Maxense一站式物联网解决方案
AMS家庭智能系统设计理念与需求分析
AMS家庭智能系统设计理念与需求分析AMS家庭智能系统旨在为用户提供便捷、智能化的家居生活体验，提高家庭生活的舒适度和便利性。
该系统基于物联网技术，通过连接家庭中的各种智能设备和传感器，实现对家庭设备的远程控制和智能化管理，从而为用户提供智能化的家庭生活解决方案。
AMS家庭智能系统的设计理念是以用户为中心，注重用户体验和需求，致力于为用户打造一个智能、便捷、安全、舒适的家居生活环境。
一、设计理念1.用户为中心：AMS家庭智能系统的设计理念是以用户为中心，注重用户的需求和体验。
系统的设计考虑到用户的习惯和使用习惯，致力于为用户提供个性化的智能化家居解决方案。
用户可以根据自己的需求和喜好定制系统的功能和设置，实现个性化定制化的智能家居体验。
2. 智能化：AMS家庭智能系统通过连接家庭中的各种智能设备和传感器，实现对家庭设备的远程控制和智能化管理。
用户可以通过手机App 或语音助手等方式实现对家中设备的远程控制和智能化管理，享受智能化的家居生活体验。
系统还具备智能学习能力，能够根据用户的使用习惯和需求进行智能化控制和管理。
3. 便捷性：AMS家庭智能系统旨在为用户提供便捷、智能化的家居生活体验。
用户可以通过手机App或语音助手轻松实现对家中设备的远程控制和智能化管理，实现一键开关、远程监控、定时控制等功能，为用户提供便捷的家居生活解决方案。
4.安全性：AMS家庭智能系统注重用户的家庭安全和隐私保护。
系统采用安全加密技术，确保用户的个人信息和家庭数据的安全性和保密性。
系统还具备智能安防功能，可以实现对家庭设备的远程监控和防范，确保用户的家庭安全。
二、需求分析1. 远程控制需求：用户希望能够通过手机App或语音助手实现对家中各种智能设备的远程控制，例如远程开关灯光、空调、电视等设备，实现便捷的家居生活控制。
2.定时控制需求：用户希望能够设置定时控制功能，实现自动化的家居生活管理，例如定时开启空调、关灯等功能，提高家居生活的舒适度和便捷性。
5GMEC赋能智慧园区大脑工业互联网平台IOT平台建设方案
5GMEC赋能智慧园区大脑工业互联网平台IOT平台建设方案在当前数字化和智能化的大背景下，5GMEC（多边缘计算）作为一种新兴的网络架构，能够为智慧园区大脑、工业互联网平台和物联网(IoT)平台的建设提供重要的支持和赋能。
首先，5GMEC能够为智慧园区大脑的建设提供技术支持。
智慧园区大脑是通过整合、分析和利用园区内各种传感器、设备和数据资源，实现对园区运营、管理和服务的智能化。
5GMEC具备边缘计算能力，可以将数据的处理和计算推向网络边缘，减少数据的时延和传输压力。
同时，5GMEC还可以通过网络切片技术，为园区大脑提供低时延、高可靠和高带宽的网络服务，保证实时性和稳定性，在智慧交通、智慧安防、智慧能源等领域发挥重要作用。
其次，5GMEC还能够支持工业互联网平台的建设。
工业互联网平台是面向制造业的一种基于物联网、云计算和大数据等技术的整体解决方案，旨在实现设备、工业设施和生产过程的互联互通和智能化。
5GMEC能够将部分数据和计算任务推向网络边缘，减少传输流量和网络负载。
同时，它还可以提供安全可靠的边缘计算环境，实现工业设备和传感器的数据处理、分析和决策，支持实时监测、故障诊断和生产调度等应用场景。
最后，5GMEC也能够为物联网平台的建设提供赋能。
物联网平台是通过将各种物理设备连接到互联网，实现设备之间的互联互通和智能化管理的一种信息化平台。
5GMEC可以为物联网平台提供边缘计算能力，将数据处理和计算任务放置于最靠近设备的边缘节点上，减少数据传输的时延和能耗。
此外，5GMEC还可以通过网络切片技术为物联网平台提供个性化的网络服务，满足不同设备和应用的需求，支持智能家居、智慧城市和智能医疗等应用场景。
总之，5GMEC作为一种新兴的网络架构，能够为智慧园区大脑、工业互联网平台和物联网平台的建设提供重要的支持和赋能。
在赋能智慧园区大脑方面，5GMEC能够提供低时延、高可靠和高带宽的网络服务，实现实时性和稳定性。
车联网MNO智能物联卡平台解决方案
车联网MNO智能物联卡平台解决方案随着科技的不断进步和车辆制造业的发展，车联网逐渐成为一个备受瞩目的领域。
车联网通过将车辆与互联网相连，实现了车辆信息的实时共享和智能化管理。
在车联网系统中，MNO智能物联卡平台解决方案扮演着重要的角色。
本文将介绍车联网MNO智能物联卡平台解决方案的工作原理、优势以及其在车联网领域的应用。
一、工作原理MNO智能物联卡平台解决方案基于物联网技术，利用无线通信技术和数据传输技术，实现物联设备与云平台之间的连接和数据传输。
通过智能物联卡，车辆可以上传实时数据到云平台，并通过云平台进行数据的存储和分析。
MNO智能物联卡平台解决方案主要包括以下几个核心模块：物联卡管理平台、数据管理平台、云平台以及安全认证模块。
物联卡管理平台是MNO智能物联卡平台解决方案的核心组成部分，负责管理物联卡的注册、激活、套餐订购等操作。
数据管理平台用于接收和处理从物联卡上传的数据，并进行存储和分析。
云平台是一个集成了各种车联网功能的平台，可以实现车辆定位、远程监控、故障诊断等功能。
安全认证模块则用于确保数据传输的安全性，防止数据泄露和攻击。
二、优势车联网MNO智能物联卡平台解决方案具有许多优势，使其成为车联网系统的首选解决方案。
首先，MNO智能物联卡平台解决方案可以实现全球范围内的高速数据传输。
基于MNO智能物联卡，车辆可以在全球范围内随时随地上传和下载数据，实现全球化的车辆信息交互。
其次，MNO智能物联卡平台解决方案具有稳定可靠的连接性。
由于采用了无线通信技术，物联卡可以实时连接到云平台，保证数据的快速传输和实时监控。
再次，MNO智能物联卡平台解决方案具有高度的安全性。
通过安全认证模块，可以对数据进行加密和身份验证，确保数据传输过程的安全性和完整性。
最后，MNO智能物联卡平台解决方案具有灵活的可扩展性。
车辆制造商可以根据自身需求选择不同的套餐和功能，实现定制化的车联网系统。
三、应用车联网MNO智能物联卡平台解决方案在车联网领域有着广泛的应用前景。
IT桔子沙龙-智能硬件-Maxense分享PPT
远程控制
自动学习
污染物浓度超标提醒智能推送组件环境异常变化提醒
敏感人群健康提醒
环境改善建议推送
环境舒适度分析数据分析组件环境健康指数分析
历史数据统计分析
流感指数
中暑指数
基于个人环境的导购电商组件环境治理O2O服务
联动管理
设备联动组件
远程控制
自动学习
在线商城
智能空净解决方案
在线商城
环境异常变化提醒
2015年7月17日
内容要点
《简介篇》 《准确篇》 《点亮篇》 《结语篇》 《简介篇》
感知
云传感器 传输 应用 (月)
With Maxense
Without Maxense
1
2
3
4
5
6 《准确篇》
准确的数据才有价值。
准
准确 = 标定 + 校准 标定
校准
静态标定法动态标定法
密封盖板
标定舱
环境治理O2O服务
环境舒适度分析
环境健康指数分析
新风解决方案
流感指数
中暑指数
远程控制
自动学习
历史数据统计分析
污染物浓度超标提醒
敏感人群健康提醒
环境治理O2O服务
SaaS
SaaS免费
《结语篇》
MAXENSE云传感器， 在感知层把数据做准确， 在SaaS云端用智能组件点亮数据的价值！
用SaaS云智能组件点亮数据的价值。
SaaS
智能推送组件
污染物浓度超标提醒 环境异常变化提醒 敏感人群健康提醒 环境改善建议推送 数据分析组件
环境舒适度分析 环境健康指数分析 历史数据统计分析
流感指数 中暑指数 电商组件
MNO智能物联卡平台的工作原理及技术架构
开发专业的应用软件，实现智能物联卡平台的各项功 能。
数据存储与备份
数据存储
采用分布式存储技术，实现数据的分布式存储和冗余备份，提高数据可靠性和 可用性。
数据备份
定期对数据进行备份，确保数据的安全性和可恢复性。同时，采用快照技术， 快速恢复数据。
04
安全与可靠性
加密与认证
加密技术
MNO智能物联卡平台采用先进的加密技术，对传输的数据进行加密处理，确保 数据在传输过程中的安全。
灵活扩展
平台具有良好的扩展性和灵活性 ，支持多种协议和接口的接入， 可快速响应不同业务场景的需求 变化。
未来发展趋势
5G技术的融合
随着5G技术的普及和应用，MNO智能物联卡平台将进一步与5G 技术融合，提升数据传输速度和降低延迟。
AI技术的集成
未来平台将集成更多的人工智能技术，实现对物联网设备的智能分 析和预测，进一步提高运营效率和降低成本。
云化部署
为了更好地支持物联网设备的接入和管理，平台将逐步采用云化部 署方式，以实现资源的动态管理和按需分配。
THANKS
感谢观看
特点
支持大规模设备连接和管理、提供丰 富的数据分析和处理功能、具备高可 靠性和安全性、易于集成和扩展。
工作原理简介
设备接入
01
物联网设备通过智能物联卡与平台进行连接，实现数据传输和
控制。
数据处理与分析
02
平台对设备数据进行处理、分析和挖掘，提供有价值的信息和
洞察。
远程监控与控制
03
管理员可以通过平台对设备进行远程监控和控制，实现智能化
MNO智能物联卡平台的工作 原理及技术架构
：
2023-12-29
LPS-MES精益制造执行管理系统方案简介-V4.0
质量管理支持制程检验支持不良品控制
生产约束排程支持自动排程
数字化工厂协同方案
安全管理
能源管理
通讯层Leabharlann 工厂数据中心BI工厂IOT总线
ESB
EDI
电子化质量管理系统-BIQS
制程检验
分层审核
4M1E变化点
Andon
人员岗位认证
全员生产维护
自动化物流
物料拉动
● 工装、夹具、刀具、模具管理
●多工厂、多车间建模
● 组织机构管理
● 人员及权限管理 （支持外部集成）
制造数据全面管理-产品模型
功能实例：
● 产品档案
● 包装方案
● 出入库类型
● 设变
●替代料
制造数据全面管理-功能特点
DBR约束排程
● 生产仿真；
● 与ERP系统、SCADA（车间采集系统）协同合作；
制造数据全面管理-工艺模型
功能实例：
● 产品档案及结构（支持外部集成）
● 物料清单 （支持外部集成）
● 控制计划
● 适用设备
●工序定额
● 生产模式
● 人员技能
● 检验标准
● 替代料
● 版本控制
制造数据全面管理-工厂模型
功能实例：
● 支持3D建模
● 支持多设备灵活组合
● 在制品库位管理
模具、夹具、量具管理支持换模计划管理支持模具上架、下降、履历管理支持模具保养、维修管理
支持对生产员工作业工时的自动采集记录支持返工返修记录的实时采集
物料电子拉动支持生产线边物料库存的自动监控支持生产过程中物料自动拉动以及多种物料拉动模式
基于物联网的智能物流解决方案
基于物联网的智能物流解决方案在当今全球化和数字化的时代，物流行业面临着前所未有的挑战和机遇。
随着消费者对快速、准确和高效的物流服务需求不断增长，传统的物流模式已经难以满足市场的要求。
物联网（Internet of Things，简称 IoT）的出现为物流行业带来了革命性的变化，提供了智能物流解决方案，使物流运作更加智能化、高效化和可视化。
物联网是指通过各种信息传感器、射频识别技术、全球定位系统、红外感应器、激光扫描器等各种装置与技术，实时采集任何需要监控、连接、互动的物体或过程，采集其声、光、热、电、力学、化学、生物、位置等各种需要的信息，通过各类可能的网络接入，实现物与物、物与人的泛在连接，实现对物品和过程的智能化感知、识别和管理。
在智能物流中，物联网技术的应用体现在多个方面。
首先是货物的实时跟踪与监控。
通过在货物上安装传感器和 RFID 标签，可以实时获取货物的位置、温度、湿度、震动等信息。
这些信息不仅能让物流企业和客户随时了解货物的运输状态，还能及时发现异常情况，如货物受损、温度过高或过低等，从而采取相应的措施，保障货物的安全和质量。
其次，物联网技术能够优化仓储管理。
在仓库中，安装传感器可以实时监测库存水平、货物的存放位置和环境条件。
智能货架可以自动识别货物的进出，提高仓储作业的效率和准确性。
同时，通过数据分析，还能优化仓库的布局和货物的存储方式，提高仓库的空间利用率。
再者，物联网在运输环节也发挥着重要作用。
车辆上安装的传感器可以收集车辆的行驶数据，如速度、油耗、路线等，实现对车辆的实时监控和调度。
基于这些数据，物流企业可以优化运输路线，减少运输时间和成本，提高车辆的利用率。
此外，智能交通系统还能与物联网技术相结合，实现交通信息的实时共享，避免交通拥堵，提高运输的准时性。
智能物流解决方案还包括智能配送环节。
通过物联网技术，配送员可以实时获取配送任务和客户的详细信息，利用导航系统选择最佳的配送路线。
MNO智能物联卡平台解决方案简介
04
MNO智能物联卡平台的优势与 价值
提高运营效率
自动化管理
MNO智能物联卡平台通过自动化管 理，减少人工干预，提高运营效率。
快速响应
平台能够快速处理业务请求，及时响 应市场需求，缩短业务处理周期。
数据分析支持
平台提供强大的数据分析功能，帮助 企业更好地了解市场需求和业务运营
情况，为决策提供有力支持。
MNO智能物联卡平台解决方 案简介
：
2023-12-29
• 引言 • MNO智能物联卡平台的功能特性 • MNO智能物联卡平台的使用场景 • MNO智能物联卡平台的优势与价值
• MNO智能物联卡平台的实施与部署 • MNO智能物联卡平台的未来展望
01
引言
目的和背景
随着物联网技术的快速发展，越来越 多的设备接入网络，产生了海量的数 据。为了更好地管理和利用这些数据 ，需要一个高效、智能的平台来进行 统一管理。MNO智能物联卡平台正 是在这样的背景下应运而生，旨在为 物联网设备提供安全、可靠、高效的 数据管理和服务。
VS
MNO智能物联卡平台解决方案的目 的是提供一个集中化、智能化的平台 ，以支持物联网设备的接入和管理， 同时保障数据的安全和隐私。该平台 可广泛应用于智能家居、智慧城市、 工业物联网等领域，为各类设备提供 统一的接入和管理服务。
MNO智能物联卡平台的概述
• MNO智能物联卡平台是一个基于云计算技术的服务平台，可支 持海量物联网设备的接入和管理。该平台通过智能化的管理方 式，能够实现设备的远程监控、数据采集、分析和处理等功能 ，从而提升设备的运行效率和管理水平。
数据分析与报告
数据采集
MNO智能物联卡平台可以实时采集设备的运行数据、位 置信息、使用情况等数据，为数据分析提供基础数据源。
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7.进展：服务客户
8.总结
可穿戴设备 智能家居 智能农业
适用场景
智能硬件 家用电器 智能楼宇
玩具 车联网 智能工业
8.总结
传感器选型 模拟量测试
通讯模块选型 通讯模块测试
传感器数字化
设计通讯协议
传感器标定 传感器校准
电路集成验证
嵌入式程序 开发
购买 托管云服务
搭建 基础云架构
数据存储
开发数据接口
4.目标
1/6
0.01/1年
5.方案
• 1）硬件：成熟稳定、可批量供应的硬件模块 • 2）软件：免费、易上手的SDK套件、APP demo源码 • 3）服务：全程技术服务体系
5.方案
系列 MS0 MS1 MS2 MS3
传感器
温度 湿度 光照 噪声 大气压 PM2.5 甲醛 VOCs CO2
组合形态 算法+Sensor BLE+Sensor WiFi+Sensor GPRS+Sensor
500亿件 375亿件 250亿件 125亿件
全球物联网设备预计出货量
500
60
2015
2020
2.挑战
原型机阶段： Design For Xs
量产阶段： 供应链管理
管理阶段： 境界的升级
从0到1的创造过程 从1到100万的制造过程 从卖产品到提供服务的升级过程
2.挑战
物联网三层，对应不同 技术领域。
示例 Sharp PM传感器+优化的算法
口气检测模块 带WiFi的PM模块 带GPRS的大气压监测模块
Maxense云传感器
支持多种联网方式的云传感器
5.方案
• 感知层：0编程即可实现测量、网络连接；提供SDK，APIs。 • 网络层：可配置的接口程序组件，无需编程即可联网上传。 • 应用层：App Demo，App源代码，App SDK，SaaS层应用组件。
•ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ融合业界领先的WiFi SoC解决方案、PaaS云平台 解决方案，形成了Maxense一体化的整体解决方 案。
• 三个核心优势。
6.优势：1）传感器专家算法
• 深入理解和掌握传感器工作原理，科学严谨的设计信号调理电路， 结合大量试验不断优化信号处理算法，形成“化腐朽为神奇”的 专家算法。
• 通过应用专家算法，十元级的Sharp红外PM模块达到了媲美万元 TSI专业仪器的性能。
5.方案
• 项目专员：全程跟踪。 • 原型机阶段：一对一技术支持。 • 量产阶段：供应链顾问；负载压力测试。 • 管理阶段：提供80%的通用型SaaS应用组件，量身定制个性化应
用组件。
6.优势
• 历经2年磨砺，聚集测量及物联网领域专业人才， 打造“最懂测量+最懂应用+最懂数据”的优秀 技术团队。
数据存储
开发数据接口
保证数据安全
研发流程
开发服务组件 设计账户体系 处理高并发
App与云端 数据通讯
App UI 开发
App功能开发
生态圈对接
Maxense完成的工作
保证数据安全
开发服务组件 设计账户体系 处理高并发 生态圈对接
研发流程（常规方式）
App与云端 数据通讯
App UI 开发
App功能开发
8.总结
传感器选型 模拟量测试
通讯模块选型 通讯模块测试
传感器数字化
设计通讯协议
传感器标定 传感器校准
电路集成验证
嵌入式程序 开发
购买 托管云服务
搭建 基础云架构
数据从测量开始，到App 端展现，每个环节需要 深入了解。
App程序 云存储 数据库
WiFi 模组 接口程序
传感器 校准 测量
2.挑战
应用层 网络层 感知层
原型机
APP与数据库： UI设计，数据分析
量产
用户体验优化： 面向客户需求，优化交互设
计
管理
数据挖掘： 提供更多数据价值
联网： 硬件选型与编程
采用Maxense算法的夏普PM模块
6.优势：2）传感器在线校准引擎
• 在线校准算法：运用模式识别、自学习、小波分析等算法实现传感器 的在线校准。
• 举例：在室外空气为优、通风良好的情况下，由云端启动，进行气体 传感器的零点校准。消除了0.04ppm的零点漂移。
传感器在线校准引擎
基线漂移
6.优势：3）SaaS应用组件库
目录
• 1.背景 • 2.挑战 • 3.案例 • 4.目标
• 5.方案 • 6.优势 • 7.进展 • 8.总结
•
快速原型
轻松量产
数据准确
1.背景
到2020年，物联网解决方案 市场规模将达到7.2万亿美元， 与物联网连接的设备将达到 500亿件。
中国物联网和智能硬件行业 的年复合增长率超过20%。
稳定性： 海量接入，负载均衡
跨域： 南北互通；海外扩张
传感器： 选型与软硬件设计
工厂标定： 大批量传感器的快速标定
云端校准： 提升准确度
3.案例
• 假定环境温度25.5℃
• 测量结果范围： [23.5,27.5]
25.5℃ 舒适
无动作
27.5℃ 热
制冷
3.案例
产品测量误差
±15%RH
？
3.案例
传感器误差
±3%ＲＨ
3.案例
温度传感器
热源
受热源影响，温度上升
+5~8℃
3.案例
一个事实：含水量相同的空气， 温度升高，相对湿度值下降。
25℃，40%RH = 30 ℃，29.8%RH
3.案例
温湿度传感器 通风设计
3.案例
改进后，测量误差
3.5%RH 0.5℃
4.目标
• 原型机阶段：30分钟，0编程，快速搭建功能原型机。 • 量产阶段：30天，领先于产品外观和结构的开发进度。 • 管理阶段：0开发，直接在云端配置功能组件。
部署于云端SaaS层，可由用户选配。 涵盖多种应用场景：地理位置获取，用户排名，
能耗管理，室外空气指数，环境改善建议等。 终端设备中的测量感知与云端应用组件自动适
配。 APP程序通过SDK直接将云端数据获取到移动端。 开发数据API接口，支持第三方开发的应用组
件，可在应用组件库商店选购。
7.进展：合作伙伴