Data, sensorer, effektivitet: IoT och IIOT i jämförelse - Nätverk för konsumenter kontra bransch

Sensorer och nätverk: Insikt i framtiden för IoT och IIOT

Internet of Things (IoT) och det industriella Internet of Things (IIOT) är två nära besläktade koncept baserade på nätverk av enheter på internet. Båda teknologierna använder sensorer, data och nätverk för att effektivisera systemen, men de skiljer sig grundläggande inom sina tillämpningsområden, mål och tekniska krav. Medan IoT främst syftar till slutkonsumenten och stöder vardagliga applikationer som smarta hem eller bärbara, fokuserar IIOT på industriella processer och optimering av produktionsprocesser.

Ursprunget till IIOT

Termen "Industrial Internet of Things" (IIOT) formades till stor del av General Electric (GE). 2012 introducerade GE denna term som en del av ett initiativ för att främja digitalisering och nätverk i industriella processer. Huvudmålet var att öka effektiviteten i industrin genom användning av nätverksmaskiner, avancerade sensorer och databaserade analyser och möjliggöra nya affärsmodeller. Denna utveckling var en del av den så kallade fjärde industriella revolutionen, även känd som "Industry 4.0", som är baserad på automatisering och digitalisering av produktionsprocesser.

IIOT bygger på det allmänna konceptet för IoT, men utökar det särskilt för industriella tillämpningar. En nyckelroll spelar i modern produktion, logistik, energiförsörjning och i andra industriella grenar där effektiviteten ökar och minskningen av kostnaderna är avgörande genom att använda verkliga data.

Lämplig för detta:

• Industrial Internet of Things (IIOT) Innovationer som du behöver veta: Trender och teknik

Skillnader mellan IoT och IIOT

omfattning

Foot

IoT riktar sig främst till konsumenterna och används i vardagliga applikationer. Exempel på detta är smarta hem, wearables som smartwatches eller nätverkshushållsapparater som intelligenta termostater eller belysningssystem. Huvudsyftet med IoT är att öka komforten och effektiviteten i vardagen. Ett exempel skulle vara ett kylskåp som automatiskt ordnar mat eller ett värmesystem som anpassar sig till invånarnas närvaro.

Iiot

IIOT används å andra sidan i industriella miljöer. Till exempel används det i produktionen för att optimera produktionsprocesser, i logistik för att övervaka leveranskedjor eller i jordbruket för automatisering av bevattningssystem. IIOT spelar också en central roll i områden som energiförsörjning eller gruvdrift. Syftet här är inte bara att göra processer mer effektiva, utan också att minimera drifttider och att undvika dyra reparationer genom framåtriktat underhåll.

Lämplig för detta:

• Smart City, Factory, Logistics and Industrial Metaverse: Den är faktiskt redan där, pusseldelarna behöver bara slås samman

Mål

Foot

IoT: s huvudmål är att göra konsumenternas liv mer praktiska och effektiva. Ett typiskt exempel är fjärrkontrollen av hushållsapparater via smartphones eller övervakning av hälsodata genom bärbara som fitnessarmband eller smarta blodtrycksmätningsanordningar.

Iiot

Däremot syftar IIOT till att förbättra driftseffektiviteten och optimera produktionsprocesserna. Genom att använda sensorer kan maskiner övervakas för att identifiera problem tidigt och utföra underhållsarbete i god tid. Detta minimerar driftstopp och ökar produktiviteten. Dessutom möjliggör IIOT mer exakt kontroll av maskiner i realtid och effektivare resursanvändning.

Teknik och komplexitet

Foot

Tekniken bakom IoT är ofta relativt enkel. De enheter som används använder ofta WLAN eller Bluetooth för kommunikation och genererar relativt låga mängder data. Ett typiskt exempel skulle vara en intelligent termostat som reglerar temperaturen i huset baserat på invånarnas preferenser.

Iiot

Däremot är IIOT -system mycket mer komplexa. De använder sensorer och ställdon med hög precission som måste spela in stora mängder data i realtid. Dessa data används ofta för kritiska tillämpningar som prediktivt underhåll eller optimering av hela produktionslinjer. Teknologier som maskin-till-maskin-kommunikation (M2M), big data och maskininlärning spelar en central roll i IIOT. Dessa tekniker gör det möjligt för företag att analysera enorma mängder data från olika källor och att härleda värdefull kunskap för sina affärsprocesser.

Datakrav

Foot

Mängderna av data som genereras i IoT är vanligtvis hanterbara. Eftersom det ofta är enkla applikationer -såsom att slå på ett ljus via smartphone -är kraven för datalagring och bearbetning också relativt låga.

Iiot

Däremot genereras betydligt större mängder data i IIOT. Industriella processer måste kontinuerligt övervakas, vilket skapar en enorm mängd sensordata. Dessa data får inte bara sparas, utan kan också behandlas i realtid. Big Data Technologies används här samt avancerade analysmetoder som maskininlärning eller konstgjord intelligens (AI) för att få värdefull information från de insamlade uppgifterna.

Målgrupp

Foot

IoT: s målgrupp är främst slutkonsumenter (B2C). Dessa vill förenkla sin vardag genom nätverksenheter - vare sig det är genom smarta hushållsapparater eller genom bärbara för att övervaka deras hälsa.

Iiot

IIOT syftar å andra sidan till företag (B2B), särskilt från industrin. Dessa företag strävar efter att göra sina produktionsprocesser mer effektiva och minska kostnaderna. Ett exempel skulle vara en biltillverkare som optimerar sina tillverkningsvägar genom användning av nätverksmaskiner eller ett logistikföretag som bättre övervakar sina leveranskedjor med hjälp av verkliga data.

Infrastruktur för bearbetning av stora mängder data i realtid

Medan IoT syftar till att göra vardagen mer bekväm, kräver IIOT en robust infrastruktur för bearbetning av stora mängder data i realtid. I industriella applikationer måste enorma mängder sensordata kontinuerligt registreras och analyseras - ofta utan dröjsmål - för att kunna fatta omedelbara beslut.

Bearbetningen av dessa stora mängder data ställer höga krav för nätverk och datorkapacitet på plats (kantberäkning) eller i molnet. Edge Computing spelar en speciell roll i IIOT-sammanhanget: det gör det möjligt för företag att bearbeta data direkt där de är skapade för exempel direkt på en maskin som måste skickas till centrala servrar över långa avstånd.

Dessutom är cybersäkerhet ett avgörande ämne i IIOT -området. Eftersom industriella anläggningar alltmer nätverkas och känslig datautbyte ökar också risken för cyberattacker avsevärt. Företag måste därför se till att deras nätverk är tillräckligt skyddade - både mot yttre hot och mot interna svagheter.

Internet of Things är främst inriktat på konsumenten och stöder vardagliga applikationer. Däremot fokuserar det industriella Internet of Things (IIOT) på industriella processer i syfte att optimera produktionsprocesser och öka driftseffektiviteten. Båda koncepten är baserade på liknande tekniker - såsom sensorer eller nätverk - skiljer sig emellertid avsevärt när det gäller deras tillämpningsområden och deras tekniska komplexitet.

IIOT spelar en central roll, särskilt i samband med den fjärde industriella revolutionen, och kommer att fortsätta att bidra väsentligt för att göra industriella processer mer effektiva och för att möjliggöra nya affärsmodeller

Lämplig för detta:

• IoT, AI, industri och maskinteknik: Visionen för Industry 4.0, som utvecklades i Tyskland, är väl mottagen över hela världen
• De enorma möjligheterna för tyska företag med IoT på den asiatiska marknaden: Potential och strategier för erövring av marknaden