Интернет вещей соответствует требованиям промышленности

Интернет вещей и промышленность

Без сомнения, вы слышали об IoT — в наши дни его трудно не заметить. Теперь у нас также есть Industrial IoT — в моде для описания его применимости к более широкому промышленному сектору.

Интернет вещей сделает новые данные доступными способами, которые мы раньше не могли себе представить; это будет стимулировать появление новых рынков и соединить существующие рынки, которые ранее мало пересекались, что еще больше повысит потребность в приложениях, которые могут анализировать доступные данные для получения значимых результатов. IDC прогнозирует, что к 2020 году объем рынка для автоматизации такого рода обнаружения и использования информации будет огромным; McKinsey предлагает к 2025 году более «сдержанный» эффект в размере 6,2 трлн долларов. Когда вы видите такие цифры, вы понимаете, что происходит что-то довольно драматичное.

Почему сейчас?

Во-первых, был сделан ряд технических усовершенствований, которые позволят, а затем и стимулировать движение IoT. Это:

1. Беспроводная связь, по крайней мере в развитых странах, широко распространена и дешева. Новые разработки в области стандартов 5g и маломощной радиосвязи сделают это еще более очевидным. Мобильные операторы, которым надоело раздавать тысячи бесплатных минут и текстовых сообщений, ищут новые бизнес-модели, чтобы увеличить свои балансы и эффективно использовать свои инвестиции в инфраструктуру. Ответ — Интернет вещей.
2. Дешёвая, распределенная и масштабируемая обработка данных означает, что даже подросток-энтузиаст может распоряжаться огромным набором вычислительных мощностей (больше, чем многие правительства имели бы доступ десять лет назад) по цене немногим большей, чем банка газировки. Не только в облаке, но и в периферийных устройствах, которые превращаются в архитектуру туманных вычислений.
3. Недорогие, «достаточно хорошие» датчики и устройства, такие как Raspberry Pi, начинают захламлять рынок, стимулируя как восторженное сообщество любителей, пробуждая воспоминания об эпохе ПК конца 70-х и начала 80-х годов, так и серьезное развитие высоких технологий. предприятия. Электронные устройства сходят с производственных линий с подключенными к Интернету датчиками, установленными в стандартной комплектации. Просим мы об этом или нет, вещи становятся сенсорными. А если вам нужны датчики, они легко доступны менее чем за несколько долларов, а быстрый поиск дает отличные примеры кода с открытым исходным кодом, что делает интеграцию безболезненной.

M2M — это не Интернет вещей

Это правда, что некоторые отрасли используют такие возможности в течение многих лет — на ум приходят аэрокосмическая, горнодобывающая и нефтегазовая отрасли. M2M (от машины к машине) использовался для описания этой ранней работы, но давайте проясним — это не IoT. Несмотря на то, что многие приверженцы отрасли продвигают эту более раннюю работу как «IoT», они принципиально неправильно понимают настоящие движущие силы IoT. Это не просто технология и взаимосвязи.

Разница с IoT заключается в масштабах и амбициях. IoT — это не просто подключение устройств, это автономия черной деятельности, а также открытие и интеграция наборов данных новыми способами, которые приведут к гораздо большим изменениям. Бункеры будут разрушены — или наблюдайте, как ваши конкуренты оставят вас в пыли. Бизнес-модели будут меняться, и появятся новые — например, контракты на основе доступности (или «почасовая мощность» в случае двигателей авиалайнеров).

От «умных» городов до интеллектуального производства — речь идет не только о технологиях, но и об организационных и личных изменениях. Это также означает, что его влияние будет ощущаться повсюду. Например, проектировщики умного города хотят использовать IoT для использования городских данных, чтобы лучше информировать граждан и обеспечивать более прозрачную модель управления. "Да, верно", я слышу, как вы говорите, "мне просто будут показывать больше рекламы о вещах, которые мне не нужны", но это серьезные вещи, призванные облегчить вашу повседневную жизнь.

Потенциал Интернета вещей в производстве очевиден. Незапланированные простои и оперативное техническое обслуживание являются нежелательными факторами затрат. Я читал, что в автомобилестроении каждый час простоя может привести к убыткам в размере 2 миллионов долларов. Fortune подсчитала, что IoT может обеспечить экономию на техническом обслуживании на 25 %, сократить время незапланированных простоев на 50 % и продлить срок службы оборудования на годы. Звучит хорошо?

С ростом автоматизации и компьютеризации заводов в 90-х и 00-х годах большая часть базовой инфраструктуры уже существует. Многие фирмы сейчас «модернизируют» эту инфраструктуру, чтобы она была готова к IoT — просто посмотрите на клиентов ThingWorx и Xively, чтобы увидеть, кто лидирует. Преимущества заключаются в анализе данных и, что более важно, в прогнозе будущей деградации машины.

У крупных, ресурсоемких отраслей были веские причины для внедрения режимов профилактического обслуживания в течение многих лет, и они полагались на сложные и индивидуальные системы для решения этой задачи, не говоря уже о небольшом состоянии на датчиках и технологиях сбора данных. Они даже не задумываются об использовании команд инженеров диагностических систем для интерпретации данных, поскольку по своей природе являются высокотехнологичными организациями. Однако эти высокие барьеры означали, что малый бизнес или предприятия смежных секторов были просто заблокированы. Кроме того, эта устаревшая технология принципиально не будет масштабироваться, поскольку промышленный Интернет вещей охватывает производственный сектор и миллионы малых и средних компаний подключаются к сети.

Это также то, где внедрение IoT действительно интересно и сыграет большую роль в снижении барьеров, поскольку оно снижает цены на оборудование и демократизирует доступ к данным. Таким образом, вопрос, скорее всего, будет заключаться в том, когда, а не в том, будут ли прогностические возможности в пределах досягаемости. Остается наука о данных… и я устал читать о «самой сексуальной работе 21-го ^st ». век». У этих парней 250 000 долларов… хорошо, да, я очень завидую, но не в этом дело.

Я не оспариваю, что эта дисциплина не является основной (по крайней мере, на данный момент), но по мере развития Интернета вещей, как он может удовлетворить спрос, основанный на этой зависимости от человеческого анализа? Я считаю, что разработка умных способов автоматизации многих задач науки о данных абсолютно фундаментальна и даже критически важна для успешного IoT и особенно таких сложных решений для науки о данных, как прогностика, необходимая для претворения в жизнь профилактического обслуживания. Без этого некоторые действительно крутые технологии останутся доступными только для «больших мальчиков».

Вы не удивитесь, узнав, что в Senseye разрабатывали продукт для создания более доступного решения для профилактического обслуживания, которое можно масштабировать с помощью Industrial IoT. Мы хотим предоставить преимущества организациям, которые ранее считали машинную прогностику недоступной или слишком сложной для внедрения и работы.

Это, безусловно, вызов — не только применение передовых технологий, но и барьеры, которые необходимо преодолевать по мере развития отрасли и внедрения IoT. Безопасность является ключевым вопросом, хотя, несмотря на то, что в значительной степени существуют технологии для ее решения, коммерческие и политические препятствия остаются. Итак, что вы делаете по этому поводу? Культурные проблемы также очевидны, поскольку команды техобслуживания, знакомые с их реактивными подходами к устранению поломок, сопротивляются улучшениям, которые в конечном итоге приведут к оптимизации численности обслуживающего персонала.

Однако есть еще три области, за которыми мы внимательно следим и которые имеют более далеко идущие последствия, выходящие за рамки нашего собственного продукта. Во-первых, потребность в периферийных (или туманных, как предпочитает называть это Cisco) устройствах, на которые можно переложить некоторые задачи предварительной обработки данных. Ежесекундно отправлять в облако огромные объемы необработанных данных просто невозможно, особенно в удаленных средах, которые полагаются на мобильную связь. Мы наблюдаем растущую активность в этой области, особенно со стороны инновационных стартапов.

Во-вторых, затраты на датчики и узлы должны продолжать резко снижаться. В промышленной сфере, где необходимы высококачественные акселерометры, они по-прежнему стоят тысячи долларов (на устройство!), что является серьезным барьером для любой фирмы, а не только для более мелких. Если Интернет вещей должен стать настолько распространенным, как нам кажется, его стоимость должна быть значительно ниже 100 долларов США.

И, в-третьих, почти полное отсутствие стандартов и протоколов взаимодействия снова создает проприетарные бункеры и вотчины — то самое, что IoT должен разрушить. Это отсутствие совместимости распространяется на весь стек технологий, от коммуникаций до метаданных приложений. Некоторые инициативы, такие как Hypercat, хотя и являются потенциально многообещающими, еще не внедряются в масштабах или темпах, необходимых для достижения критической массы.

Это, безусловно, увлекательное и динамичное время для участия в том, что можно описать только как пузырь IoT. Я не сомневаюсь, что нам, как компании, придется приспосабливаться по мере развития событий.

В настоящее время мы запускаем бесплатные пробные версии нашего решения для некоторых учреждений, поэтому дайте мне знать, если вы хотите, чтобы вас рассмотрели.