Publicado el: 17 de noviembre de 2024 / Actualización desde: 17 de noviembre de 2024 - Autor: Konrad Wolfenstein
Datos, sensores, eficiencia: IoT e IIoT en comparación: redes para consumidores versus industria – Imagen: Xpert.Digital
De hogares inteligentes a fábricas y logística inteligentes: cómo IoT y IIoT conectan el mundo
Sensores y redes: visión del futuro de IoT y IIoT
El Internet de las Cosas (IoT) y el Internet Industrial de las Cosas (IIoT) son dos conceptos muy relacionados que se basan en la conexión de dispositivos a través de Internet. Ambas tecnologías utilizan sensores, datos y redes para hacer que los sistemas sean más eficientes, pero difieren fundamentalmente en sus áreas de aplicación, objetivos y requisitos tecnológicos. Mientras que el IoT está dirigido principalmente al consumidor final y soporta aplicaciones cotidianas como hogares inteligentes o dispositivos portátiles, el IIoT se centra en los procesos industriales y la optimización de los procesos de producción.
Origen del IIoT
El término “Internet industrial de las cosas” (IIoT) fue acuñado en gran medida por General Electric (GE). En 2012, GE introdujo el término como parte de una iniciativa destinada a avanzar en la digitalización y la conectividad en los procesos industriales. El objetivo principal era aumentar la eficiencia industrial y permitir nuevos modelos de negocio mediante el uso de máquinas conectadas, sensores avanzados y análisis basados en datos. Este desarrollo fue parte de la llamada cuarta revolución industrial, también conocida como “Industria 4.0”, que se basa en la automatización y digitalización de los procesos productivos.
El IIoT se basa en el concepto general de IoT, pero lo extiende específicamente a aplicaciones industriales. Desempeña un papel clave en la fabricación moderna, la logística, el suministro de energía y otras industrias donde es crucial aumentar la eficiencia y reducir los costos mediante el uso de datos en tiempo real.
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Diferencias entre IoT y IIoT
Ámbito de aplicación
IoT
El IoT está dirigido principalmente a los consumidores y se utiliza en aplicaciones cotidianas. Ejemplos de esto incluyen hogares inteligentes, dispositivos portátiles como relojes inteligentes o electrodomésticos conectados como termostatos inteligentes o sistemas de iluminación. El objetivo principal del IoT es aumentar la comodidad y la eficiencia en la vida cotidiana. Un ejemplo sería un frigorífico que reordena automáticamente los alimentos o un sistema de calefacción que se adapta a la presencia de los residentes.
IIoT
El IIoT, por otro lado, se utiliza en entornos industriales. Se utiliza, por ejemplo, en la fabricación para optimizar los procesos de producción, en la logística para controlar las cadenas de suministro o en la agricultura para automatizar los sistemas de riego. El IIoT también desempeña un papel central en áreas como el suministro de energía o la minería. El objetivo aquí no es sólo hacer que los procesos sean más eficientes, sino también minimizar los tiempos de inactividad y evitar reparaciones costosas mediante un mantenimiento predictivo.
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Objetivos
IoT
El principal objetivo del IoT es hacer que la vida de los consumidores sea más cómoda y eficiente. Un ejemplo típico es el control remoto de electrodomésticos a través de teléfonos inteligentes o el seguimiento de datos de salud mediante dispositivos portátiles como pulseras de fitness o tensiómetros inteligentes.
IIoT
Por el contrario, IIoT tiene como objetivo mejorar la eficiencia operativa y optimizar los procesos de producción. Mediante el uso de sensores, las máquinas se pueden monitorear para identificar problemas tempranamente y realizar trabajos de mantenimiento de manera oportuna. Esto minimiza el tiempo de inactividad y aumenta la productividad. El IIoT también permite un control más preciso de las máquinas en tiempo real y un uso más eficiente de los recursos.
Tecnología y complejidad
IoT
La tecnología detrás de IoT suele ser relativamente simple. Los dispositivos utilizados suelen comunicarse mediante WLAN o Bluetooth y generan cantidades de datos comparativamente pequeñas. Un ejemplo típico sería un termostato inteligente que regula la temperatura del hogar según las preferencias de los residentes.
IIoT
Por el contrario, los sistemas IIoT son mucho más complejos. Utilizan sensores y actuadores de alta precisión que necesitan capturar grandes cantidades de datos en tiempo real. Estos datos se utilizan a menudo para aplicaciones críticas, como el mantenimiento predictivo o la optimización de líneas de producción completas. Tecnologías como la comunicación de máquina a máquina (M2M), los macrodatos y el aprendizaje automático desempeñan un papel central en el IIoT. Estas tecnologías permiten a las empresas analizar enormes cantidades de datos de diversas fuentes y obtener información valiosa para sus procesos comerciales.
Requisitos de datos
IoT
Las cantidades de datos generadas en IoT suelen ser manejables. Dado que a menudo se trata de aplicaciones sencillas (como encender una luz con un teléfono inteligente), los requisitos de almacenamiento y procesamiento de datos también son relativamente bajos.
IIoT
Por el contrario, IIoT genera cantidades de datos significativamente mayores. Los procesos industriales deben controlarse continuamente, lo que genera una enorme cantidad de datos de sensores. Estos datos no sólo deben almacenarse, sino que también deben procesarse en tiempo real. Aquí se utilizan tecnologías de big data, así como métodos de análisis avanzados, como el aprendizaje automático o la inteligencia artificial (IA), para obtener información valiosa a partir de los datos recopilados.
grupo objetivo
IoT
El grupo objetivo del IoT son principalmente los consumidores finales (B2C). Quieren simplificar su vida cotidiana a través de dispositivos conectados en red, ya sea a través de electrodomésticos inteligentes o dispositivos portátiles para controlar su salud.
IIoT
El IIoT, por su parte, está dirigido a empresas (B2B), especialmente en la industria. Estas empresas se esfuerzan por hacer más eficientes sus procesos productivos y reducir costes. Un ejemplo sería un fabricante de automóviles que optimiza sus líneas de producción mediante el uso de máquinas conectadas o una empresa de logística que monitorea mejor sus cadenas de suministro utilizando datos en tiempo real.
Infraestructura para procesar grandes cantidades de datos en tiempo real
Si bien IoT tiene como objetivo hacer la vida cotidiana más cómoda, IIoT requiere una infraestructura sólida para procesar grandes cantidades de datos en tiempo real. En aplicaciones industriales, se deben recopilar y analizar continuamente cantidades masivas de datos de sensores, a menudo sin demora, para tomar decisiones inmediatas.
El procesamiento de estas grandes cantidades de datos impone altas exigencias a las redes y a las capacidades informáticas in situ (edge Computing) o en la nube. La computación perimetral desempeña un papel especial en el contexto del IIoT: permite a las empresas procesar datos directamente donde se crean (por ejemplo, directamente en una máquina) sin tener que enviarlos primero a largas distancias a servidores centrales.
Además, la ciberseguridad es una cuestión crucial en el espacio IIoT. A medida que los sistemas industriales se interconectan cada vez más e intercambian datos confidenciales, el riesgo de ciberataques aumenta significativamente. Por lo tanto, las empresas deben asegurarse de que sus redes estén adecuadamente protegidas, tanto contra amenazas externas como contra vulnerabilidades internas.
El Internet de las cosas está principalmente centrado en el consumidor y admite aplicaciones cotidianas. Por el contrario, el Internet industrial de las cosas (IIoT) se centra en los procesos industriales con el objetivo de optimizar los procesos de producción y aumentar la eficiencia operativa. Ambos conceptos se basan en tecnologías similares, como sensores o redes, pero difieren significativamente en sus campos de aplicación y complejidad tecnológica.
El IIoT desempeña un papel central, particularmente en el contexto de la cuarta revolución industrial, y seguirá haciendo una contribución significativa para hacer que los procesos industriales sean más eficientes y permitir nuevos modelos de negocio.
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