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Dados, sensores, eficiência: IoT e IIoT em comparação – redes para consumidores versus indústria

Publicado em: 17 de novembro de 2024 / Atualização de: 17 de novembro de 2024 - Autor: Konrad Wolfenstein

Dados, sensores, eficiência: IoT e IIoT em comparação – redes para consumidores versus indústria

Dados, sensores, eficiência: IoT e IIoT em comparação – redes para consumidores versus indústria – Imagem: Xpert.Digital

De casas inteligentes a fábricas inteligentes e logística: como a IoT e a IIoT conectam o mundo

Sensores e redes: uma visão sobre o futuro da IoT e da IIoT

A Internet das Coisas (IoT) e a Internet Industrial das Coisas (IIoT) são dois conceitos intimamente relacionados baseados na conexão de dispositivos via Internet. Ambas as tecnologias utilizam sensores, dados e redes para tornar os sistemas mais eficientes, mas diferem fundamentalmente nas suas áreas de aplicação, objetivos e requisitos tecnológicos. Enquanto a IoT se destina principalmente ao consumidor final e suporta aplicações quotidianas, como casas inteligentes ou wearables, a IIoT centra-se nos processos industriais e na otimização dos processos de produção.

Origem da IIoT

O termo “Internet Industrial das Coisas” (IIoT) foi amplamente cunhado pela General Electric (GE). Em 2012, a GE introduziu o termo como parte de uma iniciativa que visa promover a digitalização e a conectividade nos processos industriais. O principal objetivo era aumentar a eficiência industrial e viabilizar novos modelos de negócios através do uso de máquinas conectadas, sensores avançados e análises baseadas em dados. Este desenvolvimento insere-se na chamada quarta revolução industrial, também conhecida como “Indústria 4.0”, que se baseia na automatização e digitalização dos processos produtivos.

A IIoT baseia-se no conceito geral de IoT, mas estende-o especificamente para aplicações industriais. Desempenha um papel fundamental na produção moderna, na logística, no fornecimento de energia e noutras indústrias onde o aumento da eficiência e a redução de custos através da utilização de dados em tempo real são cruciais.

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Diferenças entre IoT e IIoT

escopo

IoT

A IoT é voltada principalmente para consumidores e é usada em aplicações cotidianas. Exemplos disso incluem casas inteligentes, wearables como smartwatches ou eletrodomésticos conectados, como termostatos inteligentes ou sistemas de iluminação. O principal objetivo da IoT é aumentar a conveniência e a eficiência na vida cotidiana. Um exemplo seria uma geladeira que reordena automaticamente os alimentos ou um sistema de aquecimento que se adapta à presença dos moradores.

IIoT

A IIoT, por outro lado, é utilizada em ambientes industriais. É utilizado, por exemplo, na indústria transformadora para otimizar processos de produção, na logística para monitorizar cadeias de abastecimento ou na agricultura para automatizar sistemas de irrigação. A IIoT também desempenha um papel central em áreas como o fornecimento de energia ou a mineração. O objetivo aqui não é apenas tornar os processos mais eficientes, mas também minimizar os tempos de inatividade e evitar reparações dispendiosas através da manutenção preditiva.

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Metas

IoT

O principal objetivo da IoT é tornar a vida dos consumidores mais conveniente e eficiente. Um exemplo típico é o controlo remoto de eletrodomésticos através de smartphones ou a monitorização de dados de saúde através de wearables, como pulseiras de fitness ou monitores inteligentes de pressão arterial.

IIoT

Em contrapartida, a IIoT visa melhorar a eficiência operacional e otimizar os processos de produção. Usando sensores, as máquinas podem ser monitoradas para identificar problemas antecipadamente e realizar trabalhos de manutenção em tempo hábil. Isso minimiza o tempo de inatividade e aumenta a produtividade. A IIoT também permite um controle mais preciso das máquinas em tempo real e um uso mais eficiente dos recursos.

Tecnologia e complexidade

IoT

A tecnologia por trás da IoT costuma ser relativamente simples. Os dispositivos usados ​​geralmente usam WLAN ou Bluetooth para comunicação e geram quantidades comparativamente pequenas de dados. Um exemplo típico seria um termostato inteligente que regula a temperatura da casa com base nas preferências dos moradores.

IIoT

Em contraste, os sistemas IIoT são muito mais complexos. Eles utilizam sensores e atuadores de alta precisão que precisam capturar grandes quantidades de dados em tempo real. Esses dados são frequentemente usados ​​para aplicações críticas, como manutenção preditiva ou otimização de linhas de produção inteiras. Tecnologias como comunicação máquina a máquina (M2M), big data e aprendizado de máquina desempenham um papel central na IIoT. Essas tecnologias permitem que as empresas analisem enormes quantidades de dados de diversas fontes e obtenham insights valiosos para seus processos de negócios.

Requisitos de dados

IoT

As quantidades de dados geradas na IoT são geralmente gerenciáveis. Como muitas vezes são aplicações simples – como acender uma luz usando um smartphone – os requisitos de armazenamento e processamento de dados também são relativamente baixos.

IIoT

Em contraste, a IIoT gera quantidades significativamente maiores de dados. Os processos industriais precisam ser monitorados continuamente, o que gera uma enorme quantidade de dados de sensores. Esses dados não só precisam ser armazenados, mas também processados ​​em tempo real. Tecnologias de big data são usadas aqui, bem como métodos de análise avançados, como aprendizado de máquina ou inteligência artificial (IA), para obter informações valiosas dos dados coletados.

Grupo-alvo

IoT

O grupo-alvo da IoT são principalmente os consumidores finais (B2C). Eles querem simplificar a sua vida quotidiana através de dispositivos em rede - seja através de eletrodomésticos inteligentes ou dispositivos portáteis para monitorizar a sua saúde.

IIoT

Já a IIoT é voltada para empresas (B2B), principalmente da indústria. Essas empresas se esforçam para tornar seus processos produtivos mais eficientes e reduzir custos. Um exemplo seria um fabricante de automóveis que otimiza as suas linhas de produção através da utilização de máquinas conectadas ou uma empresa de logística que monitoriza melhor as suas cadeias de abastecimento utilizando dados em tempo real.

Infraestrutura para processamento de grandes quantidades de dados em tempo real

Embora a IoT pretenda tornar a vida quotidiana mais conveniente, a IIoT requer uma infraestrutura robusta para processar grandes quantidades de dados em tempo real. Em aplicações industriais, grandes quantidades de dados de sensores devem ser continuamente coletadas e analisadas – muitas vezes sem demora – para tomar decisões imediatas.

O processamento dessas grandes quantidades de dados exige muito das redes e das capacidades de computação no local (computação de ponta) ou na nuvem. A edge computing desempenha um papel especial no contexto da IIoT: permite às empresas processar dados diretamente no local onde são criados - por exemplo, diretamente numa máquina - sem ter de os enviar primeiro por longas distâncias para servidores centrais.

Além disso, a segurança cibernética é uma questão crucial no espaço IIoT. À medida que os sistemas industriais se tornam cada vez mais ligados em rede e trocam dados sensíveis, o risco de ataques cibernéticos aumenta significativamente. As empresas devem, portanto, garantir que as suas redes estão adequadamente protegidas – tanto contra ameaças externas como contra vulnerabilidades internas.

A Internet das Coisas é focada principalmente no consumidor e oferece suporte a aplicações cotidianas. Em contrapartida, a Internet Industrial das Coisas (IIoT) concentra-se nos processos industriais com o objetivo de otimizar os processos de produção e aumentar a eficiência operacional. Ambos os conceitos baseiam-se em tecnologias semelhantes - como sensores ou redes - mas diferem significativamente em termos das suas áreas de aplicação e da sua complexidade tecnológica.

A IIoT desempenha um papel central, especialmente no contexto da quarta revolução industrial, e continuará a dar um contributo significativo para tornar os processos industriais mais eficientes e permitir novos modelos de negócio

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