描述

基于云的制藥行業溫度閾值監控系統

提交人 - Nakul Dubey

2020 年 5 月

ABSTRACT

基于云的制藥行業溫度閾值監控系統是一種基于云的高級溫度監控系統，配備高科技物聯網技術，可輸出工業安裝 HVAC 的當前溫度、系統時間、生成記錄、信號強度以及進一步的濕度和溫度因素。此應用程序使用帶有附加傳感器和持續互聯網連接的 Bolt IoT 套件。用戶和管理員可以遠程訪問云端數據，并及時采取必要的預防措施，這也將推動藥品制造和供應鏈管理系統的進步。此應用程序將 SMS、電子郵件和通知發送給所有監控設備、管理部門以及任何有權接收該消息的人。我們開發了整個應用程序，它不僅可以測量當前溫度，還可以根據行業用途調整閾值。此外，每當溫度即將達到其閾值時，它都會通過連接到應用程序的警報器向整個行業發出警報。此應用程序的優點是它還將數據以 CSV 格式存儲在云端，然后我們運行我們的預測算法，它向我們展示了一天中的哪個時間溫度降低，以便我們可以據此調整系統并提高 HVAC 的溫度并有效地使用此功能。

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第1章

INTRODUCTION

1.1 問題定義

熱量會影響涉及我們的每一項運動。直接確認溫度是與各個科學領域無限相互作用的重要因素。溫度識別對于食品業務、車間、制藥業務和環境測試等業務范圍很重要。簡單的溫度和計算機溫度傳感器可用于檢測商業用途的溫度。溫度傳感器的特性低于包含電阻器、半導體元件（例如二極管和熱電偶）的電測量溫度。

這種有針對性的訪問評估了持續有效加熱的成本。這是 BOLT IoT 尋找它的地方。用于 BOLT IOT 的編程語言是 PYTHON。這里使用的傳感器是 LM35 線高級溫度傳感器。該傳感器帶有一個小型 pi 形晶體管。傳感器連接到使用跨接電纜的小工具。溫度是使用高質量 LM35 傳感器實現的，可遠程使用并通過屏幕顯示。濕度、氣壓重量或振動等各種傳感器可以在不破壞自然邊界的情況下進行集中。

• 準備基于云的測試
• 收集熱量指示器的混凝土機械
• 軟件測試，
• 老式監控
• 制作報告
• 以有效的方式保存敏感數據

該實驗使用 BOLT IOT 產生連續的溫度觀測。熱量會影響所有讓我們陷入其中的運動，比如凍傷、混合濃縮咖啡等等。熱變體在小工具領域發揮著重要作用。直接保證熱量是無與倫比的商業和各種科學領域的關鍵要素。對于食品行業、工作場所以及制藥和環境行業等大企業來說，溫度測試是當務之急。可以使用訂單在 BOLT IOT 包中顯示收益。提議的策略側重于持續評估持續加熱的成本——通過設定有限的手段來有效地評估。

1.2 項目概述

“溫度敏感藥物” - 在“藥劑師”一詞下，物質和化學品的組合，例如藥物、藥物生物制藥、API、合成材料、人體測試或臨床小工具。他們都在談論他們的建筑以及溫度如何變化——例如：

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

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

物品屬于“熱軟化材料”類別 - 沒有為制藥和醫療設備設置中的所有溫度敏感物品列出標準指南。當“冷鏈”行業于 1980 年開始時，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，都需要溫度監測。自 2015 年歐盟 GDP 規則修訂以來，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別召回。隨著新的醫療器械指南生效，

1.3 硬件定義

1) 螺栓物聯網套件

2) LM35 溫度傳感器

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3) 跳線

1.4 軟件規格

1) 螺栓云平臺

2) 螺栓接口

3) 任何操作系統（Linux UBUNTU 服務器首選）

1.5 使用的語言

1) 蟒蛇

Python 是 1991 年問世的一種非常先進的語言。我們可以廣泛地使用 Python 語言來開發各種技術的應用程序和系統。我們在這個應用程序中使用了 Python 3.8 版本。Python 在這個應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 上部署整個應用程序時，基本上會使用下面給出的 Linux 命令。Linux 服務器是開源的，可以通過網絡免費獲得。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。

>>> 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 現有系統

實驗安排的歷史背景始于 30 多年前的自主溫度數據伐木工——例如，ELPRO 令人驚嘆的 HAMSTER。電池驅動，伐木工人的數據記錄率被記錄下來，它可以選擇將其內部存儲器傳輸到顯示探頭系統。由于自調節溫度數據在危害分析和關鍵控制點 (HACCP) 測試中不同，因此供暖、空調和冷卻系統 (HVAC) 等食品和飲料行業利用自調節信息的早期信息. 此后不久，制藥企業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。

溫度監測系統的關鍵功能——監測系統通常包含特定位置的溫度傳感器或其他環境信息的測量值。傳感器傳輸的節點比信息木樁更遠或更遠，信息木樁充當通信鏈路。軟件慢慢地收集屬性來執行各種任務（見下面的框架）。

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

參數和傳感器

藥物的研究、創建、測試和灌裝總是在一個系統化的環境中進行，其中不同的環境參數，例如溫度、附著力、壓力、壓差、CO2 排放等。

通過這種方式，實驗準備應可用于處理、評估和展示所有自然參數。當一個項目在容器、租金、小瓶或注射器中完成時，溫度是對環境很重要的環境的重要細節。

傳感器的放置

GMP和GDP的規則需要存儲、冷卻或移動箱的電源。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。

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

2.2 建議系統

基于云的溫度監測

基于云的溫度監控系統包括收集溫度參數的設備以及程序信息監控、警報、報告和補充以批準的方式收集的信息。無論如何，這個產品在哪里工作？雖然過去“在建筑物中”是標準響應，但現在大多數云計劃都在部署。但是，使用基于 GxP 的基于云的溫度監測系統有哪些建議、風險和要求？

云技術

云技術是一種實用程序，它使用多個遠程服務器來提供 Web 服務，而不是在本地的相鄰服務器上運行應用程序。通常，在工作的重新分配區域中出現的三維云模型之間存在區別。編程即服務 (SaaS)，也稱為基于云的應用程序管理，體現了偉大的云愿景。SaaS 應用程序是通常直接通過 Internet 瀏覽器完成的傳輸（業務），不需要在客戶端下載或構建。

云計算的優勢

多年來，計算機的分布和云的簡化迅速為所有不同的業務建立了業務應用程序。這是由于明顯的興趣點：

• 了解如何使用對云提供商開放的服務器場
• 測量辦公室、裝備、軟件設備（例如消防機構）、表格和人員的高級安全措施
• 更快且易于使用的計算設備，滿足所有考慮（實用性、額外空間）
• 用于內置鋼筋和鋼筋
• 由于聯軍的影響，減少了支援工作。

與在安全性和效率方面的某個地方實施程序相比，這些好處中的每一個通常都會導致巨大的投資成本。

通常，云注冊也存在類似的問題：登錄約束給系統提供商帶來了條件。這需要對周圍中斷的性質達成非常明確和明確的共識。

安全問題或監管任命：同樣，這需要額外的努力來評估適當的合規性和一般審查。但最終它與成本有關：與使用本地產品相比，云規劃的好處（投資成本）和額外的努力（額外成本）是什么。

開放云對比私有云：SaaS的權利是什么。

云計算或軟件即管理 (SaaS) 具有三種子類型，用于區分應用程序何時專用于一個客戶端或系統是否由多個客戶端共享。

公共云：該應用程序由 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：應用程序致力于一個客戶端。與公共云分離后，私有云變得更加昂貴，因為每個新客戶的資產都必須翻倍。

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。

基于云的溫度監測系統

為了確保基于公共云的 SaaS 基于云的測試提供與 GxP 兼容，必須滿足幾個要求： 包括數據庫在內的熱測試設置是工廠操作系統。為了滿足最初的 GxP 要求（例如，GAMP5，標題 21 CFR 第 11 部分），必須批準電子框架 (CSV)。為確保良好的穩定性，數據必須保持不變，并且數據完整性必須由多層應用程序保護，在該應用程序中，信息可以是敏感的、干凈的、被認為是舊的、唯一的、精確的、強大的、健壯的，并且在其整個生命周期中都可以訪問。電子框架批準 (CSV) 是一個有據可查的過程，可確?，F代框架以可靠和有效的方式準確地完成其打算做的事情。保障數據安全最有效的方式是SaaS公有云溫度監控系統。在 SaaS 公共云基礎上，不同的客戶體驗基于云的溫度監控系統，該系統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信息和報告，以保證最大的訪問權限。因此，數據庫中的每一行僅對授權客戶開放。

在公共云中托管基于云的監控解決方案的風險

醫藥供應鏈

溫度監測和制藥供應鏈是一系列先進功能的奇妙鏈，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，就像是一個創意空間。雖然合成藥物等昂貴物質的供應鏈通常很短，但阿司匹林等低成本仿制藥的供應鏈令人難以置信，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，是活性產品成分 (API) 提交和復合材料之間的責任。最近，溫度數據分析的速度正在慢慢達到藥店甚至患者的最后一英里。

制藥優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。只要物質在重要的復合（例如，液體或粉末）之前處于其開放物質中，悶熱在藥物生產中非常有效。在重要的包裝之后，相對附著力通常會失去其對安全洞察力的重要性。關閉儲藏室有限的粘合力以保持適當的距離對命名和組裝的負面影響（例如，紙張，紙板）都被認為是正常的。然而，在大多數分布中，主要的相關參數是溫度。通常，這些信息的木頭不會在旅行保險箱中尋找水分。

運輸條件與容量條件

盡管每個藥品項目都有單獨的安全計劃，但根據運輸和運輸的類別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，標記可以是“濕氮”（-196°C ），“干冰”（- 78°C），2-8°C和15-25°C。“穩定”（-20°C）容量并不總是通過移動來實現，原因有兩個。穩定的材料通常不會在非常高的溫度下積累。以后使用冷凍干燥機比使用昂貴且復雜的壓力冷卻更便宜。

制藥公司的監管環境

一個組織需要在何種程度上要求、生產、儲存、交付或銷售醫療用品，這取決于最初的管理需求。法律和準則對所有國家都很清楚，通常包括國家或國際權力機構，例如 FDA（美國）、歐盟（歐洲）或瑞士醫學（瑞士），所有這些都是由 ICH（國際協調委員會）組織的個人化學品）。

除了官方指南之外，還有各種相關實體提供跟蹤記錄，支持并在明確的情況下提供指南和實施。與藥品供應鏈相關的最引人注目的組織是國際制藥工程學會 (ISPE)、美國藥典 (USP)、父母藥物協會 (PDA) 和世界衛生組織 (WHO)。一項與這些改變日常生活的生活方式和新規則保持同步的管理計劃已經變成了執行和新的最終提交的地方。

GMP 和 GDP 差異

從制藥的角度來看，管理結構的基礎是良好制造 (GMP) 框架和良好分銷規范 (GDP) 框架——盡管它們總是被稱為 GxP。雖然 GMP 通過整合（測試計數、釋放和劑量）強調身體健康，但 GDP 圍繞分配的中心包括運輸、移動庫存和醫療用品折扣。GMP和GDP都意味著通過確保項目的質量來創造良好的健康。

GMP 和 GDP 是如何產生的（歷史較短）

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

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用系統是否適合工作，簡而言之，這取決于技術、行為和經濟可行性研究三個主要因素。讓我們在下面討論這三個因素：

技術可行性：

我們使用了 Bolt IoT 小工具和云平臺。很明顯，可以訪問基本設備和系統來開發和實施給定的應用系統。在對 Python 和一些傳感器有中級知識后，我們開始工作。經過研究，我們得到的輸出是這個系統在技術上是完全可行的。

行為可行性：

目前，各行各業都在使用數字感溫機，它包括很多龐大的架構和遍布整個產業園區的互聯互通，需要人力，最終成為行業的負擔。因此，通過使用我們的應用程序公司將節省大量資金，并且出現人為錯誤的機會更少，這對制藥行業來說是最好的。

經濟可行性：

只要我們正在構建這個應用程序，我們就會知道這個系統在財務上是可行的，因為所有硬件組件都具有成本效益并且質量最好。隨著進步，該系統正在給予行業并照顧所有主要風險并減少特定任務的人力，這對行業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 需求規范

該區域由產品必需品組成，一定程度的信息與框架設置圖、用例和用例描述相結合，足以使架構師能夠構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

建議的應用系統使用一些外部設備來執行 I/O 任務。下面是其中的一些。

• 電腦設備
• 移動設備
• 輸入設備
• 輸出設備
• 互聯網寬帶

3.1.2 用戶界面

監控人員需要一臺監視器和一部手機，以在每次低于 -31 度和高于 -40 度時獲得溫度閾值的通知。它還將顯示圖表，以及安裝在行業內的系統或（HVAC）的當前溫度。

3.1.3 硬件接口

該軟件在云平臺上運行，即 Bolt 物聯網云平臺。從由 Bolt IoT 設備連接的傳感器收集信息，該設備非常先進，包含內置藍牙模塊和 Wi-Fi 模塊，連接到任何其他設備所需的空間和時間更少。除此之外，我們只需要跳線和LM35傳感器，它們將相互連接，以收集制藥行業的準確溫度。在用戶端，您只需要一個屏幕即可查看傳感器收集的數據。

3.1.4 軟件接口

我們正在使用 Linux 服務器連接和收集來自 Bolt IoT Cloud 平臺的數據。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，因此任何人都不會干擾連接，并且未經管理部門許可，任何人都無法看到正在發生的事情。Python 語言用于編碼目的。并向機器發出指令以執行所需的任務。

3.1.5 通訊接口

出于通信目的，需要互聯網的持續連接，因為該系統正在通過云收集數據，需要持續連接到互聯網作為我們的代碼，并且所有系統所需的傳感器和機器都配置在云端，所以它是無用的沒有互聯網。

3.1.6 功能需求

它定義了系統應該執行的基本功能。整個產品的一些主要功能是本系統獨有的關鍵功能，如下所示。

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

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容。

• API 密鑰的系統安全性。
• 以 CSV 格式收集和保存每日數據。
• 預測某個時間的溫度下降。
• 生成用于分析溫度的圖表。

3.1.8 可靠性

該系統顯示了值得信賴和始終如一地表現良好的質量。指出建立必要的產品質量所需的變量

3.1.9 可用性

該軟件承諾通過非常嚴格地采取一些保密因素來供行業使用。

• 持續的互聯網連接。
• 硬件維護。
• 任何災難中的天災人禍或人類縱容。

3.1.10 安全

整個應用程序受到下面給出的許多因素的保護。

• Linux 開源服務器——它是一個安全的操作系統。
• Bolt Python 庫是另一個重要因素。
• 云上的安全性是一個額外的優勢。
• API 密鑰是整個連接完整性的主要安全因素。

3.1.12 可維護性

系統開發使用了75%的硬件，25%的軟件對硬件進行了額外的維護，對軟件級別的維護較少，Python用于易于更新和使用的軟件編碼。人們應該不時了解硬件維護。

3.1.13 可移植性

此應用程序的主要獨特之處在于您可以在世界任何地方看到當前的行業溫度和閾值交叉。這是可能的，因為我們在其中使用了云技術。您可以通過網絡通過電話查看情況，在筆記本電腦和臺式機中，您只需要管理權限即可。

3.2 流程圖/DFD

3.2.1 瀑布模型

瀑布模型文件 SDLC 方法應用于開發計劃。我將模型展平，直接連續地表示產品改進過程流。這意味著該過程的任何階段最好在您完成上一節時開始。瀑布模型是將身體的承諾直接分解為連續的階段，其中每個階段都依賴于過去的期望和對其他任務的尊重。這是在某些地方運行處理器以創建計劃的方式。

3.2.2 數據流程圖

數據流圖顯示了系統應用程序內部的整個數據流。在設計整個基于云的監控系統時非常有幫助。

3.3 設計和測試步驟

3.3.1 用例圖

用例圖顯示了不同類型的用戶交互，因為這是一個僅供行業使用的產品，因此單個用戶是行業管理員，監控一切。

3.3.2 活動圖

活動圖顯示了系統的動態方面。一種流程圖，顯示從一個活動到另一個活動的流程。

3.4 測試過程

計算平臺的安裝——所有硬件連接都將完成，然后所有這些都將在云上進行配置，以通過連接到 Bolt IoT 設備的 LM35 傳感器收集溫度數據。此外，您必須安裝 Linux 服務器操作系統，并且需要高優先級的持續 Internet 連接。

現場準備——所有監控設備都應該在工業監控室中，您還可以在遠程位置通過筆記本電腦和手機查看溫度變化和圖表。

技術測試——所有硬件設備，包括筆記本電腦和移動設備，都應該同步并檢查一次，以查看整個應用程序是否正常工作。此外，編碼和軟件也應由知名且知識淵博的人進行測試。

程序測試——在完成安裝和測試設備的整個過程之后，我們現在應該打開 Bolt IoT 設備并檢查進一步的連接，看看我們是否在所有監控設備上接收到溫度數據。

用戶培訓——因此，在這種情況下，勞動力較少的同一個人可以學習如何查看和監控數據并為公司完成各自的工作，而不會對行業造成任何人為干擾和錯誤。這將降低對醫藥和工業造成任何損害的風險。

輸出測試——最后，我們必須檢查即將到來的輸出是否正確，是否對行業有幫助。因為我們做這整個過程只是為了正確的輸出，降低勞動力和人類放縱的風險因素。

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第 4 章

RESULTS AND OUTPUTS

4.1 硬件連接

整個圖顯示了應用系統的實際連接方式。

所需硬件

• Bolt Wi-Fi 模塊
• 3 母對公線
• 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：使用公對母線將 LM35 的 3 個引腳連接到 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 配置機器

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 密鑰進行更改或更新時，我們必須如何配置 Bolt IoT 機器。

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

如果設備在線，那么它將打印以下消息。

{“成功”：1，“價值”：“在線”，“時間”：“星期一 2018-06-18 03:27:40 UTC”}

4.3 部署應用程序

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 Python 程序，它將獲取 Bolt 收集的溫度數據，并在溫度值超出我們指定的溫度范圍時發送 SMS。

代碼的算法可以分解為以下步驟 -

1. 從 Bolt 設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。

3. 如果不在范圍內，發送短信。

4. 等待 10 秒。

5. 從步驟 1 開始重復。

在上面的代碼中，我們每 10 秒獲取一次數據。您可以更改該值，但理想情況下，如果 2 個數據點之間的時間間隔超過 10 秒應該會很好

注意：上面的“sensor_value”是從 LM35 傳感器獲得的原始溫度讀數。如果您想將此值轉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 是存儲從 LM35 傳感器獲得的數據的變量。

4.4 讀取傳感器值

在上圖中，Linux 服務器正在運行 python 代碼并獲取傳感器的值，同時檢查手動給出的閾值參數。

4.5 跨越溫度閾值

圖中顯示，只要閾值超過其值，系統就會要求第三方 SMS 和電子郵件應用程序向注冊號碼發送警報。

4.6 溫度超過閾值時發送短信

由于我們在代碼中編寫了幾個打印語句。因此溫度數據將打印在終端上。如果該值超出閾值范圍，則 SMS 將發送到您的注冊號碼。給出了發送的 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即服務 (PaaS) 公司。Twilio 允許軟件開發人員以編程方式撥打和接聽電話，還可以使用其 Web 服務 API 發送和接收文本消息。

登錄到您的 Linux 服務器后。創建一個名為 conf.py 的文件，該文件將存儲與 Twilio 相關的所有憑據。在終端中創建一個新的文件類型 sudo nano conf.py。之后編寫以下代碼以將所有憑據保存在單個文件中[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 = '這是號碼。由 Twilio 生成。

TO_NUMBER = '這是你的號碼。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 設備的 ID'

注意：您必須用您的憑據替換上述所有值。您可以在 Twilio 儀表板中找到前四個值，在 Bolt Cloud 儀表板中找到后兩個值。我們將所有憑據存儲在一個單獨的文件中，因為它是不應與任何人共享的敏感數據。因此，避免在代碼中直接使用憑據是一種很好的做法。替換所有值后，使用 CTRL+X 保存文件。

4.7 系統收到的郵件

Mailgun 是一種電子郵件自動化服務。它有一套非常強大的用于發送電子郵件的內置功能。開發人員可以在 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打印語句，溫度數據將打印在終端上。如果該值超出閾值范圍，則會向您注冊的電子郵件 ID 發送一封電子郵件。給出了發送的電子郵件的屏幕截圖。

登錄到您的 Linux 服務器后。創建一個名為 email_conf.py 的文件，該文件將存儲與 Mailgun 相關的所有憑據。在終端中創建一個新的文件類型 sudo nano email_conf.py。之后編寫下面的代碼以將所有憑據保存在單個文件中[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 設備的 ID'

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

我們將所有憑據存儲在一個單獨的文件中，因為它是不應與任何人共享的敏感數據。因此，避免在代碼中直接使用憑據是一種很好的做法。替換所有值后，使用 CTRL+X 保存文件。

4.8 數據集收集

該圖表示系統應用程序收集的數據，每 30 秒統計一次數據集，并以圖形的形式顯示輸出。

繪制溫度數據并運行多項式回歸算法的代碼

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

預測點：這個數字告訴 Visualizer 需要預測多少未來數據點。默認情況下，Visualizer 在產品的硬件配置中將點與數據收集時間間隔開。

因此，如果您將產品設置為每 5 分鐘收集一次數據，并選擇 6 個預測點，Visualizer 將預測趨勢并在未來 30 分鐘內顯示 6 個點。

No. 多項式系數：Polynomial Visualizer 處理給定的輸入時間相關數據，并輸出以下形式的函數的系數：

這與輸入數據中的趨勢最相似。這個數字告訴 Visualizer 函數中應該存在多少元素，即 n 的值。

幀大?。?/font>這些是 Visualizer 將用于預測數據趨勢的先前數據點的數量。例如，如果將此值設置為 5，Visualizer 將使用前 5 個點來預測趨勢。

4.9 通過多項式回歸預測溫度

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1 / 2 ?圖 4.9 通過多項式回歸預測溫度

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該圖代表多項式回歸，我們將使用 Bolt Cloud 來預測您的制藥行業或任何地方的未來溫度。

當您單擊預測按鈕時，除了顯示的數據圖之外，還有 2 個圖。這些圖表是預測歷史和預測數據。

預測歷史圖表可幫助您調整機器學習模型。您必須更改以下參數，以使該圖表最接近實際數據。當這種情況發生時，預測數據或預測的未來溫度將是最準確的。

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第 5 章

CONCLUSION

傳統制藥行業使用舊儀表系統來檢查行業所需的溫度閾值以保持藥品質量，因為如果藥品批次因未在所需溫度 [- 31o到 - 40o] 那么根據政府的指導方針，必須銷毀大量藥物或藥物，并且不應該將它們分發給經銷商或客戶。

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，最終影響到整個公司的供應鏈，包括工人和經銷商。自 1937 年以來，該行業一直在努力減少這種人為錯誤的因素，并使其更加正確和準確。就像在安全領域一樣，我們說人類的愚蠢沒有補丁，所以制藥行業也因此面臨很多損失，因為早些時候有人手動檢查溫度并生成手寫報告，并且在最后藥物不符合政府規定，他們必須全部銷毀。

后來，該系統在幫助行業和其他食品制造業方面也取得了很大進展，因為快速消費品產品也依賴于溫度因素，因此行業溫度監測的變化正在幫助所有食品制造業的增長?；井a品和服務。

然后數字系統開始用于通過溫度閾值檢查和監控藥品生產，這是必需的。但勞動力的問題是同一家公司必須使用人工來檢查和報告。大多數大型制藥行業都在 24x7 每天 8 小時三班倒運行。想象一下他們投資了多少金額，但風險保持不變，任何畸形都可能發生，因為沒有自動系統來提醒公司和管理員溫度已達到閾值，以便到時候可以采取更好的安全措施和減少公司和藥品批次的風險和損失。

因此，考慮到這一切，我們開發了整個應用程序，它不僅可以測量當前溫度，還可以根據行業用途調整閾值。此外，每當溫度即將達到其閾值時，它都會通過連接到應用程序的警報器來警告整個行業。

此應用程序將 SMS、電子郵件和通知發送給所有監控設備、管理部門以及任何有權接收該消息的人。

我們使用了 IoT Device 的最新技術，即Bolt IoT和LM35 溫度傳感器，該傳感器接收該區域的當前溫度。我們還使用Bolt IoT 云平臺連接整個設備，并通過 Linux 服務器配置它，使用Bolt IoT python 庫進行 API 連接，并通過云技術遠程使用。

此應用程序的優點是它還以 CSV 格式將數據存儲在云端，然后我們運行我們的預測算法，該算法向我們顯示一天中的哪個時間溫度會降低，以便我們可以據此調整系統并增加暖通空調的溫度并有效地使用此功能。

結果，制藥行業獲得了雙贏的局面，一方面溫度閾值風險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用這也降低了人類愚蠢的風險。關于他們現有的系統監控管理員可以從他們那里完成這項工作。

這種基于云的制藥行業溫度閾值監控系統不僅可以解決藥品制造問題，還可以解決全球快速消費品和食品生產行業的問題。

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