Войти
Промышленный Интернет вещей (IIoT ) относится к взаимосвязанным датчикам, инструменты и другие устройства, объединенные в сеть с промышленными приложениями компьютеров, включая производство и управление энергопотреблением. Эта возможность подключения позволяет собирать данные, обмениваться ими и анализировать, потенциально способствуя повышению производительности и эффективности, а также другим экономическим преимуществам. IIoT - это эволюция распределенной системы управления (DCS), которая обеспечивает более высокую степень автоматизации за счет использования облачных вычислений для уточнения и оптимизации управления процессами.
Архитектура IIoT 
Модель эталонной архитектуры предприятия Purdue слева и эталонная модель IoT справа 
Приблизительно соответствие между уровнями модели Purdue и базовой структурой IoT IIoT обеспечивается такими технологиями, как кибербезопасность, облачные вычисления, граничные вычисления, мобильные технологии, межмашинное взаимодействие, 3D-печать, передовая робототехника, большие данные, Интернет вещей, технология RFID и когнитивные вычисления. Ниже описаны пять наиболее важных из них:
Системы IIoT обычно задуманы как многоуровневая модульная архитектура цифровых технологий. Уровень устройства относится к физическим компонентам: CPS, датчикам или машинам. сетевой уровень состоит из физических сетевых шин, облачных вычислений и протоколов связи, которые собирают и передают данные на уровень обслуживания, который состоит из приложений, которые манипулируют и объединяют данные в информацию, которая может отображаться на приборной панели водителя. Самый верхний слой стека - это уровень контента или пользовательский интерфейс.
| Уровень контента | Устройства пользовательского интерфейса (например, экраны, планшеты, умные очки) |
|---|---|
| Уровень обслуживания | Приложения, программное обеспечение для анализа данных и преобразования их в информацию |
| Сетевой уровень | Протоколы связи, Wi-Fi, облачные вычисления |
| Уровень устройства | Аппаратное обеспечение: CPS, машины, датчики |
История IIoT начинается с изобретения программируемого логического контроллера (PLC) Диком Морли в 1968 году, который был использован компанией General Motors в своем подразделении по производству автоматических трансмиссий. Эти ПЛК позволяли точно контролировать отдельные элементы производственной цепочки. В 1975 году Honeywell и Yokogawa представили первые в мире DCS, TDC 2000 и систему CENTUM, соответственно. Эти DCS стали следующим шагом на пути к обеспечению гибкого управления процессами на предприятии с дополнительным преимуществом резервных резервов за счет распределения управления по всей системе, устраняя единичную точку отказа в центральной диспетчерской.
С появлением Ethernet в 1980 году люди начали исследовать концепцию сети интеллектуальных устройств еще в 1982 году, когда была создана модифицированная машина Coke в Университет Карнеги-Меллона стал первым подключенным к Интернету устройством, способным сообщать о своих запасах и о том, были ли недавно загруженные напитки холодными. Еще в 1994 году предполагалось создание более крупных промышленных приложений, поскольку Реза Раджи описал концепцию в IEEE Spectrum как «[перемещение] небольших пакетов данных в большой набор узлов для интеграции и автоматизации всего. от бытовой техники до целых фабрик ».
Концепция Интернета вещей впервые стала популярной в 1999 году благодаря Центру Auto-ID в Массачусетском технологическом институте и связанным с ним публикациям по анализу рынка. Радиочастотная идентификация (RFID ) была замечена Кевином Эштоном (одним из основателей первоначального Центра автоидентификации) как необходимое условие для Интернета вещей на тот момент. Если бы все предметы и люди в повседневной жизни были оснащены идентификаторами, компьютеры могли бы управлять ими и составлять их инвентарь. Помимо использования RFID, маркировка вещей может быть достигнута с помощью таких технологий, как связь ближнего радиуса действия, штрих-коды, QR-коды и цифровые водяные знаки.
Текущая концепция IIoT возникла после появления облачной технологии в 2002 году, которая позволяет хранить данные для изучения исторических тенденций, и разработки протокола унифицированной архитектуры OPC в 2006 году, который позволил обеспечить безопасность, удаленная связь между устройствами, программами и источниками данных без вмешательства человека или интерфейсов.
Одним из первых последствий внедрения промышленного интернета вещей (путем оснащения объектов крохотными устройствами идентификации или машиночитаемыми идентификаторами) будет создание мгновенного и непрерывного управления запасами. Еще одним преимуществом внедрения системы IIoT является возможность создания цифрового двойника системы. Использование этого цифрового двойника позволяет дополнительно оптимизировать систему, позволяя экспериментировать с новыми данными из облака без необходимости останавливать производство или жертвовать безопасностью, поскольку новые процессы могут быть усовершенствованы виртуально, пока они не будут готовы к внедрению. Цифровой двойник также может служить тренировочной площадкой для новых сотрудников, которым не придется беспокоиться о реальных воздействиях на работающую систему.
Инфраструктуры Интернета вещей помогают поддерживать взаимодействие между «вещи» и позволяют создавать более сложные структуры, такие как распределенные вычисления и разработка распределенных приложений..
Термин «промышленный Интернет вещей» часто используется в обрабатывающих отраслях, имея в виду промышленную подгруппу Интернета вещей. Потенциальные преимущества промышленного Интернета вещей включают повышение производительности, аналитики и преобразование рабочего места. Прогнозируется, что потенциал роста за счет внедрения IIoT к 2030 году приведет к созданию мирового ВВП в размере 15 триллионов долларов.
Хотя подключение и сбор данных являются обязательными для IIoT, они не являются конечной целью, а скорее основой и путем к чему-то больше. Из всех технологий профилактическое обслуживание является «более простым» приложением, поскольку оно применимо к существующим активам и системам управления. Интеллектуальные системы обслуживания могут сократить время непредвиденных простоев и повысить производительность, что, по прогнозам, позволит сэкономить до 12 % сверх плановых ремонтов, снизить общие затраты на техническое обслуживание до 30% и устранить поломки до 70%, согласно некоторым исследованиям. Киберфизические системы (CPS) являются основной технологией больших промышленных данных, и они будет интерфейсом между человеком и кибер-миром.
Интеграция сенсорных и исполнительных систем, подключенных к Интернету, может оптимизировать потребление энергии в целом. Ожидается что устройства IoT будут интегрированы во все виды энергопотребляющих устройств (выключатели, розетки, лампочки, телевизоры и т. д.) и смогут связываться с энергоснабжающей компанией, чтобы эффективно сбалансировать производство электроэнергии и энергопотребление. Помимо домашних энергоменеджеров t, IIoT особенно важен для Smart Grid, поскольку он предоставляет системы для автоматического сбора и обработки информации, связанной с энергией и мощностью, с целью повышения эффективности, надежности, экономики и устойчивости. производства и распределения электроэнергии. Используя устройства расширенной инфраструктуры измерения (AMI), подключенные к магистрали Интернета, электроэнергетические компании могут не только собирать данные о соединениях конечных пользователей, но также управлять другими устройствами автоматизации распределения, такими как трансформаторы и устройства повторного включения.
По состоянию на 2016 год другие реальные приложения включают в себя включение интеллектуальных светодиодов, чтобы направлять покупателей к пустым парковочным местам или выделять изменяющиеся схемы движения, использование датчиков на водоочистителях для предупреждения менеджеров через компьютер или смартфон о необходимости замены деталей, прикрепление RFID-меток для обеспечения безопасности оборудование для отслеживания персонала и обеспечения их безопасности, встраивание компьютеров в электроинструменты для записи и отслеживания уровня крутящего момента отдельных затяжек и сбор данных из нескольких систем для моделирования новых процессов.
Использование Интернета вещей в автомобилестроении подразумевает цифровизацию всех элементов производства. Программное обеспечение, машины и люди взаимосвязаны, что позволяет поставщикам и производителям быстро реагировать на меняющиеся стандарты. IIoT обеспечивает эффективное и рентабельное производство, перемещая данные от клиентов в системы компании, а затем в отдельные части производственного процесса. С помощью IIoT в производственный процесс можно включить новые инструменты и функции. Например, 3D-принтеры упрощают формирование пресс-инструментов, печатая форму непосредственно из стального гранулята. Эти инструменты открывают новые возможности для проектирования (с высокой точностью). IIoT также поддерживает индивидуальную настройку транспортных средств благодаря модульности и возможности подключения этой технологии. Если раньше они работали отдельно, то теперь IIoT позволяет людям и роботам взаимодействовать. Роботы берут на себя тяжелую и повторяющуюся работу, поэтому производственные циклы ускоряются, а автомобиль быстрее выходит на рынок. Заводы могут быстро выявить потенциальные проблемы технического обслуживания до того, как они приведут к простоям, и многие из них переводятся на круглосуточное производственное предприятие из-за более высокой безопасности и эффективности. Большинство компаний-производителей автомобилей имеют заводы в разных странах, где производятся разные компоненты одного и того же автомобиля. IIoT позволяет соединять эти производственные предприятия друг с другом, создавая возможность перемещаться внутри помещений. Большие данные можно отслеживать визуально, что позволяет компаниям быстрее реагировать на колебания производства и спроса.
Благодаря поддержке IIoT, буровое оборудование и исследовательские станции могут хранить и отправлять большие объемы необработанных данных для облачного хранения и анализа. Благодаря технологиям IIoT нефтегазовая отрасль имеет возможность соединять машины, устройства, датчики и людей посредством взаимосвязи, что может помочь компаниям лучше справляться с колебаниями спроса и цен, решать вопросы кибербезопасности и минимизировать воздействие на окружающую среду.
По всей цепочке поставок IIoT может улучшить процесс обслуживания, общую безопасность и возможности подключения. Дроны можно использовать для обнаружения возможных утечек нефти и газа на ранней стадии и в труднодоступных местах (например, на море). Их также можно использовать для выявления слабых мест в сложных сетях трубопроводов со встроенными тепловизионными системами. Расширенные возможности подключения (интеграция данных и обмен данными) могут помочь компаниям регулировать уровни производства на основе данных о запасах, хранении, темпах распределения и прогнозируемого спроса в реальном времени. Например, в отчете Deloitte говорится, что при внедрении решения IIoT, объединяющего данные из нескольких внутренних и внешних источников (таких как система управления работой, центр управления, атрибуты трубопроводов, оценки рисков, результаты встроенных проверок, запланированные оценки и история утечек), тысячи миль труб можно отслеживать в режиме реального времени. Это позволяет отслеживать угрозы для трубопроводов, улучшать управление рисками и обеспечивать ситуационную осведомленность.
Преимущества также применимы к конкретным процессам в нефтегазовой отрасли. Процесс разведки нефти и газа может быть выполнен более точно с помощью четырехмерных моделей, построенных с помощью сейсмических изображений. Эти модели отображают колебания запасов нефти и газа, они стремятся указать точное количество необходимых ресурсов и прогнозируют срок службы скважин. Применение интеллектуальных датчиков и автоматических бурильщиков дает компаниям возможность более эффективно контролировать и производить. Кроме того, процесс хранения также может быть улучшен с внедрением IIoT путем сбора и анализа данных в режиме реального времени для мониторинга уровней запасов и контроля температуры. IIoT может улучшить процесс транспортировки нефти и газа за счет внедрения интеллектуальных датчиков и тепловых детекторов, чтобы предоставлять данные о геолокации в реальном времени и контролировать продукты из соображений безопасности. Эти интеллектуальные датчики могут контролировать процессы нефтепереработки и повышать безопасность. Спрос на продукцию можно прогнозировать более точно и автоматически сообщать нефтеперерабатывающим и производственным предприятиям для корректировки уровней производства.
В сельском хозяйстве Интернет вещей помогает фермерам принимать решения о том, когда собирать урожай. Датчики собирают данные о почвенных и погодных условиях и предлагают графики внесения удобрений и полива. Некоторые животноводческие фермы вживляют в животных микрочипы. Это позволяет фермерам не только отслеживать своих животных, но и получать информацию о происхождении, весе или состоянии здоровья.
По мере расширения IIoT возникают новые проблемы безопасности. Каждое новое устройство или компонент, подключаемый к IIoT, может стать потенциальной ответственностью. 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 перехватить для DDoS атак со стороны ботнетов, таких как Mirai. Другая возможность - заражение подключенных к Интернету промышленных контроллеров, как в случае Stuxnet, без необходимости физического доступа к системе для распространения червя.
Кроме того, с поддержкой IIoT устройства могут допускать более «традиционные» формы киберпреступности, как в случае утечки данных Target 2013 г., 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. Фармацевтическая промышленность 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, которые основаны на программном обеспечении или не зависят от устройства.
