Pubblicato il: 17 novembre 2024 / Aggiornato il: 17 novembre 2024 – Autore: Konrad Wolfenstein
Dati, sensori, efficienza: IoT e IIoT a confronto: networking per consumatori vs. industria – Immagine: Xpert.Digital
Dalle case intelligenti alle fabbriche intelligenti e alla logistica: come IoT e IIoT stanno connettendo il mondo
Sensori e reti: uno sguardo al futuro dell'IoT e dell'IIoT
L'Internet of Things (IoT) e l'Industrial Internet of Things (IIoT) sono due concetti strettamente correlati basati sulla connessione di dispositivi tramite Internet. Entrambe le tecnologie utilizzano sensori, dati e reti per rendere i sistemi più efficienti, ma differiscono fondamentalmente per aree di applicazione, obiettivi e requisiti tecnologici. Mentre l'IoT si rivolge principalmente all'utente finale e supporta applicazioni quotidiane come case intelligenti o dispositivi indossabili, l'IIoT si concentra sui processi industriali e sull'ottimizzazione dei flussi di lavoro di produzione.
Origine dell'IIoT
Il termine "Industrial Internet of Things" (IIoT) è stato coniato in gran parte da General Electric (GE). Nel 2012, GE ha introdotto il termine nell'ambito di un'iniziativa volta a promuovere la digitalizzazione e il networking nei processi industriali. L'obiettivo principale era aumentare l'efficienza industriale e abilitare nuovi modelli di business attraverso l'uso di macchine in rete, sensori avanzati e analisi basate sui dati. Questo sviluppo faceva parte della cosiddetta quarta rivoluzione industriale, nota anche come "Industria 4.0", basata sull'automazione e la digitalizzazione dei processi produttivi.
L'IIoT si basa sul concetto generale dell'IoT, ma lo estende specificamente alle applicazioni industriali. Svolge un ruolo chiave nella produzione moderna, nella logistica, nell'approvvigionamento energetico e in altri settori in cui l'aumento dell'efficienza e la riduzione dei costi attraverso l'utilizzo di dati in tempo reale sono cruciali.
Adatto a:
Differenze tra IoT e IIoT
ambito
IoT
L'Internet of Things (IoT) è rivolto principalmente ai consumatori e viene utilizzato in applicazioni quotidiane. Tra gli esempi figurano le case intelligenti, i dispositivi indossabili come gli smartwatch e gli elettrodomestici connessi come termostati intelligenti o sistemi di illuminazione. Lo scopo principale dell'IoT è aumentare il comfort e l'efficienza nella vita quotidiana. Un esempio potrebbe essere un frigorifero che riordina automaticamente la spesa o un sistema di riscaldamento che si adatta alla presenza degli occupanti.
IIoT
L'Internet of Things Industriale (IIoT), invece, trova impiego in ambito industriale. Ad esempio, viene impiegato nel settore manifatturiero per ottimizzare i processi produttivi, nella logistica per monitorare le catene di approvvigionamento e in agricoltura per automatizzare i sistemi di irrigazione. L'IIoT svolge un ruolo centrale anche in settori come l'approvvigionamento energetico e l'industria mineraria. L'obiettivo non è solo quello di rendere i processi più efficienti, ma anche di ridurre al minimo i tempi di fermo ed evitare costose riparazioni attraverso la manutenzione predittiva.
Adatto a:
Obiettivi
IoT
L'obiettivo principale dell'IoT è rendere la vita dei consumatori più comoda ed efficiente. Un esempio tipico è il controllo remoto degli elettrodomestici tramite smartphone o il monitoraggio dei dati sanitari tramite dispositivi indossabili come fitness tracker o misuratori di pressione intelligenti.
IIoT
Al contrario, l'IIoT mira a migliorare l'efficienza operativa e ottimizzare i processi di produzione. Utilizzando sensori, è possibile monitorare le macchine per rilevare tempestivamente eventuali problemi ed eseguire la manutenzione tempestivamente. Ciò riduce al minimo i tempi di fermo e aumenta la produttività. Inoltre, l'IIoT consente un controllo più preciso e in tempo reale delle macchine e un utilizzo più efficiente delle risorse.
Tecnologia e complessità
IoT
La tecnologia alla base dell'IoT è spesso relativamente semplice. I dispositivi utilizzati utilizzano spesso Wi-Fi o Bluetooth per la comunicazione e generano quantità di dati relativamente ridotte. Un esempio tipico sarebbe un termostato intelligente che regola la temperatura in casa in base alle preferenze dei residenti.
IIoT
Al contrario, i sistemi IIoT sono significativamente più complessi. Utilizzano sensori e attuatori ad alta precisione che devono acquisire enormi quantità di dati in tempo reale. Questi dati vengono spesso utilizzati per applicazioni critiche come la manutenzione predittiva o l'ottimizzazione di intere linee di produzione. Tecnologie come la comunicazione machine-to-machine (M2M), i big data e il machine learning svolgono un ruolo centrale nell'IIoT. Queste tecnologie consentono alle aziende di analizzare enormi quantità di dati provenienti da diverse fonti e di ricavarne preziose informazioni per i propri processi aziendali.
Requisiti dei dati
IoT
La quantità di dati generati nell'IoT è solitamente gestibile. Poiché si tratta spesso di applicazioni semplici, come l'accensione di una luce tramite smartphone, anche i requisiti di archiviazione ed elaborazione dei dati sono relativamente bassi.
IIoT
Al contrario, l'Internet of Things industriale (IIoT) genera volumi di dati significativamente maggiori. I processi industriali richiedono un monitoraggio continuo, producendo un'enorme quantità di dati provenienti dai sensori. Questi dati non solo devono essere archiviati, ma anche elaborati in tempo reale. È qui che entrano in gioco le tecnologie dei big data e metodi analitici avanzati come il machine learning o l'intelligenza artificiale (IA), consentendo di ricavare informazioni preziose dai dati raccolti.
Pubblico di destinazione
IoT
Il target dell'IoT sono principalmente i consumatori finali (B2C). Questi consumatori desiderano semplificare la loro vita quotidiana attraverso dispositivi in rete, che si tratti di elettrodomestici intelligenti o dispositivi indossabili per il monitoraggio della salute.
IIoT
L'IIoT, d'altra parte, si rivolge alle aziende (B2B), in particolare nel settore industriale. Queste aziende si impegnano a rendere i propri processi produttivi più efficienti e a ridurre i costi. Un esempio potrebbe essere un produttore automobilistico che ottimizza le proprie linee di produzione attraverso l'utilizzo di macchinari in rete, o un'azienda di logistica che monitora meglio le proprie supply chain utilizzando dati in tempo reale.
Infrastruttura per l'elaborazione di grandi quantità di dati in tempo reale
Mentre l'IoT mira a semplificare la vita quotidiana, l'IIoT richiede un'infrastruttura robusta per elaborare grandi quantità di dati in tempo reale. Nelle applicazioni industriali, enormi quantità di dati provenienti dai sensori devono essere raccolte e analizzate costantemente, spesso senza ritardi, per consentire un processo decisionale immediato.
L'elaborazione di questi grandi volumi di dati richiede elevate prestazioni in termini di reti e capacità di elaborazione, sia in loco (edge computing) che nel cloud. L'edge computing svolge un ruolo speciale nel contesto IIoT: consente alle aziende di elaborare i dati direttamente dove hanno origine, ad esempio direttamente su una macchina, senza doverli inviare su lunghe distanze ai server centrali.
Inoltre, la sicurezza informatica è una questione cruciale nel settore IIoT. Con l'aumento della connettività degli impianti industriali e dello scambio di dati sensibili, aumenta significativamente anche il rischio di attacchi informatici. Le aziende devono quindi garantire che le proprie reti siano adeguatamente protette, sia dalle minacce esterne che dalle vulnerabilità interne.
L'Internet delle Cose (IoT) è principalmente orientato al consumatore e supporta applicazioni quotidiane. Al contrario, l'Internet delle Cose Industriale (IIoT) si concentra sui processi industriali con l'obiettivo di ottimizzare i flussi di lavoro di produzione e aumentare l'efficienza operativa. Entrambi i concetti si basano su tecnologie simili, come sensori o reti, ma differiscono significativamente per ambiti di applicazione e complessità tecnologica.
L'IIoT svolge un ruolo centrale, in particolare nel contesto della quarta rivoluzione industriale, e continuerà a dare un contributo significativo nel rendere i processi industriali più efficienti e nell'abilitare nuovi modelli di business
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