Рассказываем, как устроена технология IoT и на примере производственного предприятия объясняем, что дает ее внедрение.
Что такое IoT
Интернет вещей (IoT) — это сеть из устройств со встроенными датчиками и программным обеспечением. Они собирают данные и обмениваются информацией друг с другом через интернет. При этом сеть может состоять из самых разных устройств — от кофемашины до сложного промышленного оборудования.
Возьмем пример из коммунального хозяйства. Одна из самых распространенных проблем ЖКХ — прорыв изношенного водопровода. Внедрение интернета вещей помогает быстро обнаруживать протечки и оповещать об этом коммунальную службу.
Решение IoT состоит из модемов с датчиками и запорной арматуры. Когда датчики обнаруживают утечку, они сообщают о ней на сервер коммунальщиков. Тот отдает команду перекрыть вентиль на запорной арматуре и сообщает диспетчеру об обнаруженной протечке. Время срабатывания системы от момента обнаружения протечки до закрытия вентиля составляет всего от 5 до 7 секунд. Без внедрения IoT коммунальщики узнали бы об аварии в лучшем случае через несколько минут, в худшем — спустя несколько часов.
Что такое «интернет вещей»: основные понятия
Интернет вещей сокращает время реагирования на инциденты. Попутно снижаются затраты на устранение ущерба.
Описанный пример — довольно простой сценарий использования IoT. Однако интернет вещей способен решать и намного более сложные задачи.
Что может интернет вещей на производстве
IoT используется в самых разных сферах — в логистике, ритейле, энергетике. Однако больше всего он распространен на производстве. Именно там внедрение интернета вещей дает значимый эффект. Ниже несколько примеров его использования.
Автоматизированный удаленный мониторинг оборудования
Он помогает ремонтной службе отслеживать состояние и работу станков, прогнозировать и заранее предупреждать о потенциальных отказах оборудования.
Удаленный мониторинг сокращает время простоя, особенно внепланового.
Ежедневно ремонтная служба получает снимки рабочих смен оборудования. В них содержится информация по времени выполнения операций каждым станком и другие параметры его работы. В течение смены станки отправляют уведомления о всех критических отклонениях — снижению производительности, сбое в установленном режиме работы, поломке или необходимости замены компонента, который выработал ресурс.
Мониторинг станков и промышленных машин в реальном времени
Он помогает операторам и инженерам в режиме реального времени оценивать, насколько хорошо работает оборудование. Благодаря внедрению IoT сотрудники получают доступ к данным, необходимым для обеспечения соблюдения производственных графиков и быстрого решения возникающих проблем. На основе данных анализируется общая эффективность оборудования — средняя нагрузка, время полезной работы и эффективность производства.
Управление и оптимизация цепочек поставок
Внедрение интернета вещей в цепочки поставок дает несколько важных преимуществ.
Примеры внедрения интернета вещей
- Отслеживание активов предприятия и произведенных товаров в реальном времени.
- Автоматизация складских задач.
- Электронный документооборот.
- Высокую точность прогнозирования поставок.
- Углубленный контроль складскими запасами.
Рассмотрим, как это работает на примере фармацевтической фабрики.
Транспортировка лекарств — непростая задача. Многие препараты должны храниться при определенном температурном режиме. Например, вакцину Спутник V можно перевозить при температуре 2—8°С или -18°С. Неожиданные колебания температурного режима, поломки автотранспорта и ошибки при сдаче-приемке могут привести к порче лекарств и убыткам.
Интернет вещей обеспечивает прозрачность цепочки поставок. Для этого каждая партия товара снабжается RFID-меткой или транспондером, который называется Smart Label. Это помогает контролировать пункт назначения каждой партии и избежать пересортицы. Перемещение груза отслеживается при помощи GPS-трекера автомобиля, а дополнительные датчики контролируют температурный режим и влажность и в реальном времени сообщают об отклонениях от заданных параметров. После завершения перевозки вся информация о поставке аккумулируется в отчете и помогает выявить слабые места, которые нуждаются в улучшениях.
Цифровые двойники
Это изменяемые цифровые профили объектов или процессов. Каждый цифровой двойник основан на огромном объёме накопленных данных, которые получены в ходе измерений показателей объекта в реальном мире.
Цифровые двойники помогают производителям тестировать изменения и моделировать их воздействие без фактического внедрения каких-либо физических изменений.
Контроль качества
Интернет вещей предоставляет возможность контролировать качество производимой продукции на любом этапе — от закупаемого сырья до обратной связи от конечных потребителей.
Получение этой информации помогает быстро обнаруживать проблемы и вносить изменения в производственный процесс. Это критически важно в таких отраслях, как фармацевтическая промышленность и пищепром. Например, в пищевой промышленности IoT-устройства контролируют объем ингредиентов, температуру, нужное давление и другие параметры.
Data Intelligence
Это использования искусственного интеллекта и инструментов машинного обучения для анализа и преобразования сырых массивов данных в информацию, которая исследует эффективность бизнеса. Data intelligence позволяет выявлять закономерности, принимать обоснованные решения и адаптировать производство к новым условиям.
Data intelligence помогает лучше понимать собираемые данные, разрабатывать и внедрять более эффективные бизнес-процессы.
Повышение уровня безопасности
Часто на производстве пыльно и шумно, а персоналу приходится трудиться на ограниченном пространстве рядом с работающими механизмами. Это повышает риск столкновения человека с техникой. Интернет вещей сводит травматизм к минимуму за счет определения местонахождения людей и механизмов и системы предотвращения столкновений.
Интернет роботизированных вещей (IoRT)
Это концепция, в которой данные с множества устройств, обрабатываются и используются для управления объектами в физическом мире. Эти объекты (роботы) отслеживают события вокруг себя при помощи собственных датчиков и информации получаемой от IoT и могут производить необходимые действия. Иными словами, интернет вещей помогает роботам принимать решения и реагировать на меняющуюся обстановку.
Отличия IoT от IoRT в том, что интернет вещей фокусируется на поддержке сервисов для мониторинга и сбора данных, а интернет роботизированных вещей сосредоточен на автономных действиях в физическом мире. Их интеграция — следующий шаг в автоматизации производственных процессов.
Эффект от внедрения интернета вещей на производстве
IoT облегчает работу всех подразделений — позволяет в реальном времени контролировать производство и оборудование, склад и логистику. Автоматизация процессов уменьшает количество ошибок связанных с человеческим фактором и снижает затраты.
Интернет вещей дает промышленности следующее:
- сокращение цикла выпуска продукции,
- снижение эксплуатационных расходов,
- оптимизацию цепочек поставок,
- снижение числа вынужденных простоев оборудования,
- избавление от человеческого труда и внедрение робототехники,
- повышение качества продукции и клиентской удовлетворенности.
Востребованность IoT по отраслям и цели внедрения
По осторожной оценке Boston Consulting Group, в 2020 году примерно половина всех расходов на IoT пришлась всего на следующие отрасли — дискретное производство, логистику и транспорт и коммунальные услуги.
Gartner в 2020 году рассчитал количество оборудования подключенного к интернету вещей и получил такую картину. Из 5,81 млрд оконечных устройств 3,16 млрд приходится на три отрасли — коммунальные услуги (1,36 млрд), госуправление ( 0,7 млрд) и системы физической безопасности (1,09 млрд).
Компания IoT Analitics занимается аналитикой IoT. Она проанализировала 1600 проектов внедрения IoT и выяснила, что в половине проектов (54%) основным фактором для внедрения было снижение затрат. Треть проектов (35%) внедрялось для роста доходов и четверть (24%) — для повышения безопасности.
Источник: dzen.ru
Что такое интернет вещей? Определение и описание
Интернет вещей – это система взаимосвязанных вычислительных устройств, которые могут собирать и передавать данные по беспроводной сети без участия человека.
Речь идет не только о ноутбуках и смартфонах. Почти все устройства с кнопкой включения/выключения потенциально могут подключиться к интернету и стать частью интернета вещей. Например, частью интернета вещей может стать человек с имплантом для мониторинга сердца, камера, ведущая наблюдение за жизнью диких животных в прибрежных водах, или автомобиль со встроенными датчиками, предупреждающими водителя о потенциальных рисках. По сути, это может быть любой объект, которому можно назначить сетевой адрес (IP-адрес) и который может передавать данные по сети.
Как работает интернет вещей?
Система интернета вещей включает в себя датчики и устройства, взаимодействие которых осуществляется через облачное соединение. Как только данные попадают в облако, осуществляется их обработка программными средствами и принимается решение о необходимости выполнения определенных действий, например настройки датчиков и устройств без необходимости ввода данных пользователем или отправки уведомлений.
Полная система интернета вещей состоит из четырех отдельных компонентов. Датчики устройств, средства подключения, инструменты обработки данных и пользовательский интерфейс. Давайте рассмотрим каждый из них.
Датчики устройств
Датчики устройств собирают данные в определенной среде. Устройство может иметь несколько датчиков, например, смартфон оснащен GPS, камерой, акселерометром и другими датчиками. Датчики собирают данные из окружающей среды для решения определенных задач.
Средства подключения
После сбора данных устройство должно отправить их в облако. Это делается это по-разному: по Wi-Fi или Bluetooth, посредством спутниковой связи, через энергоэффективные сети дальнего радиуса действия (LPWAN) или при подключении напрямую к интернету через Ethernet. Вариант подключения зависит от области применения конкретного устройства интернета вещей.
Инструменты обработки данных
Как только данные попадают в облако, осуществляется их программная обработка с целью последующего решения о выполнении определенных действий. Эти действия могут включать отправку предупреждений или автоматическую настройку датчиков устройства без участия пользователя. Однако иногда требуется ввод данных со стороны пользователя. В этом случае требуется пользовательский интерфейс.
Пользовательский интерфейс
Интерфейс позволяет осуществить ввод данных со стороны пользователя или выполнить проверку работоспособности системы. Все действия пользователя передаются через систему: от пользовательского интерфейса в облако, а затем к датчикам устройств для внесения запрошенных изменений.
Протоколы подключения и сетевого взаимодействия, используемые веб-устройствами, различаются в зависимости от области применения устройства интернета вещей. Для упрощения и ускорения процессов сбора данных при работе интернета вещей все чаще используется искусственный интеллект и машинное обучение.
Области применения интернета вещей
Существует множество областей применения интернета вещей. Ниже перечислены самые популярные.
Носимые устройства
Носимые устройства – это, пожалуй, самый заметный для простого обывателя тип устройств интернета вещей. К ним относятся фитнес-трекеры, умные часы, умные очки, гарнитуры виртуальной реальности и многое другое.
Умные дома
В систему «умный дом» входит бытовая техника. Система используется для автоматизации определенных задач и обычно управляется дистанционно. Устройства интернета вещей, входящие в состав умного дома, включают беспроводные кухонные приборы, музыкальные системы, определяющие настроение, интеллектуальные системы освещения, жалюзи с электрическим приводом, автоматические окна и двери, интеллектуальные счетчики коммунальных услуг и прочие устройства.
Умные города
В умных городах используются такие устройства интернета вещей, как датчики и счетчики для сбора и анализа данных. Затем эти данные могут использоваться для улучшения инфраструктуры, коммунального обслуживания и других сервисов.
Беспилотные автомобили
В беспилотных автомобилях обычно используется технологическая система на основе интернета вещей, передающая данные как о самом автомобиле, так и о дороге, по которой он движется. Самостоятельное движение автомобиля достигается благодаря тому, что данные о дорожном движении, навигации, внешней среде и многом другом собираются и анализируются компьютерными системами автомобиля.
Розничная торговля
Интернет вещей все чаще используется в розничной торговле. Он позволяет обеспечить персонализированные скидки, а также реализовать автоматизированные кассы и умные полки (предупреждающие продавца о том, что заканчиваются запасы), роботизацию рабочих мест и оптимизированное управление цепочками поставок. Сеть магазинов Amazon Go, базирующаяся на концепции автоматизированной торговли, объединяет черты онлайновых и традиционных магазинов и является примером интернета вещей. Магазины работают за безналичный расчет; деньги списываются с кошельков Amazon покупателей. Товары добавляются в корзины покупателей в режиме реального времени, когда они берут их с полок.
Телемедицина
Телемедицина подразумевает использование компьютерных и телекоммуникационных технологий для оказания медицинских услуг. Интернет вещей является важным аспектом телемедицины (для обозначения интернета медицинских вещей иногда используется аббревиатура IoMT). Примеры его применения включают удаленную медицинскую диагностику, цифровую передачу медицинских изображений, видеоконсультации со специалистами и прочее.
Умное сельское хозяйство
Умное сельское хозяйство предполагает использование цифровых технологий для оптимизации сельскохозяйственных работ. Фермеры могут использовать подключенные датчики, камеры и другие устройства для получения общих данных о ферме и корректировки действий для повышения урожайности.
Этот список не является исчерпывающим: интернет вещей меняет образ действий и способы работы во многих сферах жизни. Примеры устройств интернета вещей включают умные мобильные телефоны, умные холодильники, умные часы, фитнес-трекеры, умные пожарные сигнализации, умные дверные замки, умные велосипеды, медицинские датчики, умные системы безопасности, а также виртуальные помощники, такие как Alexa и Google Home. И этот список можно продолжать дальше.
История интернета вещей
Введение термина «интернет вещей» часто приписывают Кевину Эштону. В 1999 году Эштон занимался оптимизацией цепочек поставок в Procter наблюдается рост количества решений для удаленного мониторинга и интеллектуальных носимых устройств, трекеров здоровья и датчиков на основе интернета вещей.
Умные города
Интеллектуальные технологии будут все чаще применяться в городах по всему миру для повышения эксплуатационной эффективности, информирования населения и обеспечения более высокого качества государственных услуг и благосостояния граждан.
Распространение искусственного интеллекта и машинного обучения
Основные расходы в инфраструктуре интернета вещей в ближайшие годы будут связаны с искусственным интеллектом и машинным обучением. Интернет вещей на основе искусственного интеллекта позволит создать умные машины с интеллектуальным поведением, способные принимать решения практически без вмешательства человека.
Рост благодаря использованию сетей 5G
5G – беспроводная мобильная связь пятого поколения – обеспечивает более высокую скорость передачи данных. Более быстрые сети позволят осуществлять анализ и управление большими объемами данных, собранными устройствами интернета вещей. Это, вероятно, ускорит рост интернета вещей. Однако подключение большего количества устройств интернета вещей напрямую к сети 5G, а не к Wi-Fi роутеру, приводит к возникновению новых проблем с конфиденциальностью и безопасностью.
Рекомендуемые продукты
- Антивирус Касперского
- Kaspersky Total Security
- Kaspersky Internet Security
- Kaspersky Password Manager
- Kaspersky Secure Connection
Статьи по теме:
- Риски конфиденциальности при использовании фитнес-трекеров
- Как настроить защищенную домашнюю сеть
- Риски безопасности и конфиденциальности в виртуальной и дополненной реальности
- Защита от программ-вымогателей: как сохранить данные в безопасности в 2022 году
Что такое интернет вещей? Определение и описание
Интернет вещей – это огромная сеть устройств, подключенных к интернету. В этой статье приведено описание интернета вещей, области его применения и примеры устройств.
Источник: www.kaspersky.ru
Как Интернет вещей меняет бизнес-модели
Интернет вещей, одна из самых популярных сегодня технологий. Предлагаем вашему вниманию перевод статьи одного из ведущих специалистов в этой области, Стива Мэттьюса (Steve Matthews).
Интернет вещей, одна из самых популярных сегодня технологий, медленно, но верно меняет нашу повседневную жизнь, неминуемо сказываясь и на бизнесе.
Поскольку Интернет вещей становится все более выгодным финансово и простым в применении, он ведет к фундаментальным изменениям в бизнес-моделях.
Чтобы монетизировать данные Интернета вещей, компании должны четко представлять его возможности и стратегию применения — с участием и спонсорством бизнес-лидеров
Неудивительно, что анализ больших объемов данных посредством впечатляющих новых технологий приводит к ошеломляющим выводам, однако лишьнезначительная их часть относится к B2B-сектору.
Руководителям промышленных предприятий, чья эффективность измеряется в долларах и центах, может быть трудно восхищаться битами и байтами, особенно учитывая, что до недавнего времени они были довольно пренебрежительны к большим объемам данных, навешивая на них ярлык феномена B2C.
Однако эта позиция меняется с приходом Интернетом вещей (Internet of Things, IoT): отныне компании, не способные обратить аналитику в свою пользу для достижения оптимальной производительности, теряют конкурентоспособность.
В новой реальности, продиктованной вездесущими сенсорными данными, компания либо должна сама поменять привычный курс, либо ей “помогут” в этом, и первоочередная задача руководителей бизнеса в том, чтобы ответить на два фундаментальных вопроса. Во-первых, какие новые бизнес-модели я должен внедрить, чтобы оставаться конкурентоспособным? И во-вторых, как я могу построить организационные структуры, способные осуществлять эти модели, объединяя корпоративные функции и бизнес-структуры с помощью внутренних подразделений?
Как вы заметили, ни один из этих вопросов не имеет отношения к технологиям. Почему мы не говорим о том, сколько миллионов устройств будут присоединено в ближайшие годы, как много места для хранения всех этих сенсорных данных нам потребуется или как быстро мы можем нанять наиумнейших специалистов по обработке и анализу данных?
Рассмотрим три самых важных изменения нашей индустриальной истории. Конечно, это истории технологических прорывов, но в еще большей степени это истории реализации возможностей.
В начале XIX века паровой двигатель сделал возможной индустриальную революцию, стимулируя новые производственные процессы, которые породили индустриальных магнатов, продающих доступные продукты в больших масштабах.
В середине XX века компьютеры сделали возможной научно-техническую революцию, создавая магнатов ПО, продающих доступные услуги в больших масштабах. А на пороге XXI века Интернет сделал возможной онлайн-торговлю и создал, наряду с самой сетью, магнатов соцсетей, преобладающих на сегодняшнем бизнес-ландшафте и продающих результаты обработки данных в больших масштабах.
Если — как многие утверждают — Интернет вещей является началом четвертой революции, к чему он приведет и какой новый класс магнатов появится?
Интернет вещей представляет собой постоянно растущий мир сенсоров и устройств, создающих поток “гранулированных” данных о нашем мире. “Вещи” включают в себя все — от датчиков окружающей среды, отслеживающих температуру или потребление электроэнергии, до “умных” бытовых приборов, дистанционного управления машинами и производственными линиями. Устройства всех типов управляемы онлайн и подсоединяются к сети.
Гиганты Интернета (людей) расцвели благодаря своей способности собрать каждый возможный кусочек информации о поведении и взаимодействии людей и использовать его для понимания и предсказания этого поведения.
Вооруженные этой информацией, Интернет-компании могут обеспечить себе существенный выигрыш, предоставляя оптимальные механизмы взаимодействия с пользователями.
Интернет вещей распространяет тот же самый принцип на устройства: производители могут собирать данные о том, как их продукты ведут себя и взаимодействуют друг с другом, и использовать их для понимания и предсказания их поведения в будущем.
Используя эти данные, компании могут оптимизировать производительность иизвлекать выгоду благодаря отлично отлаженному взаимодействию с пользователями.
Все чаще эти алгоритмы взаимодействия предоставляются как услуги, и пользователи платят за результат, а не физический объект, который его предоставляет. Это ключевое изменение к подаче продукта как сервиса лежит в основе многих IoT-проектов.
Этот концепт не совсем нов, конечно. Наиболее ярким примером является реактивный двигатель Power by the Hour (“мощность по часам”), принцип которого в 60-х годах прошлого века переняла компания Роллс-Ройс. Это не аренда, аконтракт с оплатой за результат, выгодно объединяющий интересы обеих сторон — как пользователя, так и производителя.
Мотивационными факторами для пользователя являются надежность сервиса, сокращение расхода капитала и точный прогноз затрат, интересы производителя — в минимизации риска конкуренции на вторичном рынке, надежном прогнозе доходов и сокращении риска коммерциализации продукта.
Общение с продуктами и устройствами, ставшее возможным благодаря Интернету вещей, делает эту модель привлекательной и для компаний, продающих оборудование куда более дешевое, чем реактивные двигатели. Нужен ли клиенту сжатый воздух, высокая грузоподъемность, копировальные услуги в офисе или любая другая услуга, предлагаемая сегодня как продукт, — гигантами завтрашнего дня станут инженеры (будь то по физике или вычислительной технике), способные использовать информацию для оптимизаиции своей производительности.
Новый магнат
Возможные последствия идут намного дальше того, как продаются продукты. Цитируя Джефа Иммельта из General Electric:
Промышленные компании автоматически вовлечены в информационный бизнес — хотят они того или нет.
Способность использовать данные сенсоров, которой теперь обладают производители, позволяет им изменить способ проектирования, обновления и поддержки используемых устройств. Результатом будет не только улучшенная производительность, но и абсолютно новая функциональность и уровни сервиса.
Джеф Иммельт был прав, говоря об информации, но сенсоры Интернета вещей выпускают данные потоком — большое количество данных, которые нужно проанализировать, чтобы получить полезную информацию. Аналитика — ключевое звено между наблюдением за операциями и оптимизацией производительности.
Умные, присоединенные устройства могут быть лишь настолько сообразительными, насколько им позволяет инструкция. Интеллигентное управление вещами зависит от эффективной “Аналитики вещей”.
Разработка продукта в большинстве индустриальных компаний происходит в эксплуатационных бизнес-подразделениях. Анализ и управление корпоративными данными — сфера центральной службы IT.
В слишком многих компаниях между этими двумя отделами — порядочная пропасть. У них нет доверия друг к другу, и усилия по объединению этих функций часто заканчиваются борьбой за власть.
Из-за необходимости связать Аналитику вещей с производственным процессом любая организация, рассчитывающая воспользоваться потенциалом IoT, должна найти способ перебросить мостик через эту пропасть.
Личная выгода и жажда контроля должны отойти на второй план, чтобы достичь более глобальных целей. Поэтому Интернет вещей в первую очередь представляет собой вызов бизнес-руководству — победит тот, кто обладает гибкостью, изобретательностью, способностью к адаптации и сотрудничеству.
Это вызов, который кто-то примет, а кто-то нет. Как в любой революции, здесь тоже есть риск неудачи. Будут как победители и проигравшие, так и те, кто не будет знать, к какому лагерю отнести себя, пока не станет слишком поздно.
Что все это значит?
Чтобы монетизировать данные Интернета вещей, компании должны четко представлять его возможности и стратегию применения — с участием и спонсорством бизнес-лидеров.
Помните, что сложность экосистемы данных и информации может потребовать сотрудничества с опытной командой по оказанию аналитических услуг, чтобы поддержать новые, выходящие на рынок модели.
Например, новые стратегии можно использовать для машинного обучения и прогрессивных техник аналитики при достижении автоматизации, или для глубокого понимании использования шаблонов, оказывающих влияние на дизайн, или для увеличения доли DevOps, или для мониторинга на предмет вероятного в будущем отказа частей системы, чтобы облегчить отлаженные бизнес-процессы.
Независимо от деталей организации должны предусмотреть постоянный контроль за активами, чтобы сделать возможными новые источники дохода и стратегии ценообразования, основанные на производительности и моделях оплаты по мере пользования вместо приобретения.
Системы раннего обнаружения и предупреждения, использующие предиктивный анализ, могут быстрее найти и исправить проблемы с машинами и устройствами. А контроль в режиме реального времени и анализ реальных активов позволяет компаниям вовремя получить ценную информацию и оперативно отреагировать.
Эти рекомендации выведены из реальных прецедентов. Компании, инвестировавшие в аналитику Интернета вещей, в результате получают значительную выгоду для бизнеса.
Steve Matthews, IoT practice director, business consulting, Teradata
Источник: spark.ru