Интернет вещей

К настоящему времени в России нашли практическое применение LPWAN-технологии беспроводного доступа для «Интернета вещей» с широкополосным протоколом LoRaWAN и узкополосными протоколами XNB и NB-Fi, разработанными компаниями Semtech, «Стриж» и «Вэйвиот» соответственно. У каждой из них появились свои сторонники во влиятельных частных и государственных структурах, а технология компании «Вэйвиот» с протоколом NB-Fi взята за основу предварительного национального стандарта «Протокол обмена для «Интернета вещей» в узкополосном спектре (NB-Fi)» [1]. Мы считаем, что этот протокол, как и другие ранее упомянутые, — неудачный выбор для стандарта и федеральных сетей радиодоступа «Интернета вещей».

Ульяновский автомобильный завод начал использовать технологии промышленного «Интернета вещей» (Industrial Internet of Things, IIoT) для мониторинга работы оборудования. Проект выполняет цифровой промышленный интегратор PROF-IT GROUP.

Измерение нескольких переменных дает больший объем данных и расширяет функциональные возможности IIoT-приложений. Сегодня эту возможность может предоставить одно устройство — такое как многопараметрический преобразователь, о котором пойдет речь в статье.

В статье демонстрируются варианты архитектуры для решения задачи по поиску аномалий в работе оборудования на основе анализа потоков его телеметрии методами машинного обучения (Machine Learning, ML). Поясняется, как можно получить и запустить ML-модели на примере задачи предсказания отказов в работе электродвигателей. Автору хотелось, чтобы статья получилась максимально практической, полезной специалистам по индустриальной автоматизации, поэтому математические формулы опущены и в конце публикации приведены ссылки на исходный код решения.

Для разработчиков и компаний, занятых внедрением устройств IoT, проблемы возрастают по мере перехода с уровня компонентов на уровень схем и далее до уровня систем. Какие инструменты и решения им доступны? Какие соображения по тестированию могут помочь сократить время на разработку и развертывание и сэкономить общие затраты? В статье рассмотрены проблемы, связанные с IoT, и причины их возникновения, а также решения от компании Keysight Technologies.

Представляем подборку актуальных мероприятий, связанных с тематикой промышленного «Интернета вещей».

Каковы особенности цифровой экономики? Что лежит в основе цифровой промышленности? Почему так важно развивать IoT и насколько преуспели в этом российские предприятия? В статье приведен анализ современного этапа развития цифровизации в России и мире, позволяющий дать ответы на эти вопросы.

15 мая тайваньская компания Advantech провела в Москве AIoT Solution Forum, посвященный разработкам компании и ее ключевых партнеров в области искусственного интеллекта (ИИ) и «Интернета вещей» (IoT). В России Advantech известен прежде всего как производитель промышленных компьютеров и встраиваемых решений для различных отраслей промышленности, который занимает первое место среди производителей промышленных ПК в мире. Однако спектр решений Advantech Co., LTD гораздо шире.

Сегодня набирает популярность концепция пограничных вычислений: обработка данных постепенно перемещается на периферию, к устройствам IoT, которые эти данные непосредственно собирают. Следующий шаг к более эффективному анализу информации без задержек — использование искусственного интеллекта (ИИ). Поэтому вполне логичным стало появление гибрида «Интернета вещей» и ИИ, получившего название AIoT (AI + IoT). Статья посвящена оптимизации решений для хранения данных и организации памяти, необходимой при внедрении такого подхода.

В связи с развитием Интернета разработчики столкнулись с необходимостью предоставить онлайн-доступ к оперативным параметрам систем автоматического управления для мониторинга и внесения изменений в режим работы объекта. И если в условиях цеха или предприятия передача информации трудностей не вызывает, то реализовать надежный канал удаленного мониторинга и управления гораздо сложнее. Для этого можно использовать специальные устройства — такие как контроллеры, представленные в данной статье.