Тренды IIot — Индустриальный интернет вещей

Промышленный Интернет вещей (IIoT) объединяет машины, облачные вычисления, аналитику и сотрудников, чтобы повысить эффективность промышленных процессов. Благодаря IIoT промышленные компании могут оцифровывать процессы, модифицировать бизнес-модели, а также повышать производительность и эффективность, в то же время сокращая расходы.

Исторически сложилось так, что техническое обслуживание оборудования было направлено на решение проблем после их возникновения. Настало время внедрять предиктивную аналитику, по данным датчиков понимать, где возникнут проблемы, и устранять их заранее.

Интернет вещей поможет улучшить важные бизнес-процессы: отслеживание активов, сбор данных, построение бизнес-моделей и многие другие.

Учитывая всемирный кризис, из-за пандемии, некоторые отрасли полностью парализованы, а некоторые наоборот процветают и показали существенный рост, актуальность и востребованность. Для такой индустрии как IIoT, это время способно дать новые стимулы для развития, открыть новые горизонты. В условиях «человеческой изоляции» значимость удаленного мониторинга, достоверного онлайн-сбора информации, позволяющие минимизировать участие людей в осмотровых работах, сложно переоценить.

По словам Дэвида Холдена, коммерческого директора компании Orange Business Services, «Большой плюс решений «Интернета вещей» состоит в том, что они позволяют исключить человека из опасных операций на производстве либо избавить от рутинной деятельности, позволив контролировать ее удаленно. В условиях пандемии коронавируса это может стать одним из факторов обеспечения непрерывности производства и бизнес-процессов», – утверждает он.

Ощутимый рост применения «Интернета вещей» наблюдается на предприятиях обладающих крупным станочным парком. IIoT успешно помогает решать разные типы задач, на абсолютно разных типах производств, но в последнее время наблюдается все больший уровень востребованности в решении комплексных задач по мониторингу эффективности активов и предиктивной диагностики в дискретном производстве, и что не менее важно, наступает понимание производителей из сегмента поточных производственных процессов – рассказывает Дмитрий Крысенков, технический директор компании Winnum.

«Интернет вещей» шире всего используется в энергетическом секторе – именно там в первую очередь внедряются новые решения. Также наблюдаем успешное применение промышленного «Интернета вещей» в транспортной отрасли, в машиностроении. Хорошие перспективы в таких отраслях как: финансовой, нефтегазовой, а также в крупном производстве. Но потенциал у «Интернет вещей» очень широк и со временем все больше отраслей будут использовать эти технологии.

Мало собирать данные IoT — бизнесу придется научиться быстро их обрабатывать.

Умное оборудование, подключенное к интернету, будет производить огромные объемы данных с отметкой времени, которые компании должны собирать и анализировать. При этом элемент времени будет иметь решающее значение для аналитики таких данных.

Объем данных с IoT-устройств вырастет, поэтому их обработка «уйдет» в облака

Технологии IoT будут развиваться вместе с облачными технологиями, то есть облачными платформами, благодаря которым пользователи индустриального интернета вещей могут проще встраивать его в бизнес-процессы и получать достоверные данные.

Индустриальный IoT внедрят в глобальном масштабе — на сотнях фабрик и заводов по всему миру

Индустриальный IoT выйдет за рамки пилотных проектов, такие решения начнут внедрять в глобальном масштабе. За последние несколько лет многие компании из списка Fortune 500, например, Mitsubishi, опробовали IoT-проекты, теперь процессы перейдут в производство. Внедрение IoT обычно начинается на одном заводе, теперь пришло время масштабировать наработки на десятки и сотни заводов по всему миру.

Пример компания Starbucks, которая использует нейронные сети для корректировки маркетинговой стратегии и вовлечения покупателей. Искусственный интеллект разбивает покупателей на сегменты по возрасту и предпочтениям. Это позволяет создать исключительно персонализированный подход к потребителям. Результат не заставил себя ждать: за последний год прибыль Starbucks достигла $2,56 млрд.

Блокчейн и машинное обучение прокачают интернет вещей

Из-за риска утечки данных можно ожидать, что компании сосредоточатся на инновационных методах безопасного обмена данными, возможно, с использованием блокчейн.

Также все больше предприятий будут применять модели машинного обучения для прогнозирования и предупреждения сбоев. Машинное обучение станет более автоматизированным, компании будут подключать к облачным платформам ML все более крупные капитальные активы, интегрировать облака и IoT-устройства для более эффективной работы с данными.

Ожидается всплеск спроса на интернет вещей в Азии

Существует огромный спрос на IIoT в таких странах, как Китай, Япония, Индия и Южная Корея, он объясняется значительным ростом конечных пользователей. Растущая коммерциализация приложений, связанных с интернетом вещей, в этих развивающихся странах двигает вперед весь рынок IIoT. Также в этом регионе внедрение интернета вещей поощряется на государственном уровне.

5G сделает реальностью фантастические города будущего 

Появление 5G, протоколы LPWAN, такие как LTE-M и NB-IoT, уплотнение существующих сетей LTE позволят внедрять в умных городах интеллектуальные технологии, улучшающие жизнь граждан. Это камеры видеонаблюдения, эффективное управление дорожным движением, умное уличное освещение, вывоз мусора и кнопки немедленного реагирования на экстренные ситуации. То, что было невозможно еще год или два назад, в этом году станет реальностью

Препятствует внедрению инноваций — отсутствие экспертизы, непонимание поставленных целей, зашоренность мышления.

Поскольку инновационные технологии продолжают набирать обороты в промышленном пространстве, естественно, что отношения между человеком и машиной будут становиться все более взаимосвязанными. Автоматизированные технологии и люди в конечном итоге смогут работать бок о бок, повышая эффективность и точность.