Plan Szkolenia

Moduł 1: Wprowadzenie, podstawy i studia przypadków z kompanii energetycznych

  • Podstawy wszystkich technologicznych stosów w IIoT
  • Tempo przyjmowania IoT na rynku energetycznym i jak firmy dostosowują swoją przyszłą model biznesowy i operacje do IoT
  • Szersze obszary zastosowań
  • Inteligentne liczniki, inteligentne samochody, inteligentna sieć - krótkie definicje, przyjmowanie i wyzwania
  • Generowanie zasad biznesowych dla IoT
  • 3-warstwowa architektura Big Data - fizyczna (czujniki), komunikacja i inteligencja danych
  • Rozwijające się standardy i gracze rynkowi takie jak Azure, AWS i Google - krótkie wprowadzenia. Co oferują i czego nie oferują

Moduł 2: Czujniki, sprzęt i sieci czujników

  • Podstawowe funkcje i architektura czujnika - ciało czujnika, mechanizm czujnika, kalibracja czujnika, konserwacja czujnika, struktura kosztów i cen, klasyczne i współczesne sieci czujników - wszystkie podstawy czujników
  • Rozwój elektroniki czujników - IoT vs. klasyczne i otwarte źródło vs. tradycyjny styl projektowania PCB
  • Rozwój protokołów komunikacji czujnikowej od historii do współczesnych czasów. Klasyczne protokoły takie jak Modbus, relay, HART do współczesnych Zigbee, Zwave, X10, Bluetooth, ANT, 6LoPAN, WiFi-x, NB-IoT, SignalFx, LORA
  • Opcje zasilania czujników - baterie, energia słoneczna, mobilne i PoE (Power over Ethernet)
  • Rozwiązania pozyskiwania energii dla noszonych urządzeń
  • SoC (Czujniki na półprzewodnikach) i czujniki oparte na MEMS
  • Dopasowanie częstotliwości próbkowania do aplikacji - dlaczego to ma znaczenie w biznesie?
  • Co to jest sieć czujników? Co to jest sieć ad-hoc?
  • Bezprzewodowe vs. przewodowe sieci
  • Automatyczne parowanie i ponowne łączenie
  • Kiedy i gdzie używać aplikacji?
  • Matematyczny przykład, który pomoże zdecydować, jaką sieć wybrać i gdzie

Moduł 3: Kluczowe zagadnienia bezpieczeństwa i ryzyka w IoT

  • Ryzyko korygowania firmware - mięciutek IoT
  • Szczegółowe rozpatrzenie zabezpieczeń protokołów komunikacji IoT - warstwy transportowe (NB-IoT, 4G, 5G, LORA, Zigbee itp.) i warstwy aplikacyjne - MQTT, Web Socket itp.
  • Wrażliwość punktów końcowych API - lista wszystkich możliwych API w architekturze IoT
  • Wrażliwość urządzeń i usług Gateway
  • Wrażliwość połączonych czujników - komunikacja z Gateway
  • Wrażliwość komunikacji Gateway-Server
  • Wrażliwość usług bazy danych w chmurze dla IoT
  • Wrażliwość warstw aplikacyjnych
  • Wrażliwość usługi zarządzania Gateway - lokalnej i opartej na chmurze
  • Ryzyko zarządzania logami w architekturze brzegowej i niebrzegowej

Moduł 4: Machine learning, AI, analiza dla inteligentnego IoT

  • Jakie jest zwrot z inwestycji w inteligentne IoT?
  • W energetyce - jakość energii, zarządzanie energią, inne usługi analiz (AAS)
  • Wprowadzenie do stosów analiz w IoT - ekstrakcja cech, przetwarzanie sygnałów, machine learning
  • Wprowadzenie do cyfrowego przetwarzania sygnałów
  • Podstawy stosów analiz w aplikacjach IoT
  • Techniki klasyfikacji uczenia maszynowego
  • Bayesian Prediction - przygotowanie pliku treningowego
  • Support Vector Machine
  • Analiza obrazu i wideo dla IoT
  • Wykrywanie oszustw i analiza alertów za pomocą IoT
  • Analiza w czasie rzeczywistym/strumieniowa analiza
  • Problemy z skalowalnością IoT i machine learningu
  • FOG computing
  • Architektura brzegowa

Moduł 5: Inteligentne liczenie - standardy, bezpieczeństwo i przyszłość

  • Inteligentne liczenie,
  • Otwarte protokoły inteligentnych sieci elektrycznych (OSGP)
  • Protokoły ANSI C 2.18
  • Standard NIST dla HAN (Home Area Network)
  • Home Plug Powerline Alliance
  • Standard bezpieczeństwa inteligentnego licznika - IEC 62056
  • Wrażliwość bezpieczeństwa inteligentnych liczników - studia przypadków

Moduł 6: Platforma chmurowa dla IoT/IaaS/PaaS/SaaS dla IoT

  • IaaS: Infrastruktura jako usługa - ewoluujące modele
  • Mechanizmy naruszenia bezpieczeństwa w warstwie IoT dla IaaS
  • Oprogramowanie pośredniczące do implementacji biznesowej IaaS w opiece zdrowotnej, automatyzacji domów i rolnictwie
  • Studium przypadku IaaS dla informacji o pojazdach w ubezpieczeniach auto i rolnictwie
  • PaaS: Platforma jako usługa w IoT. Studia przypadków niektórych oprogramowań pośredniczących IoT
  • SaaS: Oprogramowanie/Systemy jako usługa dla modeli biznesowych IoT
  • Aktualizacje i korygowanie poprzez sieć - mechanizm OTA (Over-The-Air)
  • Microsoft IoT Central jako przykład platformy PaaS
  • Google IoT, AWS IoT PaaS platforma

Moduł 7: Przyszłość inteligentnej sieci i inteligentnego liczenia

  • Ładowanie pojazdów elektrycznych jako usługa
  • Pojazdy elektryczne jako przenośna bateria i portfel do ładowania
  • Wielkie magazyny akumulatorów - Hydro Battery, Lithium Battery i inne inicjatywy
  • Ładowanie i magazynowanie jako usługa
  • Sieć jako usługa dla handlu P2P energią
  • Użycie technologii rozproszonej księgi w handlu P2P energią - Blockchain, HyperLedger i DAG
  • IOTA/TIANGLE w ładowaniu P2P
  • IOTA/TANGLE w inteligentnej energii i inteligentnych kontraktach

Moduł 8: Kilka powszechnych systemów IoT do monetizacji przez sektor energetyczny

  • Automatyzacja domów
  • Inteligentne parkingi
  • Optymalizacja energii
  • Automatyka - OBD/IaaS/PaaS dla ubezpieczeń i parkingu samochodowego
  • System mobilnego biletowania parkingowego
  • Śledzenie położenia wewnątrzbudowlowego
  • Inteligentne oświetlenie dla smart city
  • Inteligentny system zarządzania odpadami w mieście
  • Inteligentna kontrola zanieczyszczeń w mieście

Moduł 9: Mobilne modem IoT, 4G, 5G, NB-IOT

  • Standardy 4G IoT dla IoT: aplikacje LTE-M, NB-IoT, standard UNB dla 3GPP, 4G , LTE CAT-1 IoT
  • Standard 5G IoT dla IoT: LPWA, eMTC, IMT 2020 5G
  • Szczegółowa architektura mobilnego modemu IoT
  • Wrażliwość bezpieczeństwa 4G/5G i sieci radiowych
  • Gateway IoT - architektura, klasyfikacja i zagadnienia bezpieczeństwa

Moduł 10: Zarządzane usługi IoT: warstwy zarządzania IoT

  • Rejestracja czujników
  • Mapowanie czujników
  • Cyfrowa bliźniacza reprezentacja (Digital Twin)
  • Zarządzanie zasobami
  • Zarządzanie zewnętrznymi urządzeniami i gateway'ami
  • Zarządzanie połączeniem czujników, połączeniem gatewayów
  • Zarządzanie zdrowiem urządzeń i gatewayów
  • Zarządzanie kalibracją czujników i kontrolą jakości (QC)
  • Zarządzanie OTA/Patching na dużą skalę
  • Zarządzanie firmware, middleware i budowami analiz w rozproszonym systemie
  • Bezpieczeństwo i zarządzanie ryzykiem
  • Zarządzanie API
  • Zarządzanie logami

Moduł 11: Zarządzanie krytycznymi zasobami

  • Przegląd istniejących sieci fibrowo-optycznych, SCADA, PLC dla elektrowni, podstacji i krytycznych przekształtników.
  • Monitorowanie stanu zdrowia strukturalnego (SHM) systemu zaporowego - standard ICOLD do monitorowania zapór
  • Uaktualnienie z SCADA do lokalnej chmury opartej na lokalnym systemie (nie w publicznej chmurze)
  • SCADA/PLC do inteligentnej lokalnej chmury dla bardziej efektywnego zarządzania krytycznymi zasobami
  • Strategia nowej polityki przyjmowania intelligentnych urządzeń

Wymagania

  • Powinien posiadać podstawową wiedzę o działaniach biznesowych, urządzeniach, systemach elektronicznych i danych
  • Musi mieć podstawowe zrozumienie oprogramowania i systemów

Podstawowe zrozumienie statystyki (na poziomie Excel)

Grupa docelowa

  1. Decydenci/stategowie/ustawodawcy
  • Liderzy inżynieryjni, prowadzący programiści, ekspertów ds. bezpieczeństwa

Podział modułów (każdy moduł 2 godziny, klienci mogą poprosić o dowolną liczbę modułów): Razem 22 godziny, 3 dni

 22 godzin

Liczba uczestników


Cena za uczestnika

Opinie uczestników (5)

Propozycje terminów

Powiązane Kategorie