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IoT和IIoT(工業(yè)物聯網)之間有什么區(qū)別?

2020-07-20 14:38
振工鏈
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IoT和IIoT(工業(yè)物聯網)之間有什么區(qū)別?

物聯網充斥著首字母縮寫詞,從LPWAN到MQTT再到首字母縮寫詞IoT本身。但是,如果這還不夠的話,我們在物聯網上還會有多種變化!其中一種就是IIoT,它代表工業(yè)物聯網。那么您問的物聯網和物聯網有什么區(qū)別?這正是這篇文章的主題。

“在全世界范圍內,如果將工業(yè)生產率提高1%,則可以在未來15年內為全球GDP增添10萬億至15萬億美元! —《福布斯》梅春卡

物聯網與物聯網之間的區(qū)別

在我之前的#askIoT帖子“物聯網示例和應用程序”中,我們看到了物聯網(IoT)在三個主要領域增加了價值:提高效率,改善健康/安全性以及創(chuàng)造更好的體驗。工業(yè)物聯網涉及前兩個領域,即提高效率和改善健康/安全性。

IIoT是指更廣泛的物聯網的子類別。物聯網包括IIoT 以及資產跟蹤,遠程監(jiān)控,可穿戴設備等。IIoT特別專注于工業(yè)應用,例如制造業(yè)或農業(yè)。

物聯網的巨大潛力

“ [物聯網]工業(yè)互聯網將改變許多行業(yè),包括制造業(yè),石油和天然氣,農業(yè),采礦,運輸和醫(yī)療保健?傮w而言,這些占世界經濟的近三分之二! — 世界經濟論壇,工業(yè)物聯網報告

近年來,硬件,連接性,大數據分析和機器學習方面的創(chuàng)新融合在一起,為行業(yè)帶來了巨大的機會。硬件創(chuàng)新意味著傳感器更便宜,功能更強大,并且電池壽命更長。連接性創(chuàng)新意味著將數據從這些傳感器發(fā)送到云的成本更低,更容易。大數據分析和機器學習創(chuàng)新意味著,一旦收集了傳感器數據,就有可能獲得對制造過程的難以置信的洞察力。

這些見解可以導致生產率的大幅提高和成本的大幅降低。無論正在制造什么,都可以更快,更少的資源和更低的成本完成。

IIoT潛力的一個例子是預測性維護。在制造過程中損壞的機器可能意味著數百萬美元的生產力損失,而生產停止以解決該問題。

過去的解決方案是定期安排維護,但這存在一些問題。如果機器在維護前出現故障怎么辦?如上所述,這導致生產率的巨大損失。如果機器不需要維護怎么辦?浪費時間,精力和金錢,可以將其浪費在其他地方。

預測性維護意味著使用更多的傳感器來收集機器上更好的數據,然后使用數據分析和機器學習來確定機器何時需要維護。來得太晚會導致機器損壞,也不會太早會導致資源分配錯誤

預測性維護只是一個示例,這已經成為現實。

隨著IIoT的采用和發(fā)展加速,變化將是深刻的。最終,我們可以實現一種自治經濟,在這種經濟中,供應完全可以滿足需求,從而完全優(yōu)化生產過程并實現零浪費。

并且有充分的理由認為IIoT 將在近期內加速發(fā)展……

采用工業(yè)物聯網

在許多方面,IIoT都領先于物聯網,并且將繼續(xù)看到更快的采用速度。為什么?IoT和IIoT之間的主要區(qū)別在于,與消費類IoT應用程序不同,采用IIoT技術的動機要大得多:

“ [IoT和IIoT具有]兩個截然不同的關注領域。工業(yè)物聯網連接航空航天,國防,醫(yī)療保健和能源等高風險行業(yè)的關鍵機器和傳感器。在這些系統中,故障通常會導致生命危險或其他緊急情況。另一方面,物聯網系統往往是消費者級別的設備,例如可穿戴健身工具,智能家居溫度計和自動寵物喂食器。它們既重要又方便,但是故障不會立即造成緊急情況! — RTI

物聯網與物聯網之間的另一個區(qū)別是,與物聯網相比,物聯網具有更明顯的近期優(yōu)勢。制造公司可以降低成本并提高生產率,這意味著采用IIoT解決方案的投資回報率更高。蒂森克虜伯(ThyssenKrupp),卡特彼勒(Caterpillar)和泰晤士水務(Thames Water)等公司已經從IIoT的早期采用者中受益。

但是,物聯網并非沒有挑戰(zhàn)……

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