Īsa rūpnieciskā lietu interneta vēsture
Industriālais lietu internets pēdējo desmitgažu laikā ir būtiski mainījies. Sākot ar General Motors izmantotā PLC (Programmable Logic Controller) izgudrošanu 1968. gadā, automobiļu rūpniecība saprata PLC vadības sistēmu ātrumu un izsmalcinātību.
"Tajā laikā mēs nezinājām, ko mēs būvējam," rakstīja Diks Morlijs, kas pazīstams kā "PLC tēvs". "Mēs tikai centāmies atbrīvoties no specializētajām sistēmas problēmām, kas mani mocīja četrus gadus."
Morlija darbs izrādījās neticams: pateicoties PLC, industriālie giganti Honeywell un Yokogawa 1975. gadā ieviesa pirmās sadalītās vadības sistēmas (DCS). Šīs sistēmas ļāva elastīgi kontrolēt procesu visā rūpnīcā.
Pēc tam 1980 - tika izgudrots Ethernet, un tikai dažu gadu laikā tika izstrādātas viedierīces. Pirmā dokumentētā viedierīce bija modificēta Coca-Cola mašīna, ar internetu savienota ierīce, 1982. gadā Kārnegija Melona universitātē. Iekārta varēja ziņot par savu inventāru un paziņot lietotājam, vai dzēriens ir auksts. Tajā laikā tas bija revolucionārs.
Līdz 1999. gadam lietu internets kļuva populārs un kļuva par noklusējuma sistēmu sistēmām un lietojumprogrammām mūsdienu Amazon, Boeing, John Deere, Shell un citiem. Kad 2002. gadā tika ieviesta mākoņtehnoloģija, IoT pārcēlās uz rūpniecības uzņēmumiem, un tikai rūpnieciskais IoT sāka darboties.
IIoT atrada savu ceļu uz priekšu, jo mākonis ļāva datus glabāt, izmantojot attālo saziņu, neizmantojot HMI.
Kā mūsdienās tiek izmantots rūpnieciskais lietu internets?
Mūsdienās IIoT ir atbildīgs par daudziem to nozaru aspektiem, kuras mēs izmantojam ikdienā, tostarp veselības aprūpi, ražošanu, transportu, pārvaldi un daudz ko citu.
Nozare #1: veselības aprūpe
Veselības aprūpē IoT un IIoT ir revolucionāri. Šīs uzlabotās iekārtas var veikt pacientu CT un MRI skenēšanu, nodrošināt personāla apmācību paplašinātās un virtuālās realitātes (VR) jomā, nodrošināt prognozējošu analīzi, uzraugot pacienta dzīvībai svarīgās pazīmes un identificējot asins un audu paraugus, kā arī daudz ko citu. IIoT veselības aprūpes sistēmās ir kritiska un attīstās, taču tagad tas ir ātrākais veids, kā ātri ievest un izņemt pacientus, apmācīt personālu un analizēt veselības datus.
Nozare Nr. 2: Ražošana
IIoT ir vieta ražošanā. Tas var pārraudzīt aprīkojumu, mašīnas, sensorus un metodes, nodrošinot un analizējot datus, piedāvājot tūlītēju apkopi un ātrāku saziņu starp cilvēkiem un mašīnām.
Nozare #3: Transports
IIoT sakari var kopīgot reāllaika datus, lai palīdzētu vadītājiem atrast visefektīvākos maršrutus, izmantojot globālās pozicionēšanas sistēmas (GPS) tehnoloģiju. IIoT var arī sazināties ar transportlīdzekļa centrālo datoru, lai maksimāli palielinātu degvielas patēriņu, izsekotu kravu un daudz ko citu.
Nozare #4: valdība
Attiecīgos datus, piemēram, satiksmes un komunālo pakalpojumu pārskatus, var ziņot valdības aģentūrām dažu sekunžu laikā pēc negadījumiem un strāvas padeves pārtraukumiem. Šī tehnoloģija var arī mazināt katastrofas, kas var tieši uzlabot iedzīvotāju dzīves kvalitāti un padarīt pilsētas plānošanu vienkāršāku un labāku.
IIoT tehnoloģiju veidi
IIoT tiek uzskatīta arī par vairāk attīstītu dalītās vadības sistēmas (DCS) versiju, jo tā nodrošina lielāku automatizāciju, izmantojot mākoņdatošanu. Mākoņdatošana, kas ieviesta ap 2002. gadu, ir viena no piecām svarīgākajām tehnoloģijām, ko izmanto IIoT. Pārējie ietver kiberfiziskās sistēmas, malu skaitļošanu, lielo datu analīzi un, protams, mākslīgo intelektu.
1. tehnoloģija: mākoņdatošana
"Mākonis" ir vārds, kuru jūs, iespējams, jau esat dzirdējis, bet kas tas ir patiesībā?
"Mākonis" ir tikai interneta metafora. Mākoņdatošana ir sakārtota tehnoloģija, kas uzglabā datus tiešsaistē, lai lietotāji varētu tiem glabāt un piekļūt internetā, nevis datora cietajā diskā.
2. tehnoloģija: kiberfiziskās sistēmas
Kiberfiziskā sistēma (CPS) ir sistēma, kurā fiziskie un programmatūras komponenti ir cieši saistīti. Sistēmu kontrolē un uzrauga datorizēti algoritmi. Nozares, kas izmanto informācijas fiziskās sistēmas, ir aviācija, automobiļu rūpniecība, veselības aprūpe, ražošana un transports, lai nosauktu tikai dažas. Tas ir ļoti līdzīgs lietu internetam, taču CPS ir labāka koordinācija starp fiziskajiem un datorizētajiem elementiem.
3. tehnoloģija: malu skaitļošana
Malu skaitļošana ir tīkla pieņemts lēmums piegādāt lielu datu apjomu tuvākajam lietotāja pieprasītajam skaitļošanas resursam. Malu skaitļošanu nodrošina tādas tehnoloģijas kā maršrutētāji, integrētās piekļuves ierīces un sensori. Šis process padara IoT un IIoT skaitļošanu efektīvāku.
4. tehnoloģija: lielo datu analīze
Big Data ir joma, kas nodrošina risinājumus datu kopām, kas ir pārāk sarežģītas tradicionālajai datu apstrādes programmatūrai. Lielie dati var nodrošināt augstāku funkcionalitāti un piedāvāt daudzas priekšrocības, piemēram, datu glabāšanu, datu analīzi, meklēšanu, koplietošanu, pārraidi, atjaunināšanu un informācijas privātumu. Šī ir viena no galvenajām IIoT tehnoloģijas priekšrocībām, jo tā var labāk apkalpot lielākās nozares.
5. tehnoloģija: mākslīgais intelekts
Mākslīgais intelekts (AI) ir tādu datorsistēmu izstrāde, kas spēj veikt uzdevumus, kuru veikšanai parasti būtu nepieciešams cilvēka intelekts. Tas varētu ietvert runas atpazīšanu, lēmumu pieņemšanu un vizuālo uztveri. Daži pat spekulē, ka tai būs tik liela ietekme uz pasaules IKP un tā būs tik svarīga un daļa no mūsu ikdienas, ka kļūs par "jauno elektroenerģiju".
Daži no visizplatītākajiem AI piemēriem ir roboti un mašīnas, ko plaši izmanto rūpnieciskos apstākļos. Mazākas AI versijas var būt ikdienas ierīces, piemēram, Amazon Alexa, Apple Siri un viedās mājas lietotnes, kas kontrolē apgaismojumu, temperatūru, slēdzenes un daudz ko citu.
Secinājums
Tādu IIoT tehnoloģiju nākotne kā mākoņdatošana, kiberfiziskās sistēmas, malu skaitļošana, lielo datu analīze un mākslīgais intelekts turpinās attīstīties un progresēt. Lai gan IIoT ieviešanai nozarē ir daudz priekšrocību, eksperti mudina cilvēkus, ka ir pienācis laiks izmantot IIoT priekšrocības kā mūsu pašu darbaspēka dalībniekam.
"Mūsdienu domāšanas veids ir cilvēks pret mašīnu," sacīja mākslīgā intelekta pētnieks Anands Rao. "Mēs redzam nākotni, kurā cilvēks un mašīna kopā var būt labāki par cilvēkiem."
Līdz šim var droši teikt, ka IIoT ir mainījis lielu nozaru darbību. Veicot izmaksu taupīšanas uzdevumus, nozares var ietaupīt laiku, palielināt produktivitāti un sazināties labāk un plašāk nekā jebkad agrāk. Nākamajos gados IIoT turpinās mainīt pasauli, izmantojot mākoņa un AI lietojumprogrammas.