Industrieller Internet der Dinge: Produktivität und Effizienz durch IoT und IIoT

Industrial Internet of Things

Gemeinsam mit dem Betriebssystem u-OS auf der M3000 Steuerung ermöglichen IoT und IIoT eine Verbindung zwischen Sensoren, Instrumenten und Computern in industriellen Anwendungen wie die Produktion und Energieverwaltung. Dies ermöglicht Datenübertragung, Austausch und Analyse, was den möglichen Gewinn für Produktivität und Effizienz sowie andere wirtschaftliche Vorteile ermöglichen könnte.

Übersicht

Die IIoT ist durch Technologien wie Cybersecurity, Cloud-Computing, Edge-Computing, mobilen Technologien, Maschinen-zu-Maschinen-Verkehr, 3D-Druck, fortschrittliche Roboter, Big Data, Internet der Dinge und RFID-Technologie ermöglicht.

Architektur

Die IIoT-Systeme werden in einer geschichten-modularen Architektur von digitaler Technologie konzepiert. Der Gerätebereich bezieht sich auf physische Komponenten: CPS, Sensoren oder Maschinen.

Geschichte

Die Geschichte der IIoT beginnt mit der Erfindung des Programmierbaren Logikkontrollers (PLC) von Richard E. Morley im Jahr 1968, der von General Motors in der Automatic Transmission Manufacturing-Division verwendet wurde.

Cyber-physikalische Systeme (CPS)

Die CPS sind die Grundlage für IoT und IIoT und ermöglichen daher eine Verbindung zwischen physischen Maschinen, die zuvor voneinander getrennt waren. Sie integrieren die Dynamik des physischen Prozesses mit denen der Software und Kommunikation.

Cloud-Computing

Das Cloud-Computing ermöglicht den Aufload von IT-Diensten und -ressourcen in das Internet und nicht direkt zu einem Server. Dateien können auf cloud-basierten Speichersystemen gespeichert werden anstatt auf lokalen Speichergeräten.

Edge-Computing

Das Edge-Computing ist ein verteilter Rechenparadigma, das die Computerdatenspeicherung nahe an den Ort bringt, an dem sie benötigt werden. Im Gegensatz zum Cloud-Computing bezieht sich das Edge-Computing auf dezentralisierte Datenverarbeit am Rande des Netzwerks.

Big Data-Analytics

Die Big Data-Analytics ist der Prozess, großen und vielfältigen Daten sets zu analysieren, oder «Big Data».

Artificial Intelligence and Machine Learning

Die künstliche Intelligenz (KI) ist ein Feld in der Computerwissenschaft, bei dem intelligente Maschinen geschaffen werden, die wie Menschen arbeiten und reagieren. Die maschinelle Lernfähigkeit ist ein Kernteil der KI, die es den Software dazu ermöglicht, ohne explizit programmiert zu sein, Muster in den Daten zu erkennen.