什么是物联网产业的互联网?IIoT要点

物联网的产业互联网行业,如交通运输,发电和医疗设备连接和设备。潜在的高,所以是风险。

肖像历史

每个人的听到了物联网 - 智能温控器,连接Internet的冰箱,连接灯泡 - 但有一个叫做工业物联网的子集,其对企业来说,安全甚至生命更加显著一天到一天的影响。

什么是IIoT?

术语IIoT指事物的工业网络。在广招,这是仪器和连接的传感器和其它装置,以机械和车辆在运输,能源和工业部门中的应用。

这也就意味着在实践中大相径庭。一个IIoT系统可以是简单的连接鼠陷阱,文家说,它已经被激活,而另一种可能是复杂到一个完全自动化的批量生产线是轨道维护,效率,甚至订购和航运信息,在巨大的,多层次的网络。

工业物联网与物联网

物联网产业互联网是也被称为工业网络(由GE创造的术语)和工业物联网。无论你怎么称呼它,在IIoT与其他物联网应用的不同之处在于它专注于行业,如石油,天然气,电力公用事业和医疗保健连接的机器和设备。

物联网包括消费级设备,如健身带或智能家电和通常不建立紧急情况下,如果出现错误的其他应用程序。

简单地说,有更多的与IIoT部署中的系统故障和停机时间可能会导致危及生命的或高风险情况下的股份。

该IIoT汇集了来自IT计算机操作技术,开辟了广阔的可能性,仪器仪表,导致重大的效率和生产率的提高几乎所有工业操作。

是什么让IIoT独特之处?

技术上,IIoT适用于类似校长的任何其他部分物联网技术的 - 自动化仪表和报告被应用到以前没有这些功能的东西。这就是说,它的规模比一个简单的系统,让你惹你的手机上的恒温太大的不同 - 几百个,甚至几千甚至几万和几十万各个端点都可以存在于IIoT部署。

IIoT应用

仪器的生产线可以让企业跟踪和分析一个极其精细地的过程中,资产跟踪可以给一个快速的大量材料的访问概述,以及他们有机会之前预测性维护可以通过解决问题为公司节省很多钱成为严重 - 潜在的用例的数量是巨大的,而且每天都在增长。

工业物联网联盟列出IIoT的这15个可能的用途:

  1. 智能工厂仓库应用程序
  2. 预测和远程维护。
  3. 货运,货物运输监控。
  4. 连接物流。
  5. 智能电表和智能电网。
  6. 智能城市的应用。
  7. 智能农业和畜牧业监测。
  8. 工业安全系统
  9. 能耗优化
  10. 工业加热,通风和空调
  11. 制造设备的监控。
  12. 资产跟踪和智能物流。
  13. 臭氧,气体和温度在工业环境监测。
  14. 安全与健康(状况)监测工人。
  15. 资产绩效管理

IIoT挑战

是的,因为IIoT设备可以具有使用寿命更长的时间比消费类的小玩意儿 - 物联网的典型执行副总裁和设备迈克·贝尔估计平均在7到10年 - 因此,任何的实现必须要基业长青。

甚至超越了原始的规模和长寿有关,在实施过程中可令人费解的 - 种必要的后端做出最从仪器收集的数据是在其本身相当的承诺,并在与密切配合开展休息的企业。它需要收集来自端点的数据,将其存储在一个可访问的格式专用的策略 - 无论是在数据中心或云 - 将其送入分析引擎,并有办法把从分析洞察转化为可操作的和及时的信息2020欧洲杯预赛。

有一个宽范围的不同的格式和技术,解决的需要连接的设备之间的机器对机器通信的不同部分。物理层技术,如Sigfox和Zigbee,软件层像编织和IoTivity - 这一切是必要的充分运作IIoT环境,而这一切都必须是可互操作的。

IIoT安全问题

就像消费者物联网,IIoT有很多的安全问题。召回在未来的僵尸网络,该杠杆固定不良安全摄像机和其他设备成一个巨大的DDoS攻击武器。

除了可能使用损害IIoT设备来创造大量的僵尸网络,也就是这个问题是漏洞可以被利用来允许已在网络上的宝贵数据被盗 - 另一次攻击向量。

有一两件事,可能有助于保持IIoT安全,根据贝尔,会借用自动,静音下载和从物联网的消费端补丁的越来越普遍的做法。一些公司也不会这样,宁愿有超过他们的机器上运行的软件绝对的控制权,但它可能是从安全角度有很大帮助。

其他因素,IT领导者关注包括以下内容:

  • 缺乏标准化。作为一种尝试,以嫁接新技术到老,有一个巨大的不同的设计和标准,一切从传输协议摄入格式的范围。简单地说,如果发送有关高炉的温度操作信息的小玩意儿不是由同一家公司,使网络或数据摄取引擎制作,他们可能不会一起工作。
  • 集成了传统技术。旧设备的大量没有被设计到的格式是清晰的现代高科技IIoT提供数据,所以获得了几十年的老电站控制器跟一个复杂的新IIoT基础设施可能需要一些转换。
  • 。由于上述两个点亮点,充分拥抱IIoT需要新的硬件,新软件和对科技的思考一种新的方式。这样做是为了赚钱,但很多人都理解由前期费用担心。
  • 。最大限度地利用IIoT往往需要在机器学习,实时分析和数据的科学专业知识 - 更不用说网络技术的前沿知识。
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