Öncelikle burada, prototip mimarisinin modelinin  uygulanmasını ele alıyoruz. Uygulama aşamasında, bulut ortamında ağ adli incelemesi için kullanılabilecek bazı önemli bileşenleri genişletiyoruz; önerilen mimari varsayımın prototip uygulaması aşağıdaki gibidir:

• CSP tarafından yönetilen bireysel bulut kullanıcı VM’lerinin hesabı;
• Veri toplama sürecini çalıştırabilen/durdurabilen bulut kullanıcıları
• Bulut güvenliği perspektifi için VM’leri izleyin ve ayrıca
M2M güvenli iletişimin sağlanması;
• Bulutun içinde, oluşturulan ve kullanılan web tabanlı bir sistem toplanan verileri analiz eder.

Bu bölümde, kullanıcıların VM’lerle çalışabileceklerini, durumlarını bireysel olarak değiştirebileceklerini ve ayrıca VM’lerin genel aktivite parametrelerini izleyebileceklerini açıklıyoruz. Önerilen mimarimiz, bazı uygulama programlama arabirimleri ekleyerek adli ağ denetimi için yazılım yönetimini biraz genişletir. Açık kaynaklı aktif topluluk tabanlı bir bulut yönetim sistemi olan OpenNebula’yı kullanarak, daha farklı ve bağımsız VMM ürünlerini destekler.

Ana amaç, kullanıcıların bulut VM’lerinde bir hizmet olarak çalışan kötü niyetli tehditleri yakalamak için bir analiz aracı arayüzü oluşturmaktır. Bu senaryoda, açık kaynaklı bir ağ adli analiz çerçevesi olan NetworkMiner, bulut içinde toplanan adli tıp verilerinin analiz edilmesine yardımcı olur. Sonraki birkaç bölüm, OpenNebula ve NetworkMiner analiz aracının tam mekanizmasını kısaca detaylandırıyor.

OpenNebula (Hypervisor) Uygulama Platformu

Model mimarisinde, kontrol yöneticisi, daha önce tartıştığımız OpenNebula uygulama programlama arayüzünün eklenti uzantısıdır. Farklı fiziksel ana bilgisayar için isteğe bağlı VM’lere erişim için kontrol yöneticisine bulut kullanıcısı talebi, kontrol yöneticisi örneği OpenNebula, kullanıcıların bulut depolama, ağlar ve yazılım hizmetleri ile ilgili taleplerini yönetebilir.

Kimlik doğrulama, kullanıcının bulut içindeki VM’lere erişmesini sağlar. Tüm fiziksel ana bilgisayarlar birden çok sanal makineyi paylaşır ve bunlar makineler, sanal makine monitörleri (VMM) tarafından izlenir. OpenNebula, bir bulut sisteminin genel yönetimini gerçekleştirir; ağ araştırmacısının, daha fazla araştırma için bulut ağ ortamına yönelik güvenlik açıkları, risk, siber tehditler ve kötü niyetli saldırılarla ilgili adli olarak yakalanan verileri analiz etmesine yardımcı olur.

NetworkMiner Analiz Aracı

NetworkMiner analizi, bulut üzerinden kötü niyetli saldırıları veya tehditleri toplamayı amaçlayan açık kaynaklı bir ağ adli analiz aracıdır; bu şeyler adli soruşturmada yardımcı olur. Uygulama aşamasında, bulut kullanıcısı, adli bilişim hizmeti olarak çalışan bulut VM’lerini başlatabileceği/durdurabileceği/sıfırlayabileceği veri toplama ve ayırma veya filtreleme katmanını yönlendirir.

Katmanların işbirliği, örneğin VMM ve ağ adli tıp görevi gibi görevleri gerçekleştirir. NetworkMiner, OpenNebula’dan toplanan verileri aldı ve ardından toplanan verileri analiz etmenin yanı sıra toplama için bulut tabanlı bir hizmet olarak akümülatör ve analiz adli bilişim süreç katmanını çalıştırdı.

Dokümantasyon katmanı, analiz çıktısının görselleştirilmesini gerçekleştirir. Modifiyemiz, güvenli makine iletişimi sağlayan ve ayrıca daha fazla araştırmaya yardımcı olan ek adli bilişim bileşenlerine sahiptir.

türkiye’de endüstri 4.0 uygulamaları
Endüstri 4.0 İlkeleri
Endüstri 4.0 örnekleri
Endüstri 4.0 kullanım alanları
Endüstriyel Dönüşüm örnekleri
Endüstri 4.0 özet
Endüstri örnekleri
İnşaat sektörü bağlamında Endüstri 4.0 uygulamaları

OpenNebula ve Network tarafından sağlanan gerçek bulut ortamı aşağıdaki gibidir:

• Birincisi, veri toplamayı başlatmak, bulut ağı üzerinde adli bilişim sürecini başlatmak için tetiklemek;
• Sonraki veri toplamayı durdurmak, ağ adli bilişim sürecini durdurmak için tetiklemek;
• Tek bir sanal makinenin eylem parametresini ayarlamak için OpenNebula tarafından kullanılan sanal makine kimliği (VM-ID);
• VM-ID’yi MAC ağ adresine çeviren OpenNebula;
• MAC adresini filtreleme;
• için kullanılan PCAP dosyasını (Paket yakalama dosyası) yakalamaya yardımcı olun.
ağ trafiğini ele almak;
• Adli ağ ağının ek bir bileşeni
Madenci analiz aracı, tüm VM analizini (VMM) yönetir; asıl görev, uygun iletişim için verileri toplamak, ayırmak, biriktirmek ve analiz etmektir;
• Kontrol yöneticisi, genel sistem eylemini tetikler.
Bir sonraki bölümde, OpenNebula ve NetworkMiner’ın performans matrisini hesaplıyoruz ve ayrıca araçların hem doğruluğunu hem de verimliliğini diğer iyi bilinen adli bilişim araçlarıyla karşılaştırıyoruz.

Performans Matrisi Değerlendirmesi ve Sonuç Tartışması

Önerilen mimarinin performans değerlendirmesi, ağ adli bilişim bulut tabanlı sistemimizin daha önce yayınlanmış modele kıyasla yeterince iyi performans gösterdiğini doğrulamak içindir. Çalışan VMM üzerindeki performans etkisini ölçme kurulumu, ağ adli bilişimi ile bulut ortamındaki tüm VM’leri yönetir. Süreç, model performansını değerlendirmek, yakalayacak, toplayacak ve analiz edecek kaynakları iletmek ve ağ trafiğini aktarmak için hesaplama ve güç kaynaklarını tüketir.

Deneyde, önerilen model mimarisi, (i) ağ adli tıpsız ve (ii) adli ağlı senaryoları karşılaştırarak performans matrisini ölçmeyi amaçlamıştır.

Performans ölçümü, ana bilgisayar sisteminin ayarını ayarlayarak ve ana bilgisayarların aşağıda açıklanan önemli yazılım özelliklerinden bahsederek yapıldı:

• Sistem Yazılımı: Linux Ubuntu 18.04;
• Uygulama Yazılımı: OpenNebula ve NetworkMiner;
• Sistem Spesifikasyonu: x64 2.4GHz Sekiz Çekirdekli 7. Nesil
Gigabit’e kadar son derece güçlü ethernet bağlantısıyla bağlanan 32 GB RAM’li CPU.

Neredeyse 8 VM’yi tek bir sanal makine monitöründe ağ adli bilişimine paralel olarak değerlendiren VM’ler, yoğun hesaplama gerektiren görevleri çalıştıran web tabanlı bir hizmet arabirimi barındırır. Bu web tabanlı hizmet arabirimi, örneğin ağ adli incelemesi olsun veya olmasın, hem büyük ortak dalgıçları hesaplar, hem de gösterilen çıktı sonuçları. Bulut kullanıcılarının bir işlevi birkaç kez çağırma isteğini yinelemeli olarak hesaplayın. Ayrıca, kullanıcıların web servisleri ve NetworkMiner analizi ayrı bir arayüz çalıştırır.

• Çağrı İşlevi: En az 20 eşzamanlı istekle 2.800’den fazla kez;
• Bulut kullanıcılarının çağrı fonksiyonunun hesaplanması için gereken süre 2 dakikadan azdır;
• Sanal makinelerin ortalama performansı neredeyse %89’dur;
• %3 ila %18 arasında ortalama performans düşüşü.

Son zamanlarda, bulut hizmeti, bir Hizmet Olarak Adli Tıp sunmaktadır. Diğer bulut hizmetlerine benzer şekilde FaaS, dijital araştırmacılar için bir iş hizmeti modelidir.

Biri, bulut kullanıcıları tarafından adli tıp verilerinin analizi için bulut kaynaklarının eklenmesi ve ikincisi, VMM artı ağ adli bilişim bulut tabanlı sistemini hesaba katmayan en belirgin özelliktir. Toplanan akümülatöre ve ardından analiz süreci katmanına aktarılan adli tıp veri kümelerini tahmin edin.

Bir sonraki yazımızda, bulut güvenliğinin M2M iletişimi üzerindeki etkisine ve dördüncü sanayi devriminde bulut uygulamasını nasıl kullanabileceğimize ilişkin gerçek dünya senaryosunu ele alacağız.

The post Model Uygulaması – Endüstri 4.0 – Ödev Hazırlatma – Tez Yazdırma – Proje Yaptırma Fiyatları – Ödev Örnekleri – Ücretli Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Ücretleri first appeared on Online (Parayla Ödev Yaptırma).

IoT Agenda, IoT’nin imalat endüstrisindeki uygulamalarının aşağıdaki biçimleri alacağını tahmin ediyor:

– tedarik zincirinin geliştirilmiş operasyonel verimliliği. Üretim açısından, gerçek zamanlı veri işleme, bir fabrikanın nasıl çalıştığına dair bütünsel bir görüş sağlayacaktır. Üretim gecikmelerini önlemek için kesintiler zamanında tahmin edilebilir;
– dijital ikizlerin kullanımı. Bunlar endüstriyel süreç simülasyonunun sanal temsilleridir. Örneğin, üretim hattında bir arızayı beklemek yerine akıllı sensörlerle fabrikalar, malzemelerin kullanım ömrünü test edebilecek, yeni çalışma yöntemleri bulabilecek ve verimsizlikleri hedefleyebilecek;
– gerçek zamanlı izleme yoluyla proaktif kalite yönetimi. Akıllı cihazlar üretim sırasındaki en küçük kusurları bile tespit edebileceğinden, üretimi daha iyi kontrol etmek ve performans hedeflerine daha kolay ulaşmak mümkün olacak;
-bağımsız olarak onarılabilen sistemlerin tasarımı. Üreticiler için ekipman arızalarını onarmak zaman, para ve uzmanlık gerektirir. Yapay zeka sayesinde sistemler, insan müdahalesi olmadan sorunlarını bulup düzeltebilmeleri için otomatikleştirilebilir;
– çalışanların güvenliğini daha iyi korumak ve üretimi yavaşlatmamak için arızalı ekipmanın erken tespiti. IoT, işçilere, yaşamı tehdit eden bir anormallik meydana gelir gelmez gerçek zamanlı izleme ve zamanında uyarılar sağlayacak algılama cihazları sağlayacaktır.

Dinamik araç paylaşımı, diğerlerinin yanı sıra akıllı telefon konum belirleme uygulamaları aracılığıyla M2M ilişki sistemlerinin bir uygulamasına bir örnektir. “Dinamik araç paylaşımı, seyahat isteklerini ve tekliflerini gerçek zamanlı olarak senkronize etmeyi mümkün kılarak bu yeni teknolojileri kentsel alanlardaki mobilite ihtiyaçlarıyla birleştiriyor”.

Şu anda, OECD’ye göre, çoğu konut IoT sistemi doğrudan bir telekomünikasyon operatörüne bağlı değil. Bunun yerine akıllı bir dahili kablolu veya kablosuz (Wi-Fi) sistem aracılığıyla bağlanırlar. Ancak bu cihazlar arasında hem kullanım hem de bakım açısından cihaz sayısı ve ağ kullanımı açısından önemli farklılıklar vardır ve İnternet özellikli cihazlar kullanıcı merkezli olma eğilimindedir (kişisel bilgisayarlar, tabletler, akıllı telefonlar, mobil cihazlar vb.). 

Aktörlerin sayısı da çok fazladır: bağlanacak nesnelerin tasarımcıları ve üreticileri, modül üreticileri, ağ operatörleri ve ekipman üreticileri, bulut operatörleri, yazılım arayüzü sağlayıcıları, entegratörler, hizmet sağlayıcılar ve veri toplayıcılar, BT güvenlik yöneticileri vb.

Çok sayıda hedefin yanı sıra, bağlantı türleri (az ya da çok iyi korunan) ayrıca çok kısa olabilen (örneğin otonom bir araba için birkaç milisaniye veya daha az) ancak IoT sistemlerinin yanıt süresi sorusunu gündeme getirir. ayrıca çok daha uzun (örneğin tarım). Açıktır ki, endüstriyel faaliyetlerin gelişimi, sistemlerin dayanıklılığının kanıtına hakim olmayı gerektirir. Dijital veri üretimi ile ilgili olarak otonom bir arabadaki farklı dijital aktiviteleri gösterir.

Üretim ve imalat sektörleri nelerdir
Endüstri 4.0 Nedir
Endüstri örnekleri
Endüstri Ne Demek
Endüstri nedir eodev
Endüstriyel
endüstri nedir
Endüstri ile ilgili cümleler

Bu sistemlerin kullanılmasıyla aynı örnekten hareketle her araç günde 4.000 GB, yani 3.000 akıllı telefon eşdeğeri üretiyor. Kısa vadede, iletişim bantlarında bir doygunluk meydana gelmesi muhtemel görünmüyorsa, orta vadede bu durum, IoT’nin artan ihtiyaçlarının nasıl karşılanacağı sorusunu gündeme getirecektir. ölçeklendirin ve üreticiler için erişilebilir ve cazip fiyatlara (sert ve yumuşak) izin verin. Şekil 1.22 (CISCO VNI 2017), dijital trafikteki büyüme hakkında bir fikir vermektedir (bkz. enerji tüketimi).

“Teknolojik çözümler henüz olgunlaşmadı, kullanımlar genellikle yerel, coğrafi olarak sınırlı veya tek bir varlık içinde kalıyor ve özellikle endüstriyel bağlamda daha çok bir telemetri meselesi. Bu nedenle birçok üretici, nesnelerini birbirinden bağımsız olarak geliştirme eğilimindedir ve bu da çok sayıda silo teklifine yol açar”.

Bu özel dünyada, yeni güvenilir ve ucuz sensörlerin tedarikinden bağımsız olarak, IoT genişlemesi, gerçek yeniliklerin yanı sıra, ancak yalnızca standardizasyonun zorunlu yönlerini üretime entegre etme gerekliliği nedeniyle “daha ​​net” görme ihtiyacıyla birlikte var olur.

Ancak Institut Montaigne (2015) için, “Fransa’da Büyük Veri ve IoT’nin büyümesine eşlik edebilecek bir kamu dijital politikası yürütmek için girişimler ve araçlar mevcutsa, bugün Fransa’da iki önemli sınırlama vardır:

– kaynakların ve girişimlerin belirli bir dağılımı;
– Beşinci Cumhuriyetinin kurumsal oyununun gerçekliği ile ilgili olarak dijital sektörün konumlandırmasından sorumludur.

Kamu yetkilileri, yatırımı kolaylaştırarak ve özgürlük ile yenilik hakkını uzlaştırarak deney kültürünü teşvik etmelidir. Bu araştırma noktası, özellikle sonuçtan emin olmadığımız için risk altındadır, fikirlerinin uygunluğu, projelerin disiplinler arası doğru kurgusu daha ayrıntılı olarak incelenecektir.

Katmanlı Üretim

3D baskı artık üretim yöntemlerini ve dolayısıyla mevcut ekonomik modelleri derinden değiştirebilen dijital teknolojilerden biri olarak kabul ediliyor. %20’nin üzerindeki büyüme oranlarıyla 3D baskı neredeyse katlanarak büyüyor ve artık birçok endüstride yerini alıyor.

İlk olarak 1980’lerde, 3D sürecin kurucu unsurları geliştirildiğinde, Fransız ve Amerikalı öncüler, “rustik” süreçlerden (sürekli olan, ancak süreçler açısından birçok iyileştirme ile devam eden süreçler) malzeme ekleyerek montajın potansiyellerini gösteren kavram kanıtları ürettiler. 

Bu ön testlerden, yaklaşık 10-30 milyar €/yıllık bir pazara tekabül eden mevcut endüstriyel gelişmelere ulaşmak için bu temel deneyler sırasında bulunan sorunları (artan araştırma özellikleri) çözmek için araştırma yapılmıştır. 1984’te bir fikirden ya da birkaç yıkıcı fikirden, sonuçta çok başarılı olan ve gelişmeye devam eden artan yeniliklerin yol haritasına gittik.

Bu nedenle, takım tezgahları olmadan nesnelerin (malzemeyi kaldıranların) üretimi, “aditif imalat” olarak adlandırılan süreçlerden giderek daha fazla gelişiyor. 1980’lerde Nancy, Fransa’da geliştirilen ışık temelli süreç, oluşturulacak, galvanometrik aynaları çalıştıran bir bilgisayarda saklanan nesnenin koordinatlarının bilgisine ve bir sıvıyı dönüştürmek için bir lazerin ışık yer değiştirmesinin programlanmasına dayanıyordu. “voksel”den sonra “voksel” olan bir tabakanın polimerizasyonuyla bir katıya oligomerdir.

İkinci bir katmanın, ardından üçüncü bir katmanın vb. eklenmesi, bir duvar ustasının bir duvar inşa etmesiyle aynı şekilde prototip parçanın oluşturulmasını mümkün kıldı. Bu temel, hala katmanlı imalat teknolojileri için temel konsept olarak hizmet etmektedir.

The post  İmalat Endüstrisi  – Endüstri 4.0 – Ödev Hazırlatma – Tez Yazdırma – Proje Yaptırma Fiyatları – Ödev Örnekleri – Ücretli Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Ücretleri first appeared on Online (Parayla Ödev Yaptırma).

Endüstri alanı çok yönlüdür; örneğin, ayrık imalat ve proses endüstrisi arasındaki farkları alın. Bu nedenle, uygulamalar ve görevler farklı endüstri sektörleri arasında ve aynı zamanda her belirli endüstri sektörü içinde önemli ölçüde farklılık gösterebilir.

Örnek olarak bir endüstri sektörü içerisinde robot hareket kontrolüne tedarik yönetimi ve operasyon kontrolü gibi uygulamalar bulunmaktadır. İçinde, bir fabrikadaki bir dizi kablosuz uygulama örneği özetlenmiştir. Hizmet kalitesi, güvenlik ve emniyet, kullanılabilirlik ve güvenilirlik ve dağıtım senaryolarından birkaçını saymak gerekirse, her uygulamanın farklı yönleri analiz edilmeli ve dikkate alınmalıdır.

Bu farklı kullanım durumlarına kablosuz bağlantı sağlamak için, gereksinimlerin bir kümelenmesi üç ayrı hizmet türüne (bağlı endüstriler için 5G Alliance ve otomasyon Beyaz Kitap 2018) yönelir. İlk grup, 5G durumunda, gelişmiş mobil geniş bant (eMBB) olarak etiketlenmiştir.

Bunlar tipik olarak yüksek veri hızları, yüksek kapasite ve geniş alan bağlantısı gerektiren kullanım durumlarıdır. Örnekler filo yönetimi, artırılmış ve sanal gerçeklik ve uzaktan erişim ve yönetimdir. İkinci kullanım durumu grubu, büyük makine tipi iletişim (mMTC) olarak etiketlenir.

Bu durumda tipik kullanım durumu, düşük veri hızları gerektiren ve gecikme açısından katı gereksinimler gerektirmeyen iletişimi içerir. Mal takibi gibi devasa bir kablosuz sensör ağı, tipik bir kullanım durumuna iyi bir örnektir.

Bu hizmet türlerini ele alan hücresel erişim teknolojilerine örnek olarak Cat-M ve NB-IoT verilebilir. Üçüncü set, bağlantı açısından en zorlu olanıdır. Bunlar kritik makine tipi iletişim (cMTC) kullanım durumlarıdır. Örnek olarak, URLLC, belirli üretim kullanım durumlarını hedefleyen bir cMTC uygulamasıdır.

Bunlar güvenilirlik, kullanılabilirlik, deterministik gecikme ve döngü süresi açısından en yüksek gereksinimlere sahip kullanım durumlarıdır. Tipik yük boyutu çok yüksek değildir ve hizmet alanı da sınırlıdır. Hareket kontrolü, mobil robotlar, süreç kontrolü ve montaj hattı otomasyonu bazı örneklerdir. Bağlantı ağı platformu, eMBB, mMTC ve cMTC hizmet türlerinin herhangi bir kombinasyonunu işlemelidir.

Endüstri Otomasyonu

Kablosuz bağlantılı kullanım durumları, günümüzde tipik olarak izleme ve parametrelendirme gibi daha az kritik niteliktedir. Fabrikalarda trafik, esas olarak, yüksek düzeyde entegre protokol yığını (örneğin, PROFINET gerçek zamanlı yığın veya Ethernet TSN) ile protokoller tarafından taşınan gerçek zamanlı trafikten oluşur. TCP/IP protokol yığını temel olarak başlangıç ​​yapılandırması, bildirimler ve kritik olmayan alarmlarla ilgili mesajları taşımak için kullanılır.

Bir kablosuz fabrika ağı, farklı kullanım durumlarına verimli bir şekilde hizmet etmek için hizmet farklılaşmasını destekleyecektir ve bir ağ altyapısının fabrikanın tüm bağlantı ihtiyaçlarını destekleyebilmesi tercih edilir. Mevcut bağlantı çözümleriyle birlikte var olma ve entegrasyon gereklidir ve örneğin sensör ağları için kapiler ağlar da dikkate alınmalıdır.

Kablosuz fabrika ayrıca, örneğin montaj istasyonundan montaj istasyonuna hareket eden AGV’lere sahip hareketli montaj hatları gibi tamamen esnek bir üretim/montaj hattına bir adım daha yakındır. Burada güvenilir kablosuz teknoloji bir zorunluluktur.

İmalat endüstrisi için temsili olarak kabul edilen ve ayrıca kablosuz dağıtımdan bir miktar fayda sağlayabilecekleri kullanım durumları şunlardır:

• Robotize montaj hattı
– Robot kontrolör iletişimine programlanabilir mantık kontrolörü (PLC)
– PLC’den PLC’ye iletişim
– Robot kontrolöründen robot iletişimine
• Gerçek zamanlı üretim süreci optimizasyonu
• Otomatik yönlendirmeli araçlar (AGV)
– Otomatik depolama ve alma sistemleri dahil (AS/RS)
• İzleme ve önleyici bakım
• Kritik izleme ve acil kapatma
• Mobil artırılmış gerçeklik (AR)

En kritik kullanım durumlarının yalnızca fabrikanın belirli fiziksel konumlarında, yani yalnızca belirli üretim hücrelerinde desteklenmesi gerekebilir. Bir kullanım senaryosunun bir kablosuz kurulum yoluyla dağıtılıp dağıtılamayacağı konusunda belirleyici gecikmenin baskın karar verme faktörü olması bekleniyor.

Endüstri Ne Demek
Endüstriyel ürün örnekleri
Endüstriyel ne Demek
Endüstri örnekleri
Endüstri Mühendisliği
Endüstri 4.0 örnekleri
Endüstriyel ürünler Nedir
Endüstri 4.0 Nedir

Günümüzde kablosuz çözümler, daha az gecikme gerektiren kullanım durumları ve dolayısıyla gerçek zamanlı olmayan uygulamalar için uygulanmaktadır. Bugün kablosuz segmentinde, IEEE 802.15.4 üzerine inşa edilen tescilli varyantlarda Wi-Fi çözümleri ve kablosuz sensör ağları hakimdir.

5G gibi yeni nesil kablosuz sistem, 2020’de zaten 1 ms’ye kadar deterministik gerçek zamanlı uygulamaları işleyebilecek. Kablosuz çözümler gelecekte 1 ms’nin altındaki deterministik gecikmeleri işleyebilecektir.

Artan güvenilirlik talepleri ve artan uçtan uca (E2E) gecikme talepleri ile ilgili olarak Wi-Fi, MulteFire, LTE ve 5G NR arasındaki tahmini farkı gösterir. MulteFire, lisanstan muaf spektrumda kullanım için LTE standardının bir uyarlamasıdır ve MulteFire Alliance tarafından belirlenir. Örnek kullanım durumları şekil üzerine yerleştirilmiştir.

Dokunsal İnternet

Dokunsal İnternet, coğrafi mesafeler boyunca gerçek veya sanal nesnelerle fiziksel etkileşimin desteklenmesidir. Dokunsal İnternet ve hizmetlerinin geliştirilmesinde iki merkezi yön vardır: çok sayıda algılama teknolojisi ve robotik ile dokunsal iletişim ile birlikte sağlanan dokunsal etkileşimler ve fiziksel etkileşimlerin uzun mesafelerde taşınması gerekir.

Merkezi bir kullanım senaryosu gereksinimi, ağ aracılığıyla fiziksel dünya ile insanlar için gerçek zamanlı etkileşimi mümkün kılmaktır. “Gerçek zamanlı” etkileşimler için gereken zaman sabitleri, farklı fizyolojik etkileşim türleri için farklılık gösterir.

Tipik tepki süreleri 1 s (kaslı), 100 ms (ses), 10 ms (görsel) ve 1 ms (dokunsal) olarak tanımlanır.
Hepsinin 1 ms’ye kadar uçtan uca gecikmeler gerektirdiği iddia edilen bir dizi uygulama alanı tanımlanır:

• Uzaktan kumandalı robotik
• Sanal gerçeklikte etkileşimli görevler gerçekleştiren farklı konumlarda birden fazla oyuncu olarak paylaşılan sanal ortamlar
• Farklı yardım sistemleri türleri için gerçek zamanlı artırılmış gerçeklik
• Eğitim, öğretim, simülasyon ve sağlık alanında ciddi oyunlar, örneğin uyarlanabilir ve kişiselleştirilmiş kardiyo eğitimi

Tüm bu kullanım durumlarının bir “döngü içindeki insan”ı vardır ve “dokunsal” terimi, insanın fiziksel – ve bazı durumlarda sanal – ortamla olan bu etkileşimini temsil eder. Dokunsal İnternet, döngüdeki insanın, gösterildiği gibi uzaktan görevleri gerçekleştirmesini sağladığından, bazen beceri seti teslimi ile de ilişkilendirilir.

Dokunsal İnternet, güvenilir uçtan uca gerçek zamanlı etkileşimler için çeşitli teknoloji bileşenlerini eksiksiz bir sistemde bir araya getirerek etkinleştirilir. Günümüzde yerel mevcudiyet gerektiren karmaşık görevlerin uzaktan gerçekleştirilmesini sağlar.

Önemli teknoloji bileşenleri şunları içerir:

• URLLC
• Haptik kodekler
• Ağ bağlantılı kontrol ve otomasyon
• Dağıtılmış bulut, uç bilgi işlem, yazılım tanımlı ağ oluşturma ve yazılım işlevsel hareketliliği
• Artırılmış ve sanal gerçeklik (AR/VR)
• Düşük gecikmeli video/ses kodlama ve senkronizasyon

The post Endüstriyel Kullanım Durumları – Endüstri 4.0 – Ödev Hazırlatma – Tez Yazdırma – Proje Yaptırma Fiyatları – Ödev Örnekleri – Ücretli Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Ücretleri first appeared on Online (Parayla Ödev Yaptırma).

Yapay zeka ve robotik tarafından desteklenen yeni malzemeler ve üretim yöntemleri, IoT (Nesnelerin İnterneti) ile birlikte yerleşik akıllılar (Kendi Kendini Onaran/İyileştirici Beton) tarafından güçlü bir şekilde desteklenecek olan I4.0’ın temel bileşenleridir. Bu tasvirde, robotik ve yeni üretim teknolojileri tarafından desteklenecek temel değişim üçlüsünü kristalleştiren biyoteknoloji, nanoteknoloji ve yapay zekanın zirvesidir.

I4.0 devriminin başlangıcında bile, yapı, ulaşım, tıp, elektronik ve tüketici ürünleri endüstrilerini etkileyen metaller, plastikler, beton ve kaplamalarda dikkate değer bir ilerlemeye tanık oluyoruz. Ama hepsi bu değil; tarım, gıda üretimi ve giyim de büyük fayda sağlıyor. Her yerde performansın arttığını ve yeni özelliklerin tanıtıldığını görüyoruz.

Örneğin:

Kendi Kendini Onaran Beton: Biyolojik enzimlerin yeni bir karışıma eklenmesi veya binaların, köprülerin ve yapıların çatlaklarına enjekte edilerek ömürlerini uzatmak ve böylece parçalanma ve değiştirmenin büyük enerji ve malzeme maliyetlerinden tasarruf edilmesiyle oluşturulur (Kendini Onaran/İyileştirici Beton).

Nono Steels: Yeni kombinasyonlarda çelik alaşım elementleri ve/veya geleneksel çelikten 100-1000 kat daha küçük kimyasal olarak oluşturulan nano-inklüzyonlar veya nanoyapıların tanıtılmasıyla gerçekleştirilir. Otomobiller için çelik sacda kullanıldığında, ağırlıkta > %30’luk bir azalma (Nano Çelikler) vardır.

Nono Kumaşlar: Daha güçlü, daha uzun süre giyen, daha fazla elastikiyet, kendi kendini temizleyen, hidrofobik malzemeler elde etmek için nanoparçacıkların, yapıların ve/veya liflerin eklenmesiyle modifiye edilmiş tekstiller. Bu teknikler ve malzemeler ayrıca doku ve kemik mühendisliğinin yanı sıra bazı plastiklere (Nano Kumaşlar) kadar uzanır.

Kaplamalar: Yüksek esneklik, uzun ömür, düşük sürtünme ve hidrofobik özelliklerin görünümü, potansiyel olarak kendi kendini onarma ve temizleme özellikleriyle (Hidrofobik Kaplamalar) nakliye, araç, inşaat, yumuşak döşeme ve giyim sektörlerini dönüştürmek için ayarlanmıştır.

Üretim Alanı

Şimdiye kadar tarihimize, ihtiyacımız olan araçları ve ürünleri yaratmak için dökme malzemelerin yukarıdan aşağıya manipülasyonu hakim oldu. Çekiç, keski, eğe, dövme, matkap, torna, freze ve şekillendirici, dövme, döküm ve ekstrüzyon ile birlikte endüstrinin ana aletleri olmuştur. Bununla birlikte, 3D ve 4D baskı gibi ilave süreçlerin nispeten yakın zamanda ortaya çıkması, ‘tam zamanında’ üretimden yerel yazıcıları besleyen ışınlanmış tasarım/talimat setlerine kadar büyük değişikliklere neden oluyor.

Buradaki üç ana örnek şunlardır:

1. Havacılık ve uzay endüstrisi, uçak yapımında kompozit ve plastik parçaların %50’sini aşmıştır. Herhangi bir metalden daha fazla güç ve esneklik elde etmek için karbon fiberleri bitişik yüksek hassasiyetli katmanlara yerleştirmek için devasa robotlar kullanılır. Özellikle, Ar-Ge ve tasarım atölyeleri genellikle kıtalar tarafından uzaktadır (Aerospace Composites).

2. ABD ordusu, uçaklar, araçlar ve silah sistemleri için yedek parça üretimi için cephe hattına 3D yazıcılar yerleştirdi. Bu genellikle karmaşık sorunlar, güncellemeler ve yükseltmeler ( 3D Yazıcılar) için tasarımcılara ve üreticilere gönderilen uzaktan artırılmış gerçeklik ile artırılır.

Endüstri
Endüstri Mühendisliği
Endüstri Mühendisliği çalışma Alanları
Endüstri Mühendisliği çalışma departmanları
Endüstri örnekleri
Endüstri Mühendisliği çalışma Alanları ve Maaşları
Endüstri Mühendisliği ne is Yapar
Endüstri Nedir

3. Otomobil üreticileri de, eklemeli işlemlerle üretilen bileşenleri giderek daha fazla kullanıyor. Manifoldlardan iç kaplamaya kadar her şey ‘hareket halinde’ tedarik edilirken, lastik üreticileri dolu lastikler, esnek jant telleri, entegre motorlar ve hatta süspansiyon elemanları (Auto-Industry 3D Printing) içeren baskılı jantları araştırıyor.

Geleceğe bakıldığında, komut üzerine şekil veya form verebilen programlanabilir malzemelere bir miktar enerji ve odak ayrılmaktadır. Bu, Doğa Ana ile proteinlere bazı hayvanlarda belirli bir organ haline gelmelerini söyleyen genom arasında paralellik gösterir. Böyle bir hırs hayal ürünü, hatta bilim kurgu gibi görünebilir, ancak önemli ilerlemeler kaydediliyor. Asıl soru, bu I4.0 için zamanında hazır olacak mı yoksa gelecekteki I5.0’ın arkasındaki itici güç mü olacak?

I4.0’da biyolojiyi ve metallerin, plastiklerin ve seramiklerin bileşiklerini ayrı ve farklı varlıklar olarak düşünüyoruz, ancak gelecekte büyük olasılıkla biyolojik öğelerin bu bileşik kıvrıma dahil edildiğini göreceğiz. Ancak büyük olasılıkla I5.0/6.0 zaman diliminde gerçekleşecek ve hatta bir sonraki büyük endüstriyel dönüşümün tetikleyicisi bile olabilir.

IoT Alanı

Literatürde, I4.0’ın ve herhangi bir sürdürülebilir geleceğin, temel 3R hedeflerimize ulaşmak için eksiksiz üretim kaydı, dağıtımı ve kullanımı ile birlikte yaptığımız her öğeyi izleme yeteneğine kritik olarak bağlı olduğu gerçeğine dair çok az bilgi vardır. Ancak bu, IoT’nin sağladığı doğal rol ve sorumluluktur. Bu nedenle, kazara veya tasarımla, I4.0’ın yeşil bir geleceğe geçişte temel oyun değiştirici olması için gerekli olan her unsur zaten yerinde ve gelişiminde çok ileride.

Daha eksiksiz bir bakış açısı görmek için, malzemelerin ve bileşenlerin nereden ve ne zaman geldiğini ve kimin ne yaptığını bilmenin çok değerli olduğunun kısa sürede ortaya çıktığı yirminci yüzyılın üretim hatlarının aşamalı gelişimine bakmamız yeterli. montaj süreci boyunca ilerledikçe onları.

Geleneksel olarak bunlar, “gezginler” olarak adlandırılan ve sonunda baştan sona koşan kağıt kayıtlardı: hammaddeden bileşene, bileşenden öğeye ve öğeden nihai ürüne. Zamanla bu, genellikle sevkiyat sonrası (Akıllı üretim Hatları) sona eren entegre bir kalite güvence zincirinin bir parçası olarak her aşamadaki tüm testleri ve ölçümleri içeriyordu.

Bu yüzyıla hızlı ilerleyen bu kağıt gezginler, ürün ömrü boyunca herhangi bir zamanda kolayca erişilebilen bir çipe gömülü birkaç kod satırı haline geldi. Ve son zamanlarda bu, nakliye noktasının ötesine geçerek satış noktası, teslimat, servis ve onarım ve daha tartışmalı olarak kullanıcı davranışını içerecek şekilde genişletildi.

Örneğin, son teknoloji ev aletleri, ne zaman ve ne kadar kahve verdiklerini, ne sıklıkta ve ne kadar yıkama ve kurutmanın tamamlandığını vb. ayrıntıları kaydeder. Müşteri davranışının ayrıntılarını toplamak tartışmalıdır, ancak BT endüstrisinin on yıllardır yaptığı bir şeydir.

The post Çözüm Alanı – Endüstri 4.0 – Ödev Hazırlatma – Tez Yazdırma – Proje Yaptırma Fiyatları – Ödev Örnekleri – Ücretli Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Ücretleri first appeared on Online (Parayla Ödev Yaptırma).