Промышленный Интернет вещей (IIoT) определяется как набор устройств и приложений, которые позволяют крупным организациям создавать сквозную--конечную подключенную среду от ядра до периферии. Он также включает традиционную физическую инфраструктуру, такую как контейнеры и логистические грузовики, для сбора данных, реагирования на события и принятия более обоснованных решений с помощью интеллектуальных устройств.
Промышленный Интернет вещей (IIoT) является расширением Интернета вещей (IoT) и имеет множество применений в потребительском пространстве. Случаи использования Интернета вещей включают, например, устройства умного дома, такие как Amazon Echo, которые используют распознавание голоса Alexa для удаленного выключения света.
В промышленности эта технология получила широкомасштабное-коммерческое внедрение в средах со сложной инфраструктурой и большим оборудованием. Напротив, промышленный Интернет вещей может удаленно управлять системами отопления, вентиляции и кондиционирования воздуха (HVAC) по всему заводу. Это всего лишь один пример промышленного использования Интернета вещей для оптимизации и улучшения управления бизнес-операциями.
Как работает промышленный Интернет вещей?
Промышленный Интернет вещей — это подкатегория Интернета вещей, в которой предприятия пересматривают способы подключения, мониторинга, анализа и обработки промышленных данных для сокращения затрат и стимулирования роста.
Идея промышленного Интернета вещей заключается в использовании данных, которые на протяжении многих лет генерируются «глупыми устройствами» на промышленных объектах. Интеллектуальные машины на сборочной линии могут не только быстрее собирать и анализировать данные, но и быстрее передавать важную информацию, что помогает быстрее и точнее принимать бизнес-решения.
Интеграция информационных технологий (ИТ) и операционных технологий (ОТ) стимулирует промышленный Интернет вещей. Это сетевая матрица, которая соединяет устройства с устройствами, собирает данные с помощью сенсорных технологий, анализирует их и интегрирует непосредственно в платформы, которые действуют как сервисы. Промышленный Интернет вещей ознаменует новую эру промышленного использования с множеством возможностей для экономического роста.
Промышленный Интернет вещей собирает большие объемы полевых данных в заводских цехах, передает их через подключенные узлы, анализирует на серверах и преобразует информацию в практические идеи на облачной платформе. Это побуждает предприятия принимать более обоснованные решения для своих конкретных рынков и целевой аудитории. Другими словами, промышленный Интернет вещей — это система, которая подключает периферийные устройства, такие как приводы, датчики, контроллеры, подключенные коммутаторы, шлюзы и промышленные персональные компьютеры (IPC), к облаку.
Как связаны Индустрия 4.0 и Промышленный Интернет вещей?
Индустрия 4.0 — продукт четвертой промышленной революции. Четвертая промышленная революция определяется как интеграция традиционного автоматизированного производства с промышленными процессами, основанными на интеллектуальных технологиях и автономных коммуникационных устройствах.
Термин «Индустрия 4.0», сокращенно I4.0 или I4, появился в 2011 году как инициатива правительства Германии, которое на протяжении последних 20 лет активно выступало за оцифровку промышленных процессов.
По описанию Boston Consulting Group, промышленный Интернет вещей (IoT) является основным столпом Индустрии 4.0, помимо аддитивного производства или 3D-печати, дополненной реальности (AR), автономной робототехники, анализа больших данных, облачных вычислений, кибербезопасности, горизонтальной и вертикальной системной интеграции и моделирования. Это связано с автономной связью между машинами и децентрализованными цифровыми средами, способными автоматически решать проблемы, которые раньше требовали вмешательства человека.
Индустрия 4.0 включает в себя промышленный Интернет вещей, цифровизацию и корпоративную устойчивость в более широком контексте. Промышленный Интернет вещей является движущей силой Индустрии 4.0, без которой не было бы Индустрии 4.0. другими словами, промышленный Интернет вещей ограничивается обнаружением данных, их передачей, вычислением, обработкой данных и интеллектуальными приложениями,-специфичными для предметной области.
Архитектура промышленного Интернета вещей
Типичная архитектура промышленного Интернета вещей описывает расположение цифровых систем таким образом, чтобы вместе они обеспечивали сеть и соединение данных между датчиками, устройствами Интернета вещей, хранилищем данных и другими уровнями. Таким образом, архитектура промышленного Интернета вещей должна иметь следующее.
1. Устройства Интернета вещей на границе сети
Это группы сетевых объектов, расположенных на границе экосистемы Интернета вещей. Они расположены как можно ближе к источнику данных. Обычно это беспроводные приводы и датчики в промышленных условиях. Процессор или небольшое вычислительное устройство и набор конечных точек наблюдения. Устройства Edge IoT могут включать традиционные устройства в существующих средах, камеры, динамики, датчики и другие счетчики и мониторы.
Что происходит на самом удаленном краю сети? Датчики собирают данные из своего окружения и объектов, которые они контролируют, а затем преобразуют информацию в показатели и числа, которые платформы IoT могут анализировать и превращать в ценную информацию. Исполнительные механизмы управляют процессами, происходящими в наблюдаемой среде. Они меняют физическую среду, в которой генерируются данные.
2. Управление периферийными данными и первоначальная обработка.
Без высокого-качества и огромных объемов данных сложная аналитика и искусственный интеллект не смогут полностью реализовать свой потенциал. Обработка данных возможна даже на уровне датчиков.
В этом отношении периферийные вычисления дают самый быстрый ответ, поскольку данные предварительно-обрабатываются на границе сети, на самом датчике. Здесь можно анализировать цифровые и агрегированные данные. Как только соответствующая информация будет собрана, можно перейти к следующему этапу вместо отправки всей собранной информации. Эта дополнительная обработка уменьшает объем данных, отправляемых в центр обработки данных или облако.
3. Облако для расширенной обработки
Edge-устройства ограничены в возможностях предварительной обработки. Хотя периферия была максимально приближена, чтобы ограничить потребление локальной вычислительной мощности, пользователям придется использовать облако для более глубокой и тщательной обработки.
И на этом этапе необходимо сделать выбор: отдать приоритет гибкости и оперативности периферийных устройств или передовым знаниям облачных вычислений. Облачные-решения могут выполнять большой объем обработки. Здесь данные из разных источников могут быть агрегированы и предоставлены сведения, недоступные на периферии.
В контексте промышленной архитектуры IoT это будет иметь облако.
Хабы:Помимо телеметрии и управления устройствами, он обеспечивает защищенную связь с полевыми системами. При необходимости концентратор может обеспечить удаленное подключение к локальным системам в нескольких местах. Он поддерживает все элементы связи, такие как управление соединениями, безопасные каналы связи, а также аутентификацию и авторизацию устройства.
Хранилище:Используется для хранения информации до и после обработки.
Аналитика:Участвует в обработке и анализе данных.
Пользовательский интерфейс:Обеспечивает визуализацию результатов анализа, доставляемых конечному пользователю, обычно через интерфейс веб-браузера, а также через электронную почту, SMS и телефонные оповещения.
4. Интернет-шлюз
Здесь данные датчиков собираются и преобразуются в цифровые каналы для дальнейшей обработки на интернет-шлюзе. После получения агрегированных и оцифрованных данных шлюз передает их через Интернет для дальнейшей обработки перед загрузкой в облако. Шлюз остается частью периферийной системы сбора данных. Он примыкает к исполнительным механизмам и датчикам и выполняет первоначальную обработку данных на границе.
Шлюзы могут быть развернуты как аппаратно, так и программно.
Аппаратное обеспечение:Аппаратные шлюзы являются автономными устройствами. Обеспечивает проводные (аналоговые и цифровые) и беспроводные интерфейсы для подключения датчиков на выходе. Также обеспечивается подключение к Интернету либо локально, либо через стандартное соединение с маршрутизатором.
Программное обеспечение:На ПК вместо подключения к аппаратному шлюзу можно установить программный шлюз. Программное обеспечение работает в фоновом или переднем режиме и обеспечивает восходящие и нисходящие каналы связи в качестве точек входа оборудования, при этом ПК обеспечивает физический интерфейс. Программный-шлюз обеспечивает доступ к настройкам датчиков технического зрения и представлению данных датчиков через пользовательский интерфейс.
5. Протоколы подключения
Для передачи данных через промышленные системы Интернета вещей требуются протоколы. В идеале эти протоколы должны быть-стандартными, четко-определенными и безопасными. Спецификация протокола может содержать физические характеристики соединения и проводки, процедуру установления канала связи и формат данных, передаваемых по этому каналу.
Некоторые распространенные протоколы, используемые в архитектурах промышленного Интернета вещей, включают:
Расширенный протокол очереди сообщений (AMQP):Это-управляемый двунаправленный-мультиплексированный протокол обмена компактными данными-сообщениями. В отличие от HTTP, AMQP создан для подключения к облаку, ориентированному на IIoT-.
Транспорт телеметрии MQ (MQTT):Это компактный протокол обмена сообщениями клиент-сервер. MQTT предпочитает устройства IIoT из-за короткого размера кадра сообщения и минимального пространства кода.
Протокол ограниченных приложений (CoAP):Это протокол, ориентированный на дейтаграммы, который можно развернуть на транспортном уровне, включая протокол пользовательских дейтаграмм (UDP). CoAP — это сжатая версия HTTP, разработанная для требований IIoT.
6. Промышленные IoT-платформы
Промышленные системы Интернета вещей теперь способны координировать, отслеживать и контролировать операции по всей цепочке создания стоимости. Эти платформы контролируют данные устройств и управляют задачами аналитики, визуализации данных и искусственного интеллекта (ИИ) для периферийных устройств и, в некоторых случаях, датчиков непосредственно в облако и обратно.
Эталонная архитектура промышленного Интернета (IIRA) может использоваться в качестве эталона для разработки сложных систем в пространстве промышленного Интернета вещей. В целом, структура IIRA предполагает, что организации разрабатывают структуры, используя системный подход, включающий обратную связь и итерацию. Кроме того, он рекомендует адаптировать проекты промышленного Интернета вещей для конкретных секторов бизнеса, таких как энергетика, здравоохранение, транспорт и государственное использование.
Преимущества промышленного Интернета вещей
Промышленный Интернет вещей предлагает следующие преимущества.
1. Повышенная эффективность
Самым большим преимуществом промышленного Интернета вещей является его способность помогать компаниям автоматизировать и тем самым максимизировать операционную эффективность. Кроме того, физические устройства могут быть подключены к программным решениям с помощью датчиков, которые постоянно контролируют производительность. Это позволяет организациям лучше понять эксплуатационную эффективность конкретных устройств и целых автопарков. Кроме того, промышленный Интернет вещей позволяет-принимать решения на основе данных-и удаленно контролировать все производственные процессы.
2. Увеличение производства
Увеличивая использование устройств, организации с производственными процессами Интернета вещей могут повысить свою производительность. Как упоминалось ранее, сетевые устройства обеспечивают непрерывный поток данных, которые могут дать представление о работе оборудования. Это может повысить общую эффективность оборудования и максимизировать производительность машины во время работы. Кроме того, использование промышленных устройств Интернета вещей улучшает использование человеческого капитала. Интеллектуальные устройства можно использовать для выполнения черной, повторяющейся и опасной деятельности, тем самым освобождая сотрудников для других, более стратегических задач,-связанных с производством.
3. Уменьшение ошибок
Использование промышленного Интернета вещей вынуждает компании автоматизировать свои производственные операции. Устранение человеческого фактора в производственных операциях устраняет неэффективность, из-за которой бракованная продукция сходит с конвейера. При меньшем количестве дефектов качества прибыльность компании повышается за счет повышения удовлетворенности клиентов и узнаваемости бренда.
4. Требования к профилактическому техническому обслуживанию
Прогнозное обслуживание — это стратегия, позволяющая избежать сбоев активов путем анализа производственных данных для выявления закономерностей и прогнозирования надвигающихся проблем.
Интеграция промышленных датчиков Интернета вещей в промышленное оборудование позволяет отправлять уведомления об управлении-на основе состояния. Эти датчики фиксируют температуру, влажность и другие переменные окружающей среды в рабочей зоне, а также состав материалов и то, как факторы транспортировки влияют или могут повлиять на транспортировку. Все эти данные полезны для профилактического обслуживания. В результате можно избежать сбоев оборудования, снизить затраты и свести к минимуму время простоя оборудования.
5. Обеспечьте безопасность работников.
Умное производство обеспечивает большую безопасность, поскольку все промышленные датчики Интернета вещей совместно контролируют безопасность сотрудников и рабочих мест. Интегрированная система безопасности защищает рабочее место, производственную линию и персонал. В случае инцидента можно уведомить весь объект, деятельность может быть остановлена, а высшее руководство может стать посредником для решения проблемы. Инцидент также может дать полезную информацию, которую можно использовать, чтобы избежать повторения в будущем.
6. Экономия затрат на электроэнергию
Промышленные операции являются основным источником глобального энергоснабжения, что наносит ущерб устойчивости и общей прибыли. Непрерывный мониторинг систем с использованием датчиков и небольших устройств может выявить неэффективность, ведущую к потерям. Сюда входит не только мониторинг оборудования, но и комплексные операции, такие как регулирование температуры, использования воды, влажности и освещения оборудования. Кроме того, благодаря развитию технологий Интернета вещей датчики потребляют меньше энергии, что, безусловно, является благом.
7. Улучшите обслуживание на местах и качество обслуживания клиентов.
Промышленный Интернет вещей может помочь улучшить предоставление услуг на местах. Это определяется такими аспектами, как время, контекст и участие технического специалиста в конкретной операции обслуживания. Промышленный Интернет вещей также обеспечивает видимость данных в-режиме реального времени. Это означает, что производители оригинального оборудования (OEM), конечные потребители и любые другие заинтересованные стороны будут осведомлены о возникающих рисках и трудностях, что приведет к положительному опыту.
Примеры промышленного Интернета вещей
От розничной торговли до производства, большинство известных отраслей и предприятий так или иначе использовали промышленный Интернет вещей. Вот несколько ярких примеров промышленного Интернета вещей с положительными результатами для бизнеса:
1. PepsiCo использует промышленный Интернет вещей для отслеживания активов
Встроенные компоненты промышленного Интернета вещей в транспортировке, автопарке и упаковке могут помочь отслеживать запасы от начала до конца. Он также должен поддерживать баланс между спросом и предложением путем отслеживания уровня запасов. PepsiCo — пример компании, которая использует вариант промышленного Интернета вещей. Он использует ряд технологий для адаптации к рыночному спросу, управления видимостью систем запасов и автоматической корректировки правил пополнения.
2. BMW использует Industrial IoT для создания цифровых двойников своей продукции.
Цифровой двойник — это промышленное приложение Интернета вещей, в котором сложный набор датчиков используется для создания точной модели продукта или производственной среды до мельчайших деталей и физических характеристик. BMW использует промышленный Интернет вещей, искусственный интеллект (ИИ) и иммерсивные технологии для создания цифровой копии всего производственного процесса завода. Это позволяет организациям разрабатывать, оценивать и оптимизировать продукты в реальной-среде без связанных с этим затрат и рисков.
3. Larsen & Toubro (L&T) использует промышленный Интернет вещей для удаленного мониторинга и экономии средств.
В энергетическом и коммунальном секторах используется крупная операционная инфраструктура, иногда в опасных условиях, непригодных для ручного управления. В таких ситуациях устройства промышленного Интернета вещей могут собирать и передавать критически важные эксплуатационные данные без присутствия человека-оператора. Например, L&T развертывает экологически чистую водородную станцию с дистанционным мониторингом в Гуджарате, Индия. Используя промышленный Интернет вещей, L&T может снизить эксплуатационные и энергетические затраты и получить необходимую информацию о функционировании электростанции.
4. Ирландский винокуренный завод использует промышленный Интернет вещей для мониторинга окружающей среды.
Пищевая промышленность и производство напитков во многом зависят от способности производить и хранить продукцию в идеальных условиях окружающей среды. Промышленные системы Интернета вещей могут отслеживать изменения окружающей среды и предупреждать руководителей цехов о деградации продукции до того, как она произойдет. Ликеро-водочные заводы, производящие алкогольные напитки, являются идеальным примером промышленного Интернета вещей, поскольку они работают в нестабильных экологических условиях. Поставщик винокуренного завода Frilli недавно внедрил промышленную технологию Интернета вещей для ирландского бренда напитков, чтобы обеспечить автоматизацию, эффективность и гармонизацию процессов.
5. Airbus использует платформу промышленного Интернета Bosch для создания «умных» заводов.
Airbus стремится устранить неисправности, интегрируя датчики промышленного Интернета вещей в машины и оборудование на производстве и предоставляя сотрудникам носимые устройства, такие как промышленные интеллектуальные очки. Исправление ошибки в процессе может стоить организации миллионы долларов. Airbus использует цифровой интеллект для оптимизации операций и повышения производительности после партнерства с Bosch для запуска «Фабрики будущего».
Сегодня промышленный Интернет вещей является основным продуктом для крупных предприятий и одним из ключевых предложений таких крупных облачных провайдеров, как Microsoft и Amazon Web Services (AWS). Промышленный Интернет вещей расширяет возможности расширенного анализа данных и облачных технологий для промышленных приложений, таких как обслуживание оборудования, эксплуатация предприятий, управление цепочками поставок и безопасность персонала. Данные с платформ промышленного Интернета вещей могут даже помочь моделировать и тестировать продукты в цифровых средах, плавно интегрируя цифровые и физические системы для экспоненциального улучшения промышленных результатов.