✖


Jump to content

Промышленный интернет вещей

(Перенаправлено с IIoT )
История технологии
По технологическим эпохам
По историческим регионам
По типу техники
Технологические сроки
Индексы статей

Промышленный ) относится к взаимосвязанным датчикам, приборам и другим устройствам , Интернет вещей ( IIoT объединенным в сеть вместе с промышленными приложениями компьютеров, включая производство и управление энергопотреблением. Эта связь позволяет собирать, обмениваться и анализировать данные, что потенциально способствует повышению производительности и эффективности, а также другим экономическим выгодам. [ 1 ] [ 2 ] IIoT — это эволюция распределенной системы управления (DCS), которая обеспечивает более высокую степень автоматизации за счет использования облачных вычислений для уточнения и оптимизации управления процессами.

Обзор

[ редактировать ]
IIoT-архитектура
IIoT-архитектура
Эталонная модель Purdue и эталонная модель Интернета вещей
Модель эталонной архитектуры предприятия Purdue слева и эталонная модель Интернета вещей справа.
Модель Purdue с IIoT
Примерное соответствие между уровнями модели Purdue и базовой структурой Интернета вещей.

IIoT обеспечивается такими технологиями, как кибербезопасность , облачные вычисления , периферийные вычисления , мобильные технологии , межмашинное взаимодействие , 3D-печать , передовая робототехника , большие данные , Интернет вещей , технология RFID и когнитивные вычисления . [ 3 ] [ 4 ] Ниже описаны пять наиболее важных из них:

  • Киберфизические системы (CPS): базовая технологическая платформа для IoT и IIoT и, следовательно, основной инструмент для подключения физических машин, которые ранее были отключены. CPS объединяет динамику физического процесса с динамикой программного обеспечения и коммуникации, предоставляя абстракции и методы моделирования, проектирования и анализа. [ 1 ]
  • Облачные вычисления . С помощью облачных вычислений ИТ-услуги и ресурсы можно загружать и получать из Интернета, а не через прямое подключение к серверу. Файлы можно хранить в облачных системах хранения, а не на локальных устройствах хранения. [ 5 ]
  • Периферийные вычисления : парадигма распределенных вычислений , которая переносит хранилище компьютерных данных ближе к тому месту, где оно необходимо. [ 6 ] В отличие от облачных вычислений , периферийные вычисления относятся к децентрализованной обработке данных на границе сети. [ 7 ] Промышленный Интернет требует скорее архитектуры « периферия плюс облако » , чем архитектуры, основанной на чисто централизованном облаке; с целью преобразования производительности, продуктов и услуг в промышленном мире. [ 4 ]
  • Аналитика больших данных . Аналитика больших данных — это процесс изучения больших и разнообразных наборов данных или больших данных. [ 8 ]
  • Искусственный интеллект и машинное обучение . Искусственный интеллект (ИИ) — это область информатики, в которой создаются интеллектуальные машины, которые работают и реагируют как люди. [ 9 ] Машинное обучение является основной частью искусственного интеллекта, позволяя программному обеспечению более точно прогнозировать результаты без явного программирования. [ 10 ] Также возможно объединить искусственный интеллект с периферийными вычислениями, чтобы предоставить решения для промышленного периферийного интеллекта. [ 11 ]

Архитектура

[ редактировать ]

Системы IIoT обычно представляют собой многоуровневую модульную архитектуру цифровых технологий. [ 12 ] Уровень устройств относится к физическим компонентам: CPS, датчикам или машинам. Сетевой уровень состоит из физических сетевых шин, облачных вычислений и протоколов связи, которые агрегируют и передают данные на сервисный уровень , который состоит из приложений, которые манипулируют данными и объединяют их в информацию, которая может отображаться на приборной панели водителя. Самый верхний слой стека — это уровень контента или пользовательский интерфейс. [ 13 ]

Многоуровневая модульная архитектура в IIoT
Слой контента Устройства пользовательского интерфейса (например, экраны компьютеров, PoS-терминалы, планшеты, умные очки, умные поверхности)
Сервисный уровень Приложения и программное обеспечение для анализа данных и преобразования их в полезную информацию.
Сетевой уровень Протоколы связи, Wi-Fi , Bluetooth , LoRa , сотовая связь
Уровень устройства Аппаратное обеспечение: CPS, станки, датчики.

История

[ редактировать ]

История IIoT начинается с изобретения в 1968 году программируемого логического контроллера (ПЛК) Ричардом Э. Морли , который использовался компанией General Motors в своем подразделении по производству автоматических трансмиссий. [ 14 ] Эти ПЛК позволяли точно контролировать отдельные элементы производственной цепочки. В 1975 году компании Honeywell и Yokogawa представили первые в мире РСУ — TDC 2000 и систему CENTUM соответственно. [ 15 ] [ 16 ] Эти РСУ стали следующим шагом в обеспечении гибкого управления технологическими процессами на всем заводе с дополнительным преимуществом резервного резервирования за счет распределения управления по всей системе, устраняя единственную точку отказа в центральной диспетчерской.

С появлением Ethernet в 1980 году люди начали изучать концепцию сети интеллектуальных устройств еще в 1982 году, когда модифицированный автомат по производству кока-колы в Университете Карнеги-Меллон стал первым устройством, подключенным к Интернету. [ 17 ] может сообщить о своем инвентаре и о том, были ли недавно загруженные напитки холодными. [ 18 ] Еще в 1994 году предполагалось более широкое промышленное применение, поскольку Реза Раджи описал эту концепцию в IEEE Spectrum как «[перемещение] небольших пакетов данных в большой набор узлов, чтобы интегрировать и автоматизировать все, от бытовой техники до целых заводов. ". [ 19 ]

Концепция Интернета вещей впервые стала популярной в 1999 году благодаря Центру автоматической идентификации Массачусетского технологического института и связанным с ним публикациям по анализу рынка. [ 20 ] Радиочастотная идентификация ( RFID ) рассматривалась Кевином Эштоном (одним из основателей центра автоматической идентификации) как необходимое условие для Интернета вещей на тот момент. [ 21 ] Если бы все предметы и люди в повседневной жизни были снабжены идентификаторами, компьютеры могли бы управлять ими и инвентаризировать их. [ 22 ] [ 23 ] [ 24 ] Помимо использования RFID, маркировка вещей может быть достигнута с помощью таких технологий, как связь ближнего радиуса действия , штрих-коды , QR-коды и цифровые водяные знаки . [ 25 ] [ 26 ]

Текущая концепция IIoT возникла после появления в 2002 году облачных технологий, которые позволяют хранить данные для изучения исторических тенденций, а также разработки протокола унифицированной архитектуры OPC в 2006 году, который обеспечил безопасную удаленную связь между устройствами. программы и источники данных без необходимости вмешательства человека или интерфейсов.

Одним из первых последствий внедрения промышленного Интернета вещей (путем оснащения объектов крошечными идентифицирующими устройствами или машиночитаемыми идентификаторами) станет создание мгновенного и непрерывного контроля запасов. [ 27 ] [ 28 ] Еще одним преимуществом внедрения системы IIoT является возможность создания цифрового двойника системы. Использование этого цифрового двойника позволяет дополнительно оптимизировать систему, позволяя экспериментировать с новыми данными из облака без необходимости останавливать производство или жертвовать безопасностью, поскольку новые процессы можно совершенствовать виртуально до тех пор, пока они не будут готовы к внедрению. Цифровой двойник также может служить тренировочной площадкой для новых сотрудников, которым не придется беспокоиться о реальном воздействии на работающую систему. [ 29 ]

Стандарты и рамки

[ редактировать ]

Платформы Интернета вещей помогают поддерживать взаимодействие между «вещами» и позволяют создавать более сложные структуры, такие как распределенные вычисления и разработку распределенных приложений .

  • IBM объявила [ когда? ] когнитивный Интернет вещей, который сочетает в себе традиционный Интернет вещей с машинным интеллектом и обучением, контекстной информацией, отраслевыми моделями и обработкой естественного языка. [ 30 ]
  • Фонд стандартов XMPP (XSF) создает [ когда? ] такая структура под названием Chatty Things, которая представляет собой полностью открытый, независимый от поставщика стандарт, использующий XMPP для обеспечения распределенной, масштабируемой и безопасной инфраструктуры. [ 31 ]
  • REST — это масштабируемая архитектура, которая позволяет вещам взаимодействовать через протокол передачи гипертекста и легко адаптируется для приложений Интернета вещей для обеспечения связи между вещью и центральным веб-сервером. [ 32 ]
  • MQTT — это архитектура публикации-подписки поверх TCP/IP, которая обеспечивает двустороннюю связь между вещью и брокером MQTT. [ 33 ]
  • Node-RED — это программное обеспечение с открытым исходным кодом, разработанное IBM для подключения API, оборудования и онлайн-сервисов. [ 34 ]
  • OPC — это серия стандартов, разработанных OPC Foundation для подключения компьютерных систем к автоматизированным устройствам. [ 34 ]
  • OMG Data Distribution Service (DDS) — это открытый международный стандарт промежуточного программного обеспечения, непосредственно предназначенный для связи публикации-подписки для систем реального времени и встроенных систем . [ 35 ] [ 36 ]
  • Эталонная архитектура промышленного Интернета (IIRA) Консорциума промышленного Интернета (IIC) и немецкая «Индустрия 4.0» представляют собой независимые усилия по созданию определенного стандарта для объектов с поддержкой IIoT. [ 34 ]

Применение и отрасли

[ редактировать ]

Термин «промышленный интернет вещей» часто встречается в обрабатывающей промышленности, имея в виду промышленное подмножество Интернета вещей. Потенциальные преимущества промышленного Интернета вещей включают повышение производительности, аналитику и трансформацию рабочих мест. [ 37 ] По прогнозам, потенциал роста за счет внедрения IIoT к 2030 году принесет мировому ВВП 15 триллионов долларов. [ 37 ] [ 38 ]

Хотя подключение и сбор данных необходимы для IIoT, они не являются конечной целью, а, скорее, основой и путем к чему-то большему. Из всех технологий прогнозное обслуживание является «более простым» применением, поскольку оно применимо к существующим активам и системам управления. Интеллектуальные системы обслуживания могут сократить непредвиденные простои и повысить производительность, что, по прогнозам, позволит сэкономить до 12% по сравнению с плановыми ремонтами, снизить общие затраты на техническое обслуживание до 30%, а устранение поломок до 70%, согласно некоторым исследованиям. [ 37 ] [ 39 ] Киберфизические системы (CPS) являются основной технологией промышленных больших данных и будут интерфейсом между человеком и кибермиром.

Интеграция сенсорных и исполнительных систем, подключенных к Интернету, может оптимизировать потребление энергии в целом. [ 40 ] Ожидается, что устройства IoT будут интегрированы во все виды энергопотребляющих устройств (выключатели, розетки, лампочки, телевизоры и т. д.) и смогут взаимодействовать с коммунальными предприятиями, чтобы эффективно балансировать выработку и потребление энергии. [ 41 ] Помимо домашнего управления энергопотреблением, IIoT особенно актуален для Smart Grid , поскольку он предоставляет системы для сбора и обработки информации, связанной с энергией и электроэнергией, в автоматическом режиме с целью повышения эффективности, надежности, экономичности и устойчивости сети. производство и распределение электроэнергии. [ 41 ] Используя устройства усовершенствованной инфраструктуры измерения (AMI), подключенные к магистральной сети Интернет, электроэнергетические компании могут не только собирать данные от подключений конечных пользователей, но также управлять другими устройствами автоматизации распределения, такими как трансформаторы и устройства повторного включения. [ 40 ]

По состоянию на 2016 год другие реальные приложения включают в себя включение интеллектуальных светодиодов, которые направляют покупателей к пустым парковочным местам или подчеркивают смену маршрутов движения, использование датчиков на водоочистителях для оповещения менеджеров через компьютер или смартфон о необходимости замены деталей, прикрепление RFID-меток к защитному снаряжению для отслеживать персонал и обеспечивать его безопасность, встраивая компьютеры в электроинструменты для записи и отслеживания уровня крутящего момента отдельных затяжек, а также собирая данные из нескольких систем для моделирования новых процессов. [ 38 ]

Автомобильная промышленность

[ редактировать ]

Использование IIoT в автомобилестроении подразумевает цифровизацию всех элементов производства. Программное обеспечение, машины и люди взаимосвязаны, что позволяет поставщикам и производителям быстро реагировать на меняющиеся стандарты. [ 42 ] IIoT обеспечивает эффективное и экономичное производство за счет передачи данных от клиентов в системы компании, а затем на отдельные этапы производственного процесса. Благодаря IIoT в производственный процесс можно включить новые инструменты и функции. Например, 3D-принтеры упрощают формирование пресс-инструментов, печатая форму непосредственно из стального гранулята. [ 43 ] Эти инструменты открывают новые возможности для проектирования (с высокой точностью). IIoT также позволяет персонализировать транспортные средства благодаря модульности и возможности подключения этой технологии. [ 42 ] Если раньше они работали отдельно, то теперь IIoT позволяет людям и роботам сотрудничать. [ 43 ] Роботы берут на себя тяжелую и повторяющуюся работу, поэтому производственные циклы ускоряются, а транспортные средства быстрее поступают на рынок. Заводы могут быстро выявлять потенциальные проблемы с обслуживанием до того, как они приведут к простою, и многие из них переходят на круглосуточное производство из-за более высокой безопасности и эффективности. [ 42 ] Большинство компаний-производителей автомобилей имеют заводы в разных странах, где производятся разные компоненты одного и того же автомобиля. IIoT позволяет соединить эти производственные предприятия друг с другом, создавая возможность перемещения внутри объектов. Большие данные можно отслеживать визуально, что позволяет компаниям быстрее реагировать на колебания производства и спроса.

Нефтяная и газовая промышленность

[ редактировать ]

Благодаря поддержке IIOT большие объемы необработанных данных могут храниться и отправляться буровым оборудованием и исследовательскими станциями для облачного хранения и анализа. [ 44 ] Благодаря технологиям IIOT нефтегазовая отрасль имеет возможность соединять машины, устройства, датчики и людей посредством межсетевого взаимодействия, что может помочь компаниям лучше справляться с колебаниями спроса и цен, обеспечивать кибербезопасность и минимизировать воздействие на окружающую среду. [ 45 ]

IIOT может улучшить процесс обслуживания, общую безопасность и возможности подключения по всей цепочке поставок. [ 46 ] Дроны можно использовать для обнаружения возможных утечек нефти и газа на ранней стадии и в труднодоступных местах (например, на море). Их также можно использовать для выявления слабых мест в сложных сетях трубопроводов с помощью встроенных тепловизионных систем. Расширение возможностей подключения (интеграция данных и связь) может помочь компаниям корректировать уровни производства на основе данных о запасах, хранении, темпах распределения и прогнозируемом спросе в режиме реального времени. Например, в отчете Deloitte говорится, что путем внедрения решения IIOT, интегрирующего данные из нескольких внутренних и внешних источников (таких как система управления работами, центр управления, атрибуты трубопровода, оценки рисков, результаты встроенных проверок, плановые оценки и история утечек), тысячи Мили труб можно контролировать в режиме реального времени. Это позволяет отслеживать угрозы трубопровода, улучшать управление рисками и обеспечивать осведомленность о ситуации. [ 47 ]

Льготы также распространяются на конкретные процессы нефтегазовой отрасли. [ 46 ] Процесс разведки нефти и газа можно выполнить более точно с помощью 4D-моделей, построенных с помощью сейсмических изображений. Эти модели отображают колебания запасов нефти и уровня газа, стремятся указать точное количество необходимых ресурсов и прогнозируют срок службы скважин. Применение интеллектуальных датчиков и автоматизированных бурильных установок дает компаниям возможность более эффективно контролировать и производить добычу. Кроме того, процесс хранения также можно улучшить с помощью IIOT путем сбора и анализа данных в реальном времени для мониторинга уровня запасов и контроля температуры. IIOT может улучшить процесс транспортировки нефти и газа за счет внедрения интеллектуальных датчиков и тепловых детекторов, которые будут предоставлять данные геолокации в реальном времени и контролировать продукты по соображениям безопасности. Эти интеллектуальные датчики могут контролировать процессы нефтеперерабатывающего завода и повышать безопасность. Спрос на продукцию можно прогнозировать более точно и автоматически передавать на нефтеперерабатывающие и производственные предприятия для корректировки уровня производства.

Сельскохозяйственная промышленность

[ редактировать ]

В сельском хозяйстве IIoT помогает фермерам принимать решения о том, когда собирать урожай. Датчики собирают данные о почве и погодных условиях и предлагают график внесения удобрений и полива. [ 48 ] Некоторые животноводческие фермы вживляют животным микрочипы. Это позволяет фермерам не только отслеживать своих животных, но и получать информацию о происхождении, весе и здоровье. [ 49 ]

Безопасность

[ редактировать ]

По мере расширения IIoT возникают новые проблемы безопасности. Каждое новое устройство или компонент, подключаемый к IIoT [ 50 ] может стать потенциальной ответственностью. По оценкам Gartner, к 2020 году более 25% признанных атак на предприятия будут связаны с системами, подключенными к Интернету вещей, несмотря на то, что на них будет приходиться менее 10% бюджетов ИТ-безопасности. [ 51 ] Существующие меры кибербезопасности для подключенных к Интернету устройств значительно уступают их традиционным компьютерным аналогам. [ 52 ] что может позволить им быть перехваченными для DDoS -атак ботнетами , такими как Mirai . Другая возможность — заражение подключенных к Интернету промышленных контроллеров, как в случае со Stuxnet , без необходимости физического доступа к системе для распространения червя. [ 53 ]

Кроме того, устройства с поддержкой IIoT могут допускать более «традиционные» формы киберпреступлений, как в случае с утечкой данных Target в 2013 году , когда информация была украдена после того, как хакеры получили доступ к сетям Target с помощью учетных данных, украденных у стороннего поставщика систем отопления, вентиляции и кондиционирования. [ 54 ] Фармацевтическая промышленность медленно внедряет достижения IIoT из-за подобных проблем безопасности. [ 55 ] Одной из трудностей в предоставлении решений безопасности в приложениях IIoT является фрагментированная природа оборудования. [ 56 ] Следовательно, архитектуры безопасности обращаются к проектам, основанным на программном обеспечении или не зависящим от устройства. [ 57 ]

Аппаратные подходы, такие как использование информационных диодов , часто используются при подключении критической инфраструктуры. [ 58 ]

См. также

[ редактировать ]

Ссылки

[ редактировать ]
  1. ^ Перейти обратно: а б Бойс, Хью; Халлак, Бил; Каннингем, Джо; Уотсон, Тим (октябрь 2018 г.). «Промышленный Интернет вещей (IIoT): основа анализа» . Компьютеры в промышленности . 101 : 1–12. дои : 10.1016/j.compind.2018.04.015 . ISSN   0166-3615 .
  2. ^ Браунер, Филипп; Далибор, Мануэла; Ярке, Матиас; Кунце, Айк; Корен, Иштван; Лейкмейер, Герхард; Либенберг, Мартин; Майкл, Джудит; Пеннекамп, Ян; Кикс, Кристоф; Румпе, Бернхард (15 февраля 2022 г.). «Взгляд информатики на цифровую трансформацию в производстве» . Транзакции ACM в Интернете вещей . 3 (2): 15:1–15:32. дои : 10.1145/3502265 . ISSN   2691-1914 . S2CID   246883126 .
  3. ^ «Рисунок 2 – Технологии для индустрии 4.0» . Исследовательские ворота . Проверено 8 октября 2018 г.
  4. ^ Перейти обратно: а б «Почему периферийные вычисления являются требованием IIoT: как периферийные вычисления могут дать толчок следующей промышленной революции» . iotworldtoday.com . Проверено 3 июня 2019 г.
  5. ^ Сотрудники, Инвестопедия (18 января 2011 г.). «Облачные вычисления» . Инвестопедия . Проверено 8 октября 2018 г.
  6. ^ Гамильтон, Эрик (31 декабря 2018 г.). «Что такое периферийные вычисления: объяснение границ сети» . Cloudwards.net . Проверено 14 мая 2019 г.
  7. ^ «Что такое периферийные вычисления?» . 9 апреля 2019 года . Проверено 14 мая 2019 г.
  8. ^ «Что такое аналитика больших данных? — Определение с сайта WhatIs.com» . ПоискБизнесАналитика . Проверено 8 октября 2018 г.
  9. ^ «Что такое искусственный интеллект (ИИ)? — Определение из Techopedia» . Techopedia.com . Проверено 8 октября 2018 г.
  10. ^ «Что такое машинное обучение (МО)? — Определение с сайта WhatIs.com» . SearchEnterpriseAI . Проверено 8 октября 2018 г.
  11. ^ Ф. Фукалас и А. Циуварас, «Периферийный искусственный интеллект для приложений промышленного Интернета вещей: решение для промышленного интеллекта»
  12. ^ Йоу, Ёнджин; Хенфридссон, Ола; Лыйтинен, Калле (1 декабря 2010 г.). «Комментарий к исследованию: новая организационная логика цифровых инноваций: программа исследований информационных систем» . Исследования информационных систем . 21 (4): 724–735. дои : 10.1287/isre.1100.0322 . ISSN   1526-5536 .
  13. ^ Хилвинг, Лена; Шульце, Ульрика (01 января 2013 г.). «Развитие модульной многоуровневой архитектуры в цифровых инновациях: пример приборной панели автомобиля» . Международная конференция по информационным системам (ICIS 2013): Изменение общества посредством проектирования информационных систем . 2 .
  14. ^ «Отец изобретения: Дик Морли вспоминает 40-летие PLC» . Архивировано из оригинала 9 июня 2019 года . Проверено 10 мая 2017 г.
  15. ^ МакМахон, Терренс К. (18 апреля 2005 г.). «Три десятилетия технологии DCS» . Контролируйте глобально . Проверено 27 ноября 2018 г.
  16. ^ «Эволюция промышленных систем управления» . ШАГ . 4 декабря 2013 года . Проверено 27 ноября 2018 г.
  17. ^ «Единственный» кока-автомат в Интернете» . Университет Карнеги-Меллон . Проверено 10 ноября 2014 г.
  18. ^ «Интернет вещей, сделанных неправильно, душит инновации» . Информационная неделя . 7 июля 2014 года . Проверено 10 ноября 2014 г.
  19. ^ Раджи, RS (июнь 1994 г.). «Умные сети для контроля». IEEE-спектр . Том. 31, нет. 6. С. 49–55. дои : 10.1109/6.284793 .
  20. ↑ Аналитик Аниш Гаддам в интервью Сью Бушелл в Computerworld , 24 июля 2000 г. («Ключ мобильной коммерции к повсеместному Интернету»)
  21. ^ Маграсси, П. (2 мая 2002 г.). «Почему универсальная RFID-инфраструктура была бы хорошей вещью» . Отчет об исследовании Gartner G00106518 .
  22. ^ Маграсси, П.; Берг, Т. (12 августа 2002 г.). «Мир смарт-объектов» . Отчет об исследовании Gartner R-17-2243 . Архивировано из оригинала 3 октября 2003 года.
  23. ^ Комиссия Европейских сообществ (18 июня 2009 г.). «Интернет вещей — план действий для Европы» (PDF) . COM(2009) 278 финал.
  24. ^ Вуд, Алекс (31 марта 2015 г.). «Интернет вещей совершает революцию в нашей жизни, но стандарты необходимы» . Хранитель .
  25. ^ «От M2M к Интернету вещей: точки зрения Европы» . Техвайбс . 7 июля 2011 года. Архивировано из оригинала 24 октября 2013 года . Проверено 11 мая 2017 г.
  26. ^ Шристава, Лара (16 мая 2011 г.). «Интернет вещей – Назад в будущее (презентация)» . Конференция Европейской комиссии по Интернету вещей в Будапеште – через YouTube.
  27. ^ Маграсси, П.; Панарелла, А.; Дейтон, Н.; Джонсон, Г. (28 сентября 2001 г.). «Компьютеры для получения контроля над физическим миром» . Отчет об исследовании Gartner T-14-0301 .
  28. ^ «Эволюция Интернета вещей» . Казаледжио Ассоциати . Февраль 2011. [ нужна цитата для проверки ]
  29. ^ Басидор, Майк (20 июня 2017 г.). «Подключенное предприятие обеспечивает создание цифрового двойника» . Контролируйте глобально . Проверено 27 ноября 2018 г.
  30. ^ «IBM и революция когнитивных вычислений» . www.gigabitmagazine.com . Проверено 18 сентября 2019 г. [ постоянная мертвая ссылка ]
  31. ^ «Технические страницы/системы Интернета вещей» . Проверено 26 июня 2015 г.
  32. ^ Информационная стратегия Тайваня, Справочник по развитию Интернета и электронной коммерции — стратегическая информация, правила, контакты . ИБП США. 8 сентября 2016. с. 82. ИСБН  978-1514521021 .
  33. ^ Прешер, Эл (04 сентября 2019 г.). «Периферийные устройства используют MQTT для подключения IIoT» . Новости дизайна . Проверено 18 сентября 2019 г.
  34. ^ Перейти обратно: а б с «Состояние промышленного Интернета вещей | Мир автоматизации» . www.automationworld.com . Проверено 26 мая 2017 г.
  35. ^ «Структура подключения промышленного Интернета вещей» . Промышленный IoT-консорциум . Проверено 29 ноября 2022 г.
  36. ^ «Служба распространения данных (DDS) | Группа управления объектами» . www.omg.org . Проверено 29 ноября 2022 г.
  37. ^ Перейти обратно: а б с Догерти, Пол; Негм, Валид; Банерджи, Прит; Альтер, Аллан. «Стимулирование нетрадиционного роста посредством промышленного Интернета вещей» (PDF) . Аксенчер . Проверено 17 марта 2016 г.
  38. ^ Перейти обратно: а б Зюрье, Стив. «Пять IIoT-компаний доказывают ценность производства, подключенного к Интернету» . Программа Интернета вещей . Проверено 11 мая 2017 г.
  39. ^ «Отчет о промышленном Интернете» (PDF) . Аксенчер . Проверено 17 марта 2016 г.
  40. ^ Перейти обратно: а б Эрсуэ, М.; Ромашкану, Д.; Шенвальдер, Дж.; Сегал, А. (май 2015 г.). Управление сетями с ограниченными устройствами: примеры использования . дои : 10.17487/RFC7548 . РФК 7548 .
  41. ^ Перейти обратно: а б Парелло, Дж.; Клез, Б.; Шенинг, Б.; Квиттек, Дж. (сентябрь 2014 г.). Структура энергетического менеджмента . дои : 10.17487/RFC7326 . РФК 7326 .
  42. ^ Перейти обратно: а б с Мастерс, Кристин. «Влияние Индустрии 4.0 на автомобильную промышленность» . Проверено 8 октября 2018 г.
  43. ^ Перейти обратно: а б Volkswagen Group (20 августа 2015 г.), Индустрия 4.0 в Volkswagen Group , получено 8 октября 2018 г.
  44. ^ Гилкрист, Аласдер (2016). «Индустрия 4.0 – промышленный интернет вещей». Апресс Медиа . дои : 10.1007/978-1-4842-2047-4 . ISBN  978-1-4842-2046-7 . S2CID   29312206 .
  45. ^ «САП» . fm.sap.com . Проверено 8 октября 2018 г.
  46. ^ Перейти обратно: а б «Как Индустрия 4.0 трансформирует цепочку поставок нефти и газа» . www.bdo.com . 23 апреля 2018 года . Проверено 8 октября 2018 г.
  47. ^ Анализ «Делойта» (2018). «Технические тенденции в нефтегазовой отрасли на 2018 год» (PDF) . Проверено 8 октября 2018 г.
  48. ^ «Что такое IIoT? Определение и детали» . www.paessler.com . Проверено 6 октября 2020 г.
  49. ^ Джеффрис, Адрианна (10 мая 2013 г.). «Интернет коров: технология может помочь отслеживать болезни, но владельцы ранчо устойчивы» . Грань . Проверено 6 октября 2020 г.
  50. ^ «Бей тревогу: как серьезно отнестись к промышленной безопасности IoT — повестка дня IoT» . Internetofthingsagenda.techtarget.com . Проверено 11 мая 2017 г.
  51. ^ «Gartner сообщает, что в 2016 году мировые расходы на безопасность Интернета вещей достигнут 348 миллионов долларов» . Архивировано из оригинала 26 августа 2016 года . Проверено 11 мая 2017 г.
  52. ^ «Как зараженные IoT-устройства используются для массовых DDoS-атак — Fedscoop» . Федсовок . 26 сентября 2016 г. Проверено 11 мая 2017 г.
  53. ^ «Безопасность данных IoT уязвима по мере увеличения количества подключенных устройств» . Программа Интернета вещей . Проверено 11 мая 2017 г.
  54. ^ «Цель хакеров взломала компанию HVAC — Кребс из службы безопасности» . krebsonsecurity.com . 9 февраля 2014 года . Проверено 11 мая 2017 г.
  55. ^ Маллин, Рик (22 мая 2017 г.). «Лекарственный завод будущего» . Новости химии и техники . Том. 95, нет. 21 . Проверено 29 октября 2018 г.
  56. ^ Фогарти, Кевин (29 мая 2018 г.). «Почему безопасность IIoT так сложна» . Полупроводниковая техника . Проверено 31 октября 2018 г.
  57. ^ Дахад, Нитин. «Руководство дизайнера по безопасности IIoT» . ЭТаймс . Проверено 31 октября 2018 г.
  58. ^ «Тактические информационные диоды в системах промышленной автоматики и управления» .
Retrieved from "https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=Industrial_internet_of_things&oldid=1236195421"
Arc.Ask3.Ru: конец переведенного документа.
Arc.Ask3.Ru
Номер скриншота №: 76aa9d98fb8ad97fe31a318f76d8ba4a__1721724300
URL1:https://arc.ask3.ru/arc/aa/76/4a/76aa9d98fb8ad97fe31a318f76d8ba4a.html
Заголовок, (Title) документа по адресу, URL1:
Industrial internet of things - Wikipedia
Данный printscreen веб страницы (снимок веб страницы, скриншот веб страницы), визуально-программная копия документа расположенного по адресу URL1 и сохраненная в файл, имеет: квалифицированную, усовершенствованную (подтверждены: метки времени, валидность сертификата), открепленную ЭЦП (приложена к данному файлу), что может быть использовано для подтверждения содержания и факта существования документа в этот момент времени. Права на данный скриншот принадлежат администрации Ask3.ru, использование в качестве доказательства только с письменного разрешения правообладателя скриншота. Администрация Ask3.ru не несет ответственности за информацию размещенную на данном скриншоте. Права на прочие зарегистрированные элементы любого права, изображенные на снимках принадлежат их владельцам. Качество перевода предоставляется как есть. Любые претензии, иски не могут быть предъявлены. Если вы не согласны с любым пунктом перечисленным выше, вы не можете использовать данный сайт и информация размещенную на нем (сайте/странице), немедленно покиньте данный сайт. В случае нарушения любого пункта перечисленного выше, штраф 55! (Пятьдесят пять факториал, Денежную единицу (имеющую самостоятельную стоимость) можете выбрать самостоятельно, выплаичвается товарами в течение 7 дней с момента нарушения.)