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你對工業物聯網(IIoT)了解多少?

責任編輯:cres

2019-11-27 11:45:22

摘自:嘶吼

工業物聯網(IIoT)連接了交通運輸、電力和醫療保健等行業中的機器和設備。其潛力很大,風險也很大。

工業物聯網(IIoT)連接了交通運輸、電力和醫療保健等行業中的機器和設備。其潛力很大,風險也很大。
 
相信每個人都聽說過物聯網–智能熱水器、聯網冰箱、聯網燈泡等等。但是物聯網還有一個子集稱為工業物聯網,它對企業、安全乃至生活的日常影響都相當大。本文將帶您了解工業物聯網及其安全問題。
 
什么是IIoT?
 
IIoT是指工業物聯網。廣義上講,它是指在交通、能源和工業部門的機械和車輛上應用儀器儀表、連接傳感器和其他設備。
 
而在實踐中,一個IIoT系統可能就像一個智能捕鼠器一樣簡單,而另一個IIoT系統則可能像一個全自動的大規模生產線一樣復雜,該生產線可以通過一個巨大的多層網絡跟蹤維護、生產、甚至訂購和配送。
 
工業物聯網與物聯網
 
IIoT還有另外一個叫法IoIT(由GE創造的術語)。不管你怎么叫它,IIoT與其他IoT應用程序的不同之處在于,它專注于連接石油和天然氣、電力公用事業和醫療保健等行業中的機器和設備。
 
物聯網包括消費者級別的設備,例如健身器材或者智能家電等,在出現問題時通常不會產生緊急情況的應用程序。
 
簡而言之,IIoT面臨更多風險,因為系統故障和停機會導致生命危險或高風險情況。
 
IIoT將計算機從IT引入到操作技術中,為儀器的開發提供了廣闊的可能性,幾乎為所有的工業運營帶來了顯著的效率和生產率的提升。
 
是什么讓IIoT與眾不同?
 
從技術上講,IIoT的工作原理與其他IoT技術類似,都是將自動化儀器和報告應用于以前沒有這些功能的事物。就是說,它的規模與一些簡單系統大不相同,IIoT部署中可以存在成百上千個,甚至幾十萬個單獨的端點。
 
IIoT的應用
 
生產線的儀器可以使公司在非常精細的層次上跟蹤和分析其過程,資產跟蹤可以提供對大量材料的快速、可訪問的概覽,而預測性維護可以通過在有問題變得嚴重之前解決問題,從而為公司節省大量資金。潛在用例的數量是巨大的,而且還在與日俱增。
 
工業物聯網聯盟列出IIoT的這15個可能的用途:
 
1. 智能工廠倉儲應用
 
2. 預測性和遠程維護。
 
3. 貨運、商品和運輸監控。
 
4. 互聯物流。
 
5. 智能儀表和智能網格。
 
6. 智能城市應用。
 
7. 智能耕種和牲畜監控。
 
8. 工業安全系統
 
9. 能耗優化
 
10. 工業供暖、通風和空調
 
11. 制造設備監控。
 
12. 資產跟蹤和智能物流。
 
13. 工業環境中的臭氧,氣體和溫度監控。
 
14. 工人的安全和健康(條件)監控。
 
15. 資產績效管理
 
IIoT挑戰
 
沒錯,IIoT設備的使用壽命比消費類產品長得多,IoT和設備執行副總裁Mike Bell估計平均壽命為7到10年。
 
即使超出了原始的規模和使用壽命,實施過程也很復雜,充分利用儀器中收集的數據,本身就是一項艱巨的任務,必須與企業的其他部門緊密協作。因此,它需要一種專門的策略來從端點收集數據,以可訪問的格式存儲數據(無論是在數據中心還是在云端中),將其提供給分析引擎,并具有將分析中的見解轉化為可行且及時的信息的方法。
 
有各種各樣的不同格式和技術可以解決連接設備之間機器對機器通信的不同需求。像Sigfox和Zigbee之類的物理層技術,諸如Weave和IoTivity之類的軟件層-所有這些對于完整運行的IIoT環境都是必不可少的,并且它們必須具有互操作性。
 
IIoT安全問題
 
就像消費物聯網一樣,IIoT也有很多安全問題。回想一下Mirai僵尸網絡,它利用安全性差的攝像頭和其他小工具構成了巨大的DDoS武器。
 
除了可能使用受損的IIoT設備來創建大型僵尸網絡外,還存在一個問題,即可以利用漏洞來竊取網絡上的私密數據,這是另一種攻擊手段。
 
Bell認為,有助于確保IIoT安全的一件事,是借鑒物聯網用戶端越來越普遍的自動、無聲下載和修補程序。一些公司不喜歡這樣做,他們更愿意對運行在自己機器上的軟件擁有絕對控制權,但從安全角度來看,這可能會有很大幫助。
 
IT領導者擔心的其他因素包括:
 
· 缺乏標準化。作為一種將新技術移植到舊技術上的嘗試,從傳輸協議到接收格式,每種技術都有大量不同的設計和標準。
 
· 與傳統技術集成。許多較舊的設備并不是為現代IIoT技術提供清晰易讀的數據格式而設計的,因此,要讓一個有幾十年歷史的電站控制器與一個復雜的新IIoT基礎設施進行對話可能需要一些轉換。
 
· 錢。正如以上兩點所強調的那樣,全面接受IIoT需要新的硬件、新的軟件和新的技術思維方式。這個想法是為了賺錢,但是可以理解的是,很多人對前期成本感到擔憂。
 
· 人。充分利用IIoT往往需要機器學習、實時分析和數據科學方面的專業知識,甚至網絡技術的前沿知識。

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