Разработка программного обеспечения для устройств IoT-устройств

Несмотря на то, что за последние несколько лет Интернет вещей (IoT) приобрел статус шумихи, он продолжает играть важную и постоянно расширяющуюся роль в современной оцифрованной, высоко подключенной экономике. Но что именно представляет собой IoT? Как разработчики создают программное обеспечение для IoT и кто является его основными бенефициарами? И подробнее, как происходит разработка веб приложений для компаний.

В этой статье мы ответим на эти вопросы и рассмотрим несколько типичных случаев и сценариев использования IoT.

Термин «IoT» был введен в 1999 году для иллюстрации идеи подключения к Интернету устройств радиочастотной идентификации (RFID) в цепочке поставок крупного производителя продуктов питания и напитков. В наши дни производственные и промышленные компании продолжают получать наибольшую выгоду от IoT. Фактически, четвертая промышленная революция основывается на IoT — в частности, на наличии удаленно подключенных датчиков, непрерывно передающих данные о состоянии удаленной среды.

Как следует из названия, IoT состоит из сети «вещей» или физических устройств, чаще всего оснащенных датчиками, подключенных к Интернету и доступных или управляемых удаленно. Их целью является сбор данных об окружающей среде или конкретных условиях, и они могут работать самостоятельно или в сочетании с другими устройствами. Наряду с телеметрией, IoT все чаще используется для поддержки принятия критических решений на границе — например, камеры IoT на базе машинного обучения (ML) для обнаружения дефектов или ошибок при упаковке. Это объясняется растущей мощностью встроенных систем (подробнее об этом позже) и способностью удаленных устройств с ограниченными ресурсами выполнять функции более высокого порядка и принимать решения.

В настоящее время существует огромное количество коммерческих готовых решений для IoT, которые позволяют организациям быстро внедрить IoT в свою среду. Фирмы также могут разрабатывать и внедрять специализированные программные приложения в паре с аппаратными средствами датчиков и недорогими микроконтроллерами (MCU) для специализированных случаев использования.

Как интернет вещей собирает малые данные

Датчики и сенсоры измеряют необходимые параметры (температуру, давление, уровень, вибрацию и т.д.), регистрируя изменение окружающей среды, а не ее статическое состояние. Стоимость реализации и использования такого оборудования быстро падает, что позволяет собирать все больше данных при сокращении затрат. Раньше, подключая датчики к системам контроля и управления, можно было работать только с токами потребления в пределах 4–20 мА, протоколом HART или промышленными шинами, а также специализированным ПО. Сегодня возможно использовать самые разные типы проводных и беспроводных сетей для сбора данных, и поэтому даже в пределах одного производства используется сразу несколько типов сетевых подключений .

Выбор протоколов передачи данных зависит от следующих факторов:

• скорость передачи информации — объем данных, передаваемых за единицу времени;
• энергопотребление– сколько времени электроника конечных устройств может работать без подзарядки;
• дальность– максимальное расстояние, на которое нужно передать данные;
• частота передачи информации (измеряемая в Гц), доступная для использования.

Выделяют 2 категории датчиков:

• активные – излучают сигналы сами и принимают их отражения, требуют больше энергии;
• пассивные – лишь принимают сигналы, что снижает их энергопотребление.

Большинство датчиков основано на волновом принципе — приеме звуковых, ультразвуковых, световых и тепловых волн. Но существуют устройства, измеряющие физические характеристики (индуктивность, емкость, давление и пр.). Комбинируя различные типы датчиков, можно значительно повысить качество и «уровень интеллектуальности» IoT-системы .

Датчики и сенсоры — источники большого количества малых данных для IoT-систем

Архитектура IoT-системы

Типовая архитектура IIoT-систем состоит из следующих 3-х уровней :

• конечные устройства (вещи, Things) – датчики, сенсоры, контроллеры и прочее периферийное оборудование для измерения необходимых показателей и передачи этих данных в сеть по проводным или беспроводным протоколам (Serial, RS-485, MODBUS, CAN bus, OPC UA, BLE, WiFi, Bluetooth, 6LoRaWAN, Sigfox и пр.). Поскольку каждая «порция» этой информации невелика по объему, такие данные называют малыми (Little Data).
• сетевые шлюзы и хабы (Network)– роутеры, которые объединяют и подключают конечные устройства к облаку.
• Облако (Cloud) – удаленный сервер в датацентре, обрабатывающий, анализирующий и надежно хранящий информацию. Именно здесь малые данные превращаются в Big Data, когда консолидируется множество информационных потоков с различных устройств. Так интернет вещей становится «интеллектуальным», поскольку подключаются средства анализа данных, в т.ч. с использованием методов машинного обучения (Machine Learning). Это позволяет эффективно и удаленно управлять техникой, на которой установлены конечные устройства. Например, если датчики уровня вибрации оборудования показывают превышение допустимых значений, можно заранее спланировать профилактический ремонт и избежать поломки дорогостоящих инструментов.

3 уровня архитектуры IoT-систем

Платформа ZIIOT O&G: масштабный пилот

Платформа ZIIOT O&G  представляет собой полностью российский продукт, компоненты которого защищены соответствующими патентами. Система также внесена в Реестр отечественного ПО Минцифры. Для работы в периметре платформы ZIIOT O&G уже доступны несколько десятков бизнес-приложений. В создании решения принимали участие «Цифровая индустриальная платформа», ГК «Цифра» и их технологические партнеры.

Слева – Игорь Богачев, генеральный директор ГК «Цифра»; справа – Павел Растопшин, управляющий директор ГК «Цифра»

На сегодняшний день новой промышленной системой оснащены 111 ключевых объектов нефтепереработки, входящих в систему НПЗ «Газпром нефти». Расположенные в конечных точках IoT-датчики позволяют собирать информацию, данные агрегируются со всех технологических цепочек в рамках логистической инфраструктуры компании. Созданная в итоге система данных позволяет сформировать единую цифровую объектную модель производства.

Таким образом, платформа ZIIOT O&G позволяет предприятиям аккумулировать промышленные данные, собираемые с помощью датчиков, применяя технологии Интернета вещей, машинного обучения и возможности современной функциональной архитектуры приложений. Накопленная информация подлежит верификации и анализу BI-системами. После этого консолидированные данные передаются в системы управления производственными процессами.

Выстроенная схема управления данными позволяет увеличить экономический эффект от собираемых в информационных системах предприятий данных разного вида.

Финансовые показатели ГК «Цифра» за 2021 год

По утверждению представителей разработчика, новая система может широко тиражироваться и масштабироваться. Платформа ZIIOT O&G состоит из системы компонентов, которые не зависят от типа объекта и поставщиков оборудования на конкретном производстве. Благодаря этому заказчик может снизить затраты на ИТ и производственные издержки до 20% за cчет централизации ИТ-систем.

Более того: любая ИТ-компания или стартап может разрабатывать собственные цифровые сценарии и новые ИТ-продукты на базе ZIIOT O&G. Для этого в системе имеются готовые компоненты для разработчиков.

Компания сообщает о нескольких контрактах на поставку своего программного обеспечения, которые уже подписаны с российскими компаниями металлургической, угольной и газовой промышленности.

В частности, к внедрению готовится новый цифровой продукт – Zyfra Quality Lab. Он представляет собой высокотехнологичную систему управления лабораторной информацией (Laboratory Information Management System, LIMS). Применение нового продукта способствует росту эффективности работы лабораторий и автоматизации применяемых на объектах технологических процессов.

В перспективе, как указывает разработчик, платформа ZIIOT O&G может стать основой универсальной экосистемы, которая позволит снизить в разы стоимость создания новых цифровых решений для обеспечения непрерывного производства. Сейчас на платформе ZIIOT O&G уже доступны более 30 собственных и партнерских ИТ-продуктов.

Система по автоматизированному управлению буровыми установками ГК «Цифра»

Как отрасли внедряют IoT

Интересно, что сферы применения IoT практически не изменились с момента его появления более двух десятилетий назад, хотя потребители все чаще используют IoT в виде носимых устройств и устройств домашнего мониторинга (например, Apple Watch и Nest Thermostat). Тем не менее, предприятия по-прежнему являются самыми ярыми приверженцами IoT, причем предприятия продолжают внедрять IoT-решения практически во всех отраслях.

Ниже приведены лишь несколько примеров отраслей, которые ускоряются и преобразуются с помощью IoT.

IoT буквально началась в этой отрасли с ранних инициатив компании Proctor & Gamble по подключению RFID. Сегодня IoT распространен в производстве как никогда ранее, особенно когда речь идет о предиктивном обслуживании и обнаружении аномалий. Например, датчики IoT позволяют отслеживать незаметные точки отказа в промышленном оборудовании, выявляя мелкие проблемы для их устранения до того, как они приведут к сбоям в работе, например, к остановке робота на сборочной линии.

Будущее автономного транспорта зависит от развертывания поддерживающей инфраструктуры IoT. Несмотря на это, большинство автомобилей уже сегодня оснащены огромным количеством датчиков для мониторинга множества параметров, от уровня жидкости в двигателе и контроля торможения до температуры в салоне. Новые, неавтономные системы вождения используют IoT для сбора и интеграции этих датчиков в единую картину состояния и рабочего статуса автомобиля.

Где используют «интернет вещей»?

Чаще всего IoT применяют при эксплуатации приборов и оценки их работы. Это позволяет отслеживать состояние устройств, вовремя проводить их профилактическое обслуживание. К тому же это способствует повышению эффективности работы приборов благодаря своевременному реагированию на изменившиеся данные.

«Интернет вещей» используют и в бизнесе для увеличения прибыли (анализ изменения внешней среды, работы оборудования), при антикризисном управлении (для прогнозов и составления отчетности, чтобы получить дополнительную информацию) или для получения финансовых выгод при сделках на бирже. Например, условия сделки и цены бумаг актуальны в конкретный момент времени. IoT дает возможность молниеносно отслеживать эти данные и использовать их во время торгов.

Широко используется «интернет вещей» и в других сферах:

• при эксплуатации транспортных средств, особенно в сфере грузоперевозок (повышает безопасность и снижает расходы на обслуживание автомобилей);
• в ритейле (помогает понять потребности клиентов в реальном времени, глубже исследовать их поведение и предоставлять выгодные решения для покупателей, улучшать работу соответствующих сервисов);
• на производстве (помогает отслеживать оценку качества товаров потребителем, а также повышать производительность оборудования);
• в здравоохранении (позволяет быстро реагировать на изменившиеся данные о здоровье пациентов);
• в работе государственных организаций (для отслеживания пробок и аварий на дорогах, при взаимодействии граждан с городскими службами, для поддержания безопасности в городе);
• в работе умных домов;
• в банковской сфере и в области страхования (помогает получить больше информации для управления рисками, контроля расходов, предотвращать случаи мошенничества и персонализировать общение с клиентами);
• в сельском хозяйстве (улучшает эффективность работы сельскохозяйственного оборудования, позволяет отслеживать здоровье скота и качество выращиваемых культур, а также влияние действий на экологию);
• в сфере образования (помогает отслеживать успеваемость учащихся, повышать качество научных исследований и способствует эффективной коммуникации студентов и будущих работодателей);
• в спортивной индустрии (позволяет оптимизировать ценообразование билетов на стадионах, персонализировать маркетинговые кампании для зрителей и болельщиков, находить новые возможности для спонсоров, совершенствовать тренировки спортсменов с учетом их успехов и показателей здоровья);
• в медиа сфере (позволяет лучше управлять рекламными кампаниями, повышать их эффективность, проводить более глубокий анализ аудитории и ее потребностей, получать обратную связь от потребителей).

Фреймворк сотовой связи пакета SSP

Создавая сотовые приложения, разработчики часто сталкиваются с проблемой использования одной модели сотового модема для оценки, а другой модели — в процессе проектирования, которая в конечном счете и понадобится при производстве приложения

Фреймворк организации канала сотовой связи (Cellular Framework) программного пакета Renesas Synergy Software Package (Synergy Software Package SSP) из платформы Renesas Synergy Platform компании Renesas позволяет разработчику оценивать разные модели модемов с минимальным изменением кода, что немаловажно, поскольку таким образом тот же самый код можно применять даже после изменения модели модема для производственных целей. Комплект AE-CLOUD2 также использует модуль фреймворка SSP в качестве интерфейса высокого уровня для интеграции сотового модема в платформе приложений SSP и предоставляет наборы API для настройки и связи с сотовой сетью для передачи данных

SSP Cellular Framework с платформой приложений SSP (консольная инфраструктура) предназначен для связи с сотовыми модемами с последовательным интерфейсом COM-порта с помощью внутренних AT-команд. Платформа приложений SSP также создает канал для передачи данных через последовательный интерфейс по протоколу PPP WAN, предоставленному NetX. Любое TCP/IP-соединение может быть установлено по сети WAN с использованием сокетов, протоколов приложений NetX и IoT-протоколов, таких как MQTT или COAP. Cellular Framework предоставляет API сокетов уровня фреймворка для связи через стек TCP/IP, присутствующий на чипе внутри некоторых сотовых аппаратных модулей (под модулем подразумевается разно­видность исполнения модемов, обычно — гибридная сборка), таким образом происходит взаимодействие с сетью Интернет посредством API-сокетов. Преимущества фреймворка сотовой связи SSP, предлагаемого компанией Renesas, показаны на рис. 8.

Рис. 8. Преимущества использования фреймворка сотовой связи пакета SSP, предлагаемого компанией Renesas

Платы Espressif ESP8266 и ESP32

Когда дело доходит до создания устройств интернета вещей, ассортимент продуктов Espressif и AI thinker – это, пожалуй, лучшая вещь для платформы Particle.io. С момента выпуска чипа Wi-Fi ESP8266-01 несколько лет назад чипы и платы на базе ESP8266 превратились в один из наиболее предпочтительных чипсетов для устройств интернета вещей на основе Wi-Fi. Эти модули достаточно дешево стоят, потребляют мало электроэнергии и просты в использовании

Это, помимо прочих факторов, привлекает к ним повышенное внимание разработчиков аппаратного обеспечения. Вслед за модулем ESP8266 компания Espressif несколько лет назад представила модуль ESP32, который построен уже на основе двухъядерного микроконтроллера и обладает более широким набором функциональных возможностей по сравнению с модулем ESP8266, а стоит лишь ненамного дороже

Микросхемы ESP обладают большой гибкостью и могут использоваться как модули Wi-Fi, подключаться к другим микроконтроллерам или использоваться в автономных режимах без использования дополнительных микроконтроллеров.

Они обладают небольшими форм-факторами и упрощают реализацию функций, необходимых для сферы интернета вещей, таких, например, как обновления прошивки «по воздуху» (технология OTA – over-the-air). Наличие плат разработки, таких как NodeMCU и некоторых других сторонних плат на базе ESP, позволяет разработчикам детально ознакомиться с возможностями данной платформы, прежде чем использовать ее в проектах. Также, как и другие платы на основе платформы Particle.io, платы ESP8266 поставляются с сертификацией FCC и CE для снижения общих затрат на сертификацию устройства после изготовления. Платы ESP предоставляют один из самых надежных, выделенных интерфейсов Wi-Fi, включающий несколько протоколов, поддерживающих технологию интернета вещей, таких как, например, протокол ESP Touch, который позволяет устройству безопасно и беспрепятственно выходить в Интернет через сети Wi-Fi.

Платы ESP8266 достаточно просты в освоении и могут использоваться с любыми микроконтроллерами для создания проектов интернета вещей. На нашем сайте вы можете посмотреть рубрику «Проекты на ESP8266 со схемами и скетчами» – в ней собраны все проекты, в которых модули ESP8266 являются главным элементом проекта, то есть используются автономно, без других микроконтроллеров. Но, кроме этого, на нашем сайте есть достаточно много проектов, в которых ESP8266 используются в качестве модулей Wi-Fi и подключаются к другим микроконтроллерам (микроконтроллерным платам), которые управляют их работой. Посмотреть все проекты на нашем сайте с использованием данных модулей можно по тегу «Проекты ESP8266».

IoT приложения

Существует множество реальных приложений интернета вещей, от потребительского и корпоративного уровня до промышленного (IIoT). Приложения охватывают большое число вертикалей, включая автомобилестроение, телекоммуникации и энергетику.

В потребительском сегменте IoT дома, оснащенные умными термостатами и приборами, подключенные к системам отопления или освещения, управляются удаленно с помощью компьютеров и смартфонов.

Носимые вещи IoT с датчиками и специальным ПО могут собирать и анализировать данные, отправляя сообщения другим технологиям о пользователях с целью сделать их жизнь проще и удобнее.

Также они используются для обеспечения общественной безопасности:

• для сокращения времени реагирования чрезвычайных служб во время ЧП путем предоставления оптимизированных маршрутов к месту происшествия,
• отслеживания жизненных показателей строителей или пожарных на опасных для жизни объектах.

Умные здания интернета вещей снижают затраты на электроэнергию с помощью датчиков, которые определяют, сколько людей находится в комнате. Температура регулируется автоматически — включается кондиционер, если датчики обнаруживают, что конференц-зал заполнен, или выключается обогрев, когда все в офисе разошлись по домам.

В умном городе датчики и устройства, такие как, умные уличные фонари или умные счетчики, помогут:

• уменьшить трафик,
• сэкономить энергию,
• контролировать и решать экологические проблемы,
• улучшить санитарию.

В агросекторе технические системы земледелия могут помочь контролировать, в частности, температуру, свет, влажность почвы на полях.

Наборы для изучения интернета вещей

Решили идти в ногу со временем, освоить технологию интернета вещей и стать техническим волшебником? Готовы изменять окружающий мир, ломая все, что попадется на пути подключая окружающие вещи к интернету и наделяя их «разумом»? Разбираемся, какие комплектующие или конструкторы подходят для изучения Internet of Things.

Умные устройства из мира IoT должны собирать данные из окружающей среды, передавать информацию через в интернет (или локальную связь) другим девайсам, а также получать информацию от них. Чтобы устройства обладали «интеллектом», полученные данные должны анализироваться программой, которая делает выводы и принимает решения. Объекты из мира интернета вещей во многом похожи на роботов и для их создания нужны контроллеры, датчики, при необходимости и исполнительные механизмы.

Важной составляющей является обработка данных. Можно сказать, что подключенные к сетям обработки данных объекты приобретают «интеллект»

Существуют различные аппаратные и программные платформы для разработки приложений интернета вещей.

Из программных решений популярной является ThingWorx.

Распространенная в робототехнике Arduino — то, что надо для создания учебных проектов в области IoT. Для подключения к сети применяется плата расширения Ethernet Shield. Все необходимые платы и датчики можно приобрести отдельно. Существуют и специализированные готовые наборы на основе Arduino. Их преимуществом является не только продуманный состав, но и примеры программных кодов.

Базовый учебный комплект IoT Smart Agriculture

В некоторых случаях соревнования регламентируют используемое оборудование. Так, на чемпионат JuniorSkills этого сезона допущен комплект WorldSkills Smart Agriculture, созданный для изучения интернета вещей по теме Smart Agriculture (Умное сельское хозяйство).

Базовый учебный комплект IoT Smart Agriculture в собранном виде

Состав учебного комплекта:

• плата Arduino Uno R3;
• плата Ethernet W5100 Shield;
• модуль датчика температуры и влажности DHT11;
• кабель Ethernet;
• цифровой термометр DS18B20;
• модуль датчика света;
• модуль датчика влажности почвы / сыпучих веществ (Moisture Sensor);
• IO Sensor Shield;
• соединительные провода;
• колодки;
• адаптер сетевой (5V, 1A, 5W);
• коробка.

Такие наборы удобно использовать для быстрого протипирования устройств, что актуально для организации процесса обучения.

Базовый учебный комплект IoT Smart Agriculture в собранном виде

Для сборки учебных моделей интернета вещей удобно использовать платы расширения (шилды), имеющие на борту ряд часто используемых датчиков. Easy Module Shield  — универсальная плата, на которой установлены:

Easy Module Shield

• цифровой датчик температуры и влажности DHT11,
• аналоговый датчик температуры LM35,
• аналоговый датчик освещенности,
• приемник ИК сигналов с пульта,
• динамик для генерации простейших звуковых сигналов,
• две кнопки и потенциометр,
• три светодиода.

Моделью сельского хозяйства может быть любое комнатное растение. Забываете поливать? Представьте, что цветок сам может сообщить о том, что о нем пора позаботиться. Для этого нужно разместить датчики температуры и влажности в почву и мониторить их показатели, а также контролировать освещенность вокруг.

Базовый учебный комплект IoT Smart Agriculture. Модель с комнатным растением

Видео-урок, демонстрирующий простоту сборки набора:

Чтобы такая модель стала интернетом вещей, нужно создать аналитический облачный интернет-сервис, самостоятельно принимающий решение о включении системы полива на основе собранных данных.

В состав расширенного комплекта оборудования Juniorskills Smart Agriculture входит погружная помпа. Кто знает, чему еще вам захочется ее научить кроме полива комнатных цветов? Возможно вы решите, что ваша smart-помпа должна «общаться» не только с горшками комнатных растений, но и с чайником, который сообщает о том, что уровень воды слишком мал, а смартфон хозяина «гвардии умной техники» требует срочно вскипятить воды.

Я надеюсь, что после прочтения статьи вы не сломаете всю технику дома в вашем сердце поселится дух новаторства и перемен, которые несет с собой интернет вещей, и вам захочется стать частью технического волшебства.

Факторы, препятствующие развитию Промышленного Интернета вещей в России

1. Спрос на IoT-решения

Экосистема IoT и IIoT, условно, состоит их нескольких элементов:

— IoT-платформы

— разработанные на основе IoT-платформ сервисы и устройства

— специалисты, которые реализуют разработки

— потребители IoT-решений

Специалисты отмечают, что в России присутствуют сложности с процессом разработки прикладных сервисов и особенно с готовность компаний интегрировать IoT-решения в бизнес, в то время, как IoT-платформы проработаны достаточно. В решении первой проблемы может помочь государство. В частности, с помощью государственного финансирования профильных проектов, формирования проектных групп, предоставление группам рабочих зон, организация конкурсов на разработки.

2. Законодательные ограничения

Появление новых технологических внедрений неизбежно ограничивается законодательными нормами. В части Интернета вещей, важным вопросом является уровень информационной безопасности, что также приоритетно и для потребителей. Технологии динамичны, что требует от законодательства гибкости с целью предотвращения «дефицита правоприменения». Это также вопрос высокого уровня: создать такое законодательство, которое будет стимулировать развитие новых технологий, а не препятствовать этому.

Помимо степени защищенности, при реализации Internet of Things требуют проработки такие вопросы, как распределение пользовательских прав на ресурсы, вопросы идентификации, защита прав на интеллектуальную собственность и ответственность за пиратство, а также таможенное регулирование при формировании межнациональных промышленных сетей.

3. Отсутствие единых стандартов IoT

В России функционируют различные структуры, развивающие концепцию Интернета вещей. Однако, если они будут действовать разрозненно, то это замедлит ее реализацию. В связи с этим, необходима разработка единых стандартов и требований к исследованиям, технологиям, их безопасности и эксплуатации

Важно предусмотреть совместимость новых технологий с уже существующими IT-системами. При возникновении разногласий все участники понесут материальные и временные затраты

Помимо этого, стандартизация упростит выход IoT-решений на глобальный рынок.

Криптовалюты

При переходе на рельсы Интернета вещей, современная концепция денег может полностью потерять свою актуальность. Причина – вращение всего денежного потока исключительно в виртуальном пространстве. Криптовалюты, существующие уже сегодня, вероятно заменят сегодняшние деньги. Наиболее знаменитый представитель на сегодняшний день – биткоин.

Риски и проблемы Интернета вещей

Главная проблема, связанная с внедрением IoT в нашу жизнь – это безопасность. С одной стороны, если вся информация и регуляция жизни миллионов находится в сети, то это крайне лакомый кусочек для кибератак. Защита персональных данных под большим вопросом, слишком большой риск. Также легко прогнозируется новый вид терактов, когда преступники получат доступ над системой целого города и полностью разрушат его функционирование. Во многом именно из-за нерешенных вопросов безопасности Интернет вещей пока что не внедрен в каждой сфере жизни.

С другой стороны, хотя автоматизация процессов и «умное» их регулирование способно в перспективе экономить миллионы на электричестве, воде и более эффективном расходовании ресурсов – внедрение Интернета вещей, особенно в масштабах всего человечества, удовольствие крайне дорогое.

Но главная причина торможения развития концепции – отсутствие единых стандартов и протоколов для IoT-платформ и самих интернет-вещей. Не решенный вопрос с безопасностью – главная преграда на пути реализации IoT.

Будущее Интернета Вещей

На сегодняшний день Интернет вещей – это еще не собранный паззл. Отдельные кусочки уже встречаются в повседневной жизни, другие пока не вышли за пределы кабинетов разработчиков, но до полной реализации многообещающей концепции еще далеко.

Не решены платформенные вопросы по интеграции интернет-вещей, нет единого сервера. Некоторые решения реализованы только на бумаге. Внедрение требует больших сумм денег, а самая главная проблема – безопасность – заставляет множество людей выступать против данной концепции как таковой.

Но человечество продолжает фантазировать и пытается минимизировать все риски, стоящие на пути к мечте. По прогнозам специалистов к 2020 году к интернету будет подключено более 26 миллиардов устройств и с каждым годом это число будет увеличиваться. Возможно, уже через несколько лет появятся первые доступные умные дома, интегрированные в городские системы.

Умные вещи

Беспроводная связь и микроконтроллеры становились всё дешевле, и их постепенно стали встраивать во всё подряд: от принтеров и сканеров до чайников и лампочек. Это позволило устройствам обмениваться данными и получать команды по вайфаю.

Например, теперь можно было отправить на чайник команду, которая заставит его закипеть или прочитать температуру воды и передать её на мобильное приложение. Можно было закинуть файл в принтер по вайфаю. Можно отрегулировать яркость лампы с приложения на мобильном телефоне.

Это уже интернет вещей. Но пока что это детские шалости по сравнению с промышленным применением этих возможностей.

На картинке — умный чайник Redmond линейки SkyKettle, который вскипятит вам воду по команде со смартфона. Не путать с роботами линейки SkyNet, которые уничтожат человечество по команде из облака

Промышленный Интернет вещей в действии

Энциклопедическим примером доказанной на практике эффективности от внедрения IoT является компания Harley Davidson. У производителя существовала проблема в медленной обработке запросов потребителей, что отрицательно влияло на лояльность клиентов в условиях высокой конкуренции, а также ограниченная возможность кастомизации 5 выпускаемых моделей на стороне дилеров. Проведя техническую реконструкцию рабочих площадок и установив на каждом производственном этапе датчики, контролируемые системой класса MES, Harley Davidson достигла 6-часового производственного цикла (по сравнению с первоначальным нормативом в 21 день) и 7-кратно увеличила свою акционерную стоимость.

Другим примером является компания Brexton, которая специализируется на производстве станков, предназначенных для обработки камня. Развернув интеллектуальную системы, которая позволила подключить оборудование к удаленным сервисам, Brexton улучшила производительность на 30%, а прибыльность – на 70%.

В России технологии Интернета вещей не приобрели массовый характер, но примеры их внедрения в различных отраслях имеют место. Некоторые российские компании, которые уже выводят на рынок решения Internet of Things, приведены в таблице 4.

Таблица 4 – Примеры внедрения IoT в России