基于云的制藥行業(yè)溫度閾值監(jiān)控系統(tǒng)

• 蛋白質(zhì)隨時(shí)間和溫度而下降——溫度越高，它自我破壞的速度就越快。
• 胰島素只要穩(wěn)定就可以成形——如果胰島素過緊，可能對(duì)患者有害。
• 凝膠會(huì)在高溫下澆水。

與食物分開，草藥在暴露于錯(cuò)誤溫度時(shí)通常不會(huì)改變其氣味和眼妝。無論哪種方式，它們都會(huì)改變它們的大小和充足性。這樣，失去電力系統(tǒng)可能會(huì)損害持續(xù)的安全性。

物品屬于“熱軟化材料”類別 - 沒有為制藥和醫(yī)療設(shè)備設(shè)置中的所有溫度敏感物品列出標(biāo)準(zhǔn)指南。當(dāng)“冷鏈”行業(yè)于 1980 年開始時(shí)，熱敏感藥物通常被添加到疫苗、胰島素或生物制藥等冷藏物品中。此外，血液和血液制品，以及研究材料和人體，都需要溫度監(jiān)測。自 2015 年歐盟 GDP 規(guī)則修訂以來，API 和常溫材料，例如小原子和非處方藥，一直被溫度控制的接觸級(jí)別召回。隨著新的醫(yī)療器械指南生效，

1.3 硬件定義

1) 螺栓物聯(lián)網(wǎng)套件

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1 / 2 ?圖 1.1 螺栓物聯(lián)網(wǎng)套件

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2) LM35 溫度傳感器

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1 / 2 ?圖 1.2 LM35 傳感器

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3) 跳線

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1 / 2 ?圖 1.3 跳線

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1.4 軟件規(guī)格

1) 螺栓云平臺(tái)

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1 / 2 ?圖 1.4 螺栓云截圖

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2) 螺栓接口

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1 / 2 ?圖 1.5 螺栓 API 屏幕截圖

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3) 任何操作系統(tǒng)（Linux UBUNTU 服務(wù)器首選）

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1 / 2 ?圖 1.6 Ubuntu 服務(wù)器截圖

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1.5 使用的語言

1) 蟒蛇

Python 是 1991 年問世的一種非常先進(jìn)的語言。我們可以廣泛地使用 Python 語言來開發(fā)各種技術(shù)的應(yīng)用程序和系統(tǒng)。我們在這個(gè)應(yīng)用程序中使用了 Python 3.8 版本。Python 在這個(gè)應(yīng)用程序中扮演著非常重要的角色。后端的連接和配置是由 Python 在 Bolt python 庫的幫助下完成的。使用 Python 非常容易。

2) LINUX 基本命令

在 Linux Ubuntu Server 上部署整個(gè)應(yīng)用程序時(shí)，基本上會(huì)使用下面給出的 Linux 命令。Linux 服務(wù)器是開源的，可以通過網(wǎng)絡(luò)免費(fèi)獲得。通過使用下面給出的命令，我們可以操作任何類型的 Linux 操作系統(tǒng)。

>>> pwd
>>> ls
>>> cd
>>> nano
>>> mkdir
>>> rmdir
>>> rm
>>> touch
>>> clear
>>> sudo
>>> sudo -s
>>> apt-get update
>>> apt-get upgrade
>>> man
>>> --help
>>> cp
>>> mv
>>> locate
>>> echo
>>> cat
>>> df
>>> chmod
>>> uname
>>> ping

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第2章

LITERATURE SURVEY

2.1 現(xiàn)有系統(tǒng)

實(shí)驗(yàn)安排的歷史背景始于 30 多年前的自主溫度數(shù)據(jù)伐木工——例如，ELPRO 令人驚嘆的 HAMSTER。電池驅(qū)動(dòng)，伐木工人的數(shù)據(jù)記錄率被記錄下來，它可以選擇將其內(nèi)部存儲(chǔ)器傳輸?shù)斤@示探頭系統(tǒng)。由于自調(diào)節(jié)溫度數(shù)據(jù)在危害分析和關(guān)鍵控制點(diǎn) (HACCP) 測試中不同，因此供暖、空調(diào)和冷卻系統(tǒng) (HVAC) 等食品和飲料行業(yè)利用自調(diào)節(jié)信息的早期信息. 此后不久，制藥企業(yè)也開始分析冷藏室和冷藏室。溫度梯度的溫度信息與研究中心和自然辦公室使用的蝙蝠密切相關(guān)。

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1 / 2 ?圖 2.1 設(shè)備放置

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溫度監(jiān)測系統(tǒng)的關(guān)鍵功能——監(jiān)測系統(tǒng)通常包含特定位置的溫度傳感器或其他環(huán)境信息的測量值。傳感器傳輸?shù)墓?jié)點(diǎn)比信息木樁更遠(yuǎn)或更遠(yuǎn)，信息木樁充當(dāng)通信鏈路。軟件慢慢地收集屬性來執(zhí)行各種任務(wù)（見下面的框架）。

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1 / 2 ?圖 2.2 樓宇管理和監(jiān)控解決方案

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在任何環(huán)境和許多配送中心，樓宇管理解決方案 (BMS) 的基礎(chǔ)知識(shí)都以生成的溫度和環(huán)境信息（例如彎曲）呈現(xiàn)，例如在涼爽的框架中提供訂單。免費(fèi)監(jiān)控解決方案有什么區(qū)別？除結(jié)構(gòu)控制外，監(jiān)控解決方案從來沒有控制圈，而是完全獨(dú)立于任何控制組件。監(jiān)控解決方案的允許自由度是任何 GxP 法律的基本要求。

參數(shù)和傳感器

藥物的研究、創(chuàng)建、測試和灌裝總是在一個(gè)系統(tǒng)化的環(huán)境中進(jìn)行，其中不同的環(huán)境參數(shù)，例如溫度、附著力、壓力、壓差、CO2 排放等。

通過這種方式，實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備應(yīng)可用于處理、評(píng)估和展示所有自然參數(shù)。當(dāng)一個(gè)項(xiàng)目在容器、租金、小瓶或注射器中完成時(shí)，溫度是對(duì)環(huán)境很重要的環(huán)境的重要細(xì)節(jié)。

傳感器的放置

GMP和GDP的規(guī)則需要存儲(chǔ)、冷卻或移動(dòng)箱的電源。該過程中最重要的部分是將吸煙者與最冷的人分開的溫暖地圖系統(tǒng)。

根據(jù)具體情況和要求，可以選擇和設(shè)置合適的傳感器。這取決于雙傳感器（例如 4 至 20mA 變送器）或遠(yuǎn)程傳感器（例如溫度和濕度）之間的連接性質(zhì)。

2.2 建議系統(tǒng)

基于云的溫度監(jiān)測

基于云的溫度監(jiān)控系統(tǒng)包括收集溫度參數(shù)的設(shè)備以及程序信息監(jiān)控、警報(bào)、報(bào)告和補(bǔ)充以批準(zhǔn)的方式收集的信息。無論如何，這個(gè)產(chǎn)品在哪里工作？雖然過去“在建筑物中”是標(biāo)準(zhǔn)響應(yīng)，但現(xiàn)在大多數(shù)云計(jì)劃都在部署。但是，使用基于 GxP 的基于云的溫度監(jiān)測系統(tǒng)有哪些建議、風(fēng)險(xiǎn)和要求？

云技術(shù)

云技術(shù)是一種實(shí)用程序，它使用多個(gè)遠(yuǎn)程服務(wù)器來提供 Web 服務(wù)，而不是在本地的相鄰服務(wù)器上運(yùn)行應(yīng)用程序。通常，在工作的重新分配區(qū)域中出現(xiàn)的三維云模型之間存在區(qū)別。編程即服務(wù) (SaaS)，也稱為基于云的應(yīng)用程序管理，體現(xiàn)了偉大的云愿景。SaaS 應(yīng)用程序是通常直接通過 Internet 瀏覽器完成的傳輸（業(yè)務(wù)），不需要在客戶端下載或構(gòu)建。

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1 / 2 ?圖 2.3 云服務(wù)的進(jìn)步

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云計(jì)算的優(yōu)勢

多年來，計(jì)算機(jī)的分布和云的簡化迅速為所有不同的業(yè)務(wù)建立了業(yè)務(wù)應(yīng)用程序。這是由于明顯的興趣點(diǎn)：

• 了解如何使用對(duì)云提供商開放的服務(wù)器場
• 測量辦公室、裝備、軟件設(shè)備（例如消防機(jī)構(gòu)）、表格和人員的高級(jí)安全措施
• 更快且易于使用的計(jì)算設(shè)備，滿足所有考慮（實(shí)用性、額外空間）
• 用于內(nèi)置鋼筋和鋼筋
• 由于聯(lián)軍的影響，減少了支援工作。

與在安全性和效率方面的某個(gè)地方實(shí)施程序相比，這些好處中的每一個(gè)通常都會(huì)導(dǎo)致巨大的投資成本。

通常，云注冊也存在類似的問題：登錄約束給系統(tǒng)提供商帶來了條件。這需要對(duì)周圍中斷的性質(zhì)達(dá)成非常明確和明確的共識(shí)。

安全問題或監(jiān)管任命：同樣，這需要額外的努力來評(píng)估適當(dāng)?shù)暮弦?guī)性和一般審查。但最終它與成本有關(guān)：與使用本地產(chǎn)品相比，云規(guī)劃的好處（投資成本）和額外的努力（額外成本）是什么。

開放云對(duì)比私有云：SaaS的權(quán)利是什么。

云計(jì)算或軟件即管理 (SaaS) 具有三種子類型，用于區(qū)分應(yīng)用程序何時(shí)專用于一個(gè)客戶端或系統(tǒng)是否由多個(gè)客戶端共享。

公共云：該應(yīng)用程序由 SaaS 提供商提供，并由許多具有客戶端名稱和密碼但具有共享框架和程序的客戶端使用。

私有云：應(yīng)用程序致力于一個(gè)客戶端。與公共云分離后，私有云變得更加昂貴，因?yàn)槊總€(gè)新客戶的資產(chǎn)都必須翻倍。

混合云：開放和私有云安排的組合。商品通常以嵌入式框架的形式覆蓋。云孕育云抓住了“兩全其美”，但在冷漠和感知方面正在慢慢改善。

基于云的溫度監(jiān)測系統(tǒng)

為了確保基于公共云的 SaaS 基于云的測試提供與 GxP 兼容，必須滿足幾個(gè)要求： 包括數(shù)據(jù)庫在內(nèi)的熱測試設(shè)置是工廠操作系統(tǒng)。為了滿足最初的 GxP 要求（例如，GAMP5，標(biāo)題 21 CFR 第 11 部分），必須批準(zhǔn)電子框架 (CSV)。為確保良好的穩(wěn)定性，數(shù)據(jù)必須保持不變，并且數(shù)據(jù)完整性必須由多層應(yīng)用程序保護(hù)，在該應(yīng)用程序中，信息可以是敏感的、干凈的、被認(rèn)為是舊的、唯一的、精確的、強(qiáng)大的、健壯的，并且在其整個(gè)生命周期中都可以訪問。電子框架批準(zhǔn) (CSV) 是一個(gè)有據(jù)可查的過程，可確保現(xiàn)代框架以可靠和有效的方式準(zhǔn)確地完成其打算做的事情。保障數(shù)據(jù)安全最有效的方式是SaaS公有云溫度監(jiān)控系統(tǒng)。在 SaaS 公共云基礎(chǔ)上，不同的客戶體驗(yàn)基于云的溫度監(jiān)控系統(tǒng)，該系統(tǒng)使用他們自己的客戶端名稱和密碼，這意味著他們只需訪問他們的詳細(xì)信息和報(bào)告，以保證最大的訪問權(quán)限。因此，數(shù)據(jù)庫中的每一行僅對(duì)授權(quán)客戶開放。

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1 / 2 ?圖 2.4 監(jiān)控 SAAS

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在公共云中托管基于云的監(jiān)控解決方案的風(fēng)險(xiǎn)

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1 / 2 ?表 2.1 緩解措施

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醫(yī)藥供應(yīng)鏈

溫度監(jiān)測和制藥供應(yīng)鏈?zhǔn)且幌盗邢冗M(jìn)功能的奇妙鏈，靈活的制藥系列令人驚嘆且用途廣泛。此外，每種藥材的和諧系列看起來都不一樣，依賴于多維物質(zhì)，就像是一個(gè)創(chuàng)意空間。雖然合成藥物等昂貴物質(zhì)的供應(yīng)鏈通常很短，但阿司匹林等低成本仿制藥的供應(yīng)鏈令人難以置信，在天然藥物和患者藥物之間存在不同程度的差異。所有制藥連鎖店都愿意分享他們所有的需求和目的，是活性產(chǎn)品成分 (API) 提交和復(fù)合材料之間的責(zé)任。最近，溫度數(shù)據(jù)分析的速度正在慢慢達(dá)到藥店甚至患者的最后一英里。

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1 / 2 ?圖 2.5 藥品供應(yīng)鏈

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制藥優(yōu)雅鏈的濕度如何適用

厚度與熱量相比，是指在其周圍可見的水量。只要物質(zhì)在重要的復(fù)合（例如，液體或粉末）之前處于其開放物質(zhì)中，悶熱在藥物生產(chǎn)中非常有效。在重要的包裝之后，相對(duì)附著力通常會(huì)失去其對(duì)安全洞察力的重要性。關(guān)閉儲(chǔ)藏室有限的粘合力以保持適當(dāng)?shù)木嚯x對(duì)命名和組裝的負(fù)面影響（例如，紙張，紙板）都被認(rèn)為是正常的。然而，在大多數(shù)分布中，主要的相關(guān)參數(shù)是溫度。通常，這些信息的木頭不會(huì)在旅行保險(xiǎn)箱中尋找水分。

運(yùn)輸條件與容量條件

盡管每個(gè)藥品項(xiàng)目都有單獨(dú)的安全計(jì)劃，但根據(jù)運(yùn)輸和運(yùn)輸?shù)念悇e將其包含在一般溫度信息中。作為能源條件，我們通常保持溫度 - 196°C、-80°C、-20°C、2-8°C 和 15-25°C。作為旅行條件，標(biāo)記可以是“濕氮”（-196°C ），“干冰”（- 78°C），2-8°C和15-25°C?！胺€(wěn)定”（-20°C）容量并不總是通過移動(dòng)來實(shí)現(xiàn)，原因有兩個(gè)。穩(wěn)定的材料通常不會(huì)在非常高的溫度下積累。以后使用冷凍干燥機(jī)比使用昂貴且復(fù)雜的壓力冷卻更便宜。

制藥公司的監(jiān)管環(huán)境

一個(gè)組織需要在何種程度上要求、生產(chǎn)、儲(chǔ)存、交付或銷售醫(yī)療用品，這取決于最初的管理需求。法律和準(zhǔn)則對(duì)所有國家都很清楚，通常包括國家或國際權(quán)力機(jī)構(gòu)，例如 FDA（美國）、歐盟（歐洲）或瑞士醫(yī)學(xué)（瑞士），所有這些都是由 ICH（國際協(xié)調(diào)委員會(huì)）組織的個(gè)人化學(xué)品）。

除了官方指南之外，還有各種相關(guān)實(shí)體提供跟蹤記錄，支持并在明確的情況下提供指南和實(shí)施。與藥品供應(yīng)鏈相關(guān)的最引人注目的組織是國際制藥工程學(xué)會(huì) (ISPE)、美國藥典 (USP)、父母藥物協(xié)會(huì) (PDA) 和世界衛(wèi)生組織 (WHO)。一項(xiàng)與這些改變?nèi)粘Ｉ畹纳罘绞胶托乱?guī)則保持同步的管理計(jì)劃已經(jīng)變成了執(zhí)行和新的最終提交的地方。

GMP 和 GDP 差異

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1 / 2 ?圖 2.6 GMP 和 GDP

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從制藥的角度來看，管理結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)是良好制造 (GMP) 框架和良好分銷規(guī)范 (GDP) 框架——盡管它們總是被稱為 GxP。雖然 GMP 通過整合（測試計(jì)數(shù)、釋放和劑量）強(qiáng)調(diào)身體健康，但 GDP 圍繞分配的中心包括運(yùn)輸、移動(dòng)庫存和醫(yī)療用品折扣。GMP和GDP都意味著通過確保項(xiàng)目的質(zhì)量來創(chuàng)造良好的健康。

GMP 和 GDP 是如何產(chǎn)生的（歷史較短）

近年來制定的 GMP 和 GDP 法律。與之相關(guān)的光線顯示了 GMP 和 GDP 取得的最重要的成功。

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1 / 4 ?表 2.2 行業(yè)歷史

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2.3 可行性研究

做可行性研究的主要目的是看我們給定的應(yīng)用系統(tǒng)是否適合工作，簡而言之，這取決于技術(shù)、行為和經(jīng)濟(jì)可行性研究三個(gè)主要因素。讓我們在下面討論這三個(gè)因素：

技術(shù)可行性：

我們使用了 Bolt IoT 小工具和云平臺(tái)。很明顯，可以訪問基本設(shè)備和系統(tǒng)來開發(fā)和實(shí)施給定的應(yīng)用系統(tǒng)。在對(duì) Python 和一些傳感器有中級(jí)知識(shí)后，我們開始工作。經(jīng)過研究，我們得到的輸出是這個(gè)系統(tǒng)在技術(shù)上是完全可行的。

行為可行性：

目前，各行各業(yè)都在使用數(shù)字感溫機(jī)，它包括很多龐大的架構(gòu)和遍布整個(gè)產(chǎn)業(yè)園區(qū)的互聯(lián)互通，需要人力，最終成為行業(yè)的負(fù)擔(dān)。因此，通過使用我們的應(yīng)用程序公司將節(jié)省大量資金，并且出現(xiàn)人為錯(cuò)誤的機(jī)會(huì)更少，這對(duì)制藥行業(yè)來說是最好的。

經(jīng)濟(jì)可行性：

只要我們正在構(gòu)建這個(gè)應(yīng)用程序，我們就會(huì)知道這個(gè)系統(tǒng)在財(cái)務(wù)上是可行的，因?yàn)樗杏布M件都具有成本效益并且質(zhì)量最好。隨著進(jìn)步，該系統(tǒng)正在給予行業(yè)并照顧所有主要風(fēng)險(xiǎn)并減少特定任務(wù)的人力，這對(duì)行業(yè)和管理員來說都是雙贏的局面。

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第3章

SYSTEM ANALYSIS & DESIGN

3.1 需求規(guī)范

該區(qū)域由產(chǎn)品必需品組成，一定程度的信息與框架設(shè)置圖、用例和用例描述相結(jié)合，足以使架構(gòu)師能夠構(gòu)建框架來滿足這些先決條件，并讓分析器能夠測試框架是否滿足這些先決條件。

3.1.1 外部接口要求

建議的應(yīng)用系統(tǒng)使用一些外部設(shè)備來執(zhí)行 I/O 任務(wù)。下面是其中的一些。

• 電腦設(shè)備
• 移動(dòng)設(shè)備
• 輸入設(shè)備
• 輸出設(shè)備
• 互聯(lián)網(wǎng)寬帶

3.1.2 用戶界面

監(jiān)控人員需要一臺(tái)監(jiān)視器和一部手機(jī)，以在每次低于 -31 度和高于 -40 度時(shí)獲得溫度閾值的通知。它還將顯示圖表，以及安裝在行業(yè)內(nèi)的系統(tǒng)或（HVAC）的當(dāng)前溫度。

3.1.3 硬件接口

該軟件在云平臺(tái)上運(yùn)行，即 Bolt 物聯(lián)網(wǎng)云平臺(tái)。從由 Bolt IoT 設(shè)備連接的傳感器收集信息，該設(shè)備非常先進(jìn)，包含內(nèi)置藍(lán)牙模塊和 Wi-Fi 模塊，連接到任何其他設(shè)備所需的空間和時(shí)間更少。除此之外，我們只需要跳線和LM35傳感器，它們將相互連接，以收集制藥行業(yè)的準(zhǔn)確溫度。在用戶端，您只需要一個(gè)屏幕即可查看傳感器收集的數(shù)據(jù)。

3.1.4 軟件接口

我們正在使用 Linux 服務(wù)器連接和收集來自 Bolt IoT Cloud 平臺(tái)的數(shù)據(jù)。為此，Bolt Python 庫用于成功連接。Bolt API 已用于安全目的，由 16 位 API 密鑰保護(hù)，因此任何人都不會(huì)干擾連接，并且未經(jīng)管理部門許可，任何人都無法看到正在發(fā)生的事情。Python 語言用于編碼目的。并向機(jī)器發(fā)出指令以執(zhí)行所需的任務(wù)。

3.1.5 通訊接口

出于通信目的，需要互聯(lián)網(wǎng)的持續(xù)連接，因?yàn)樵撓到y(tǒng)正在通過云收集數(shù)據(jù)，需要持續(xù)連接到互聯(lián)網(wǎng)作為我們的代碼，并且所有系統(tǒng)所需的傳感器和機(jī)器都配置在云端，所以它是無用的沒有互聯(lián)網(wǎng)。

3.1.6 功能需求

它定義了系統(tǒng)應(yīng)該執(zhí)行的基本功能。整個(gè)產(chǎn)品的一些主要功能是本系統(tǒng)獨(dú)有的關(guān)鍵功能，如下所示。

• 收集正確的溫度
• 檢查閾值
• 警告行業(yè)管理
• 通過電話和電子郵件發(fā)送消息

3.1.7 非功能性需求

它定義了非基本功能，它定義了性能和安全性方面的需求以及下面給出的更多內(nèi)容。

• API 密鑰的系統(tǒng)安全性。
• 以 CSV 格式收集和保存每日數(shù)據(jù)。
• 預(yù)測某個(gè)時(shí)間的溫度下降。
• 生成用于分析溫度的圖表。

3.1.8 可靠性

該系統(tǒng)顯示了值得信賴和始終如一地表現(xiàn)良好的質(zhì)量。指出建立必要的產(chǎn)品質(zhì)量所需的變量

3.1.9 可用性

該軟件承諾通過非常嚴(yán)格地采取一些保密因素來供行業(yè)使用。

• 持續(xù)的互聯(lián)網(wǎng)連接。
• 硬件維護(hù)。
• 任何災(zāi)難中的天災(zāi)人禍或人類縱容。

3.1.10 安全

整個(gè)應(yīng)用程序受到下面給出的許多因素的保護(hù)。

• Linux 開源服務(wù)器——它是一個(gè)安全的操作系統(tǒng)。
• Bolt Python 庫是另一個(gè)重要因素。
• 云上的安全性是一個(gè)額外的優(yōu)勢。
• API 密鑰是整個(gè)連接完整性的主要安全因素。

3.1.12 可維護(hù)性

系統(tǒng)開發(fā)使用了75%的硬件，25%的軟件對(duì)硬件進(jìn)行了額外的維護(hù)，對(duì)軟件級(jí)別的維護(hù)較少，Python用于易于更新和使用的軟件編碼。人們應(yīng)該不時(shí)了解硬件維護(hù)。

3.1.13 可移植性

此應(yīng)用程序的主要獨(dú)特之處在于您可以在世界任何地方看到當(dāng)前的行業(yè)溫度和閾值交叉。這是可能的，因?yàn)槲覀冊谄渲惺褂昧嗽萍夹g(shù)。您可以通過網(wǎng)絡(luò)通過電話查看情況，在筆記本電腦和臺(tái)式機(jī)中，您只需要管理權(quán)限即可。

3.2 流程圖/DFD

3.2.1 瀑布模型

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1 / 2 ?圖 3.1 瀑布模型

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瀑布模型文件 SDLC 方法應(yīng)用于開發(fā)計(jì)劃。我將模型展平，直接連續(xù)地表示產(chǎn)品改進(jìn)過程流。這意味著該過程的任何階段最好在您完成上一節(jié)時(shí)開始。瀑布模型是將身體的承諾直接分解為連續(xù)的階段，其中每個(gè)階段都依賴于過去的期望和對(duì)其他任務(wù)的尊重。這是在某些地方運(yùn)行處理器以創(chuàng)建計(jì)劃的方式。

3.2.2 數(shù)據(jù)流程圖

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1 / 2 ?圖 3.2 數(shù)據(jù)流程圖

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數(shù)據(jù)流圖顯示了系統(tǒng)應(yīng)用程序內(nèi)部的整個(gè)數(shù)據(jù)流。在設(shè)計(jì)整個(gè)基于云的監(jiān)控系統(tǒng)時(shí)非常有幫助。

3.3 設(shè)計(jì)和測試步驟

3.3.1 用例圖

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1 / 2 ?圖 3.3 用例圖

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用例圖顯示了不同類型的用戶交互，因?yàn)檫@是一個(gè)僅供行業(yè)使用的產(chǎn)品，因此單個(gè)用戶是行業(yè)管理員，監(jiān)控一切。

3.3.2 活動(dòng)圖

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1 / 2 ?圖 3.4 活動(dòng)圖

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活動(dòng)圖顯示了系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)方面。一種流程圖，顯示從一個(gè)活動(dòng)到另一個(gè)活動(dòng)的流程。

3.4 測試過程

計(jì)算平臺(tái)的安裝——所有硬件連接都將完成，然后所有這些都將在云上進(jìn)行配置，以通過連接到 Bolt IoT 設(shè)備的 LM35 傳感器收集溫度數(shù)據(jù)。此外，您必須安裝 Linux 服務(wù)器操作系統(tǒng)，并且需要高優(yōu)先級(jí)的持續(xù) Internet 連接。

現(xiàn)場準(zhǔn)備——所有監(jiān)控設(shè)備都應(yīng)該在工業(yè)監(jiān)控室中，您還可以在遠(yuǎn)程位置通過筆記本電腦和手機(jī)查看溫度變化和圖表。

技術(shù)測試——所有硬件設(shè)備，包括筆記本電腦和移動(dòng)設(shè)備，都應(yīng)該同步并檢查一次，以查看整個(gè)應(yīng)用程序是否正常工作。此外，編碼和軟件也應(yīng)由知名且知識(shí)淵博的人進(jìn)行測試。

程序測試——在完成安裝和測試設(shè)備的整個(gè)過程之后，我們現(xiàn)在應(yīng)該打開 Bolt IoT 設(shè)備并檢查進(jìn)一步的連接，看看我們是否在所有監(jiān)控設(shè)備上接收到溫度數(shù)據(jù)。

用戶培訓(xùn)——因此，在這種情況下，勞動(dòng)力較少的同一個(gè)人可以學(xué)習(xí)如何查看和監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)并為公司完成各自的工作，而不會(huì)對(duì)行業(yè)造成任何人為干擾和錯(cuò)誤。這將降低對(duì)醫(yī)藥和工業(yè)造成任何損害的風(fēng)險(xiǎn)。

輸出測試——最后，我們必須檢查即將到來的輸出是否正確，是否對(duì)行業(yè)有幫助。因?yàn)槲覀冏鲞@整個(gè)過程只是為了正確的輸出，降低勞動(dòng)力和人類放縱的風(fēng)險(xiǎn)因素。

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第 4 章

RESULTS AND OUTPUTS

4.1 硬件連接

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1 / 2 ?圖 4.1 硬件連接

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整個(gè)圖顯示了應(yīng)用系統(tǒng)的實(shí)際連接方式。

所需硬件

• Bolt Wi-Fi 模塊
• 3 母對(duì)公線
• 溫度傳感器：LM35傳感器

將 LM35 傳感器連接到螺栓

第 1 步：握住傳感器，以便您可以讀取上面寫的 LM35。

第 2 步：在此位置，將傳感器的引腳從左到右識(shí)別為 VCC、輸出和接地。VCC接紅線，Output接橙線，Gnd接棕線

第 3 步：使用公對(duì)母線將 LM35 的 3 個(gè)引腳連接到 Bolt Wi-Fi 模塊，如下所示：

• LM35 的 VCC 引腳連接到 Bolt Wi-Fi 模塊的 5v。
• LM35 的輸出引腳連接到 A0（模擬輸入引腳）
• LM35 的 Gnd 引腳連接到 Gnd。

4.2 配置機(jī)器

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1 / 2 ?圖 4.2 配置機(jī)器。

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device_stat.py

from boltiot import Bolt
api_key = "XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX"
device_id  = "BOLTXXXXXX"
mybolt = Bolt(api_key, device_id)
response = mybolt.isOnline()
print (response)

此輸出顯示每次我們需要使用安全功能 Bolt API 密鑰進(jìn)行更改或更新時(shí)，我們必須如何配置 Bolt IoT 機(jī)器。

首先，我們需要從 boltiot python 模塊中導(dǎo)入 Bolt 類。這是在第 1 行完成的。接下來，我們需要向 Bolt 類提供 API 密鑰和設(shè)備 ID，以便我們可以控制我們的設(shè)備。為此，我們在第 2 行創(chuàng)建并分配了一個(gè)變量來保存 API 密鑰。在第 3 行，我們創(chuàng)建并分配了一個(gè)變量來保存設(shè)備 ID。您可以找到您的設(shè)備 ID 和 API 密鑰https://cloud.boltiot.com/api_credentials從您的云儀表板。設(shè)備 ID 類似于 BOLTXXXXXX，其中 XXXXX 是數(shù)字。在第四行中，我們使用我們的 API 密鑰和設(shè)備 ID 初始化 Bolt 類。在第五行，我們調(diào)用“isOnline()”函數(shù)來了解設(shè)備是在線還是離線。在最后一行，我們打印“isOnline()”函數(shù)的響應(yīng)。這將告訴我們 Bolt 設(shè)備是在線還是離線以及設(shè)備分別在線/離線的時(shí)間。

如果設(shè)備在線，那么它將打印以下消息。

{“成功”：1，“價(jià)值”：“在線”，“時(shí)間”：“星期一 2018-06-18 03:27:40 UTC”}

4.3 部署應(yīng)用程序

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1 / 2 ?圖 4.3 部署應(yīng)用程序

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conf.py

SID = 'You can find SID in your Twilio Dashboard' 
AUTH_TOKEN = 'You can find  on your Twilio Dashboard' 
FROM_NUMBER = 'This is the no. generated by Twilio. You can find this on your Twilio Dashboard'
TO_NUMBER = 'This is your number. Make sure you are adding +91 in beginning'
API_KEY = 'This is your Bolt Cloud accout API key'
DEVICE_ID = 'This is the ID of your Bolt device'

temp_sms.py

import conf
from boltiot import Sms, Bolt
import json, time

minimum_limit = 300
maximum_limit = 600  


mybolt = Bolt(conf.API_KEY, conf.DEVICE_ID)
sms = Sms(conf.SID, conf.AUTH_TOKEN, conf.TO_NUMBER, conf.FROM_NUMBER)


while True: 
    print ("Reading sensor value")
    response = mybolt.analogRead('A0') 
    data = json.loads(response) 
    print("Sensor value is: " + str(data['value']))
    try: 
        sensor_value = int(data['value']) 
        if sensor_value > maximum_limit or sensor_value < minimum_limit:
            print("Making request to Twilio to send a SMS")
            response = sms.send_sms("The Current temperature sensor value is " +str(sensor_value))
            print("Response received from Twilio is: " + str(response))
            print("Status of SMS at Twilio is :" + str(response.status))
    except Exception as e: 
        print ("Error occured: Below are the details")
        print (e)
    time.sleep(10)

一個(gè) Python 程序，它將獲取 Bolt 收集的溫度數(shù)據(jù)，并在溫度值超出我們指定的溫度范圍時(shí)發(fā)送 SMS。

代碼的算法可以分解為以下步驟 -

1. 從 Bolt 設(shè)備中獲取最新的傳感器值。

2. 檢查傳感器值是否在我們的最小值和最大值指定的范圍內(nèi)。

3. 如果不在范圍內(nèi)，發(fā)送短信。

4. 等待 10 秒。

5. 從步驟 1 開始重復(fù)。

在上面的代碼中，我們每 10 秒獲取一次數(shù)據(jù)。您可以更改該值，但理想情況下，如果 2 個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的時(shí)間間隔超過 10 秒應(yīng)該會(huì)很好

注意：上面的“sensor_value”是從 LM35 傳感器獲得的原始溫度讀數(shù)。如果您想將此值轉(zhuǎn)換為以攝氏度為單位的溫度，請使用公式：Temperature=(100*sensor_value)/1024其中 sensor_value 是存儲(chǔ)從 LM35 傳感器獲得的數(shù)據(jù)的變量。

4.4 讀取傳感器值

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1 / 2 ?圖 4.4 讀取傳感器值

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在上圖中，Linux 服務(wù)器正在運(yùn)行 python 代碼并獲取傳感器的值，同時(shí)檢查手動(dòng)給出的閾值參數(shù)。

4.5 跨越溫度閾值

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1 / 2 ?圖 4.5 跨越溫度閾值

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圖中顯示，只要閾值超過其值，系統(tǒng)就會(huì)要求第三方 SMS 和電子郵件應(yīng)用程序向注冊號(hào)碼發(fā)送警報(bào)。

4.6 溫度超過閾值時(shí)發(fā)送短信

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1 / 2 ?圖 4.6 系統(tǒng)收到的短信

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由于我們在代碼中編寫了幾個(gè)打印語句。因此溫度數(shù)據(jù)將打印在終端上。如果該值超出閾值范圍，則 SMS 將發(fā)送到您的注冊號(hào)碼。給出了發(fā)送的 SMS 的屏幕截圖。

Twilio 是第三方 SMS 功能提供商。它是一家云通信平臺(tái)即服務(wù) (PaaS) 公司。Twilio 允許軟件開發(fā)人員以編程方式撥打和接聽電話，還可以使用其 Web 服務(wù) API 發(fā)送和接收文本消息。

登錄到您的 Linux 服務(wù)器后。創(chuàng)建一個(gè)名為 conf.py 的文件，該文件將存儲(chǔ)與 Twilio 相關(guān)的所有憑據(jù)。在終端中創(chuàng)建一個(gè)新的文件類型 sudo nano conf.py。之后編寫以下代碼以將所有憑據(jù)保存在單個(gè)文件中[11]。

SID = '您可以在 Twilio 儀表板中找到 SID'

AUTH_TOKEN = '您可以在 Twilio 儀表板上找到'

FROM_NUMBER = '這是號(hào)碼。由 Twilio 生成。

TO_NUMBER = '這是你的號(hào)碼。確保在開頭添加 +91'

API_KEY = '這是您的 Bolt Cloud 帳戶 API 密鑰'

DEVICE_ID = '這是你的 Bolt 設(shè)備的 ID'

注意：您必須用您的憑據(jù)替換上述所有值。您可以在 Twilio 儀表板中找到前四個(gè)值，在 Bolt Cloud 儀表板中找到后兩個(gè)值。我們將所有憑據(jù)存儲(chǔ)在一個(gè)單獨(dú)的文件中，因?yàn)樗遣粦?yīng)與任何人共享的敏感數(shù)據(jù)。因此，避免在代碼中直接使用憑據(jù)是一種很好的做法。替換所有值后，使用 CTRL+X 保存文件。

4.7 系統(tǒng)收到的郵件

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1 / 2 ?圖 4.7 系統(tǒng)收到的電子郵件

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Mailgun 是一種電子郵件自動(dòng)化服務(wù)。它有一套非常強(qiáng)大的用于發(fā)送電子郵件的內(nèi)置功能。開發(fā)人員可以在 Mailgun API 的幫助下處理他們的電子郵件。

email.conf

MAILGUN_API_KEY = 'This is the private API key which you can find on your Mailgun Dashboard' 
SANDBOX_URL= 'You can find this on your Mailgun Dashboard' 
SENDER_EMAIL = 'This would be test@your SANDBOX_URL'
RECIPIENT_EMAIL = 'Enter your Email ID Here'
API_KEY = 'This is your Bolt Cloud account API key'
DEVICE_ID = 'This is the ID of your Bolt device'

temp_email.py

import email_conf
from boltiot import Email, Bolt
import json, time

minimum_limit = 300 #the minimum threshold of light value 
maximum_limit = 600 #the maximum threshold of light value 


mybolt = Bolt(email_conf.API_KEY, email_conf.DEVICE_ID)
mailer = Email(email_conf.MAILGUN_API_KEY, email_conf.SANDBOX_URL, email_conf.SENDER_EMAIL, email_conf.RECIPIENT_EMAIL)


while True: 
    print ("Reading sensor value")
    response = mybolt.analogRead('A0') 
    data = json.loads(response) 
    print ("Sensor value is: " + str(data['value']))
    try: 
        sensor_value = int(data['value']) 
        if sensor_value > maximum_limit or sensor_value < minimum_limit:
            print("Making request to Mailgun to send an email")
            response = mailer.send_email("Alert", "The Current temperature sensor value is " +str(sensor_value))
            response_text = json.loads(response.text)
            print("Response received from Mailgun is: " + str(response_text['message']))
    except Exception as e: 
        print ("Error occured: Below are the details")
        print (e)
    time.sleep(10)

由于我們在代碼中編寫了幾個(gè)打印語句，溫度數(shù)據(jù)將打印在終端上。如果該值超出閾值范圍，則會(huì)向您注冊的電子郵件 ID 發(fā)送一封電子郵件。給出了發(fā)送的電子郵件的屏幕截圖。

登錄到您的 Linux 服務(wù)器后。創(chuàng)建一個(gè)名為 email_conf.py 的文件，該文件將存儲(chǔ)與 Mailgun 相關(guān)的所有憑據(jù)。在終端中創(chuàng)建一個(gè)新的文件類型 sudo nano email_conf.py。之后編寫下面的代碼以將所有憑據(jù)保存在單個(gè)文件中[12]。

MAILGUN_API_KEY = '這是您可以在 Mailgun 儀表板上找到的私有 API 密鑰'

SANDBOX_URL = '您可以在 Mailgun 儀表板上找到它'

SENDER_EMAIL = '這將是 test@your SANDBOX_URL'

RECIPIENT_EMAIL = '在此處輸入您的電子郵件 ID'

API_KEY = '這是您的 Bolt Cloud 帳戶 API 密鑰'

DEVICE_ID = '這是你的 Bolt 設(shè)備的 ID'

注意：您必須用您的憑據(jù)替換上述所有值。您可以在 Mailgun 儀表板中找到前四個(gè)值，在 Bolt Cloud 儀表板中找到后兩個(gè)值。

我們將所有憑據(jù)存儲(chǔ)在一個(gè)單獨(dú)的文件中，因?yàn)樗遣粦?yīng)與任何人共享的敏感數(shù)據(jù)。因此，避免在代碼中直接使用憑據(jù)是一種很好的做法。替換所有值后，使用 CTRL+X 保存文件。

4.8 數(shù)據(jù)集收集

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1 / 2 ?圖 4.8 數(shù)據(jù)集收集

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該圖表示系統(tǒng)應(yīng)用程序收集的數(shù)據(jù)，每 30 秒統(tǒng)計(jì)一次數(shù)據(jù)集，并以圖形的形式顯示輸出。

繪制溫度數(shù)據(jù)并運(yùn)行多項(xiàng)式回歸算法的代碼

setChartLibrary('google-chart');
setChartTitle('Polynomial Regression');
setChartType('predictionGraph');
setAxisName('time_stamp','temp');
mul(0.0977);
plotChart('time_stamp','temp');

預(yù)測點(diǎn)：這個(gè)數(shù)字告訴 Visualizer 需要預(yù)測多少未來數(shù)據(jù)點(diǎn)。默認(rèn)情況下，Visualizer 在產(chǎn)品的硬件配置中將點(diǎn)與數(shù)據(jù)收集時(shí)間間隔開。

因此，如果您將產(chǎn)品設(shè)置為每 5 分鐘收集一次數(shù)據(jù)，并選擇 6 個(gè)預(yù)測點(diǎn)，Visualizer 將預(yù)測趨勢并在未來 30 分鐘內(nèi)顯示 6 個(gè)點(diǎn)。

No. 多項(xiàng)式系數(shù)：Polynomial Visualizer 處理給定的輸入時(shí)間相關(guān)數(shù)據(jù)，并輸出以下形式的函數(shù)的系數(shù)：

這與輸入數(shù)據(jù)中的趨勢最相似。這個(gè)數(shù)字告訴 Visualizer 函數(shù)中應(yīng)該存在多少元素，即 n 的值。

幀大小：這些是 Visualizer 將用于預(yù)測數(shù)據(jù)趨勢的先前數(shù)據(jù)點(diǎn)的數(shù)量。例如，如果將此值設(shè)置為 5，Visualizer 將使用前 5 個(gè)點(diǎn)來預(yù)測趨勢。

4.9 通過多項(xiàng)式回歸預(yù)測溫度

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1 / 2 ?圖 4.9 通過多項(xiàng)式回歸預(yù)測溫度

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該圖代表多項(xiàng)式回歸，我們將使用 Bolt Cloud 來預(yù)測您的制藥行業(yè)或任何地方的未來溫度。

當(dāng)您單擊預(yù)測按鈕時(shí)，除了顯示的數(shù)據(jù)圖之外，還有 2 個(gè)圖。這些圖表是預(yù)測歷史和預(yù)測數(shù)據(jù)。

預(yù)測歷史圖表可幫助您調(diào)整機(jī)器學(xué)習(xí)模型。您必須更改以下參數(shù)，以使該圖表最接近實(shí)際數(shù)據(jù)。當(dāng)這種情況發(fā)生時(shí)，預(yù)測數(shù)據(jù)或預(yù)測的未來溫度將是最準(zhǔn)確的。

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第 5 章

CONCLUSION

傳統(tǒng)制藥行業(yè)使用舊儀表系統(tǒng)來檢查行業(yè)所需的溫度閾值以保持藥品質(zhì)量，因?yàn)槿绻幤放我蛭丛谒铚囟?[- 31o到 - 40o] 那么根據(jù)政府的指導(dǎo)方針，必須銷毀大量藥物或藥物，并且不應(yīng)該將它們分發(fā)給經(jīng)銷商或客戶。

無論如何，溫度閾值超過了要求的溫度度，公司不得不遭受巨大的損失，最終影響到整個(gè)公司的供應(yīng)鏈，包括工人和經(jīng)銷商。自 1937 年以來，該行業(yè)一直在努力減少這種人為錯(cuò)誤的因素，并使其更加正確和準(zhǔn)確。就像在安全領(lǐng)域一樣，我們說人類的愚蠢沒有補(bǔ)丁，所以制藥行業(yè)也因此面臨很多損失，因?yàn)樵缧r(shí)候有人手動(dòng)檢查溫度并生成手寫報(bào)告，并且在最后藥物不符合政府規(guī)定，他們必須全部銷毀。

后來，該系統(tǒng)在幫助行業(yè)和其他食品制造業(yè)方面也取得了很大進(jìn)展，因?yàn)榭焖傧M(fèi)品產(chǎn)品也依賴于溫度因素，因此行業(yè)溫度監(jiān)測的變化正在幫助所有食品制造業(yè)的增長?；井a(chǎn)品和服務(wù)。

然后數(shù)字系統(tǒng)開始用于通過溫度閾值檢查和監(jiān)控藥品生產(chǎn)，這是必需的。但勞動(dòng)力的問題是同一家公司必須使用人工來檢查和報(bào)告。大多數(shù)大型制藥行業(yè)都在 24x7 每天 8 小時(shí)三班倒運(yùn)行。想象一下他們投資了多少金額，但風(fēng)險(xiǎn)保持不變，任何畸形都可能發(fā)生，因?yàn)闆]有自動(dòng)系統(tǒng)來提醒公司和管理員溫度已達(dá)到閾值，以便到時(shí)候可以采取更好的安全措施和減少公司和藥品批次的風(fēng)險(xiǎn)和損失。

因此，考慮到這一切，我們開發(fā)了整個(gè)應(yīng)用程序，它不僅可以測量當(dāng)前溫度，還可以根據(jù)行業(yè)用途調(diào)整閾值。此外，每當(dāng)溫度即將達(dá)到其閾值時(shí)，它都會(huì)通過連接到應(yīng)用程序的警報(bào)器來警告整個(gè)行業(yè)。

此應(yīng)用程序?qū)?SMS、電子郵件和通知發(fā)送給所有監(jiān)控設(shè)備、管理部門以及任何有權(quán)接收該消息的人。

我們使用了 IoT Device 的最新技術(shù)，即Bolt IoT和LM35 溫度傳感器，該傳感器接收該區(qū)域的當(dāng)前溫度。我們還使用Bolt IoT 云平臺(tái)連接整個(gè)設(shè)備，并通過 Linux 服務(wù)器配置它，使用Bolt IoT python 庫進(jìn)行 API 連接，并通過云技術(shù)遠(yuǎn)程使用。

此應(yīng)用程序的優(yōu)點(diǎn)是它還以 CSV 格式將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在云端，然后我們運(yùn)行我們的預(yù)測算法，該算法向我們顯示一天中的哪個(gè)時(shí)間溫度會(huì)降低，以便我們可以據(jù)此調(diào)整系統(tǒng)并增加暖通空調(diào)的溫度并有效地使用此功能。

結(jié)果，制藥行業(yè)獲得了雙贏的局面，一方面溫度閾值風(fēng)險(xiǎn)的最大因素幾乎無效，另一方面，他們不必為人工支付額外的人工費(fèi)用這也降低了人類愚蠢的風(fēng)險(xiǎn)。關(guān)于他們現(xiàn)有的系統(tǒng)監(jiān)控管理員可以從他們那里完成這項(xiàng)工作。

這種基于云的制藥行業(yè)溫度閾值監(jiān)控系統(tǒng)不僅可以解決藥品制造問題，還可以解決全球快速消費(fèi)品和食品生產(chǎn)行業(yè)的問題。

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