Промышленный (индустриальный) интернет в России и мире

1 Обзор рынка LPWAN
Обзор рынка


Исследование рынка  IoT в России мире:
промышленный  интернет
Подписчик Тема

Обзор рынка IoT и M2M

Выдержки из отчета Директ ИНФО по рынку IoT

2 Обзор рынка IoT и M2M: промышленный (индустриальный) интернет
Глоссарий терминов и определений
Интернет Вещей (IoT ‐ от англ. Internet of Things) ‐ это
концепция, в которой отдельные объекты определены и
классифицированы в единую Интернет‐структуру. По сути
M2M является подклассом IoT, так как в последние машины
могут взаимодействовать не только между собой, но и с
окружающим миром (например, с метками RFID или
объектами, которые фиксирует видеокамера и т.д.). Согласно
классификации GSMA, Internet of Things (IoT) описывает
координацию нескольких машин, устройств и приборов,
подключенных к Интернету через различные сети. Эти
устройства включают в себя такие устройства повседневного
спроса как смартфоны, планшеты и бытовую электронику, а также другие машины, такие
как транспортные средства, мониторы и датчики, оборудованные
телекоммуникационными интерфейсами межмашинного взаимодействия (M2M),
которые позволяют им отправлять и получать данные. Интернет Вещей включает в себя
5‐ть важных компонентов:
Источник: PWC
Данные с сенсоров посредством технологий межмашинного взаимодействия в
электронном виде трансформируются согласно стандартным унифицированным
протоколам агрегируют во входную информацию, которая затем подвергается
интеллектуальному анализу (в том числе и с использованием технологий больших
данных и ИИ) на платформе IoT и затем используется для принятия “умных решении” и
обратной связи и в различных отраслевых сегментах, проводимой «умных» устройств
или людьми.

Индустриальный интернет (индустриальный интернет вещей, промышленный
интернет, Industrial Internet of Things, IIoT) – концепция построения
инфокоммуникационных инфраструктур, подразумевающая подключение к сети
Интернет любых не бытовых устройств, оборудования, датчиков, сенсоров,
автоматизированной системы управления технологическим процессом (АСУ ТП), а также
интеграцию данных элементов между собой, что приводит к формированию новых
бизнес‐моделей при создании товаров и услуг, а также их доставке потребителям.
Ключевым драйвером реализации концепции «Индустриального интернета» является
повышение эффективности существующих производственных и технологических
процессов, снижение потребности в капитальных затратах. Высвобождающиеся таким
образом ресурсы компаний формируют спрос на решения в сфере Индустриального
интернета. Индустриальный интернет является следующим шагом развития
Автоматизированный Систем Управления Технологическими процессами (АСУ ТП).
Современные системы промышленной автоматизации можно разделить на несколько
уровней (см. рисунок). Непосредственно «в поле», например, в цехе предприятия,
располагаются различные сенсоры, датчики и приводы. Далее следует уровень контроля
— например, программируемые логические контроллеры (ПЛК; англ. PLC), которые,
собственно, собирают информацию с датчиков и управляют приводами. Уровень
управления процессами формируют системы класса SCADA (Supervisory Control And Data
Acquisition) и MES (Manufacturing Execution System). Наконец, на вершине пирамиды —
системы планирования ресурсов предприятия (Enterprise Resource Planning, ERP),
которые, как правило, работают на серверах, расположенных в корпоративных центрах
обработки данных (ЦОДы).

Рисунок. Переход от классических АСУ ТП к Промышленному интернету вещей
При переходе к Промышленному Интернету нижний уровень (c датчиками, приводами
и прочими исполнительными механизмами) сохранится, однако число устройств на этом
уровне экспоненциально вырастет. Кроме того, что даже более важно, устройства этого
уровня будут наделяться все большим интеллектом. Они станут частью киберфизических
систем и будут способны автономно выполнять многие функции. Большинство же
функций, которые в сегодняшних системах реализуются устройствами вышестоящих
уровней, будут переноситься на высокопроизводительные серверы, которые будут
располагаться в серверных кластерах, ЦОДах или облаках. Технологии виртуализации —

разделение реализуемых программным способом конкретных функций и
оборудования, на котором они выполняются, — уже ставшие реальностью в мире ИТ,
проникнут и в системы промышленной автоматизации. Преимущества новой структуры
в том, что общее количество управляющих систем сократится, что упростит сам процесс
управления. Кроме того, эффективность использования ресурсов повысится, а средств
потребуется меньше. Массовая реализация описанного выше подхода в системах
промышленной автоматизации пока еще тормозится рядом нерешенных проблем.
Большая их часть связана именно с сетевой инфраструктурой: низкой
производительностью передачи данных, недостаточной надежностью,
непредсказуемыми задержками между устройствами полевого уровня и
обслуживающими их серверами. По оценкам аналитиков GE основные отличия
обычного интернета вещей от индустриального заключаются в следующем (см Таблицу):
Таблица. Различия между индустриальным интернетом и потребительским IoT:
Характеристика Потребительский IoT Индустриальный Интернет
Поддержка устройств Среднее время жизни носимых
устройств – от 6 месяцев
25 лет и больше
Надежность соединений Большое число жалоб связанных с
обрывом соединений
Надежность соединений является
критичной
Трафик Дневной трафик до 80 Гб Одно устройство может
генерировать 500 Гб трафика в день
Компьютерная безопасность Взлом потребительского устройства
IoT может занять минуту
Крайне критично к возможным
взломам: контроль 24/7
Защита данных Конфиденциальность больше не
является «социальной нормой».
Марк Цукенберг
Большое число регулирующих
стандартов HIPAA, ITAR, …

Источник: GE
На рынке уже существуют законченные реализации Промышленного Интернета. В
частности, свои платформы предлагает General Electric (платформа GE Predix – запущена
в 2015 году) и Siemens. GE делает на свою платформу большие ставки. Он планирует
контролировать в будущем, не менее 80% данного рынка, размер которого к 2020 году
он оценивает на уровне 125 млрд. долларов.

Экосистема промышленного (индустриального) интернета
Аналитики CB Insight проанализировали более 125 компаний,
занимающихся разработкой решений для промышленного
интернета. Они создали их классификацию в зависимости, от
рыночной ниши которую они занимают в данной экосистеме (cм.
Рисунок 1.3.2.)
Источник: CB Insight, май 2016
Рисунок 1.3.2. Стэк индустриального интернета

Аналитики CB Insight отмечают, что с подключенными
устройствами, такими как Nest и Sonos которые стали
мейнстримом в потребительской электронике, тема
IoT стала одной из самых обсуждаемых технологий
тенденций последних двадцати лет. Но IoT выходит
далеко за пределы дома и гаджетов потребительского
уровня. Компании в тяжёлой промышленности, производстве, логистике,
горнодобывающей и нефтегазовой отраслях, в коммунальных услугах и сельском
хозяйстве также начали применять системы IoT с целью повышения эффективности
внутренних процессов. Потенциальные выгоды от использования Индустриального
Интернета Вещей (IIoT) огромны. Только в 2016 году, в стартапы, занимающиеся
«оцифровкой» промышленности вложили более $2.2 млрд. инвестиций. Крупные
корпорации также принимали активное участие в процессах M&A на данном рынке.
Недавно, General Electric приобрела платформу Bit Stew Systems и Nurego, в дополнение
к двум большим приобретениям компаний, занимающихся 3D печатью которые
произошли прошлой осенью. До сих пор процесс разработки IIoT возглавляли старые
промышленные технологических компаний, таких как GE, IBM и Cisco, которые
рассматривают IIoT как основной компонент их будущих предприятий. GE, в частности,
впервые ввело термин «Индустриальный интернет», объявив о своих инвестициях
НИОКР в данное направление в размере 1,5 млрд. долларов еще в 2012 году. Но все
больше и больше стартапов появляется в данном сегменте, разрабатывая датчики,
облачные платформы, сетевую инфраструктуру, а также программное обеспечение
машинного обучения, чтобы извлечь информацию из потока данных. Аналитики CB
Insights попытались систематизировать информацию об этих компаниях и представить
их место в ландшафте IIoT, классифицируя их по месту в технологическом «стеке»,
начиная с аппаратного обеспечения и заканчивая аналитикой, основанной на
искусственном интеллекте.

Ниже представлена описание групп в технологическом стеке IIoT по версии CB Insight:
Сенсоры и обеспечение M2M/SAT взаимодействия:
 Соединения ‐ поставщики беспроводной сети, такие как SigFox и Ingenu,
выступают в качестве провайдеров для систем IoT. Большинство компаний
этой группы обеспечивают подключение, используя технологию LPWAN,
которое использует не лицензируемый диапазон частот связи с IoT‐
устройствами, поскольку существующие сотовые системы не обеспечивают
достаточные возможности (время автономной работы, хорошая радиосвязь
в помещениях, работа с большим числом датчиков) для систем,
отправляющих небольшие пакеты данных. Некоторые, например, Senet
используют открытые технологии, разработанные консорциумом LoRaWAN,
а другие, такие как SigFox, разрабатывают собственные закрытые стандарты
для работы со сверхнизкой полосой частот и устройствами с низким
энергопотреблением.
 Сенсоры и Мониторинг ‐ некоторые компании в этой подгруппе
(например, Ineda Systems) являются исключительно разработчиками
датчиков или систем на чипе (SoC). Но в эту категорию входят также более
полные стековые (но не зависящие от отрасли) сенсорные и
мониторинговые платформы, такие как Samsara, Helium и Electric Imp.
 M2M/SAT – иногда управляемые промышленные активы IoT работают в
сельских и других удаленных регионах, в которых плохо развита
телекоммуникационная инфраструктура. В этом случае спутники могут быть
более эффективным способом передачи данных с датчиков. Такие
компании, как Kepler Communications, предлагают космическую
коммуникационную сеть для промышленного интернета. Большим
преимуществом в изолированных промышленных средах при
использовании технологии M2M являются более децентрализованные
способы передачи информации между устройствами. Такие компании, как
Filament, применяют архитектуру Блокчейн для сети маломощных
промышленных датчиков.

Оконечные (Edge) устройства и соединяемые объекты
 Управление беспилотниками ‐ стартапы, предлагающие аппаратные
средства управления беспилотными аппаратами или службы анализа
изображений, полученных с них для промышленного контроля. Некоторые
стартапы, такие как Skycatch, специализируются на определенных
отраслевых нишах, например, в строительстве или сельском хозяйстве. В
последнее время ведущие производители беспилотных летательных
аппаратов, например, компания 3D Robotics, занялись разработкой систем
промышленного мониторинга на основе дронов. Пока это в основном для
этих целей используются воздушные беспилотники. Однако в данную
категорию попадают и другие типы беспилотных устройств таких как
подводные беспилотные летательные аппараты и аппараты для
обследования труб производимые RedZone Robotics.
     3D печать ‐ использование наукоемких материалов и робототехнических
комплексов такие компании, как Desktop Metal и Carbon 3D, приносят
преимущества в области использования 3D‐печати в промышленных
масштабах. 3D‐печать начинает выходить за рамки инструментов для
создания прототипов и становиться технологией производственного
масштаба для изготовления деталей. Поэтому в ее развитие инвестируют
крупные компании такие как GE и BMW.
 Промышленные AR (дополненная реальность) /VR (виртуальная реальность)
гарнитуры, предназначенные для промышленных установок и технического
обслуживания.  Некоторые компании такие как Daqri и Atheer фокусируются
на разработке стационарных устройств для корпоративного и
промышленного использования. Другие, такие как Scope AR делают ставку на
автономность и работу в полевых условиях с использованием мобильных
устройств и планшетов, используя AR для выделения деталей на
промышленном оборудовании, а также для поддержки экспертов в режиме
реального времени.
 Носимые на теле датчики IoT для промышленности – технологии компании
Strong Arm Technologies предназанчены для обеспечения безопасности. В эту
группу входят также смарт‐очки, производством которых занимаются такие
компании как Ubimax и Upskill.
 Роботы и Экзоскелеты, которые расширяют возможности человека. Такие
компании, как Rethink и Righthand Robotics, делают классических
промышленных роботов для производства. Clearpath Robotics занимается
складской робототехникой, а также множеством решений, основанных на
наземных и морских беспилотных аппаратах. И такие компании, как Киндред
и Саркос, разрабатывают рабочие экзоскелеты, которые могут помочь
обрабатывать тяжелые материалы или дистанционно управлять контролем
технологических процессов.
Универсальные платформы и граничные (туманные) вычисления
 Универсальные платформы ‐ облачные вендоры обычно выступают в качестве
провайдера   сервиса “Платформа как Услуга” (PaaS). Он позволяет другим

компаниям IoT и IIoT управлять и поддерживать сбор данных с сети устройств.
Данное направление включает в себя в основном индустриальные решения
компаний C3 IoT и Altizon, которые используют облачную аналитику для
промышленных компаний.
 Граничные и туманные вычисления (Fog & Edge Computing) ‐ анализ,
выполняемые “на краю” или ближе к сенсору, являются трендовым сдвигом,
происходящим в архитектуре IIoT. Такие компании, как Saguna Networks,
специализируются на граничные вычисления (близких к сенсорам и
датчикам). Другие компании, такие как Foghorn Systems, специализируются на
“туманных” вычислениях (Fog Computing ‐ по аналогии с низковисящим
облаком), которые делаются на месте, например, в локальной сети. Оба
метода позволяют критически важным устройствам работать безопасно, без
задержки передачи всех данных в облако. Это также позволяет обеспечить
экономию на пропускной способности сетей.
Прикладные сенсорные сети
 Сенсорные сети и решения для транспортной отрасли. Такие компании, как
Veniam, ориентированы на технологии подключения. Другие, такие как
Vnomics, продают технологии оптимизации и мониторинга транспортных
средств.
 Нефть и газ ‐ компании, занимающиеся разработкой сенсорных сетей в
нефтяной промышленности, включают GroundMetrics (локационные
скважины), Tachyus (добыча нефти и газа) и Aptomar (защита от утечек).
 Сельское хозяйство ‐ такие компании, как Blue River Technology и Farmbot,
поставляют робототехнику в сельское хозяйство. Другие (например, Farmers
Edge и Terravion) занимаются сбором и анализом данных о фермах и
телематики тракторов для более эффективного производства.
 Умные сети ‐ стартапы в этой области разрабатывают технологии, которые
позволяют более эффективно распределять и учитывать электроэнергию, газ и
воду на рынке коммунальных предприятий. Компании Trilliant, Tendril и
BluePillar разрабатывают решения интеллектуальных сетей коммунальных
предприятий и крупных предприятий. Они применяются для управления и
учета использования различных энергетических ресурсов.
 Производство ‐ стартапы этой группы более ориентированы на вертикальные
платформы для производственной аналитики. Например, компания Eigen
использует данные видео и датчиков на заводских этажах для обеспечения
контроля за процессом и качеством.
 Склад ‐ роботизированные складские системы и системы RFID‐датчиков,
предназначенные для склада. Например, оборудование Fetch Robotics
осуществляет транспортировку материала на складских полах. Другой стартап
Alien Technologies являясь самым хорошо финансируемым стартапом во всем
IoT, разрабатывает системы, использующие технологию RFID для тегирования
цепочки поставок.

Расширенная аналитика, пограничный анализ и кибербезопасность
 ИИ, Машинное обучение и предиктивная (предсказательная) аналитика – ПО,
которое позволяет компаниям находить аномалии в работе оборудования и
получать прогнозную аналитику, например, когда машины нуждаются в
техническом обслуживании. Большинство компаний в этой категории, такие как
Maana, работают с применением ИИ с массивом данных полученных с сенсоров.
Другие компании (например, Augury Systems) предлагают полный комплект
датчиков, который обнаруживает аномалии в оборудовании и предлагает
аналитическую (статистическую) информацию по работе оборудования.
 Кибербезопасность ‐ компании в этой категории разрабатывают решения
информационной безопасности для IIoT и промышленных систем управления в
тяжелой промышленности. IIoT уже подвергся серьезным взломам. Немецкая
сталелитейная понесла огромные убытки после того, как хакеры взломали
систему управления доменной печью, которую сотрудники компании не смогли
должным образом защитить. Bastille Networks ‐ одна из компаний, которая
занимается защитой беспроводной передачи IoT и RFID‐устройств, а Claroty ‐
хорошо финансируемая компания, работающая над защитой промышленных
систем управления.

Решения для промышленного интернет GE, Siemens, Bosch
Немецкая компания Siemens и американская General Electric
являются конкурентами не только на рынке промышленной
автоматизации, но и в разработке облачных платформ для
производственной отрасли. Обе корпорации работают над
универсальной системой интернета вещей, которая облегчит
все процессы — от дизайна до логистики и эксплуатации.  GE,
Siemens и ряд других компаний намерены изменить подход к производству с помощью
новых облачных технологий. Они считают, что на рынке не хватает единой цифровой
системы, которую могли бы брать на вооружение любые предприятия — как крупные,
так и мелкие. Система позволит связать все этапы производственно‐сбытовой цепи — от
разработки дизайна до сервисного обслуживания. К примеру, на платформе можно
будет хранить данные о перечне деталей в наличии и сроках эксплуатации продукции.
Многие компании уже используют умные датчики для анализа работы машин. Но диалог
с этими устройствами — роботами, турбинами, насосами и дронами — до сих пор не
налажен. По оценкам исследовательской фирмы Markets & Markets, рынок
промышленного интернета вещей и облачных платформ для управления данными через
три года составит $150 млрд. GE и Siemens стремятся захватить свою долю этого
бурноразвивающегося рынка в таких отраслях как здравоохранение, авиационная
промышленность, железнодорожный транспорт и т.д. По оценкам некоторых
экспертов, в будущем на данном рынке будут доминировать две‐три платформы
интернета вещей. GE (и возможно Siemens) делает основную ставку на этот рынок
планируя закрепиться на нем, заняв долю в 80%) и обеспечить в будущем максимальные
доходы от данного вида деятельности (см. Рисунок 1.4.3.1):

Рисунок 1.4.3.1. Потенциал рынка индустриального интернета и место  на нем
GE по оценкам компании
Созданной GE платформой Predix (первая платформа такого рода, изначально
разрабатываемая для внутреннего использования внутри корпорации GE) уже
пользуется более 300 клиентов. Различные компании разрабатывают приложения для
Predix. Среди них системы отслеживания резерва запчастей, маркировки нехватки
товаров и автоматического отключения оборудования из‐за угрозы безопасности. Во

второй половине прошлого года Siemens официально объявила о предоставлении своей
разработки MindSphere 6 компаниям, другие 100 ждут своей очереди. В то же время
немецкая корпорация развивает автоматизированные решения: открывает
роботизированные фабрики и создает детали для автоматизации устройств. Но при этом
платформы Siemens до последнего времени оставались закрытыми для разработок
других компании (только в этом году компания завила об открытии своей платформы
для разработчиков). GE, напротив, дружит с конкурентами и сотрудничает с Bosch.
Облачные платформы обеих компаний могут работать в единой связке. Bosch планирует
к 2020 году подключить все свои устройства к облаку. Уже сейчас к интернету ПО
компании подключено более 5 млн приборов. Среди других успешно внедренных
проектов на платформе GE Predix можно назвать:
1. RasGas ‐  мировой лидер в области природного газа из Катара. Используемое ими
решение, базирующееся на GE Predix по управлению эффективностью активов,
контролирует газопроводы, обеспечивая надежность, которая помогает им
сэкономить сотни миллионов долларов.
2. National Health Service в Великобритании использует индустриальное решение для
анализа и хранения медицинских изображений в Health Cloud. Данное решение
улучшает взаимодействие между медицинскими учреждениями и снижает
операционные затраты.
3. Город Сан‐Диего строит «интеллектуальный город» на базе Predix для управления
городским светодиодным освещением – интеллектуальная платформа, которая
может управлять светом основываясь на внешних факторах, следящая за такими
параметрами светодиодов как деградация (выгорание, уменьшение силы света с
течением времени).
4. BNSF – компания, занимающаяся управлением железнодорожными перевозками
Predix GE, выполняет планированием движения и использует данные для улучшения
использования активов (оптимального управления перевозками).
5. Emirates Airlines ‐ используют аналитику Predix для профилактического
обслуживания реактивных двигателей и для прогнозирования потенциальных
неисправностей еще до того, как они проявили себя в полную силу. Кроме того,
отслеживаемые полётные данные позволяют минимизировать издержки на топливо
и повысить эффективность.
6. И большое число других приложения для более чем 300 компаний среди которых
ANSYS, Aqua, Bsquare, Foghorn, FPT Software, Genpact, IGATE, Infosys, Nurego, Plataine,
SparkBeyond, Tata Consultancy Services (TCS), ThetaRa и др.

Клиенты Predix могут воспользоваться приложениями и услугами, предоставляемыми как GE, так и
разработками сторонних компаний на базе   платформы GE PREDIX. В рамках программы Predix Early
Adopter Partner, GE обеспечивает поддержку обучения и совместного развития для предприятий, как
начать работу с Predix. Программа открыта для независимых поставщиков программного
обеспечения, создающих приложения и сервисы на базе Predix, технологических партнеров,
создающих Predix‐готовые устройства и решения, а также системных интеграторов и консультантов
развивающихся Predix сертифицированных услуги.
Открытость платформы позволяет внедрять на ней различные специализированные
решений не только самой GE‐ но и компаний партнеров. Уже сейчас число партнерских
проектов (продуктов) сторонних компаний больше, чем собственных разработок GE (cм.
Рисунок 1.4.3.2)

Рисунок 1.4.3.2. Отрасли использования GE Predix и основные партнеры компании
Predix GE представляет из себя облачную платформу на которой развернуты
приложения анализа больших данных (вкл. Анализ на основе ИИ). К этой платформе
через Predic M2M Gateway или оборудование со встроенным Predix программным
обеспечением подключаются различные датчики, сенсоры, системы управления
различными активами – см Рисунок 1.4.3.3

Рисунок 1.4.3.3. Общий принцип работы GE Predix

Использование готовых облачных решений, широкого спектра поддерживаемого
оборудования и поддержка cпециалистов GE PREDIX позволяет максимально быстро
разработать, оттестировать и масштабировать   решения промышленного класса для IoT.
GE Predix включает в себя следующие сервисы (см Таблицу 1.4.3.):
Таблица 1.4.3. Основные сервисы GE Predix
Граничное ПО и  Сервис (Edge Software and Services)
сonnectivity
Простые Plug‐and‐Play
cсредства обеспечения
надежного, безопасного
соединения
EdgeManager
Единая панель управления
всеми подключенными
устройствами
Enterprise Connect
Обеспечение
управляемого и
масштабируемого
соединения между
облаком Predix и
предприятием
Machine
Устройство‐независимый
программный стек для
разработки решений, которые
соединяют интеллектуальные
машины в облако Predix
Управление Данными (Data Management)
Активы
Создание и хранение
данных по моделями и
экземплярам машины.

Event Hub
Эта система обмена
сообщениями промышленного
уровня обрабатывает данные о
событиях высокой скорости,
данные о рабочей нагрузке или
другие потоковые данные.
Временные ряды
Средства быстрого и
эффективное управления,
распространение,
хранение и анализа
данных временных
рядов.
SQL Database
Безопасное хранение данных,
поддержка передовых
методов и облегчение поиска
данных по запросу веб‐
ориентированных
приложений.
Blobstore
Используйте это двоичное
хранилище больших
объектов (BLOB) для
безопасного хранения
массивов больших данных
и получения данных с
использованием любого
типа файлов.
Message Queue (AMQP)
Масштабируемый
высокопроизводительный
многопротокольный
инструмент для передачи
сообщений между
приложениями, компонентами
и устройствами.
Unit of Measure
Сервис для конвертации
различных единиц
измерения

Key‐Value Store
Сервис структурированных
данных различных типов.
Услуги Аналитики (Analytics Service)
Analytics Runtime
Служба для поддержки
гибкого выполнения
аналитической
оркестровки.
Analytics User Interface
Пользовательский интерфейс
на основе браузера для
загрузки, проверки и запуска
аналитики.
Analytics FrameWork
Развертывайте,
объединение и
планирование аналитику
для выполнения в Predix,
создание и загрузка
собственные
пользовательских
программ анализа.

Analytics Catalog
Добавьте аналитику в облако
Predix для использования с
сервисом Analytics Runtime.

Event Stream Processing

Обработка потока событий
Анализируйте непрерывно
текущие данные в течение
длительных периодов
времени, когда важны
инкрементные результаты
с малой задержкой.
Anomaly Detection

Обнаружение аномалий
Автономная аналитическая
служба для выявления угроз и
аномальных событий в
критической инфраструктуре и
операциях.

Безопасность (Security)
Tenant Management
Сервис для
предоставления
экземпляров служб для
арендатора и обеспечения
доступа во время
выполнения.

User Account and
Authentication
Полнофункциональный OAuth
2.0 сервер.
Контроль доступа
Служба для обеспечения
более эффективного
управления доступом,
чем базовая учетная
запись пользователя и
аутентификация.
Хранилище учетных данных и
хранилище шифрования
Безопасное хранение и
управление доступом к
токенам, паролям, ключам API
и другим учетным данным.
Аналитика и мониторинг в
области
кибербезопасности
Контроль безопасности
продукта, включая
протоколирование и
инфраструктуру на уровне
платформы.

Аудит
Служба, которая позволяет
организовать простой способ
аудита, хранения и запроса
событий.
Blockchain Data Integrity
Служба обеспечения
целостности данных,
возможности аудита и
доказательства
соответствия.

Сервисы данных
Прогноз погоды в США
Включите данные прогноза погоды NOAA в промышленную аналитику и приложения пользователей Predix.
Интеллектуальные среды (Intelligent Environments)
Планирование трафика
Позволяет оптимизировать
операции и планирование
с данными о движении
транспорта.
Планирование парковки
Позволяет оптимизировать
операции и планирование с
помощью данных о парковке
автомобиля.
Планирование
пешеходов
Захват в реальном
времени и исторические
сведения о движении
пешеходов.
Осведомленность о ситуации
Получение сведений из
средств массовой
информации, таких как
фотографии и видео, для
ситуационной
осведомленности.

Indoor Positioning
Захватите местоположения
мобильного устройства
внутри здания с точностью
10 см.

Enterprise Environment
Оптимизация работы и
энергоэффективности с
помощью данных датчика
окружающей среды

Геопространственные службы
Location Intelligence
Служба анализа и принятия
решения с помощью
интеллектуального анализа
местоположения.

Dynamic Mapping
Служба визуализации
картографической
информации.
Intelligent Mapping
Служба
интеллектуального
анализа
картографической
информации.

Мобильные сервисы (Mobile)
Мобильный SDK
Средства разработчика для
разработки
промышленных
мобильных приложений,
требующих поддержки в
автономном режиме и
интеграции с службами
Predix.
Mobile
Predix Mobile предоставляет
мобильные приложения
Backend‐as‐a‐Service для
промышленного Интернета,
созданные с помощью Predix
Mobile SDK.

Сервис приложений (App Service)
App Composer
(Компоновщик
приложений)
Среда разработки
приложений в стиле
Drag&Drop для
упрощенного и
ускоренного создание
решений IIoT (кодирование
не требуется).

Views
Управляйте макетом и
компонентами на клиентском
веб‐сайте или мобильном
приложении.
Инструменты Workflow
Быстрая автоматизация
рабочих процессов,
основанных на
подключении
приложений, данных и
API.

Операции (operation)
Управление сервисными
операциями
Подключите Predix к
платформе Mobideo для
оцифровки сервисных
операций.
Event Audit Trail
Служба аудита событийный
позволяет создавать, хранить и
обновлять события для любых
пользовательских событий или
состояний.
Logging
Служба управления
всеми журналами
приложении позволяет,
сохранять, искать и
визуализировать их.

Аналитика машинных данных
Служба позволяет Упростите
сбор и анализ больших данных
из инфраструктуры, систем
безопасности и бизнес‐
приложений.

Email Notification
Framework
Служба, которая позволяет
приложениям создавать
возможности отправки
электронной почты без
пользовательского
кодирования.


Одной из важных составляющих GE Predix,
отличающих данную систему от других платформ
IoT – наличие продвинутых инструментов анализ
больших массивов промышленной информации,
собранной с помощью промышленного интернета
Вещей. Аналитика GE Predix включает:
1. Различные методы статистического анализа и прогнозирования (на момент
написания отчета – 22 метода)
2. Обработка сигнала (преобразование Фурье, анализ частоты колебаний, вейвлет
преобразования)
3. Контроль качества (4 метода)
4. Прогнозные модели (12 типов)
5. Методы оптимизации (Процесс оптимизации производительности,
Оптимизация транспортных издержек, оптимизация маршрутов Транспорта,
оптимизация маршрутов)
6. Анализ Сети
7. Машинное обучение (22 метода)
8. Техническое проектирование (4 метода)
9. Анализ временных рядов (6 методов)
10. Текстовый поиск и текстовая аналитика
11. Исследование и предварительная обработка данных (16 методов)
12. Детектирование аномалий (10 различных методов)
Анализ данных – дополнительная платная услуга на базе GE Predix. Ее стоимость зависит
от сложности задачи и объема анализируемых данных и напрямую привязана к
использованию машинного ресурса (оперативной памяти и числу процессоров).
Кроме Predix, General Electric также продвигает специализированное облачное решение
для здравоохранения – GE Healthcare.

Bosch сделал IoT основным направлением деятельности
компании. Немецкий производитель, известный своим
потребительскими продуктами и авто продуктами,
недавно запустил собственную платформу
промышленного интернета.  Первоначально она использовалась для внутренних целей,
а затем с 2017 года стала доступна в качестве сервиса для других компаний. На данный
момент клиентами PaaS платформы Bosch IoT Suite являются более 150 компаний во
всем мире, а общее число подключенных устройств достигло 5 млн.  Bosch IoT Suite
обеспечивает основу для развития IIoT, помогает подключить вещи к Интернету ‐
надежно, безопасно, экономично, c возможностью масштабирования. Платформа
состоит из набора программных услуг, которые предоставляют все основные
возможности, необходимые для построения приложения IoT промышленного
масштаба. Bosch предлагает любую комбинацию услуг IoT которую клиент (разработчик
и поставщик решений для промышленного интернета) может использовать по мере
необходимости в различных отраслях. Структура и  основные компоненты платформы
включают в себя:
Источник: Bosch
Рисунок 1.4.3.4. Cтруктура и основные компоненты Bosch IoT Suite

Bosch IoT Suite доступен как в облаке Bosch IoT, так и в веб‐службах Amazon, а также на
платформе IBM Bluemix. Система включает в себя следующие компоненты (службы):
Bosch IoT Analytics ‐ делает анализ полевых данных намного проще.
Служба обнаружения аномалий помогает исследовать проблемы,
возникающие в подключенных устройствах. Возможности
профилирования позволяют определить типичные модели
использования в пределах группы устройств.
Bosch IoT Hub – обеспечивает безопасный и надежный обмен
сообщениями для связи устройств со службами в облаке в качестве точки
присоединения для различных используемых в системе протоколов с
устройствами между службами в облаке
Bosch IoT Integrations ‐ интеграция с сервисами и системами сторонних
разработчиков.
Bosch IoT Permissions ‐ Управление пользователями, управление
доступом на основе ролей и многопоточность для приложений IoT.
Bosch IoT Remote Manager ‐ администрирование функций устройства,
таких как сетевое подключение, настройка, мониторинг и т. д.
Bosch IoT Rollouts – служба управляет крупномасштабными
развертываниями программного обеспечения устройств или
обновлениями прошивки, как с использованием проводных технологий,
так и “по воздуху”.
Bosch IoT Things ‐ Управление активами, чтение данных из активов,
контроль активов и т. д.


Оценка потенциала рынка Промышленного интернета в России
Здесь и далее под интернетом вещей в промышленности
понимается использование данной технологии в системах
управления и контроля оборудования в производстве
всех видов и типов (от промышленного до добычи и
транспортировки полезных ископаемых, а также
производстве воды и электроэнергии, строительства и
инфраструктурные объекты транспорта). Такие сегменты, которые принято относить к
промышленному интернету, как “умный город” и транспорт в данном разделе не
рассматривается. Размер рынка и его потенциал по основным потребительским
сегментам представлен на Рисунке 3.4.4.1
2016 2021 2026 Общий потенциал рынка
Промышленность, тыc.            60                95              120                 900
Добывающие отрасли, тыc.            45                90              140                 164
Производство и распределение
электроэнергии, газа и воды, тыc.
           25                60              120                 178
Транспорт (инфраструктура), тыc.            32                38                42                    42
Строительство, тыc.            10                35                70                 306
Прочее, тыc.               5                40                80                 200
Всего, тыc.          177              358              572              1 790
Источник: Оценки «Директ ИНФО» на основе статистики Росстата, данных министерств и ведомств
Рисунок 3.4.4.1. Структура рынка промышленного интернета по количеству
подключенных объектов в 2016‐2026 гг.
В 2016 году к промышленному интернету (объектам, входящим в АСУ ТП или другие
аналогичные системы) было подключено около 177 тыс. объектов. К 2026 году их число
может вырасти в 3,2 достигнув 572 тыс. Общий потенциал данного рынка оценивается
на уровне 1,8 млн. Подключений.
60    95    120
900
45    90    140
164
25
60
120
178
10
35
70
306
5
40
80
200
‐
500
1 000
1 500
2 000
2016 2021 2026 Общий потенциал
рынка
Рынок промышленного интернета  2016‐2026 гг., тыс. объектов
Прочее
Строительство
Транспорт (инфраструктура)
Производство и распределение электроэнергии, газа и воды
177
358
572
1 790

ОБ ИССЛЕДОВАНИИ
Данный отчет, выполненный Директ ИНФО в марте‐апреле
2017 года, рассматривает рынок Интернета вещей (IoT) и
одну из его главных составляющих и неотъемлемых частей –
технологии межмашинного взаимодействия (M2M). Данный
рынок ‐ один из самых молодых и быстроразвивающихся
сегментов ИКТ. Под Интернетом Вещей (IoT ‐ от англ.
Internet of Things) принято понимать систему, в которой
отдельные объекты (смартфоны, планшеты, ПК, бытовая
электроника, а также другие машины, такие как
транспортные средства, мониторы и датчики с технологией
межмашинного взаимодействия, которые позволяют им
отправлять и получать данные) определены и классифицированы в единую Интернет‐
структуру. Подклассом систем межмашинного взаимодействия выступают системы
мобильной связи (их также принято назвать сокращенно M2M ‐ от англ. Mobile‐to
Machine). Технология M2M соединяет машины и устройства вместе беспроводным
способом по различным каналам связи, используя IP и SMS, для предоставления услуг с
ограниченным прямым вмешательством человека. На данную технологию в
исследовании обращено особо внимание так как она является одной из наиболее
перспективных потенциальных источников доходов для мобильных операторов.
Наш отчет является обновлением регулярно приводящегося с 2010 года исследования
данного рынка. Он включает в себя три раздела. В первом представлен краткий обзор
зарубежного рынка и основных направлений его развития. В разделе представлена
информация по общему объему рынка IoT и М2М по числу устройств и соединений,
представлена информация по структуре рынка по технологиям, а также по отраслям и
прогноз ее изменения до 2022 года. Там же представлена информация по основным
направлениям развития, перспективным бизнес‐моделям и бизнес‐стратегии ведущих
мировых игроков, поставщиков решений интернета вещей – разработчиков облачных
платформ IoT, платформ клиентских устройств.    Во втором разделе представлен обзор
российского рынка IoT и M2M по отдельным отраслям. В нем представлена информация
по объему рынка в натуральном (по числу устройств) выражении, а также отраслевой
структуре рынка, по факторам, оказывающим влияние на рынок. Особое внимание в
данном разделе уделено законодательному регулирование в данной области и
дорожным картам, разработанным с целью стимулирования внедрению интернета
вещей в различные отрасли российской экономики. Третий раздел содержит
информацию по основным отраслям ‐ потребителям услуг IoT и M2M. В нем
рассмотрены их текущее состояние и перспективы развития на ближайшие 5‐10 лет и
общий потенциал отдельных направлений, а также возможным решениям,
востребованным рынком.
В разделе «Методология» описаны источники информации, которыми пользовались
специалисты компании «Директ ИНФО» при составлении данного отчета.  В разделе
Глоссарий приводится расшифровка специальных терминов, которые используются
при описании рынка IoT и M2M, а также услуг на их основе.

Содержание полной версии исследования

Оглавление
Cписок сокращений и базовых определений
ВВЕДЕНИЕ ........................................................................
1.Обзор зарубежного рынка IoT и M2M .......................
1.1. Общий объем рынка и структура его по технологиям
1.2. Структура рынка по основным отраслям и группам потребления, наиболее
привлекательные отрасли и приложения для внедрения IoT
1.3. Обзор экосистемы IoT и IIoT, игроков и технологии в них задействованных
1.3.1. Экосистема Интернета Вещей .........................
1.3.2. Экосистема промышленного интернета ........
1.3. Стратегии ведущих операторов и производителей  при работе на рынке IoT
1.4.1.  AT&T ......................................................................
1.4.2.  Verizon ...................................................................
1.4.3.   Решения для промышленного интернет GE и Siemens
2.Обзор российского рынка IoT и M2M ........................
2.1. Общий объем рынка и структура его по технологиям и игрокам, прогноз рынка
2.2.  Отраслевая структура рынка – текущее состояние и прогноз изменения
2.3. Законодательные инициативы в области IoT, способные оказать существенное
влияние на рынок ...........................................................
2.3.1. Основные направления государственной политики поддержки отрасли
2.3.2. Государственная поддержка развития “промышленного интернета”, “умного”
и “безопасного города” .................................................
2.3.2. Поддержка “интернета вещей” в сельском хозяйстве
2.3.3. Вопросы технологического и частотного регулирования, cтандартизация
3. Обор наиболее перспективных продуктов, услуг и технологий, а также отраслей
потреблений услуг IoT
3.1. Универсальные платформа оператора для оказания услуг интернета вещей и
промышленного интернета ...........................................

3.2.Анализ технологий межмашинного взаимодействия
3.2.1. Комплексный анализ представленных на рынке технологий
3.2.2. Продукты и услуги на базе LPWAN (NB‐IoT сетей)
3.2.3. Продукты и услуги на базе традиционных мобильных сетей
3.3. Вертикальные направления М2М/IoT РФ и наиболее привлекательных для них
решений ..........................................................................
3.3.1. Обзор основных направлений использования интернета вещей по
потребительским сегментам
3.3.2. Факторы роста рынка по отраслевым сегментам, ТОП 20 направлений
3.4. Детальный обзор наиболее привлекательных направлений
3.4.1. Сельское хозяйство ..............................................
3.4.1.1. Мониторинг важных технологических параметров
3.4.1.2. Мониторинг сельскохозяйственной техники
3.4.1.3. Управление средствами беспилотной авиации (БПЛА)
3.4.1.4. Облачная платформа IoT по управлению хозяйством в АПК
3.4.2. Мобильное здравоохранение и здоровый образ жизни
3.4.3. Торговля, проф. услуги (вкл. Рекламу и общественное питание)
3.4.4. Промышленность (Промышленный интернет)
3.4.5. Умный город (ЖКХ, ИТС, безопасность, госуслуги)
3.4.6. Рынок финансовых услуг .....................................
3.4.7. Решения на транспорте, в логистике, connection car
3.4.8. Потребительский сегмент (бытовая техника, системы “умного дома” и DIY)
Выводы и рекомендации по результатам исследования
Методика исследования и основные источники информации
Глоссарий терминов и определений ............................

Промышленный (индустриальный) интернет в России и мире

Recommended

Recommended

More Related Content

Similar to Промышленный (индустриальный) интернет в России и мире

Similar to Промышленный (индустриальный) интернет в России и мире (20)

More from Alexey Kondrashov

More from Alexey Kondrashov (20)

Промышленный (индустриальный) интернет в России и мире