Узнайте, как промышленный Интернет вещей (IoT) стимулирует интеллектуальное производство, связывая устройства, обеспечивая обмен данными в реальном времени и поддерживая автоматизацию.
.webp)
Одна умная фабрика может генерировать объемы данных, сопоставимые с объемами небольшого города. Этот поток информации обусловлен промышленным IoT. IIoT означает промышленный Интернет вещей, который объединяет машины, датчики и людей в интеллектуальную, адаптивную систему.
В отличие от традиционных настроек, где данные могут собираться, но оставаться неиспользованными, IIoT может превратить эти данные в значимые идеи и обоснованные действия. Решения IIoT обеспечивают сбор, анализ и реагирование на данные в режиме реального времени. Это помогает отраслям повысить производительность, свести к минимуму время простоя и принимать более разумные и быстрые решения.
Фактически, многие крупные отрасли быстро внедряют промышленный Интернет вещей (IIoT) на своих предприятиях. От использования IoT на производственных предприятиях и нефтяных платформах до больниц и ферм — они стимулируют новую волну инноваций. Машины, интегрированные с IIoT, могут думать, адаптироваться и сообщать о проблемах в режиме реального времени.
В этой статье мы рассмотрим, что такое промышленный Интернет вещей (IIoT) и его влияние на различные отрасли. Мы также внимательнее рассмотрим роль компьютерного зрения в решениях промышленного Интернета вещей. Компьютерное зрение — это подобласть искусственного интеллекта (ИИ), которая позволяет машинам интерпретировать и понимать визуальные данные. Давайте начнем!
Промышленный Интернет вещей (IIoT) — это концепция, позволяющая сделать машины более интеллектуальными за счет подключения их к датчикам, периферийным устройствам и системам обработки данных в реальном времени. Это как дать заводскому оборудованию мозг, позволяя ему автоматически собирать данные, обмениваться ими и реагировать на них.
Решения IIoT, такие как датчики, RFID-метки и исполнительные механизмы, соединены сетью, которая позволяет машинам обмениваться данными друг с другом. Это позволяет предприятиям повысить эффективность, безопасность и надежность своей деятельности.
Возьмем, к примеру, IoT в производстве. Датчики IIoT играют ключевую роль в автоматизации конвейеров, непрерывно отслеживая производительность оборудования. Если производительность падает ниже ожидаемого уровня, система может обнаружить замедление и автоматически оповестить бригады технического обслуживания для выявления и устранения проблемы.
В дополнение к производству, IIoT также используется в таких отраслях, как энергетика, коммунальное хозяйство и нефтегазовый сектор. Вместо того чтобы полагаться на устаревшие машины, которые работали изолированно, IIoT раскрывает скрытые данные, которые эти системы всегда генерировали, и преобразует их в ценную информацию посредством аналитики в реальном времени.
Промышленная автоматизация и IoT работают с использованием сети интеллектуальных устройств и датчиков, которые постоянно взаимодействуют друг с другом и обмениваются данными в режиме реального времени. Эти устройства могут быть прикреплены к машинам, транспортным средствам или оборудованию на заводах, интеллектуальных складах и других промышленных объектах.
Собранные данные передаются в центральную систему, либо облачную, либо локальную, через граничные вычисления. Там они анализируются для выявления закономерностей и получения аналитической информации. Эта информация поддерживает принятие более эффективных решений. Например, ее можно использовать для раннего выявления проблем с производительностью, прогнозирования необходимости технического обслуживания оборудования, автоматизации рутинных задач и повышения безопасности на рабочем месте.
Решения IIoT также обычно используют контуры обратной связи для внесения корректировок в режиме реального времени. На основе полученных данных машины могут автоматически изменять такие параметры, как скорость или температура. Эти контуры также могут запускать оповещения для операторов или запускать автоматические действия, когда что-то работает не так, как ожидалось. Это обеспечивает эффективность работы и минимизирует время простоя.
Теперь, когда у нас есть лучшее понимание того, что такое промышленный Интернет вещей и как он работает, давайте подробнее рассмотрим технологии IoT, используемые в промышленной автоматизации.
Вот краткий обзор основных компонентов:
Далее давайте рассмотрим некоторые из ключевых преимуществ IIoT и посмотрим, как они меняют операции в различных крупных отраслях.
Многие компании уже используют промышленные решения IoT. Фактически, ожидается, что к 2030 году количество подключенных устройств IoT во всем мире превысит 31 миллиард. Причина их широкого признания и внедрения заключается в том, что IIoT предлагает четкую, измеримую ценность.
Одним из наиболее важных аспектов решений IIoT является их тесная связь с видимостью в реальном времени. Постоянно собирая и анализируя данные, эти системы дают организациям мгновенное представление об их операциях.
Еще одно основное преимущество IIoT заключается в том, что она обеспечивает более плавное управление операциями. Благодаря использованию данных в реальном времени машины и процессы можно корректировать на месте, сокращая задержки и поддерживая эффективность. Это также снижает затраты на техническое обслуживание, поскольку проблемы можно выявить на ранней стадии и быстро устранить.
Помимо этого, решения IIoT повышают энергоэффективность, сокращают отходы и снижают потребность в ручном труде. Они повышают безопасность на рабочем месте, заблаговременно обнаруживая опасные условия и автоматически принимая меры для предотвращения несчастных случаев.
IIoT активно переосмысливает то, как отрасли работают сегодня. От здравоохранения и логистики до строительства и сельского хозяйства, организации внедряют технологии IIoT для достижения более разумных, быстрых и надежных результатов.
Энергетическая промышленность обычно ассоциируется с крупномасштабным, тяжелым оборудованием, таким как буровые установки, нефтеперерабатывающие заводы и морские платформы. Хотя эти системы обеспечивали работу отрасли на протяжении десятилетий, промышленный Интернет вещей (IIoT) меняет способы их работы за кулисами.
Энергетические компании используют IIoT для повышения эффективности и расширения своей деятельности. Это дает поставщикам энергии больше контроля, предлагая представление в реальном времени о том, что происходит на местах.
Поскольку замена всей энергосистемы интеллектуальными системами не всегда является практичной, IIoT может модернизировать существующую инфраструктуру без серьезных изменений. Это также упрощает мониторинг удаленного оборудования, такого как насосные станции или ветряные турбины, поэтому операторы установок могут поддерживать бесперебойную работу и дольше производить электроэнергию.
Отличным примером IIoT в энергетике является его применение для мониторинга электропогружных насосов (ЭПН). Эти насосы устанавливаются внутри нефтяных скважин для перекачки жидкостей на поверхность и имеют важное значение для добычи нефти. Однако они иногда могут выходить из строя без предупреждения, вызывая задержки и дорогостоящий ремонт.
Чтобы предотвратить это, группа исследователей создала систему под названием I²OT‑EC framework. Она объединяет Industrial IoT с граничными вычислениями. Система может отслеживать такие факторы, как температура и давление, в режиме реального времени. Это упрощает выявление проблем на ранней стадии, планирование технического обслуживания до возникновения поломок и обеспечение бесперебойной работы насосов.
IIoT в здравоохранении, также известный как медицинский IoT, помогает сделать системы здравоохранения более эффективными и менее напряженными для медицинских работников. Подключая медицинские устройства к системам искусственного интеллекта, IIoT поддерживает принятие более эффективных решений, снижает риск человеческих ошибок, улучшает результаты лечения пациентов и помогает больницам и клиникам работать более эффективно.
Например, пациенты могут постоянно контролироваться с помощью носимых устройств, таких как мониторы сердечного ритма и глюкозы. Эти устройства могут обнаруживать ранние признаки проблем со здоровьем и даже отправлять экстренные оповещения врачам в режиме реального времени. По мере развития этих технологий разрабатываются все более специализированные решения IIoT для удовлетворения конкретных медицинских потребностей.
Интересным примером такого медицинского устройства на базе IIoT является Impedimed. Это устройство, которое может выявлять риск лимфедемы, распространенного побочного эффекта лечения рака молочной железы, вызывающего отек рук или ног.
Это IoT-устройство выглядит как весы. Пациенты могут встать на них босиком и положить руки на платформу. Он посылает слабый электрический ток через тело для измерения уровня жидкости и состава тела. Результаты обрабатываются менее чем за минуту с помощью облачного программного обеспечения, затем передаются через веб-портал и добавляются в электронную медицинскую карту пациента, чтобы врачи могли легко их просматривать.
Аналогично, IoT в сельском хозяйстве может помочь фермерам. Используя инструменты IoT, фермеры могут лучше управлять своими посевами и домашним скотом с помощью информации в реальном времени и большей точностью. Устройства IoT можно размещать в почве, прикреплять к технике или даже носить животным для мониторинга таких условий, как температура, влажность, влажность почвы, уровни питательных веществ и поведение животных.
Собранные данные можно анализировать, чтобы помочь фермерам принимать решения на основе данных о поливе, внесении удобрений, борьбе с вредителями и общем управлении фермой. Эти данные, получаемые в режиме реального времени, позволяют им более эффективно использовать удобрения, сокращать отходы и планировать оптимальные маршруты для сельскохозяйственной техники. Это помогает экономить время и ресурсы, одновременно повышая производительность.
Промышленный IoT в производстве включает в себя использование интеллектуальных подключенных устройств и датчиков для сбора данных в режиме реального времени с машин и производственных линий. Эти данные затем обрабатываются и анализируются для получения информации, которая помогает заводам работать более эффективно.
С помощью решений IIoT производители могут выявлять и устранять проблемы на ранней стадии, сокращать время простоя за счет предиктивного обслуживания и более эффективно управлять запасами с помощью периферийных датчиков. В целом, это приводит к повышению качества продукции, более быстрому реагированию на любые проблемы и снижению эксплуатационных расходов.
Аналогично, IoT в Индустрии 4.0 поддерживает большую гибкость в производстве, облегчая производителям переключение между типами продукции или настройку заказов. Это также делает производство товаров и материалов более гибким, точным и экономически эффективным. Использование IoT в производстве также может обеспечить безопасность и надежность оборудования.
Например, обеспечение безопасности и надежности оборудования для химического производства имеет решающее значение, особенно когда речь идет об обращении с токсичными или легковоспламеняющимися химическими веществами. Традиционные методы обслуживания часто не обеспечивают получение информации в режиме реального времени. Использование IIoT в производстве химических веществ может помочь решить эту проблему.
Интересно, что некоторые производители в настоящее время используют IIoT вместе с дополненной реальностью (AR) для обслуживания оборудования. Дополненная реальность — это технология, которая отображает цифровую информацию, такую как изображения, данные или инструкции, поверх реального изображения, обычно через умные очки или гарнитуры.
В этой системе беспроводные датчики и периферийные вычисления отслеживают оборудование в режиме реального времени и отправляют данные непосредственно на AR-гарнитуры, которые носят бригады технического обслуживания. Это позволяет техническим специалистам видеть данные о производительности в реальном времени или предупреждения перед собой, помогая им быстро выявлять проблемы, снижать затраты на техническое обслуживание и принимать более быстрые и обоснованные решения.
Еще одна передовая технология, вносящая вклад в решения IoT, — это компьютерное зрение. Компьютерное зрение — это раздел искусственного интеллекта, который занимается обработкой и анализом визуальных данных.
В частности, модели компьютерного зрения, такие как Ultralytics YOLO11, поддерживают различные задачи, такие как обнаружение объектов (идентификация и локализация объектов на изображении) и оценка позы (определение положения и ориентации человека или объекта).
Благодаря этим возможностям системы IoT могут распознавать визуальную информацию и реагировать на нее в режиме реального времени. Это особенно полезно в таких приложениях, как контроль качества в производстве.
Например, на производственном предприятии IIoT может отправлять визуальные данные с производственной линии в систему Vision AI. Затем модель компьютерного зрения, такая как YOLO11, анализирует изображения для обнаружения дефектов в продукции. Если модель выявляет какие-либо проблемы, они могут быть быстро отмечены и устранены без задержки.
Это улучшает качество продукции, снижает количество ошибок и делает операции более безопасными и эффективными. Для достижения еще более быстрых результатов можно использовать периферийные вычисления (edge computing). В этой конфигурации данные обрабатываются непосредственно на периферийных устройствах в точке захвата, что позволяет принимать решения в режиме реального времени без необходимости отправлять информацию в облако и избегать возможных задержек.
Теперь, когда мы увидели, какую пользу промышленные решения IoT могут принести различным отраслям, также важно подробнее рассмотреть проблемы, которые могут возникнуть при внедрении этих решений. Понимание этих проблем является ключом к получению максимальной отдачи от решений IIoT и обеспечению успешного развертывания.
Вот некоторые ограничения, которые следует учитывать:
По мере того, как Индустрия 4.0 продолжает развиваться, промышленная автоматизация и IoT выходят за рамки простого подключения различных устройств. Это помогает отраслям становиться более самодостаточными и автоматизированными с помощью таких методов, как прогнозное обслуживание. Еще одним важным прорывом является использование цифровых двойников, которые представляют собой виртуальные модели машин или целых систем, использующие данные в реальном времени для прогнозирования проблем и точной настройки операций.
По мере нашего продвижения к полностью цифровым фабрикам такие технологии, как периферийный ИИ и компьютерное зрение, становятся еще более важными. Периферийный ИИ привносит интеллект непосредственно в машины, обеспечивая более быстрое принятие решений на месте, не завися от постоянного доступа к облаку.
В сочетании с компьютерным зрением, заводы могут визуально отслеживать производство в режиме реального времени, немедленно обнаруживать дефекты и реагировать на проблемы по мере их возникновения. Этот уровень автоматизации и аналитики приближает отрасли к действительно интеллектуальным и самооптимизирующимся операциям.
Проще говоря, промышленные секторы становятся все более интеллектуальными. Этот сдвиг позволяет каждой части процесса, от технического обслуживания до контроля качества, руководствоваться данными и поддерживаться интеллектуальными технологиями.
Присоединяйтесь к нашему сообществу и репозиторию GitHub, чтобы узнать больше об ИИ. Посетите страницы с нашими решениями, чтобы узнать об ИИ в розничной торговле и компьютерном зрении в сельском хозяйстве. Откройте для себя наши варианты лицензирования и начните создавать решения на основе компьютерного зрения уже сегодня!
