Dane, czujniki, wydajność: porównanie IoT i IIoT – sieci dla konsumentów kontra przemysł – Zdjęcie: Xpert.Digital
Od inteligentnych domów po inteligentne fabryki i logistykę: jak IoT i IIoT łączą świat
Czujniki i sieci: wgląd w przyszłość IoT i IIoT
Internet Rzeczy (IoT) i Przemysłowy Internet Rzeczy (IIoT) to dwie ściśle ze sobą powiązane koncepcje polegające na łączeniu urządzeń za pośrednictwem Internetu. Obie technologie wykorzystują czujniki, dane i sieci w celu zwiększenia wydajności systemów, różnią się jednak zasadniczo obszarami zastosowań, celami i wymaganiami technologicznymi. Podczas gdy IoT jest skierowany przede wszystkim do konsumenta końcowego i wspiera codzienne zastosowania, takie jak inteligentne domy czy urządzenia do noszenia, IIoT koncentruje się na procesach przemysłowych i optymalizacji procesów produkcyjnych.
Pochodzenie IIoT
Termin „Przemysłowy Internet Rzeczy” (IIoT) został w dużej mierze ukuty przez General Electric (GE). W 2012 roku firma GE wprowadziła ten termin w ramach inicjatywy mającej na celu rozwój cyfryzacji i łączności w procesach przemysłowych. Głównym celem było zwiększenie wydajności przemysłu i umożliwienie nowych modeli biznesowych poprzez wykorzystanie połączonych maszyn, zaawansowanych czujników i analizy opartej na danych. Rozwój ten wpisał się w tzw. czwartą rewolucję przemysłową, zwaną także „Przemysłem 4.0”, która opiera się na automatyzacji i cyfryzacji procesów produkcyjnych.
IIoT opiera się na ogólnej koncepcji IoT, ale rozszerza ją specjalnie do zastosowań przemysłowych. Odgrywa kluczową rolę w nowoczesnej produkcji, logistyce, zaopatrzeniu w energię i innych gałęziach przemysłu, gdzie kluczowe jest zwiększanie wydajności i redukcja kosztów poprzez wykorzystanie danych w czasie rzeczywistym.
Nadaje się do:
Różnice pomiędzy IoT i IIoT
szereg zastosowań
IoT
Internet Rzeczy jest skierowany przede wszystkim do konsumentów i jest wykorzystywany w codziennych zastosowaniach. Przykładami tego są inteligentne domy, urządzenia do noszenia, takie jak inteligentne zegarki, lub podłączone urządzenia gospodarstwa domowego, takie jak inteligentne termostaty lub systemy oświetleniowe. Głównym celem IoT jest zwiększenie wygody i efektywności w życiu codziennym. Przykładem może być lodówka, która automatycznie porządkuje jedzenie lub system ogrzewania, który dostosowuje się do obecności mieszkańców.
IIoT
Z drugiej strony IIoT jest wykorzystywany w środowiskach przemysłowych. Wykorzystuje się go np. w produkcji do optymalizacji procesów produkcyjnych, w logistyce do monitorowania łańcuchów dostaw czy w rolnictwie do automatyzacji systemów nawadniających. IIoT odgrywa również kluczową rolę w obszarach takich jak zaopatrzenie w energię czy górnictwo. Celem jest nie tylko zwiększenie wydajności procesów, ale także zminimalizowanie przestojów i uniknięcie kosztownych napraw poprzez konserwację predykcyjną.
Nadaje się do:
Cele
IoT
Głównym celem IoT jest uczynienie życia konsumentów wygodniejszym i wydajniejszym. Typowym przykładem jest zdalne sterowanie urządzeniami gospodarstwa domowego za pomocą smartfonów lub monitorowanie danych zdrowotnych za pomocą urządzeń do noszenia, takich jak bransoletki fitness czy inteligentne ciśnieniomierze.
IIoT
Natomiast IIoT ma na celu poprawę efektywności operacyjnej i optymalizację procesów produkcyjnych. Dzięki zastosowaniu czujników można monitorować maszyny, aby wcześnie identyfikować problemy i terminowo przeprowadzać prace konserwacyjne. Minimalizuje to przestoje i zwiększa produktywność. IIoT umożliwia także bardziej precyzyjne sterowanie maszynami w czasie rzeczywistym i efektywniejsze wykorzystanie zasobów.
Technologia i złożoność
IoT
Technologia stojąca za IoT jest często stosunkowo prosta. Wykorzystywane urządzenia często wykorzystują do komunikacji sieć WLAN lub Bluetooth i generują stosunkowo niewielkie ilości danych. Typowym przykładem może być inteligentny termostat, który reguluje temperaturę w domu w oparciu o preferencje mieszkańców.
IIoT
Natomiast systemy IIoT są znacznie bardziej złożone. Wykorzystują bardzo precyzyjne czujniki i siłowniki, które muszą przechwytywać duże ilości danych w czasie rzeczywistym. Dane te są często wykorzystywane w krytycznych zastosowaniach, takich jak konserwacja predykcyjna lub optymalizacja całych linii produkcyjnych. Technologie takie jak komunikacja maszyna-maszyna (M2M), duże zbiory danych i uczenie maszynowe odgrywają kluczową rolę w IIoT. Technologie te umożliwiają firmom analizowanie ogromnych ilości danych z różnych źródeł i uzyskiwanie cennych spostrzeżeń na temat procesów biznesowych.
Wymagania dotyczące danych
IoT
Ilość danych generowanych w IoT jest zazwyczaj możliwa do zarządzania. Ponieważ są to często proste aplikacje – np. włączanie światła za pomocą smartfona – wymagania dotyczące przechowywania i przetwarzania danych są również stosunkowo niskie.
IIoT
Natomiast IIoT generuje znacznie większe ilości danych. Procesy przemysłowe wymagają ciągłego monitorowania, co generuje ogromną ilość danych z czujników. Dane te muszą być nie tylko przechowywane, ale także przetwarzane w czasie rzeczywistym. Wykorzystywane są tu technologie Big Data oraz zaawansowane metody analizy, takie jak uczenie maszynowe czy sztuczna inteligencja (AI), w celu wyciągnięcia cennych informacji ze zgromadzonych danych.
Grupa docelowa
IoT
Grupą docelową IoT są przede wszystkim konsumenci końcowi (B2C). Chcą uprościć swoje codzienne życie dzięki urządzeniom sieciowym – czy to za pomocą inteligentnych urządzeń gospodarstwa domowego, czy urządzeń do noszenia, które pozwolą monitorować ich zdrowie.
IIoT
Z kolei IIoT skierowany jest do firm (B2B), zwłaszcza z branży przemysłowej. Firmy te dążą do usprawnienia procesów produkcyjnych i obniżenia kosztów. Przykładem może być producent samochodów, który optymalizuje swoje linie produkcyjne poprzez wykorzystanie połączonych maszyn, lub firma logistyczna, która lepiej monitoruje swoje łańcuchy dostaw przy użyciu danych w czasie rzeczywistym.
Infrastruktura do przetwarzania dużych ilości danych w czasie rzeczywistym
Podczas gdy IoT ma na celu uczynienie codziennego życia wygodniejszym, IIoT wymaga solidnej infrastruktury do przetwarzania dużych ilości danych w czasie rzeczywistym. W zastosowaniach przemysłowych konieczne jest ciągłe gromadzenie i analizowanie ogromnych ilości danych z czujników – często bez opóźnień – w celu podjęcia natychmiastowych decyzji.
Przetwarzanie tak dużych ilości danych stawia wysokie wymagania sieciom i możliwościom obliczeniowym na miejscu (przetwarzanie brzegowe) lub w chmurze. Przetwarzanie brzegowe odgrywa szczególną rolę w kontekście IIoT: umożliwia firmom przetwarzanie danych bezpośrednio tam, gdzie są tworzone – na przykład bezpośrednio na maszynie – bez konieczności wcześniejszego wysyłania ich na duże odległości do serwerów centralnych.
Dodatkowo cyberbezpieczeństwo jest kluczową kwestią w przestrzeni IIoT. W miarę jak systemy przemysłowe stają się coraz bardziej połączone w sieć i wymieniają wrażliwe dane, ryzyko cyberataków znacznie wzrasta. Firmy muszą zatem zadbać o odpowiednią ochronę swoich sieci – zarówno przed zagrożeniami zewnętrznymi, jak i lukami wewnętrznymi.
Internet rzeczy jest zorientowany przede wszystkim na konsumenta i wspiera codzienne zastosowania. Natomiast Przemysłowy Internet Rzeczy (IIoT) koncentruje się na procesach przemysłowych w celu optymalizacji procesów produkcyjnych i zwiększenia wydajności operacyjnej. Obie koncepcje opierają się na podobnych technologiach - takich jak czujniki czy sieci - ale różnią się znacznie pod względem obszarów zastosowań i złożoności technologicznej.
IIoT odgrywa kluczową rolę, szczególnie w kontekście czwartej rewolucji przemysłowej, i będzie w dalszym ciągu wnosić znaczący wkład w zwiększanie wydajności procesów przemysłowych i umożliwianie tworzenia nowych modeli biznesowych
Nadaje się do: