystem aus und ermöglicht die Definition von individuelle Beleuchtungspläne für den Außenbereich. Betriebsstunden und Helligkeit können in Abhängigkeit von der täglichen Sonnenzeit oder der Umgebungshelligkeit programmiert werden, und es können Standardkombinationen für bestimmte Bezirke oder Gebiete festgelegt werden.
Und was noch? Unsere Plattform ermöglicht adaptive, sensorgestützte Beleuchtung. Durch Verknüpfung der Straßenbeleuchtung mit Bewegungssensoren oder FahrzeugerkennungssystemenDie dynamische Beleuchtung kann ausgelöst werden, wodurch der Stromverbrauch um bis zu 30% gesenkt wird. Es können adaptive Beleuchtungsmuster definiert werden, d. h. das Einschalten von Lampen in Echtzeit bei Fahrzeug- oder Fußgängerverkehrund reduziert die Helligkeit in verkehrsarmen Gebieten oder auf leeren Straßen.
Sehen Sie sich dieses Beispiel an: Entlang eines Fahrradwegs können Straßenleuchten so eingestellt werden, dass sie bei Tageslicht ausgeschaltet bleiben und nachts eine Lichtstärke von 40% bieten. Dank des integrierten Bewegungssensors wird die Lichtstärke von 40% auf 100% für 2 Minuten erhöht, wenn die Umgebungshelligkeit unter dem Schwellenwert von 50 Lux liegt und ein Fahrzeug erkannt wird.
Beleuchtung kann Dynamische Spiegelung der Verkehrsintensität. Lichtpunkte können mit Verkehrszählern integriert werden, um die Anzahl der in einem bestimmten Zeitraum durchfahrenden Fahrzeuge zu erfassen. Wird ein bestimmter Schwellenwert überschritten, wird automatisch ein Befehl gesendet, um eine Gruppe von Lampen auf eine vordefinierte Dimmstufe zu setzen.
Eine IP-Kamera kann zum Beispiel so konfiguriert werden, dass sie Fahrzeuge zählt, die mehrere Linien überqueren, die Zähler alle 15 Minuten zurücksetzt und den entsprechenden Befehl zum Dimmen der Beleuchtung sendet. Es werden drei Szenarien betrachtet: Bei geringem Verkehrsaufkommen wird die Dimmstufe auf ein Minimum von 40% eingestellt; bei mittlerem Verkehrsaufkommen wird die Dimmstufe auf 50% erhöht und bei hohem Verkehrsaufkommen auf 70%.
Die Dimmsteuerung kann auch basierend auf Lux-, Regen- und Umweltsensoren Messung von Windstärke, Temperatur, Feuchtigkeit und Druck. Unter der Annahme, dass die physikalischen Daten alle 5 Sekunden erfasst und mit den entsprechenden Schwellenwerten korreliert werden, wird ein Befehl über den DALI2-Bus an die LED-Treiber gesendet, um die Beleuchtungsstärke anzupassen.
Sie möchten mehr erfahren über PE Smart Urban Network und adaptive Beleuchtung? Beobachten Sie unser Webinar und fühlen Sie sich frei zu Kontaktieren Sie unsere Experten für intelligente Beleuchtung um alle Ihre Fragen beantwortet zu bekommen!
Intelligente Beleuchtung in dezentralen Städten und ländlichen Gebieten
Im Jahr 2020 werden über 56 Prozent der Weltbevölkerung in Städten leben, und Nach Schätzungen der Vereinten Nationen könnte die Verstädterung bis 2050 68 Prozent erreichen.. Allerdings, die Covid-19-Pandemie könnte diesen Trend bremsenDie Zunahme der Telearbeit könnte mehr Menschen dazu bewegen, die Städte auf der Suche nach einem anderen Lebensstil zu verlassen.
Die Zukunft könnte in dezentralen Städten liegenwodurch sich das traditionelle Metropolenmodell zu polyzentrischen, multiknotenartigen Konglomeraten entwickelt. Dies würde eine "neue Normalität" für die städtische Dichte schaffen - und die städtischen IoT-Infrastrukturen dazu bringen, sich entsprechend zu verändern.
Was bedeutet dies für Smart Lighting? Der Standardfall für Straßenbeleuchtung ist etwa Stadtzentren oder dicht besiedelte GebieteDort ist es in der Regel einfach und kostengünstig, vorhandene Lampen auf LED umzurüsten und ein IoT-Netz aufzubauen. Einmal angeschlossen, können intelligente Leuchten von einem zentralen Softwaresystem aus überwacht und verwaltet werden, während einige Gateways als Grenzrouter, Netzwerkkoordinatoren und Datenkonzentratoren fungieren. Unter normalen Betriebsbedingungen kann ein einziges Gateway bis zu 400 angeschlossene Straßenleuchten verwalten.
Betrachtet man dezentrale Städte oder ländliche Gebiete, kann das Szenario völlig anders aussehen. Denken Sie zum Beispiel an Vorstädte und Dörfer auf dem Land in Europa oder den USA. Aufgrund der geringen Bevölkerungsdichte haben wir vielleicht verstreute Gruppen von wenigen Straßenlaternen oder sogar einzelne isolierte Lampen. Dies macht es schwierig und teuer, sie zu erreichen, da mehr Gateways benötigt würden, um sie zuverlässig an das Mesh-Netz anzuschließen.
Die Installation weiterer Gateways zur Anbindung schwer zugänglicher Straßenlaternen erhöht die Komplexität und verursacht zusätzliche Kosten, da die durchschnittlichen Kosten pro Lichtpunkt in die Höhe schnellen. Was wäre, wenn wir ein anderes Beleuchtungsgerät hätten, das sowohl als Knotenpunkt als auch als Gateway dient? Kann es einzelne oder isolierte Gruppen von Lampen mit der bestehenden IoT-Infrastruktur verbinden?
Paradox Engineering's neuer intelligenter Hybridknoten wird voraussichtlich im Jahr 2022 auf den Markt kommen. Lesen Sie mehr auf Städte heute!
Autor: Paolo Veronesisoftware engineer bei Paradox Engineering
In einer zunehmend komplexen und vernetzten Welt, Maschinelles Lernen erweist sich als äußerst nützlich für Smart Cities und jede IoT-Anwendung wo große und hochdimensionale Datenmengen verarbeitet, korreliert und bearbeitet werden müssen.
Bei Paradox Engineering wir sind in der Pilotphase Neuronale Netzwerke in spezifischen Anwendungsfällen wie zum Beispiel kommunale Feststoffabfallsammlung oder bei Patientenüberwachung im Krankenhaus und in Kliniken, die beide mittlere bis hohe Rechenleistungen erfordern. Neuronale Netze werden in der Regel dann eingesetzt, wenn es möglich ist, große Rechenressourcen (wie Workstations oder Server) zu nutzen, aber wir erforschen nun, wie man diese Technologien in einem diametral entgegengesetzten Fall einsetzen kann - also mit extrem begrenzten Ressourcen (wie ein paar hundert KB Ram und Standard-32-Bit-Prozessoren mit weniger als hundert MHz).
Die Nutzung von neuronalen Netzwerken auf eingebetteten IoT-Geräten ist eine neue, aufkommende Anwendung. Unser Ziel ist es, Daten lokal, auf dem eingebetteten Gerät, zu verarbeiten, ohne Informationen über das Netzwerk zu senden: Dies ermöglicht den Geräten, auch bei Netzwerkausfällen ordnungsgemäß zu arbeiten, verbessert die Skalierbarkeit des Systems und seine allgemeine Sicherheit, da sensible Daten auf lokaler Ebene verarbeitet werden.
Der Anwendungsfall, auf den wir uns konzentrieren, ist Smart Lighting. In einer typischen städtischen Außeninstallation sind die Straßenlaternen mit einem Mesh-Netzwerk verbunden und werden von Gateways verwaltet, die als Grenzrouter, Netzwerkkoordinatoren und Datenkonzentratoren fungieren. A zentrale Verwaltungssoftware ermöglicht die Fernverwaltung und -steuerung des Netzwerks sowie von einzelnen oder gruppierten Geräten.
Es wird erwartet, dass die Straßenbeleuchtung auch dann reibungslos funktioniert, wenn die Verbindung zum nächsten Gateway oder dem CMS nicht verfügbar ist. Um dies zu ermöglichen, Geräte sind so konfiguriert, dass sie ihre Routinen basierend auf dem aktuellen Datum und der Uhrzeit ausführenvorausgesetzt, das Gateway stellt diese Information zur Verfügung. Dies ist für Straßenlaternen unerlässlich, um die Ephemeriden abzuleiten und den täglichen Sonnenaufgang und -untergang zu berechnen - entsprechend dieser Daten, Lampen können nach programmierten Zeitplänen ein-/ausgeschaltet und gedimmt werden.
Was passiert, wenn ein Knoten isoliert ist und sich nicht mit einem Gateway verbinden kann, z. B. wegen ungünstiger Umgebungsbedingungen oder der Netzwerktopologie? Oder wenn das Gateway gar nicht installiert ist? In solchen Fällen, das Gerät sollte einen neuen Weg finden, die aktuelle Zeit zu berechnen. Wir entschieden uns für Datenanalyse und maschinelles Lernen nutzen, um Straßenlaternen exakte Tageszeiten ableiten zu lassen aus Daten, die von integrierten Umweltsensoren gesammelt wurden.
Die Zeit aus Parametern wie Helligkeit, Temperatur oder Druck abzuschätzen, ist keine einfache Aufgabe. Die Umgebungsbedingungen variieren stark von Tag zu Tag, von Jahreszeit zu Jahreszeit, mit einem Grad an Komplexität, der mit einem traditionellen Programmieransatz nicht zu lösen wäre.
Neuronale Netze können Zeitreihen effizient verwalten und können, wenn sie mit einer ausreichenden Menge und Vielfalt von Daten trainiert werden, eine genaue Antwort auf unsere Frage geben. In unserem Experiment haben wir das System mit Daten trainiert die von einer Reihe von Umweltsensoren im Laufe eines Jahres erzeugt werden.
Die Ergebnisse waren wirklich vielversprechend: isolierte Straßenlaternen waren in der Lage, Daten lokal zu verarbeiten und die richtige Tageszeit mit eine durchschnittliche Genauigkeit von etwa 16 Minuten - und ihre Zeitpläne perfekt ausführen. Ohne Machine Learning wäre diese betriebliche Kontinuität nicht möglich gewesen.
Erfahren Sie mehr über unser Smart Lighting Anwendung: Download unser aktuelles Whitepaper (kostenlose Registrierung erforderlich), und Kontaktieren Sie unsere Machine Learning Experten!
8 Dinge, die Sie über Smart Lighting wissen wollten
Smart Lighting ist eine der ausgereiftesten Smart Urban Anwendungen - und ihre Vorteile sind weithin diskutiert worden. Wir alle wissen, dass LED-basierte und ferngesteuerte Straßenlaternen weniger Strom verbrauchen, zum Klimaschutz beitragen und Städte generell sicherer, lebenswerter und attraktiver machen.
Allerdings ist es für Stadt- und Versorgungsmanager manchmal schwierig, den Hype von der Realität zu trennen und einen sinnvollen Business Case zu erstellen. In einer neu veröffentlichter Bericht - Smart Lighting: Wie eingeschaltet sind Sie? (kostenloser Download nach Registrierung) - wir haben geantwortet 8 Schlüsselfragen, die städtische Führungskräfte haben könnten damit sie sich auf ihre intelligente Reise aus einer besser informierten Position heraus.
Lassen Sie uns einen kleinen Blick darauf werfen...
Wie viel Geld können Städte mit Smart Lighting wirklich sparen?
Die Straßenbeleuchtung macht im Durchschnitt 40 Prozent der Stromrechnung einer Stadt aus. Einsparungen durch intelligente Technologien hängen von einer Reihe von Variablen ab, aber in der Regel sind sie den Fall wert.
Die Gemeinde Gijon in Spanien stellte 2016 eine öffentliche und interoperable IoT-Infrastruktur bereit. Die Straßenbeleuchtung war die erste städtische Anwendung, die darauf betrieben wurde. Eine erste Installation von 1.150 LED-Leuchten wurde von unserer Software-Management-Plattform überwacht und gesteuert. Die wirtschaftliche Ersparnis für die Stadtkasse wurde auf rund 100.000 € pro Jahr geschätzt.
Ein weiteres interessantes Beispiel ist die Radweg Tesserete-Canobbio in Tessin, SchweizDort rüstete der örtliche Energieversorger AEM die vorhandenen Leuchten auf LED-Technologie um, schloss sie an ein drahtloses Netzwerk an und verknüpfte jede Lampe mit einem Bewegungssensor, sodass sich die Leuchten automatisch einschalten und nur auf 100 Prozent gedimmt werden, wenn Radfahrer oder Fußgänger vorbeikommen. Als Ergebnis wurden die jährlichen Betriebsstunden entlang des Weges von 4.300 auf 600 reduziert und Die durchschnittlichen Kosten sanken von 11,19 auf 1,56 Schweizer Franken pro Lichtpunkt.
Macht Smart Lighting die Verwaltung, Wartung und Reparatur von Leuchten komplexer und teurer?
Nein, das ist genau das Gegenteil! Indem alle Lichtpunkte mit demselben Netzwerk verbunden sind, können Städte Leuchten vollständig aus der Ferne überwachen und bedienen, unter Nutzung einer einzigen Software-Plattform. Proaktive bis Echtzeit-Erkennung von Leuchtenausfällen Techniker können nur dann und dorthin geschickt werden, wo sie gebraucht werden, und sind bereits vor Ort über das jeweilige Problem informiert und dafür ausgerüstet. Außerdem werden die Kosten gesenkt und die Abläufe gestrafft, dies verbessert auch die Qualität der Dienstleistung und die Zufriedenheit der Bürger.
Kann Smart Lighting Umsatz generieren?
Investitionen in intelligente Beleuchtung können sich bezahlt machen und sogar in eine Gelegenheit zur Umsatzgenerierung verwandeln. Im Jahr 2016 hat der Stadtrat von San Leandro in Kalifornien, USAbegann seine smarte Reise mit dem Austausch von rund 5.000 Straßenlaternen durch LED-Lampen und der Implementierung eines drahtlosen IoT-Netzwerks mit einem zentralisierten Management- und Steuerungssystem. Im Laufe der Zeit wurden weitere Anwendungen und Dienste in das Netzwerk integriert, wie z. B. integriertes Parken, öffentliches drahtloses Internet und Verkehrsvideoüberwachung. Nach den anfänglichen Ausgaben von $5,2 Millionen für energie- und wassersparende Geräte wurde berechnet, dass die Investition würde $8 Millionen Einsparungen bringen über 15 Jahre durch Reduzierung des Energie- und Wasserverbrauchs, und $1,5 Mio. an positivem Cashflow über diese Zeit.
Dies geschieht, wenn urbane Netzwerke sind als interoperable Infrastrukturen konzipiert, die in der Lage sind, mehrere Anwendungen zu hosten und öffentlich-private Kooperationen zu starten und mehr, können sie praktikable Möglichkeiten schaffen, um die von ihnen generierten Daten zu monetarisieren.
Wollen Sie mehr lesen? Unser Papier herunterladen und verpassen Sie nicht unsere kostenloses Webinar am Donnerstag, 1. Juli 2021 um 9.00 Uhr (EST), 14.00 Uhr (BST), 15.00 Uhr (CET), 17.00 Uhr (GST): Wir werden die Vorteile und Erfolgsfaktoren von Best-in-Class Smart Lighting diskutieren und einen Überblick über einige reale Erfahrungen in Städten geben. Heute registrieren!
Intelligente Überwachung zur Verbesserung der Senioren- und Patientenversorgung
Autor: Riccardo Biellasoftware engineer bei Paradox Engineering
Gesundheitssysteme stehen vor immensen Herausforderungen in vielen Ländern der Welt. Viele haben mit einer alternden Bevölkerung zu tun und müssen die öffentlichen Ausgaben für das Gesundheitswesen kontrollieren, aber in vielen Fällen Patienten übersteigen die verfügbaren Ressourcen einschließlich Grundlagen wie Krankenhausbetten, Ärzte und Krankenschwestern. Diese Knappheit wurde weitaus relevanter während Covid-19 NotfallDie meisten Länder haben Schwierigkeiten, eine angemessene Reaktion auf die Pandemie und die Qualität der Versorgung zu gewährleisten.
Intelligente Technologien ermöglichen eine ganz neue Klasse von Dienstleistungen die Patientenbetreuung zu verbessern, insbesondere die Behandlung von älteren und Langzeitpatienten, sei es im Krankenhaus, in Einrichtungen für betreutes Wohnen oder zu Hause. Vernetzte Gesundheitssysteme und Technologien zur Patientenfernüberwachung (RPM) werden zunehmend eingesetzt, um eine ständige Überwachung zu gewährleisten, professionelle Pflegekräfte zu unterstützen bei ihren täglichen Aufgaben und zur Entlastung von Familienmitgliedern.
Zusammen mit Minebea Intec und MinebeaMitsumi Sensing Division, bei Paradox Engineering arbeiten wir an eine innovative Lösung für die Managed-Care-Branche: Unser Ziel ist die Fertigstellung einer sicheren und offenen Technologieplattform für nicht-invasive Patientenüberwachung in Krankenhäusern, Kliniken, Pflege- und Betreuungseinrichtungen sowie in der häuslichen Umgebung.
Es ist gemeint als eine anpassungsfähige und wissensaufbauende Lösungdie in der Lage sind, patientenspezifische Intelligenz zu generieren, indem sie Daten von mehreren Sensoren sammeln, mehrere Parameter korrelieren und die Integration einer einzigartigen Künstlichen Intelligenz (KI) Engine zur Situationserkennung, Verhaltensanalyse, langfristigen Überwachung der gesundheitlichen Entwicklung und persönlichen Beziehungen.
Die Lösung bietet lokale KI, um mögliche Datenlecks zu verhindern aus der Krankenhausumgebung zu entfernen und die Privatsphäre der Patienten besser zu schützen. Wir sind derzeit Lotsen Machine Learning zur Verbesserung einiger spezifischer Funktionenwie die Erkennung von unerwünschten Ereignissen: durch die Verarbeitung von Daten, die von angeschlossenen intelligenten Kameras und Sensoren stammen, das System kann erkennen, wenn etwas schief läuft und sofort das Pflegepersonal alarmieren bei Stürzen, Bewegungsmangel oder anderen Arten von Anomalien, wodurch eine ständige Überwachung der Patienten rund um die Uhr gewährleistet ist.
Eine weitere Funktion, die wir testen, bezieht sich auf die Raumzutrittskontrolle. Wir verwenden maschinelles Lernen, um Bilder von angeschlossenen Smart-Kameras zu verarbeiten, um die Anzahl der Personen in einem Raum erkennen und Patienten vom Krankenhauspersonal unterscheiden. Dies ist eine sehr wertvolle Funktion für die Sicherheit der Gäste zu erhöhen durch die Erkennung von unberechtigtem Zugriff.
Wir begannen mit einem anfänglichen Datensatz, der aus Hunderten von Bildern von Patienten und Ärzten bestand, um das System zu trainieren. PE-Smart-Kameras sind jetzt in der Lage, Objekterkennungsaufgaben in Echtzeit durchzuführen, die Personen im Raum unterscheiden und sie als Patienten oder Krankenhauspersonal klassifizieren, dank des Einsatzes eines Deep Neural Network, das auch Dinge wie Kittel, Uniformen, Nachthemden, medizinische Instrumente und Körperhaltungen erkennen kann.
Sehen Sie sich dieses kurze Video an, um einen kurzen Blick darauf werfen:
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Smart Waste, Maschinelles Lernen ermöglicht Vorhersage des Müllfüllstands
Autor: Riccardo Biellasoftware engineer bei Paradox Engineering
Jährliches Abfallaufkommen wird bis 2050 um 70% auf 3,4 Milliarden Tonnen steigen, sagt die Weltbank. Bei dieser Wachstumsrate werden wir etwa 3 Welten benötigen, um unseren Müll aufzunehmen und zu entsorgen, ohne unsere Gesundheit und die Umwelt zu gefährden.
Städte sind zunehmend Suche nach innovativen Lösungen zur Verbesserung der kommunalen Abfallsammlung und Behandlung, um sowohl die öffentliche Gesundheit als auch die städtische Lebensqualität zu erhalten. Bei Paradox Engineering, wir haben unsere Flaggschiff-Plattform erweitert PE Smart Urban Network um eine einsatzbereite Smart Waste Anwendung für Stadt- und Versorgungsmanager.
Die Neuigkeit ist, integrieren wir Künstliche Intelligenz und Machine Learning Algorithmen zur Verbesserung dieser Lösung und machen es noch leistungsfähiger. Während herkömmliche Algorithmen Eingaben anhand einiger vorgegebener Regeln in Ausgaben umwandeln, haben wir uns für maschinelles Lernen entschieden, um ein genaues Vorhersagemodell auf Basis von Beispieldaten zu erstellen.
Der erste Schritt ist Ausrüstung von Behältern mit Paradox Engineering-MinebeaMitsumi 6LoWPAN-Sensoren und ermöglichen es den kommunalen Abfallbetreibern, Daten über den Füllstand, das Datum und die Uhrzeit der letzten Müllabfuhr sowie Informationen über den Standort der Behälter zu sammeln und zu überwachen.
Dank des Machine Learning, sind wir Entwicklung des Systems von einer Plattform zur Sammlung von Rohdaten zu einer umsetzbaren Vorhersagelösung: Das System zur Vorhersage des Füllstands von Behältern kann Daten von den Füllsensoren der Smart Bins empfangen und verarbeiten, mit einer Schätzung des Datums, an dem der Behälter seine Kapazitätsgrenze erreichen wird.
Wussten Sie, dass Mülltonnen in der Regel geleert werden, wenn sie nur noch 40% voll sind? Mit unserer Behälterfüllstandsprognose, Bediener können LKWs nur dann abfertigen, wenn und wo die Behälter fast voll sindDadurch wird die Abfallsammlung optimiert, die Anzahl der Lkw-Rollen und die damit verbundene Kilometerleistung reduziert, was wiederum die Umweltverschmutzung und Staus verringert.
Das System zur Vorhersage des Behälterfüllstands nutzt ein tiefes neuronales Netzwerk, das auf einem Datensatz mit historischen Daten von Smart Bins trainiert wird. Die bei der Software-Schulung berücksichtigten Merkmale basieren auf dem aktuellen Füllstand, der mit Zeitdaten korreliert ist, sowie auf geografischen Standortdaten.
Komplexere Logik wird bald integriert werden, um dem Behälter beibringen, relevante Punkte von Interesse in der Nähe zu identifizierenwie z. B. Supermärkte, Stadien, Bahnhöfe oder Krankenhäuser. und prognostizieren den Abfallaufkommen auf Variablen wie z. B. Personendichte, Kalender, Feiertage, Ferienzeiten und mehr.
Techniken des kontinuierlichen Lernens ermöglichen eine ständige Weiterentwicklung des Modells die Kombination von neuen Daten und angesammeltem Wissen. Das bedeutet, dass durch die Analyse von Füllmustern, Betreiber können auch datengesteuerte Entscheidungen über die Menge, die Kapazität und den Standort der Container treffen. Die Behälter können so positioniert werden, dass sie zu verschiedenen urbanen Szenarien passen und sich innerhalb weniger Tage an veränderte Bedingungen anpassen, d. h. unterschiedliche Gewohnheiten oder Verhaltensweisen der Bewohner, wie die Zunahme des verpackungsbedingten Mülls durch den Aufstieg des E-Commerce und der Hauszustellung in der Pandemiezeit.
Dank PE Smart Urban Network und Machine Learning Algorithmen, Städte können die Abfallsammlung und -verwaltung wirklich verbessern, die Verbesserung der Lebensqualität bei gleichzeitigem Schutz der öffentlichen Gesundheit und der Umwelt.
Erfahren Sie mehr über unsere Smart Waste Anwendung: Laden Sie unser White Paper (kostenlose Registrierung erforderlich), und Kontakt zu unserem Experten für maschinelles Lernen