Pubblicato il: 17 novembre 2024 / Aggiornamento del: 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 e alla logistica intelligenti: come IoT e IIoT collegano il mondo
Sensori e reti: visione del futuro dell'IoT e dell'IIoT
L'Internet delle cose (IoT) e l'Internet delle cose industriale (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 nelle aree di applicazione, negli obiettivi e nei requisiti tecnologici. Mentre l’IoT si rivolge principalmente al consumatore finale e supporta applicazioni quotidiane come case intelligenti o dispositivi indossabili, l’IIoT si concentra sui processi industriali e sull’ottimizzazione dei processi produttivi.
Origine dell'IIoT
Il termine “Industrial Internet of Things” (IIoT) è stato in gran parte coniato da General Electric (GE). Nel 2012, GE ha introdotto il termine come parte di un’iniziativa volta a promuovere la digitalizzazione e la connettività nei processi industriali. L’obiettivo principale era aumentare l’efficienza industriale e abilitare nuovi modelli di business attraverso l’uso di macchine connesse, sensori avanzati e analisi basate sui dati. Questo sviluppo rientra nella cosiddetta quarta rivoluzione industriale, conosciuta anche come “Industria 4.0”, che si basa sull’automazione e la digitalizzazione dei processi produttivi.
L'IIoT si basa sul concetto generale di IoT, ma lo estende specificamente per le applicazioni industriali. Svolge un ruolo chiave nella produzione moderna, nella logistica, nella fornitura di energia e in altri settori in cui l’aumento dell’efficienza e la riduzione dei costi attraverso l’uso di dati in tempo reale sono cruciali.
Adatto a:
Differenze tra IoT e IIoT
ambito di applicazione
IoT
L’IoT si rivolge principalmente ai consumatori e viene utilizzato nelle applicazioni quotidiane. Esempi di ciò includono le case intelligenti, i dispositivi indossabili come gli smartwatch o gli elettrodomestici connessi come termostati intelligenti o sistemi di illuminazione. Lo scopo principale dell’IoT è aumentare la comodità e l’efficienza nella vita di tutti i giorni. Un esempio potrebbe essere un frigorifero che riordina automaticamente il cibo o un sistema di riscaldamento che si adatta alla presenza dei residenti.
IIoT
L’IIoT, invece, viene utilizzato in ambienti industriali. Viene utilizzato, ad esempio, nel settore manifatturiero per ottimizzare i processi produttivi, nella logistica per monitorare le catene di approvvigionamento o nell'agricoltura per automatizzare i sistemi di irrigazione. L’IIoT svolge un ruolo centrale anche in settori come l’approvvigionamento energetico o l’estrazione mineraria. L’obiettivo non è solo rendere i processi più efficienti, ma anche ridurre al minimo i tempi di inattività 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 tipico esempio è il controllo remoto degli elettrodomestici tramite smartphone o il monitoraggio dei dati sanitari tramite dispositivi indossabili come braccialetti fitness o misuratori intelligenti della pressione sanguigna.
IIoT
Al contrario, l’IIoT mira a migliorare l’efficienza operativa e ottimizzare i processi produttivi. Utilizzando i sensori, le macchine possono essere monitorate per identificare tempestivamente i problemi ed eseguire tempestivamente i lavori di manutenzione. Ciò riduce al minimo i tempi di inattività e aumenta la produttività. L’IIoT consente inoltre un controllo più preciso delle macchine in tempo reale e un utilizzo più efficiente delle risorse.
Tecnologia e complessità
IoT
La tecnologia alla base dell’IoT è spesso relativamente semplice. Gli apparecchi utilizzati utilizzano spesso WLAN o Bluetooth per la comunicazione e generano quantità di dati relativamente piccole. Un tipico esempio potrebbe essere un termostato intelligente che regola la temperatura in casa in base alle preferenze dei residenti.
IIoT
Al contrario, i sistemi IIoT sono molto più complessi. Utilizzano sensori e attuatori ad alta precisione che devono acquisire grandi 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 l’apprendimento automatico svolgono un ruolo centrale nell’IIoT. Queste tecnologie consentono alle aziende di analizzare enormi quantità di dati provenienti da varie fonti e ricavare informazioni preziose per i propri processi aziendali.
Requisiti dei dati
IoT
Le quantità di dati generati nell’IoT sono generalmente gestibili. Poiché si tratta spesso di semplici applicazioni – come accendere la luce tramite uno smartphone – anche i requisiti per la memorizzazione e l’elaborazione dei dati sono relativamente bassi.
IIoT
Al contrario, l’IIoT genera quantità di dati significativamente maggiori. I processi industriali devono essere monitorati continuamente, il che genera un’enorme quantità di dati provenienti dai sensori. Questi dati non devono solo essere archiviati, ma devono anche essere elaborati in tempo reale. Qui vengono utilizzate tecnologie di Big Data e metodi di analisi avanzati come l’apprendimento automatico o l’intelligenza artificiale (AI) per ricavare informazioni preziose dai dati raccolti.
gruppo target
IoT
Il gruppo target dell’IoT sono soprattutto i consumatori finali (B2C). Vogliono semplificare la loro vita quotidiana attraverso dispositivi collegati in rete, che si tratti di elettrodomestici intelligenti o dispositivi indossabili per monitorare la loro salute.
IIoT
L’IIoT, invece, si rivolge alle aziende (B2B), soprattutto nell’industria. Queste aziende si impegnano a rendere i propri processi produttivi più efficienti e a ridurre i costi. Un esempio potrebbe essere un produttore di automobili che ottimizza le proprie linee di produzione attraverso l’uso di macchine connesse o un’azienda di logistica che monitora meglio le proprie catene di approvvigionamento utilizzando dati in tempo reale.
Infrastruttura per l'elaborazione di grandi quantità di dati in tempo reale
Mentre l’IoT mira a rendere la vita quotidiana più comoda, l’IIoT richiede un’infrastruttura solida per elaborare grandi quantità di dati in tempo reale. Nelle applicazioni industriali, enormi quantità di dati provenienti dai sensori devono essere continuamente raccolte e analizzate, spesso senza ritardi, per prendere decisioni immediate.
L’elaborazione di queste grandi quantità di dati pone elevate esigenze in termini di reti e capacità di calcolo in loco (edge computing) o nel cloud. Nel contesto IIoT l'edge computing svolge un ruolo speciale: consente alle aziende di elaborare i dati direttamente nel luogo in cui vengono creati - ad esempio direttamente su una macchina - senza doverli prima inviare su lunghe distanze ai server centrali.
Inoltre, la sicurezza informatica è una questione cruciale nello spazio IIoT. Poiché i sistemi industriali diventano sempre più interconnessi e si scambiano dati sensibili, il rischio di attacchi informatici aumenta in modo significativo. Le aziende devono quindi garantire che le loro reti siano adeguatamente protette, sia dalle minacce esterne che dalle vulnerabilità interne.
L’Internet delle cose è principalmente focalizzato sul consumatore e supporta le applicazioni quotidiane. Al contrario, l’Industrial Internet of Things (IIoT) si concentra sui processi industriali con l’obiettivo di ottimizzare i processi produttivi e aumentare l’efficienza operativa. Entrambi i concetti si basano su tecnologie simili - come sensori o reti - ma differiscono notevolmente in termini di campi di applicazione e complessità tecnologica.
L’IIoT gioca un ruolo centrale, soprattutto nel contesto della quarta rivoluzione industriale, e continuerà a dare un contributo significativo all’efficientamento dei processi industriali e all’abilitazione di nuovi modelli di business
Adatto a: