Что значит система промышленных интернет вещей iiot для современного промышленного предприятия?

И для скважины, и для теплицы

Примером успешного применения технологий промышленного интернета является американская корпорация General Motors (GM). За последние годы она полностью автоматизировала свое производство. На одном из заводов GM используется более 800 роботов, задействованных на разных этапах производства. Проблема даже с одним из них может остановить работу всего цикла. Поэтому компания решила установить на технику датчики и подключить их к облачной платформе. В ней поступающая информация обрабатывается и анализируется в режиме реального времени. Таким образом специалисты контролируют технику и получают актуальные данные о ее состоянии. Так можно заранее предвидеть возможные поломки и проводить диагностику. 

В России есть свои лидеры по применению промышленного интернета. Особенно в этом преуспели компании нефтегазовой отрасли и энергетики. К примеру, «Газпром нефть» более шести лет назад автоматизировала управление процессами добычи в нефтяных скважинах. Сотрудники ведут непрерывный мониторинг эффективности производственных процессов и оценивают техническое состояние оборудования. Для этого используется информация, поступающая от различных датчиков. По оценкам компании, принятые меры позволили снизить операционные затраты на 151 млн руб., а эффект от дополнительной добычи составил 3,6 млрд руб.

Примеры IIoT-систем в машиностроении

Одним из наиболее популярных примеров применения IIoT в машиностроении является кейс Harley Davidson – американского производителя культовых мотоциклов и сертифицированного поставщика продукции военного назначения для вооружённых сил США. Благодаря внедрению IIoT-системы, компания в 7 раз увеличила свою акционерную стоимость и почти в 20 раза сократила производственный цикл. В рамках технической реконструкции рабочих площадок на каждом производственном этапе были установлены датчики, контролируемые программным обеспечением класса MES (Manufacturing Execution System, система управления производственными процессами). Это позволило существенно ускорить процессы перенастройки оборудования для кастомизации выпускаемых моделей .

Аналогичные результаты демонстрирует машиностроительная компания Brexton, производящая станки для обработки камня. Благодаря подключению оборудования к удаленным сервисам, вероятности его поломки рассчитываются заранее, что позволяет вовремя запланировать профилактические и ремонтные работы. В результате производительность предприятия выросла на 30%, а прибыльность – на 70% .

Отечественные машиностроительные предприятия также успешно используют IIoT-системы. В частности, Ульяновский автомобильный завод оптимизировал маршруты и график перемещений межцехового транспорта, снабдив его GPS-датчиками. Предприятие вложило в проект всего 100 тысяч рублей, и теперь экономит 2,5 миллионов рублей в месяц при использовании пяти GPS-датчиков компании .

Другая промышленная компания, сталелитейное и горнодобывающое предприятие ПАО «СеверСталь» также решает свои производственные задачи с помощью IIoT. Технологическое оборудование на промышленных площадках оснащено десятками тысяч датчиков, которые передают информацию в одно из крупнейших среди промышленных компаний России гибридное хранилище данных Data Lake. Собранные данные автоматически обрабатываются и анализируются с использованием алгоритмов машинного обучения. В частности, на Череповецком металлургическом комбинате в промышленной эксплуатации находятся 2 предиктивные модели Machine Learning, которые позволяют предсказывать поломки на стане горячей прокатки. За 8 месяцев эксплуатации эти модели предотвратили 10 аварийных ситуаций. Планируемый ежегодный эффект от сокращения простоев специалисты предприятия оценили в 200 миллионов рублей. Также в рамках цифровизации компании по программе «управление качеством» ведется работа над прогностическими моделями оценки удовлетворенности клиента. Анализируя большие данные, получаемые в режиме онлайн с технологического оборудования на каждом этапе производства, алгоритмы Machine Learning должны предсказать, насколько продукт удовлетворяет заявленным параметрам клиентского заказа и каковы отклонения. Это позволит значительно улучшить качество продукции и, соответственно, выручку компании .

IIoT на базе Big Data и Machine Learning – современное решение для машиностроения и других отраслей промышленности

О том, какие именно технические средства и Big Data решения используются для реализации IIoT-систем, читайте в нашей следующей статье про архитектуру промышленного интернета вещей. А прикладные навыки администрирования кластеров и настройки безопасности осваивайте на практических курсах в нашем учебном центре для руководителей, аналитиков, архитекторов, инженеров и исследователей Big Data в Москве:

NIFI: Кластер Apache NiFi	INTR: Основы Hadoop
KAFKA: Администрирование кластера Kafka	HADM: Администрирование кластера Hadoop
HBASE: Администрирование кластера HBase	DSEC: Безопасность озера данных Hadoop

Смотреть расписание
Записаться на курс

Источники

1. https://rb.ru/opinion/iot-iiot-11-otlichij/
2. http://1234g.ru/novosti/iiot-v-rossii-i-mire
3. https://www.cfo-russia.ru/issledovaniya/index.php?article=46557
4. https://habr.com/ru/post/420173/
5. https://ru.m.wikipedia.org/wiki/Очередь_сообщений
6. https://habr.com/ru/company/itsumma/blog/416629/

Big Data

С каждым днем данных становится все больше. Государственное управление, промышленность, медицина, ритейл, соцсети, банки и интернет вещей — в этих и других областях ежедневно появляется огромное количество информации. Но обычное программное обеспечение не способно проанализировать такой объем данных. Поэтому обработкой терабайтов и зеттабайтов информации занимается машинное обучение. Новые возможности анализа подобных массивов влияют на многие сферы жизни, включая бизнес, здравоохранение, коммуникацию и развлечения.

• Как бизнес учится извлекать прибыль из big data
• Как bigdata и алгоритмы помогают искать пропавших людей
• Как bigdata применяется при разработке видеоплатформы
• Как роботы учатся предотвращать массовые самоубийства по записям в соцсетях
• Почему мои данные утекают в сеть и как это предотвратить

В то же время большие данные требуют прочной и хорошо отлаженной системы защиты. Информация, а особенно ее большой объем, которую анализируют компании, имеет высокую цену. Ее утечка может привести к катастрофическим последствиям как для бизнеса, так и для конкретного человека.

Экономика инноваций

Что такое Big Data и почему их называют «новой нефтью»

Analytics / Аналитика

Стоит ли говорить о том, что без аналитики невозможно развитие и сама жизнедеятельность любого бизнеса? Хотите ли вы сократить расходы, внедрить новый продукт/услугу или просто нужна достоверная информация, доступ к которой всегда открыт, — все дороги ведут к аналитике.

В интернете вещей аналитика является одним из ключевых звеньев. Она объединяет в единую структуру:

• физические устройства;
• непосредственно полученные от них данные;
• бизнес-процессы.

Без такой структуры невозможно достичь окупаемости инвестиций (Return On Investment — ROI).

Экономика инноваций

Почему интернет вещей — это новая нефть XXI века: подкаст РБК Тренды

При этом IoT-решения не должны стоить больше, чем сами данные и требовать переоснащения всей существующей инфраструктуры бизнеса. Если собранная аналитика помогает компании экономить или делать новые успешные проекты на большую сумму, чем затраты на установку и обслуживание устройства, решение будет выгодным. Если нет, забудьте об этом, так вы не добьетесь окупаемости инвестиций. Внутри расходов вы должны учитывать стоимость датчика, его установки, обновления, обслуживания, аналитической платформы.

Как сделать российские заводы «умнее»?

Об индустрии 4.0 в России заговорили сравнительно недавно (один-два года назад), мы же занимаемся этим вопросом уже более 5 лет. Разработанная нашими специалистами автоматизированная информационная система «Диспетчер» позволяет в единую информационную сеть объединить как старое, так и новое оборудование предприятия, а также рабочие места.

Это комплекс аппаратных и программных средств для непрерывного мониторинга работы станков в реальном времени и обработки его результатов. Экономический эффект от внедрения системы мониторинга является косвенным и заключается в экономии трудовых и финансовых ресурсов за счет сокращения потерь рабочего времени, сокращения длительности производственного цикла, увеличения загрузку оборудования.

Создание такой коммуникационной платформы — первый практический шаг в сторону промышленного интернета вещей. Станки сами «отчитываются» системе о своем состоянии (работа, включен/выключен, простой) с указанием причины пребывания в нем, передают значения энергопотребления и аналоговые данные, указывают, кто из операторов работает и какую операцию выполняет.

Таким образом, машины передают человеку гигабайты полезной информации. Но сама по себе информация еще не влияет на рост эффективности. 

Выбираем IoT-платформу

Из исследования IoT Developer Survey 2018 можно сделать еще несколько интересных выводов. Например, среди различных облачных сервисов IoT, Amazon Web Services (AWS) уверенно удерживает лидирующие позиции (см. рисунок ниже). Вторым по значению сервисом остается Microsoft Azure IoT.

Интересно, что Eclipse Foundation сравнивает с лидерами рынка решения от Kubernetes. По мнению исследователей, в 2018 году среди IoT-систем локального развертывания инфраструктуры и развертывания в облаке Kubernetes занял сразу пятое место, стартовав с нулевой позиции.

Copyright (c) 2018, Eclipse Foundation, Inc. | Made available under a Creative Commons Attribution 4.0 International License (CC BY 4.0).

Что делает эти сервисы такими популярными?

Amazon Web Services IoT

Платформа AWS IoT Core позволяет подключать устройства ко всем сервисам AWS и другим устройствам, помогая собирать, хранить и анализировать данные даже при отсутствии сети интернет. AWS IoT дает возможность работать со множеством компонентов: от периферийных устройств до облачных систем, расширяя возможности для создания IoT-решений.

Microsoft Azure IoT

IoT-решение от Microsoft — это набор облачных сервисов. Они интегрированы со средой Azure, организующей двунаправленный обмен данными между устройствами и облаком. Сервис разрешает подключить к облаку практически любые сетевые устройства, идентифицировать их и управлять ими. Microsoft Azure:

• поддерживает все популярные протоколы,
• предоставляет локальное хранилище и выделенную очередь сообщений для каждого подключенного устройства,
• обеспечивает безопасность за счет шифрования и подписывания передаваемых данных.

Google Cloud IoT

Производитель сообщает, что: «Google Cloud IoT — это полностью управляемый сервис, который позволяет просто и безопасно подключаться, управлять данными и загружать их из миллионов, разбросанных по различным регионам устройств. В сочетании с другими сервисами на платформе Google Cloud IoT, Cloud IoT Core предлагает полнофункциональное решение для сбора, обработки, анализа и визуализации данных интернета вещей для поддержки и повышения эффективности работы в режиме реального времени».

IBM Watson IoT Platform

IBM Watson IoT Platform не входит в тройку лидеров, но также обеспечивает:

• регистрацию устройств,
• подключение,
• контроль,
• оперативную визуализацию,
• хранение данных.

Ее особенность — в возможности быстро приступить к работе над IoT-проектами. Платформа поддерживает несколько языков программирования и множество сервисов, что позволяет запустить, развернуть и управлять приложением через облако буквально за несколько минут, даже если оно написано на уникальном (разработанном вами) языке программирования. Облачное хранилище IBM, а также некоторые сервисы стоят дешевле, чем у AWS и Microsoft Azure.

Лидеры рынка Microsoft и Amazon уделяют пристальное внимание развитию IoT-сервисов. AWS и Azure удобны и для разработчиков, и для пользователя, поэтому в Axmor мы отдаем предпочтение именно им

Для выбранной платформы определяются совместимые с ней средства сбора и анализа данных.

Часто при решении задач в области интернета вещей используется технологии, аналогичные созданию веб-приложений (языки программирования, СУБД, фреймворки и так далее). Одни из них лучше подходят для быстрого прототипирования и проверки гипотез, другие — для внедрения промышленных решений.

В следующей статье мы рассмотрим, какие технологии полезны при работе с IoT-системами и на что стоит обратить внимание при проектировании серверной части

На пороге «Индустрии 4.0»

Изначально Industrie 4.0 – один из проектов немецкой стратегии развития, представленной в 2011 году. В нем наиболее систематизированы и четко описаны основные принципы развития умного производства на базе IoT. В частности, говорится о внедрении на производстве роботов и станков, наделенных искусственным интеллектом и способных самостоятельно решать сложные задачи. При этом выпускаемый продукт постоянно взаимодействует с производственными машинами и помогает принимать решения.

Со временем «Индустрия 4.0» приобрела глобальное значение. Теперь это новый технологический уклад, для которого характерно внедрение в производство киберфизических систем, био- и аддитивных технологий. На первый план вместо продукции и услуг выходят данные. Они накапливаются в режиме онлайн с помощью подключенных устройств и различных датчиков. На основе этих огромных массивов информации («Больших данных», или Big Data) специальные платформы предоставляют аналитику и делают прогнозы. Сбор данных осуществляется в том числе и благодаря интернету вещей. С этим связана все возрастающая популярность данной технологии. 
У IoT есть множество определений, приведем самое простое.

Новый уровень знаний

По мере того как различные небытовые устройства, оснащенные датчиками и сенсорами и подключенные к Интернету, станут «общаться» между собой без вмешательства человека, трансформируются основные сектора экономики (промышленное производство, энергетика, транспорт, медицина, сельское хозяйство), и полностью изменится сама модель взаимодействия людей и машин. Прогнозируемый вклад от развития интернета вещей в мировую экономику к 2030 г. может составить около 14 триллионов долларов.

Игорь БогачевВице-президент, Исполнительный директор кластера инф-х технологий «Сколково»

Одна из основных проблем современной российской экономики в том, что ее значительно тормозит низкая производительность труда на предприятиях. Переход на цифровое производство позволит поднять уровень отечественной промышленности, а значит, и уровень благосостояния.

Текущее состояние отечественного IIoT-рынка

К сожалению, пока в большинстве случаев отечественный рынок промышленного интернета вещей и межмашинных коммуникаций (IoT/M2M) — это набор почти не связанных между собой проприетарных распределенных систем автоматики и телеметрии, большая часть которых существует уже более 10 лет, а некоторые, например, пультовая охрана, — более полувека . Подобные системы частично автоматизируют определенные технологические участки производства, но их нельзя назвать полноценными компонентами data-driven инфраструктуры, поскольку они не интегрированы со всеми используемыми информационными системами и бизнес-процессами.

В настоящее время количество IoT/M2M-подключений к глобальной сети интернет (WAN) в России на порядок меньше мирового и находится на уровне чуть больше 20 миллионов. Согласно прогнозам аналитиков, к 2022 году этот показатель вырастет в 2 раза. Сейчас по количеству подключенных к WAN объектов лидирует транспорт , что обусловлено активным внедрением системы «ЭРА ГЛОНАСС». Например, к началу 2019 года ей было оснащено более 3 миллионов машин в России. Система фиксирует ДТП и сама вызывает тревожные службы на точное местоположение аварии, автоматически определяя координаты. Это позволяет оперативно оказывать помощь и даже спасать жизни пострадавших, когда счет идет на минуты, а люди находятся без сознания .

Также стоит отметить успешные кейсы применения RFID-технологий и беспилотников в нефтегазовой и сельскохозяйственной промышленности, а также комплексные Big Data решения по предиктивной аналитике и созданию цифровых двойников разрабатываемых и планируемых месторождений.

Тем не менее, при определенных успехах внедрения IIoT-решений в конкретных отраслях, в целом развитие отечественного интернета вещей пока ограничивается целым рядом сдерживающих факторов, которые рассмотрены в нашей следующей статье.

Прогнозы развития интернета вещей в мире и в России

Все тонкости отечественной цифровизации и успешных проектов Industrial Intenet of Things разбираются на нашем практическом курсе Аналитика больших данных для руководителей в лицензированном учебном центре обучения и повышения квалификации ИТ-специалистов (менеджеров, архитекторов, инженеров, администраторов, Data Scientist’ов и аналитиков Big Data) в Москве.

Смотреть расписание
Записаться на курс

Источники

1. http://www.tadviser.ru/index.php/Статья:Industrial_Internet_of_Things_-_IIoT_(промышленный_интернет_вещей)_в_России
2. https://www.controlengrussia.com/internet-veshhej/cifrovaja-promyshlennost/
3. https://rg.ru/2019/06/24/sfera-primeneniia-glonass-stanovitsia-vse-obshirnee-i-poleznee-dlia-liudej.html

Почему Интернет вещей важен?

Интернет вещей уже помогает автоматизировать и упростить многие повседневные задачи для бизнеса, промышленности и дома. Снижая затраты, повышая производительность и безопасность, улучшая качество обслуживания клиентов и генерируя новые потоки доходов, Интернет вещей может помочь нам принимать более обоснованные решения.

Что касается бизнеса, Интернет вещей предоставляет несколько важных преимуществ, включая возможность доступа к данным и их анализа, устранение необходимости во внешних аналитиках данных или исследователях рынка. Интернет вещей способен справляться с аналитикой больших данных в режиме реального времени, демонстрируя, как продукты и услуги работают в реальном мире, и создавая ситуацию, в которой можно быстро внести улучшения. Эти данные также позволяют лучше понять поведение клиентов, чтобы предприятия могли удовлетворить их потребности, а также снизить эксплуатационные расходы за счет управления использованием энергии и ресурсов. Наконец, Интернет вещей может обеспечить удаленную работу путем сопоставления данных и обмена ими с сотрудниками независимо от того, где они находятся.

С чего начать цифровую трансформацию производства?

Цифровизацию производства эксперты рекомендуют начинать с определения болевых точек, у каждой фабрики они разные. Это могут быть недостаточный уровень качества продукции, большой объем выполняемого тяжелого ручного труда, низкая продуктивность, проблемы с охраной труда. Безопасность на производстве или на транспорте — один из лучших стимулов для цифровой трансформации в промышленности, считает Линда Tцай (Linda Tsai), президент направления IIoT в Advantech.

Далее надо оцифровать цель, назначить измеряемый KPI, например, определить, на сколько предстоит сократить долю брака. Эта цель должна быть реальной и достижимой, не слишком завышенной, чтобы не завершить проект провалом, рекомендует Линда Tцай.

После этого можно переходить к определению технологий, которые стоит внедрить для достижения этих целей. Распространенная ошибка — слишком быстро внедрять новейшие технологии. Торопиться не стоит, так как они могут быть еще сырыми. Например, бывает, что с учетом оценки TCO, искусственный интеллект оказывается не так эффективен, как AOI (automated optical inspection).

После всех этих этапов можно запустить пилотный проект, проверить гипотезы, и в случае их подтверждения перейти к промышленному внедрению с обязательным контролем выполнения поставленных KPI.

Кому принадлежат данные?

Данные занимают центральное место в Интернете вещей, но кому они принадлежат? Ответ заключается в том, что никто не владеет данными, хотя фактический сбор данных может принадлежать частному лицу или компании

Понимание того, кто может использовать такие данные, важно, хотя на самом деле сбором данных могут заниматься несколько организаций, в том числе разработчики приложений, проектировщики баз данных или производители оборудования

Права базы данных определяют, кто может использовать данные и управлять хранением и обработкой данных. Права базы данных зависят от трех критериев:

1. Определение базы данных

База данных должна быть определена и собрана организованным образом, чтобы обеспечить возможность поиска. Однако в случае большей части данных в реальном времени, связанных с IoT, сбор данных в базе данных маловероятен.

2. Сбор данных

Чтобы заявить права на базу данных, необходимы инвестиции в сбор, проверку и представление наборов данных

Поскольку подключенные устройства собирают вместе большие данные, сбор и систематизация данных является важной частью определения прав

3. Экономические и деловые связи

В Европе, например, владельцы баз данных должны иметь экономические и деловые связи с государством ЕЭЗ, чтобы получить соответствующие права на базы данных.

При соблюдении этих критериев владелец базы данных обычно проявляет инициативу и берет на себя связанные риски для получения, проверки и представления данных. Исключениями могут быть случаи, когда сбором данных занимается субподрядчик от имени другой организации.

Права на базу данных также могут быть указаны в контракте, что может помочь предотвратить последующие споры о праве собственности.

Системы ERP

Начальной и конечной точкой любого производства всегда служит планирование. Приобретение начальных ресурсов, расчет объема продаж, распределение стимулирующих фондов — все это те вопросы, которые им решаются. Если смотреть на автоматизацию через призму интернета вещей, то тут выходит на первый план взаимодействие между людьми и техникой. Информация, необходимая для планирования производства должна поступить в удобной форме оператору. В свою очередь его решения обязаны быть переданы на контрольные узлы и точки IoT сети.

Среди обрабатываемой информации идут объемы купленных и имеющиеся ресурсов на складах, количество выполненной продукции, запросы покупателей, сведения о движении денег и общая производительность. Все эти данные сводятся в наглядный вид системами ERP, что расшифровывается английским Enterprise Resource Planning или русским — планирование ресурсов предприятия. В идеале, изначальная информация собирается и передается автоматически, через сети интернета вещей. Решения оператора преобразуются в понятный исполняющим контурам язык (программы для станков, указания для персонала) и отправляются получателям с помощью IioT.

Бытовая техника

Бытовые приборы и Интернет вещей. Это настолько обширная концепция, что вы можете использовать все, что работает и приносит комфорт людям: умные дома, офисы, развлечения и многое другое.

Подумайте, как можно облегчить жизнь окружающих. Вы бы сделали трекер Bluetooth, чтобы помочь им найти ключи, гаджеты (или собак, если хотите)? Или умный холодильник, который пишет список покупок, проверяя, какие продукты у вас закончились? Или трекеры настроения, которые играют вашу любимую музыку, когда вы расстроены?

Интернет вещей придает каждой рутинной задаче свежий слой краски, делая их в десять раз приятнее. IoT был одним из ведущих технологических трендов в течение многих лет, и он будет еще лучше в следующей паре. Владельцы компаний, поставщики и производители помогают этой технологии развиваться, создавая новые эффективные бизнес-решения и фокусируясь на результатах.

Этические вопросы

Технологии изменят и само понятие «человек». Методы биологического конструирования в будущем могут принести людям абсолютное здоровье и даже бессмертие. Клонирование приведет к появлению людей, у которых по определению не будет родителей и семьи. Генная инженерия может превратить человеческий род в набор разнообразных существ с возможностями, которые мы сейчас ассоциируем с супергероями из фантастических фильмов. Точно в такой же этический лабиринт приводит нас и использование нейротехнологий. Понимание связи между состоянием мозга и поведением может подорвать основы юриспруденции — например, появится достоверное доказательство, что у человека нет свободы выбора.

Экономика инноваций

Питер Диамандис — о пяти метатрендах грядущего общества

Но этические вопросы возникают не только в контексте человеческого будущего, но и будущего роботов. Что, если они станут такими же умными, как и мы? Можно ли по-прежнему будет считать их инструментом и эксплуатировать, не спрашивая разрешения? Вдруг ИИ сможет постоять за себя? Придется ли тогда ООН включить в Конвенцию о рабстве защиту прав машин?

Индустрия 4.0

Границы разумного: как регулировать искусственный интеллект

Не надо пугаться новых методов, на глазах меняющих экономику и повседневность. «Мы не сможем в полной мере использовать открывающиеся возможности, если сдадимся перед сложностью технологий и будем считать их внешними, детерминированными силами, неподвластными нашему контролю», — утверждает Клаус Шваб.

5 Популярные Устройства для Интернета Вещей

Вот несколько самых популярных устройств интернета вещей. Большинство из них ежедневно используются дома.

Amazon Echo:

Amazon Echo — умный беспроводной динамик от Amazon, которым можно управлять с помощью голоса. Это умное устройство обычно подключается к Alexa — интеллектуальному голосовому помощнику Amazon. Чтобы разбудить устройство, достаточно сказать «Alexa», «Echo» или «Computer».

Ring:

Ring — это технология нового поколения и одно из самых полезных устройств интернета вещей, которое берет весь дом «в кольцо». Устройство позволяет следить за домом через смартфон, планшет или компьютер. Оно включает в себя видеодомофон с широкоугольным объективом, встроенным микрофоном и динамиком, а также камеры по всему дому.

Nest Thermostat:

Nest Thermostat — самое популярное устройство интернета вещей для отопления и охлаждения помещений. Устройство быстро запоминает образ жизни вашей семьи и автоматически регулирует температуру с учетом ваших привычек и предпочтений. Например, если вы обычно понижаете температуру в комнате перед сном, Nest запомнит, когда вы ложитесь спать и какую температуру предпочитаете ночью и утром.

Wink Hub и Philips Hue:

Умные системы освещения стали очень популярными по мере распространения домашнего интернета вещей, а наибольшую известность приобрела Philips Hue. Это первая домашняя система освещения на базе интернета вещей, которая умеет менять цвет лампочек и управляется со смартфона. С помощью Wink может запрограммировать освещение с учетом яркости дневного света. Кроме того, можно задать периоды снижения уровня освещенности, например, во время сна.

Умная система освещения

Носимые Устройства:

Сегодня носимые устройства получили большое распространение и даже отчасти потеснили смартфоны. Лидеры рынка носимых устройств — Apple, Fitbit и Garmin — предлагают самые современные умные часы и финтес-трекеры. С умными часами вы можете принимать звонки и SMS или даже слушать музыку без необходимости доставать смартфон.

Медицинские носимые устройства следят за биометрическими показателями, такими как потливость, температура тела и пульс. Далее эти и другие параметры состояния здоровья сохраняются, анализируются и отслеживаются.

С их помощью можно вовремя заметить ранние признаки заболеваний или проблем со здоровьем. Они хорошо подойдут для контроля физической активности и пройденного расстояния, а также количества потраченных калорий и достижения спортивных целей.

Рискованное удовольствие

Если компания решила снизить издержки с помощью IoT-решений, ей необходимо изучить возможные риски. Они связаны в первую очередь с утечкой информации или взломом техники хакерами. Как в один голос утверждают специалисты по кибербезопасности, не существует на сто процентов защищенных решений: любую систему можно взломать.

По словам технического директора почтовых и облачных сервисов Mail.Ru Group Дениса Аникина, уязвимости в основном связаны с перехватом сигналов, идущих от беспроводных датчиков к головному устройству. Далее до центра обработки данных информация обычно передается уже по защищенному каналу. Часто программное обеспечение «зашито» в устройство, и у производителей нет возможности оперативно что-то исправлять. Также встречается ситуация, когда инфраструктура не локализована и каналы передачи информации не полностью подконтрольны управляющей организации. 

 «Чтобы избежать проблем, необходимо исключить доступ злоумышленников к оборудованию и контролерам, они могут внести изменения в настройки или полностью отключить систему», – говорит Григорий Чернобыль, генеральный директор компании «Сигнум». 

 Что касается защиты передачи данных, то поставщики качественных решений используют на своих платформах алгоритмы шифрования и физическое разделение сетей. Вся информация, передаваемая с контролеров, должна идти с закрытым кодом.

Взвешивая все за и против использования новой технологии, любой руководитель будет ориентироваться в первую очередь на показатели экономической эффективности. Не только Россия, но и весь мир пока с трудом переходят на рельсы «Индустрии 4.0», так как для этого требуются значительные финансовые вложения и трудовые ресурсы. Но, как только этот поезд наберет обороты, предприятия, предпочитающие консервативный подход к производству, рискуют остаться за бортом.

Тренды российского рынка интернета вещей

         Среди главных трендов рынка ИВ в России можно выделить несколько ключевых приоритетных направлений развития:

• IT-сектор, ключевой сегмент, который отвечает за программную составляющую всех физических объектов, подключенных к сети;
• услуги связи с применением новейших технических решений сетей 5G. К примеру, представитель мобильного оператора «Ростелеком», на одной из недавних пресс-конференций заявил, что компания готова обеспечить полноценную поддержку сетей 5-го поколения к 2023 г.
• внедрение предикативной диагностики в тяжелой промышленности;
• smart city;
• smart house;
• научные разработки в сфере ИИ;
• робототехника.

Факторы, влияющие на рост рынка IioT России

• Перспективы глобального внедрения ПИВ-технологий во все сферы жизни;
• постоянно растущие объемы потребления и запросы на новые технологичные решения;
• поддержка госсектора;
• развитие коммуникаций сотовых сетей;
• партнерство с транснациональными компаниями и зарубежный опыт;
• потребность в абсолютно новых комплексных решениях для систем безопасности производства.

Факторы, сдерживающие рост

• чрезмерная глобализация;
• бюрократия в госсекторе;
• высокая конкуренция на международных рынках;
• устаревшие технологии;
• вредное влияние на экосистему планеты;
• экономические санкции, связанные с военными действиями на востоке Украины;
• нестабильность экономики;
• отток инвесторов;
• недостаток специалистов;
• географические и природные условия.

О чем программа?

Термин «интернет вещей» (IoT — Internet of Things) появился в 1999 году: так британский предприниматель Кевин Эштон назвал мир, в котором человек перестанет быть единственным «устройством ввода» информации, распространяемой через интернет, и уступит эту роль электронике. Под словом «вещь» в данном случае подразумевается любой физический объект реального мира, будь то стул, стол или человек.

Второй термин в названии магистерской программы — «киберфизические системы» — более общее понятие, включающее не только интернет вещей, но и большие данные, облачные вычисления, кибербезопасность.

Все составные части интернета вещей существовали и раньше, но столь быстро растущего набора инновационных технологий, как сегодня, не было никогда, поясняет академический руководитель магистерской программы, профессор Департамента компьютерной инженерии МИЭМ ВШЭ Леонид Восков. Отсюда интерес к интернету вещей в промышленности и популярность этой темы в масс-медиа. Благодаря новым технологиям меняются бизнес-процессы в организациях, а «умный город», «умный дом» и, скажем, «умный огород» очень скоро могут стать повседневной реальностью для каждого человека. В России уже есть несколько ассоциаций по продвижению интернета вещей, создаются ГОСТы — требования, например, к оснащению «умного дома».

Приборостроение и электроника

Для подобных производств используются как роботизированные линии, так и человеческий труд. Изначально создается электронная схема, которая должна быть еще до момента физического исполнения пройти симуляцию, подтверждающую ее работоспособность. Уже на ее основе создаются планы ручной сборки или программное обеспечение для станков. Само производство происходит в чистых помещениях с контролируемой влажностью и температурой. После изготовления, каждая схема проходит тестирование. Все это в комплексе требует перемещение информации с одного этапа производства на другой, что и выполняется сетями интернета вещей.