La diferencia entre IoT y IIoT
La diferencia entre IoT y IIoT
IoT está lleno de acrónimos, desde LPWAN a MQTT hasta el acrónimo IoT. Sin embargo, si esto no es suficiente, ¡tendremos muchos cambios en el Internet de las cosas! Uno de ellos es IIoT, que significa Internet de las cosas industrial. Entonces, ¿cuál es la diferencia entre IoT y IIoT?
"En todo el mundo, si la productividad industrial se incrementa en un 1%, puede agregar 10 billones a 15 billones de dólares USA al PIB mundial en los próximos 15 años". "Forbes" May Chunka
La diferencia entre IoT y IIoT
En muchos ejemplos y aplicaciones de Internet de las cosas, podemos ver que Internet de las cosas (IoT) agrega valor en tres áreas principales: mejorar la eficiencia, mejorar la salud / seguridad y crear una mejor experiencia. El Internet industrial de las cosas (IIoT) involucra las dos primeras áreas, a saber, mejorar la eficiencia y mejorar la salud / seguridad.
IIoT se refiere a la subcategoría más amplia de Internet de las cosas. Internet of Things incluye IIoT y seguimiento de activos, monitoreo remoto, dispositivos portátiles, etc. IIoT está particularmente enfocado en aplicaciones industriales, como la manufactura o la agricultura.
El gran potencial de Internet de las cosas.
"El Internet de las cosas y el Internet industrial cambiarán muchas industrias, incluidas la manufactura, el petróleo y el gas, la agricultura, la minería, el transporte y la atención médica. En general, representan casi dos tercios de la economía mundial". Foro Económico Mundial, Bienes Industriales El informe de redes establece
En los últimos años, las innovaciones en hardware, conectividad, análisis de big data y aprendizaje automático se han fusionado para brindar enormes oportunidades a la industria. La innovación de hardware significa que los sensores son más baratos, más potentes y tienen una mayor duración de la batería. La innovación de conectividad significa que es más barato y más fácil enviar datos desde estos sensores a la nube. El análisis de big data y la innovación en el aprendizaje automático significa que una vez que se recopilan los datos del sensor, es posible obtener información increíble sobre el proceso de fabricación.
Estas ideas pueden conducir a un aumento significativo en la productividad y una reducción significativa en los costos. No importa lo que se fabrique, se puede completar más rápido, con menos recursos y a menor costo.
Un ejemplo del potencial de IIoT es el mantenimiento predictivo. Una máquina dañada durante el proceso de fabricación podría significar una pérdida de productividad de millones de dólares, y la producción se detuvo para resolver el problema.
La solución en el pasado era programar el mantenimiento regularmente, pero esto tiene algunos problemas. ¿Qué pasa si la máquina se descompone antes del mantenimiento? Como se mencionó anteriormente, esto conduce a una gran pérdida de productividad. ¿Qué pasa si la máquina no requiere mantenimiento? Una pérdida de tiempo, energía y dinero puede desperdiciarse en otros lugares.
El mantenimiento predictivo significa usar más sensores para recopilar mejores datos en la máquina, y luego usar el análisis de datos y el aprendizaje automático para determinar cuándo la máquina necesita mantenimiento. Llegar demasiado tarde causará daños a la máquina, y no demasiado pronto causará errores de asignación de recursos.
El mantenimiento predictivo es solo un ejemplo, esto se ha convertido en una realidad.
A medida que se acelere la adopción y el desarrollo de IIoT, los cambios serán profundos. Al final, podemos lograr una economía autónoma en la que la oferta pueda satisfacer completamente la demanda, optimizando así completamente el proceso de producción y logrando cero desperdicio
Y hay buenas razones para creer que IIoT acelerará su desarrollo en el futuro cercano ...
Adoptar Internet industrial de las cosas
En muchos sentidos, IIoT está por delante de IoT y continuará viendo una adopción más rápida. ¿por qué? La principal diferencia entre IoT e IIoT es que, a diferencia de las aplicaciones de IoT para consumidores, la motivación para adoptar la tecnología IIoT es mucho mayor:
"IoT e IIoT tienen dos áreas de enfoque muy diferentes. IoT industrial conecta máquinas y sensores clave en industrias de alto riesgo como la aeroespacial, la defensa, la atención médica y la energía. En estos sistemas, las fallas a menudo conducen a situaciones que ponen en peligro la vida u otras situaciones de emergencia. Por otro lado, los sistemas IoT a menudo son dispositivos a nivel del consumidor, como herramientas de fitness portátiles, termómetros inteligentes para el hogar y alimentadores automáticos de mascotas. Son importantes y convenientes, pero las fallas no causarán una emergencia de inmediato. Más información cadena vibrante ". - RTI
Otra diferencia entre IoT e IIoT es que, en comparación con IoT, IIoT tiene ventajas más obvias a corto plazo. Las empresas manufactureras pueden reducir costos y aumentar la productividad, lo que significa un mayor retorno de la inversión para adoptar soluciones IIoT.
Sin embargo, el Internet de las cosas no está exento de desafíos ...
Obstáculos al internet de las cosas
La seguridad y la interoperabilidad son los dos mayores obstáculos.
Poner en línea los sistemas físicos puede traer enormes beneficios, pero también significa que estos sistemas pueden verse amenazados. Cuando los ataques cibernéticos pueden controlar o destruir sistemas físicos de forma remota, pueden dar miedo. El mejor caso es una gran pérdida financiera, el peor de los casos es una víctima grave. En términos generales, la seguridad es la principal preocupación de Internet de las cosas. En los próximos años, la seguridad se convertirá en un contenido importante de la discusión. Hay más información disponible en la cadena Zhengong.
Para recopilar datos de los sensores y hacer que los datos sean útiles, todo en el sistema debe funcionar en conjunto. La falta de interoperabilidad entre los sensores, dispositivos, conectividad y protocolos de comunicación IoT y la falta de estándares pueden dificultar el proceso de conexión de todo. Por lo general, esto también es un problema con Internet de las cosas.
Considere el impacto de IIoT
"En 1980, en China, se necesitaban 25 empleos para crear un valor de producción manufacturera de 1 millón de dólares estadounidenses. Hoy, solo 6.5 empleos pueden crear esta cantidad". A medida que ingresamos al futuro y vemos la adopción acelerada de IIoT, el aumento de la productividad será más pronunciado. La Gigafactory de Tesla estará altamente automatizada y promete que solo 6,500 trabajadores pueden alcanzar un sorprendente valor de producción de $ 100 mil millones. Eso es solo 1.3 empleos, lo que puede crear un valor de producción manufacturera de 1 millón de dólares estadounidenses.
Entonces, ¿qué significa esto para el trabajo en China?
En el lado positivo, es probable que esto ayude a llevar la fabricación del extranjero a China. Debido a que la mano de obra extranjera es barata, la industria manufacturera se ha mudado a regiones fuera de China, pero las soluciones IIoT crearán máquinas y sistemas que son más poderosos que esta mano de obra barata.
El Internet de las cosas también creará nuevas industrias y categorías de trabajo para apoyar estos sistemas de alta tecnología. Diseñadores de robots médicos, gerentes de modernización de la red eléctrica, ingenieros de redes de transporte intermodal, etc.
Sin embargo, debemos tener en cuenta que el trabajo creado puede ser menor que el trabajo destruido. Como se muestra arriba, una mayor productividad significa que se requiere menos trabajo para crear el mismo valor, y potencialmente significa menos trabajo en general.
Incluso si no hay pérdida de trabajo neta o incluso aumento de trabajo neto, debemos considerar los tipos de trabajos creados y destruidos. Las nuevas categorías de trabajo requerirán habilidades interdisciplinarias; conocimiento profundo de industrias específicas, así como habilidades y experiencia en nuevas tecnologías, software, análisis de datos, integración de sistemas y seguridad de red.
Estos trabajos no son cuellos azules, y estas habilidades requerirán capacitación y educación de alto nivel. ¿Cómo proporcionar este tipo de capacitación y educación? ¿Quien pagará? No tengo la respuesta, pero estas preguntas son cruciales a medida que entramos en la próxima revolución industrial.
