Промышленный интернет вещей в россии и в мире

Содержание

Стандарты и основы

Платформы Интернета вещей помогают поддерживать взаимодействие между «вещами» и позволяют создавать более сложные структуры, такие как распределенных вычислений и развитие распределенные приложения.

  • IBM анонсировала когнитивный IoT, который сочетает в себе традиционный IoT с машинным интеллектом и обучением, контекстной информацией, отраслевыми моделями и обработкой естественного языка.
  • В Фонд стандартов XMPP (XSF) создает такую ​​структуру под названием Chatty Things, которая является полностью открытым, независимым от поставщика стандартом, использующим XMPP для обеспечения распределенной, масштабируемой и безопасной инфраструктуры.
  • ОТДЫХ — это масштабируемая архитектура, которая позволяет вещам обмениваться данными по протоколу передачи гипертекста и легко адаптируется к приложениям Интернета вещей для обеспечения связи от объекта к центральному веб-серверу.
  • MQTT — это архитектура публикации-подписки поверх TCP / IP, которая обеспечивает двунаправленную связь между объектом и брокером MQTT.
  • Узел-КРАСНЫЙ в программном обеспечении с открытым исходным кодом, разработанном IBM для подключения API, оборудования и онлайн-сервисов.
  • OPC представляет собой серию стандартов, разработанных OPC Foundation для подключения компьютерных систем к автоматизированным устройствам.
  • В Консорциум промышленного Интернета (IIC) Промышленная эталонная архитектура Интернета (IIRA) и немецкий Индустрия 4.0 представляют собой независимые усилия по созданию определенного стандарта для объектов с поддержкой IIoT.

С чего начать цифровую трансформацию производства?

Цифровизацию производства эксперты рекомендуют начинать с определения болевых точек, у каждой фабрики они разные. Это могут быть недостаточный уровень качества продукции, большой объем выполняемого тяжелого ручного труда, низкая продуктивность, проблемы с охраной труда. Безопасность на производстве или на транспорте — один из лучших стимулов для цифровой трансформации в промышленности, считает Линда Tцай (Linda Tsai), президент направления IIoT в Advantech.

Далее надо оцифровать цель, назначить измеряемый KPI, например, определить, на сколько предстоит сократить долю брака. Эта цель должна быть реальной и достижимой, не слишком завышенной, чтобы не завершить проект провалом, рекомендует Линда Tцай.

После этого можно переходить к определению технологий, которые стоит внедрить для достижения этих целей. Распространенная ошибка — слишком быстро внедрять новейшие технологии. Торопиться не стоит, так как они могут быть еще сырыми. Например, бывает, что с учетом оценки TCO, искусственный интеллект оказывается не так эффективен, как AOI (automated optical inspection).

После всех этих этапов можно запустить пилотный проект, проверить гипотезы, и в случае их подтверждения перейти к промышленному внедрению с обязательным контролем выполнения поставленных KPI.

Области применения IIoT

Основная ценность от использования промышленного интернета вещей – достижение максимальной энергоэффективности любого производства или сети. Другими словами, в основу расчетов положена прямая стоимость оптимизации за счет применения технологии.

В первую очередь, IIoT – это взаимодействие датчиков, которые контролируют работу оборудования на производстве, в ходе переработки сырья или, например, при добыче нефти на вышке.

Системы датчиков широко применяются в промышленном производстве, при добыче полезных ископаемых и даже в лампах для освещения городских дорог, которые включаются и выключаются скоординировано и автоматически, в зависимости от их загруженности. Все это области для применения IIoT.

На производстве внедрение IIoT предполагает структурное образование цифрового двойника производимой продукции.

В результате применения IIoT:

  • Снижается общий процент брака
  • Выявляются основные факторы, влияющие на появление брака
  • Повышается эффективность процессов технологической цепочки производственных линий
  • Появляется возможность осуществлять более высококачественный мониторинг процессов
  • Можно более наглядно прослеживать цепочку создания продукта и оптимизировать процесс производственной линии

Проверка требований к базе данных по CAP-теореме

  1. Consistency (согласованность данных) — во всех вычислительных узлах в один момент времени данные не противоречат друг другу.
  2. Availability (доступность) — любой запрос к распределенной системе завершается корректным откликом, однако без гарантии, что ответы всех узлов системы совпадают.
  3. Partition tolerance (устойчивость к разделению) — даже если между узлами нет связи, они продолжают работать независимо друг от друга.
  1. ACID-транзакции и строгая консистентность (либо хотя бы не eventual consistency) — это C.
  2. Горизонтальное масштабирование на запись и чтение плюс высокая доступность — это A (мульти-мастер).
  3. Отказоустойчивость — это P, при выпадении одного дата-центра платформа не должна умереть.

Вывод

5G

Промышленным компаниям пора готовиться к эпохе 5G, так как технологии уже начали меняться, появляются новые сенсоры и роутеры, работающие в сетях нового поколения, торопит Эрик Джозефссон (Erik Josefsson), глава направления Advanced Industries в Ericsson. Если в пользовательском сегменте переход на беспроводные технологии уже произошел — стационарные телефоны уже почти никто не покупает, — то многие производства все еще окутаны проводами, недоумевает эксперт.

Применение сетей 5G для обеспечения работы систем интернета вещей на производстве позволяет повысить производительность при одновременном снижении энергопотребления. Мониторинг состояния оборудования для предиктивного обслуживания или для настройки взаимодействия оборудования между собой может обеспечить частная сеть 5G (владелец сети сам выпускает sim-карты для своего оборудования). Такой подход обеспечивает быстродействие для периферийных вычислений, может объединить порядка миллиона устройств на нескольких квадратных километрах и главное — решает проблему проводного соединения, что часто оказывается существенной сложностью при построении систем IIoT.

Как интернет вещей собирает малые данные

Датчики и сенсоры измеряют необходимые параметры (температуру, давление, уровень, вибрацию и т.д.), регистрируя изменение окружающей среды, а не ее статическое состояние. Стоимость реализации и использования такого оборудования быстро падает, что позволяет собирать все больше данных при сокращении затрат. Раньше, подключая датчики к системам контроля и управления, можно было работать только с токами потребления в пределах 4–20 мА, протоколом HART или промышленными шинами, а также специализированным ПО. Сегодня возможно использовать самые разные типы проводных и беспроводных сетей для сбора данных, и поэтому даже в пределах одного производства используется сразу несколько типов сетевых подключений .

Выбор протоколов передачи данных зависит от следующих факторов:

  • скорость передачи информации – объем данных, передаваемых за единицу времени;
  • энергопотребление– сколько времени электроника конечных устройств может работать без подзарядки;
  • дальность– максимальное расстояние, на которое нужно передать данные;
  • частота передачи информации (измеряемая в Гц), доступная для использования.

Выделяют 2 категории датчиков:

  • активные – излучают сигналы сами и принимают их отражения, требуют больше энергии;
  • пассивные – лишь принимают сигналы, что снижает их энергопотребление.

Большинство датчиков основано на волновом принципе — приеме звуковых, ультразвуковых, световых и тепловых волн. Но существуют устройства, измеряющие физические характеристики (индуктивность, емкость, давление и пр.). Комбинируя различные типы датчиков, можно значительно повысить качество и «уровень интеллектуальности» IoT-системы .


Датчики и сенсоры – источники большого количества малых данных для IoT-систем

Чем отличается промышленный интернет вещей от IoT?

Промышленный интернет вещей используется в индустриальных условиях для автоматизации производства, тогда как IoT ориентирован на решение более простых задач бытового плана. Например, «умный дом» в пределах одного домохозяйства – это сфера применения IoT, а эффективное управление многоэтажным зданием, жилым кварталом или целым городом – уже задача для IIoT-системы. При этом основная ценность от внедрения IIoT – это достижение максимальной результативности и экономичности (энергоэффективности) производства за счет оптимизации его стоимости с помощью ИТ . Для этого IIoT-системы учитывают отраслевую или корпоративную специфику, объединяя в единую сеть все производственные объекты , в соответствии с концепцией Industry 4.0, о которой мы рассказываем здесь.

Таким образом, промышленный интернет вещей – это скоординированная система ИТ-инструментов для автоматического сбора и передачи потоков Big Data с технологического оборудования на облачный сервер с целью анализа данных и формирования рекомендаций, в т.ч. с помощью методов Machine Learning .

Согласно прогнозу аналитического центра TAdviser и госкорпорации «Ростех», российский рынок IoT к 2020 году составит 270 млрд рублей, 25% из которых придется на долю промышленных предприятий. При этом 75% отечественных компаний из опрошенной выборки применяют IIoT-системы для обеспечения безопасности и видеонаблюдения, 70% – для диагностики оборудования и мониторинга, а 60% – для управления инфраструктурой. Также Industrial Internet of Things используется для контроля энергопотребления и хода работ, управления транспортом, отслеживания местонахождения движущихся и стационарных объектов и т.д. . В этой статье мы собрали 4 примера успешного внедрения IIoT в сферу тяжелого машиностроения в России и за рубежом.

Популярные сферы применения IIoT

Искусственный интеллект

Проанализировать большой массив данных человек не может, это делают технологии — например, отслеживают нарушителя ПДД по камерам, распознают преступника в толпе, диагностируют заболевания и даже предсказывают вспышку вируса. Технологии, способные решать нерутинные задачи на высоком уровне, сегодня принято называть искусственным интеллектом. Хотя в действительности алгоритмы, лежащие в основе каждой такой технологии, уникальны по-своему — это может быть и машинное обучение, и глубокое обучение и, собственно, искусственный интеллект.

Сегодня искусственный интеллект лежит в основе рекомендательных сервисов онлайн-магазинов, голосовых помощников, фильтрует контент, пишет тексты и даже музыку, распознает речь и лица людей. Для связи с клиентами компании все чаще используют чат-боты. ИИ позволяет бизнесу зарабатывать огромные деньги, потому что анализирует потребительское поведение и помогает совершенствовать алгоритмы. Они в свою очередь начинают все лучше предсказывать потребности людей, в результате чего персонализируют покупательский опыт и увеличивают продажи.

  • Зачем ОАЭ министр по искусственному интеллекту
  • Как искусственный интеллект применяется в налогах
  • Кому принадлежат права на творчество ИИ
  • Прогнозы, страхи, надежды: девять книг про искусственный интеллект
  • Какие профессии бесповоротно изменит внедрение искусственного интеллекта

Безопасность

По мере расширения Интернета вещей возникают новые проблемы с безопасностью. Каждое новое устройство или компонент, подключаемый к IIoT, может стать потенциальной ответственностью. По оценкам Gartner, к 2020 году более 25% выявленных атак на предприятия будут связаны с системами, подключенными к Интернету вещей, несмотря на то, что на их долю приходится менее 10% бюджетов на ИТ-безопасность. Существующие меры кибербезопасности значительно уступают устройствам, подключенным к Интернету, по сравнению с их традиционными компьютерными аналогами, что может позволить их перехватить для DDoS- атак со стороны ботнетов, таких как Mirai . Другая возможность — заражение подключенных к Интернету промышленных контроллеров, как в случае со Stuxnet , без необходимости физического доступа к системе для распространения червя.

Кроме того, устройства с поддержкой IIoT могут допускать более «традиционные» формы киберпреступности, как в случае утечки данных Target 2013 года , когда информация была украдена после того, как хакеры получили доступ к сетям Target через учетные данные, украденные у стороннего поставщика систем отопления, вентиляции и кондиционирования воздуха. Промышленность фармацевтического производства не спешит внедрять достижения IIoT из-за таких проблем безопасности. Одной из трудностей при предоставлении решений безопасности в приложениях IIoT является фрагментированный характер оборудования. Следовательно, архитектуры безопасности обращаются к проектам, основанным на программном обеспечении или независимым от устройств.

Аппаратные подходы, такие как использование светодиодов данных , часто используются при подключении критически важной инфраструктуры.

Безопасность

По мере расширения Интернета вещей возникают новые проблемы с безопасностью. Каждое новое устройство или компонент, подключаемый к IIoT может стать потенциальной помехой. По оценкам Gartner, к 2020 году более 25% признанных атак на предприятия будут связаны с системами, подключенными к IoT, несмотря на то, что на них приходится менее 10% бюджетов на ИТ-безопасность. Существующие меры кибербезопасности значительно уступают устройствам, подключенным к Интернету, по сравнению с их традиционными компьютерными аналогами. что может позволить их угнать для DDoS-основанные атаки ботнеты подобно Mirai. Другая возможность — заражение подключенных к Интернету промышленных контроллеров, как в случае с Stuxnet, без необходимости физического доступа к системе для распространения червя.

Кроме того, устройства с поддержкой IIoT могут допускать более «традиционные» формы киберпреступности, как в случае с 2013 г. Цель нарушение данных, при котором информация была украдена после того, как хакеры получили доступ к сетям Target через учетные данные, украденные у стороннего поставщика HVAC. Промышленность фармацевтического производства не спешила внедрять достижения IIoT из-за таких проблем безопасности. Одной из трудностей при предоставлении решений безопасности в приложениях IIoT является фрагментированный характер оборудования. Следовательно, архитектуры безопасности обращаются к проектам, которые основаны на программном обеспечении или не зависят от устройства.

Аппаратные подходы, такие как использование данные диоды, часто используются при подключении критически важной инфраструктуры

Возможно, вам также будет интересно

В концепциях IoT и M2M дистанционное взаимодействие между устройствами строится на обмене небольшими пакетами данных, и существующие беспроводные технологии далеко не всегда способны эффективно обеспечить такой обмен. Технология LPWAN была специально разработана с целью предоставить простой, надежный и дешевый способ связи для датчиков, разнесенных по большой территории, закрывая потребности пр…

Системы автоматизации процессов транспортировки и сортировки грузов на складах и распределительных центрах

Комплексная автоматизация склада или распределительного центра требует масштабных единовременных инвестиций, возврат которых в ряде случаев бывает сложно прогнозировать. Компания «СЕНСОТЕК» предлагает в качестве решения этой задачи использовать модульную конструкцию, позволяющую проектировать автоматизацию распределительного центра, исходя из долгосрочных планов развития компании, и внедряемую …

Инженерам компании ООО «Техникон» (г. Минск) совместно со специалистами проектного института «Белнефтехимпроект» удалось создать эффективную АСУ ТП для автоматизации станций хранения и перевалки нефтепродуктов, используя программно-технический комплекс Mitsubishi Electric. Структура и характеристики системы рассмотрены на примере реализованного проекта автоматизации нефтебазы н.п. Бернады РУП «…

Why MES needs IIoT Platforms

There are several reasons why MES will integrate IIoT platforms to extend their use cases.

The Complexity of MESMES provides a more centralized solution to manufacturers. These solutions execute the above-stated functions well but struggle to work outside their core functionalities. IIoT platforms, on the other hand, are built as microservice-based infrastructures. This means they offer apps as a collection of services and are decentralized from the get-go. 

The Proprietary Nature of MES

The second challenge manufacturer’s face with using MES is the limitations in the number of apps available to them. Yes, most MES come with an app store where apps can be purchased. Once again, these apps are proprietary, are managed by the developers, and updating them can be a hassle both configuration and cost-wise. 

Thus, the integration of IIoT platforms with MES is expected to bring decentralization to the MES ecosystem and give manufacturers control over the apps they develop and deploy. This agile approach to managing complex manufacturing processes is what industry 4.0 intends to achieve.

Data-Centric vs. Human-Centric

Any manufacturing production improvement initiative of the future should be asset data-centric versus process-centric. Development of an automated data collection and transformation infrastructure is the first and most important step on an Industry 4.0 journey. Core functions of MES, along with various other functions and technology offerings, layer on top of this infrastructure, if and when they are required.

In the past, this approach was challenging in discrete manufacturing plants due to the range of complex machines that were difficult to connect and extract data from. With data at the center of the value-creation process, opportunities for improvement are far greater than those through custom one-off MES projects. Those benefits include baselining and comparative analysis across machines, lines, operators, and plants, driving best practices and continuous improvement.

IoT и IIoT – абсолютно разные понятия

Две технологии, IoT и IIoT, в последнее время получили широкое распространение. Это абсолютно разные понятия, сходство между которыми сводится лишь к аббревиатурам и высокоуровневым концепциям.

Но если углубиться в детали, то данные концепции идут параллельно, хотя схемы из одной иногда заимствуются другой.

Ответ – нет. Это далеко не так. И для того, чтобы опровергнуть вышеуказанное заблуждение, мы выделили 10 отличий между технологиями IoT и IIoT. Сравнение не содержит слишком глубокое погружение в детали, но для понимания ситуации на уровне бизнеса является достаточным.

Отмечу также, что общего в этих технологиях: только то, что они обеспечивают некоторые универсальные стандартные протоколы, которые должны позволить устройствам от различных поставщиков свободно общаться между собой и принимать решения на основе полученной информации.

Дополнительные ресурсы по Интернету вещей

Блог

Путь к современному производству вместе с AWS

Узнайте, как производства используют AWS, чтобы воспользоваться преимуществами новой технологии и бизнес-возможностями, которые скрыты в промышленных данных.

Электронная книга

Jumpstart Industry 4.0 с использованием AWS Connected Factory Solution

Специальное предложение, созданное AWS вместе с партнерами для открепления данных от оборудования, ПЛК и архивных хранилищ, чтобы оптимизировать эксплуатацию, повысить производительность и доступность.

Электронная книга

Основные примеры использования промышленных приложений Интернета вещей

Узнайте, как AWS IoT помогает промышленным компаниям преодолевать препятствия для достижения бизнес-целей в таких распространенных сценариях использования, как прогнозирование качества, профилактическое обслуживание и мониторинг состояния ресурсов. 

Электронная книга

Профилактическое обслуживание с помощью AWS IoT в промышленности (электронная книга)

Узнайте о преимуществах и задачах профилактического обслуживания с помощью промышленного Интернета вещей (IIoT), а также о том, как решения для профилактического обслуживания с использованием IIoT от компании AWS и ее партнеров помогают промышленным предприятиям добиваться отличных результатов. 

Вебинар по требованию

Разработка комплексного решения промышленного Интернета вещей (IIoT) с помощью AWS IoT

Данные с промышленных объектов часто остаются неиспользуемыми, потому что они привязаны к локальным устройствам и оборудованию, например проприетарным архивам. Благодаря AWS IoT вы можете создавать безопасные, экономичные и надежные решения промышленного Интернета вещей (IIoT), которые в реальном времени собирают потоковые данные с сотен промышленных объектов, содержащих как данные, так и оборудование.

Вебинар по требованию

Повышение общей эффективности оборудования на промышленных объектах

Повысить общую эффективность промышленного оборудования сложно, так как многие данные привязаны к проприетарным локальным хранилищам, и для их получения и преобразования в формат, пригодный для поиска и анализа, требуется специальная квалификация. AWS IoT SiteWise помогает собирать и упорядочивать данные с промышленного оборудования.

Семинар в рамках re:Invent

Volkswagen переносит производство в облако (46:25)

Узнайте, как Volkswagen и AWS реализуют цифровую производственную платформу в промышленном облаке VW, чтобы трансформировать процессы производства и логистики в компании, увеличить эффективность и время бесперебойной работы заводов, а также повысить гибкость производства и качество автомобилей.

Семинар в рамках re:Invent

Узнайте, как AWS IoT поможет вам раскрыть потенциал данных об эксплуатационных технологиях, чтобы следить за работой производственных объектов, быстро вычислять распространенные метрики производительности, а также создавать приложения для анализа данных с промышленного оборудования, чтобы избежать дорогостоящих проблем с оборудованием и сократить разрывы в производительности.

Семинар в рамках re:Invent

Digital transformation and IoT monetization (54:17)

AWS IoT развертывается в масштабных компаниях из различных отраслей по всему миру. Но каковы же реальные последствия для бизнеса? В ходе этого семинара мы подробно рассмотрим, как некоторые клиенты монетизируют свои решения Интернета вещей на платформе AWS. 

Тренды российского рынка интернета вещей

         Среди главных трендов рынка ИВ в России можно выделить несколько ключевых приоритетных направлений развития:

  • IT-сектор, ключевой сегмент, который отвечает за программную составляющую всех физических объектов, подключенных к сети;
  • услуги связи с применением новейших технических решений сетей 5G. К примеру, представитель мобильного оператора «Ростелеком», на одной из недавних пресс-конференций заявил, что компания готова обеспечить полноценную поддержку сетей 5-го поколения к 2023 г.
  • внедрение предикативной диагностики в тяжелой промышленности;
  • smart city;
  • smart house;
  • научные разработки в сфере ИИ;
  • робототехника.

Факторы, влияющие на рост рынка IioT России

  • Перспективы глобального внедрения ПИВ-технологий во все сферы жизни;
  • постоянно растущие объемы потребления и запросы на новые технологичные решения;
  • поддержка госсектора;
  • развитие коммуникаций сотовых сетей;
  • партнерство с транснациональными компаниями и зарубежный опыт;
  • потребность в абсолютно новых комплексных решениях для систем безопасности производства.

Факторы, сдерживающие рост

  • чрезмерная глобализация;
  • бюрократия в госсекторе;
  • высокая конкуренция на международных рынках;
  • устаревшие технологии;
  • вредное влияние на экосистему планеты;
  • экономические санкции, связанные с военными действиями на востоке Украины;
  • нестабильность экономики;
  • отток инвесторов;
  • недостаток специалистов;
  • географические и природные условия.

Что учесть при выборе платформы для IIoT

При выборе IIoT-платформы и партнера по ее внедрению необходимо учитывать множество разно­образных факторов. Наиболее важны типы услуг (или, как мы их называем, сервисов) и модель обслуживания, предоставляемые поставщиком. Несмотря на то, что большинство платформ движутся в направлении облачной и сервисной модели, некоторые все же требуют определенных капитальных вложений и реализации локальных решений. Это ключевой момент, особенно в отраслях, где решающее значение имеют обратная связь и ответная реакция в режиме реального времени. В таких случаях поставщики часто предоставляют гибридную модель, в которой периферийные устройства и/или приложения быстрого реагирования располагаются на уровне предприятия, а отчеты, логи, аналитика данных и информационная панель — в облаке.

Также в среде IIoT очень важны специфические знания, особенно знание предметной области, и примеры использования платформы в конкретной сфере. Нельзя забывать и про такие факторы, как надежность подключения, хранение и извлечение данных, необходимых для создания коммерческой ценности проекта

Кроме того, важно знать, насколько просто управлять устройствами, которые будут подключены к платформе, и насколько легко обслуживать саму платформу и подключенные устройства

Естественно, себестоимость проекта или его калькуляция должны соответствовать потребностям конкретного бизнеса

Однако при этом важно смотреть не только на сиюминутные потребность и выгоду, но и на общую картину, оценивая будущие потребности. Хотя низкая стоимость устройства может быть привлекательной для реализации небольшого проекта, но со временем, когда вы придете к идее модернизации и расширения, это может стать очень дорогим удовольствием, а такая необходимость может наступить очень быстро

Конкуренты не спят, а скупой, как известно, платит дважды.

Не менее важно понимать и то, насколько платформа совместима с конкретным бизнесом и как она будет подключаться к текущей инфраструктуре. Масштабируемость и безопасность имеют большое значение не только с точки зрения оценки потенциальных затрат, но и с точки зрения управления и поддержки должного функционирования «вещей»

Безопасность платформы — это один из факторов, который, увлекшись решением технических и общих вопросов организации IIoT, легко упустить из виду. Ее можно обеспечить на разных уровнях. О безопасности в рамках эталонной модели Всемирного форума по «Интернету вещей» можно прочесть в статье

Крайне важно, чтобы любое устройство, подключенное к платформе, было аутентифицировано, а канал связи в идеале должен быть зашифрован. Платформа должна иметь возможность безопасно хранить данные и предоставлять доступ к данным и информационным панелям на основе прав пользователя, сформированных в группы, таких как права администратора, обратная запись, разрешение «только чтение»

Необходимо также определить, какие наборы данных будут видны каждой конкретной группе.

Последнее соображение касается выбора инструментов и их способности интегрировать и обрабатывать данные, как снизу (уровень 2) вверх (уровень 8), также это называется интеграцией в северном направлении (north-bound integration), так и сверху (уровень 8) вниз (уровень 2), т. е. при интеграции в южном направлении (south-bound integration)

Учитывать это крайне важно, поскольку некоторые поставщики очень хороши в реализации первого варианта, но сталкиваются с проблемами при реализации второго

В сфере IIoT значимую роль играет и возможность отправлять информацию на приборы, поскольку простая отчетность в этой быстро растущей среде с присущим ей накоплением данных будет недостаточной

Стоит обратить особое внимание на драйверы или протоколы, поддерживаемые платформой, и убедиться в том, что она поддерживает протоколы IIoT, такие как OPC (Open Platform Communications — семейство программных технологий, предоставляющих единый интерфейс для управления объектами автоматизации и технологическими процессами), fieldbus, Profibus и т. д., а также имеют соответствующие API для интеграции в южном и северном направлениях

Доступ к данным должен быть безопасным, аутентифицированным и отслеживаемым.

При выборе платформы IIoT очень важно ничего не упустить из виду и проработать все моменты. Это позволит убедиться в том, что платформа соответствует как краткосрочным, так и долгосрочным потребностям конкретной компании

Стандарты и основы

Инфраструктуры Интернета вещей помогают поддерживать взаимодействие между «вещами» и позволяют создавать более сложные структуры, такие как распределенные вычисления и разработка распределенных приложений .

  • IBM анонсировала когнитивный IoT, который сочетает в себе традиционный IoT с машинным интеллектом и обучением, контекстной информацией, отраслевыми моделями и обработкой естественного языка.
  • Фонд стандартов XMPP (XSF) создает такую ​​структуру, которая называется Chatty Things, которая представляет собой полностью открытый, независимый от поставщика стандарт, использующий XMPP для обеспечения распределенной, масштабируемой и безопасной инфраструктуры.
  • REST — это масштабируемая архитектура, которая позволяет вещам обмениваться данными по протоколу передачи гипертекста и легко адаптируется для приложений Интернета вещей для обеспечения связи от объекта к центральному веб-серверу.
  • MQTT — это архитектура публикации-подписки поверх TCP / IP, которая обеспечивает двунаправленную связь между объектом и брокером MQTT.
  • Node-RED в программном обеспечении с открытым исходным кодом, разработанном IBM для подключения API, оборудования и онлайн-сервисов.
  • OPC — это серия стандартов, разработанных OPC Foundation для подключения компьютерных систем к автоматизированным устройствам.
  • В Промышленном Интернете Консорциум (IIC) Промышленный Интернет Эталонная архитектура (IIRA) и немецкая промышленность 4,0 независимые усилия по созданию определенного стандарта для IIoT с поддержкой объектов.