IIoTとは？

インテリジェントなセンサーとアクチュエーターを使用して製造および産業プロセスを改善することは、産業用モノのインターネット (IIoT) として知られています。産業用インターネットと呼ばれることもある IIoT は、スマート マシンとリアルタイム分析の機能を活用することで、産業用機械が長年にわたって生成してきたデータをさらに活用します。このようなデータの分析により、可視性が向上すると同時に、メンテナンスとトラブルシューティングの機能が向上します。さらに、コストを削減し、セキュリティを強化し、生産性を向上させることができます。

Machine-to-Machine（M2M）、接続性、ビッグデータ、機械学習を重視することで、ビジネスや産業の効率と信頼性が向上しました。すべては、IIoT と呼ばれる M2M モノのインターネットのおかげです。IIoT は、ロボット工学、医療技術、ソフトウェア定義の生産プロセスなど、さまざまな産業用アプリケーションにその範囲を広げています。

人間とは異なり、スマート マシンはリアルタイムでデータを取得して評価できます。また、調査結果を簡単な方法で迅速に伝えることができるため、より迅速かつ正確なビジネス上の意思決定が可能になります。そのため、スマート マシンが IIoT の主要なエンジンとなっています。

IIoT はどのように機能しますか?

IIoT は、産業オペレーションからデータを収集、監視、分析するために連携するデバイス、センサー、アプリケーション、および関連するネットワーク機器のエコシステムです。

IIoT の利点は何ですか?

産業用モノのインターネットの最大の利点のいくつかは、人的エラーと手作業の減少、および全体的な効率の向上と見なす必要があります。

デバイスまたはマシン間の通信が改善され、スマートになりました。さらに、メンテナンスと品質管理における IIoT の潜在的な用途を無視することはできません。経済的にもお金の面でも、コストが削減されます。これにより、業界の安全性が大幅に向上しました。

IIoT は、今後数年間で、より統合されたデバイス アーキテクチャとプロトコルを推進し、シームレスなマシン通信を可能にすることで接続性を強化すると予想されます。

IIoT を使用している業界は?

まず、農業産業では、産業用センサーが土壌の水分、栄養素、およびその他の要因に関する情報を収集し、農家が可能な限り最高の作物を栽培できるようにします。重機による工場の生産性向上。

自動車業界では、IIoT が製造プロセスで大いに活用されています。産業用ロボットは自動車業界で広く使用されており、IIoT はこれらのシステムを予防的に維持し、生産に影響が及ぶ前に問題を特定するのに役立ちます。

石油およびガス産業も、産業用 IoT デバイスを使用しています。一部の石油会社は、熱画像と視覚画像を使用してパイプラインをスキャンできる無人航空機を保有しています。この情報は、安全な操作を確保するために、他のタイプのセンサーからのデータと組み合わされます。

明らかに、最終的には、IIoT に見られるように、多くの業界が関与しています。多くの IIoT ユース ケースは、政府 (スマート シティ) や医療などの業界でも検討されています。

IIoT は安全ですか? IIoT のリスクと課題は何ですか?

IIoT の採用は、業界の運営方法を再構築する可能性を秘めていますが、接続性の向上に直面してセキュリティを確保しながら、デジタル トランスフォーメーション イニシアチブを改善することは困難です。また、スマート デバイスの成長により、セキュリティ上の欠陥が増加し、セキュリティの説明責任について疑問が生じています。

生産に投入された後でも、IIoT デバイスはデフォルトのパスワードを保持していることがよくあります。これと同様に、多くの IIoT デバイスはクリア テキストでデータを送信します。これらの状況により、ハッカーが IIoT デバイスから流れるデータを傍受することは非常に簡単です。これと同様に、攻撃者は安全でない IIoT デバイスの制御を掌握し、それをベースとして使用して他のネットワーク リソースを攻撃する可能性があります。

IIoT サイバー攻撃の影響は、単なる仮説ではありません。Trisis 攻撃は、インターネットに接続されたセンサーを悪用し、サイバー物理ネットワークへのアクセスを取得することによって、マルウェアが産業ネットワークにどのように導入されているかを示しました。

IIoT デバイスは、不適切にインストールされた場合、ネットワークに新たな脆弱性をもたらす可能性があります。悪用される可能性のある新しい攻撃ベクトルを提供するだけでなく、IoT アイテムは保護が不十分な状態で出荷されることが多く、世界中の多数のユーザーが使用するガジェットの欠陥をセキュリティ研究者が見つけることは日常茶飯事です。

もう 1 つのリスクは、ハッカーがフィッシング メールを送信したり、マルウェアをインストールしたりして、オフィス PC や IIoT デバイスなどの他のネットワーク デバイスを介して産業環境にアクセスできることです。通常、IIoT デバイスは、ビジネスの残りの部分を実行する情報技術とは異なるネットワーク上で動作する必要があります。

企業がますます多くの IIoT デバイスを展開するにつれて、効率的なデバイス管理戦略を採用することが重要になります。IIoT デバイス、これらのネットワークで共有されるデータ、およびそれらが動作する物理システムはすべて、デフォルトのログイン パスワードの変更やパッチが利用可能になったらすぐにインストールするなど、これらのセキュリティの基本の一部から利益を得ることができます。

パッチを適用することは、Windows の更新プログラムやその他の PC ソフトウェアの場合ほど簡単ではありません。産業施設が、ネットワーク全体のすべてのセンサー、デバイス、およびインターネットに接続されたサイバー フィジカル システムに関するデータを持っている場合でも. アップデートには、頻繁に手動でパッチを適用する必要があります。

IIoTの応用

インテリジェントロジスティクス

生産レベルを維持することは重要ですが、効率的なサプライ チェーンの提供も不可欠です。運送会社は、これを使用して資産の管理を追跡します。これにより、組織は在庫を可視化し、材料の入手可能性、進行中の作業などのより現実的なタイムラインを得ることができます。

製造

これは、最も使用されている IIoT セクターです。インダストリアル IoT は、機器、アクセサリ、および製造現場のセンサーをリンクして、プロセス エンジニアとマネージャーに切望されていた生産の可視性を提供する可能性があります。

予知保全
このプロセスでは、センサーが重要なパフォーマンス メトリックをリアルタイムで監視し、問題が検出された場合や生産を緊急に停止する必要がある場合にアラートを送信します。

離れた場所にある資産を維持する場合、結果としてサービス コールが減少するため、運用効率が向上し、運用コストが削減され、時間、労力、および費用が大幅に節約されます。

小売

現在、4G に接続された小型のマイクロコントローラーは、クラウドを介してデータを簡単に収集、整理、分析できます。一方、ますます強力で手頃な価格の IoT プラットフォームにより、地球上のほとんどどこからでも移動資産のリアルタイムの識別、位置特定、および監視が可能になります。企業は、地元の顧客の好みを反映し、より効果的な広告で特定のグループをターゲットにするように店頭を適応させることができます。これらのデータ駆動型の洞察のおかげで、店舗は競合他社との差別化を図っています。

スマートシティ

スマートシティとは、センサーやワイヤレスまたはセルラー技術が広く使用されている都市部です。インフラストラクチャの要件がこのリンクされたテクノロジを含めるように作られている努力が払われています。IoT は、駐車場ソリューション、廃棄物管理、資源管理、公害防止、配水、交通管理など、さまざまな方法で都市の運営に組み込むことができます。

ウェアラブル

これは、IoT のもう 1 つの明らかなアプリケーションです。しかし、IIoT では消費者部門と密接に関連しています。フィットネスモーターを使用することで、職場の安全を確保するためにますます使用されています。

業界でうまく機能しているアプリケーションは他にもたくさんあります。スマートカー、ロボティクス、スマート通信、スマートグリッド、製造業など。さらに大きなブレイクスルーが起きており、政府や企業はこれに備えています。

IIoTの未来

今後、予知保全は IIoT の将来においてさらに注目を集め、リンクされた施設の商業的利点から利益を得るために、デバイス接続の改善とあらゆる規模の企業にとってより手頃な価格設定が行われるでしょう。

5G の導入は、IIoT デバイスの使用方法に大きな影響を与える可能性があります。5G の高速性と低レイテンシーにより、IIoT デバイスは、以前は高速接続の欠如のために実行できなかった遠隔地に展開されることも考えられます。

将来のデジタル トランスフォーメーションは、特に企業がサプライ チェーンと生産プロセスの自動化に取り組んでいるため、IIoT デバイスに大きく依存することになります。ビッグデータ分析も進化し、IIoT データが含まれるようになります。

これらの利点には、生産性の向上、コストの削減、即時の制御、問題と機会の迅速な検出などがあります。

チーム作業: Anvi Barde、 Tyagi Anushka、 Arya Pimpalgaonkar、 Aryan Kamath、 Kshitij Bhure