CC BY
0УДК 33 Нурмаммедов А.Я., Батыров М.Б., Хаджиев А.Ш.
Нурмаммедов А.Я.
преподаватель
Туркменский государственный архитектурно-строительный институт
(г. Ашхабад, Туркменистан)
Батыров М.Б.
студент
Туркменский государственный архитектурно-строительный институт
(г. Ашхабад, Туркменистан)
Хаджиев А.Ш.
студент
Туркменский государственный архитектурно-строительный институт
(г. Ашхабад, Туркменистан)
ПЕРСПЕКТИВЫ И ВЫЗОВЫ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ИНТЕРНЕТА ВЕЩЕЙ В СОВРЕМЕННЫХ КОМПАНИЯХ
Аннотация: в статье рассматриваются основные направления и архитектуры использования Интернета вещей (1оТ) в компаниях. Одни компании используют 1оТ для визуализации работы оборудования и повышения оперативной эффективности, другие стремятся создать долгосрочное конкурентное преимущество. Обсуждаются основные архитектурные элементы 1оТ, включая цифровые данные, обработку больших данных и искусственный интеллект, а также ограничения данных подходов. Предлагается стратегия повышения точности прогнозов и конкурентных преимуществ за счет интеграции аналоговых данных с цифровыми, что позволяет компаниям создать уникальные бизнес-модели и улучшить управление оборудованием.
Ключевые слова: Интернет вещей, 1оТ, визуализация оборудования, обработка больших данных, искусственный интеллект, прогнозирование отказов, аналоговые данные, конкурентное преимущество, бизнес-модели.
Направление использования Интернета вещей.
Учитывая растущие общественные ожидания в отношении Интернета вещей, вероятно, нет ни одной компании, которая бы не рассматривала этот вариант или не работала над ним. У компаний есть два основных направления в подходе к Интернету вещей. Одна из них — компания, которая сначала устанавливает датчики и т. д. и использует Интернет вещей для визуализации работы оборудования. Другой тип — это компании, которые рассматривают вопрос о том, как создать конкурентное преимущество в среднесрочной и долгосрочной перспективе в отношении Интернета вещей. Дифференциация здесь означает построение модели, которая позволит вам получить преимущество за счет уникальных элементов, которые являются уникальными для вашей компании и которые конкуренты не могут легко имитировать технологически или догнать с точки зрения времени.
Архитектура, поддерживающая Интернет вещей.
Во-первых, давайте рассмотрим, чего 1оТ может достичь в случае с оборудованием.
В широком смысле это 1) визуализация в реальном времени путем сбора информации с помощью датчиков, 2) анализ и прогнозирование больших данных, которые анализируют и обрабатывают большие объемы собранных данных, и 3) автоматизация управления оборудованием в реальном времени на основе этого анализа. Архитектура, которая их поддерживает, — это цифровые данные, такие как датчики и данные изображений, обработка больших данных и цифровые технологии, такие как искусственный интеллект. Другими словами, Интернет вещей основан на цифровых данных и цифровых технологиях их обработки.
Ограничения и меры противодействия архитектуры Интернета вещей.
Однако когда дело доходит до повышения ценности продуктов и построения дифференцированных бизнес-моделей с помощью Интернета вещей, что и является темой этого выпуска, у вышеуказанной архитектуры возникают проблемы. Давайте возьмем прогнозирование неудач в качестве примера. Как
правило, прогнозирование отказов осуществляется путем установки датчиков, таких как датчики температуры, на оборудование и сбора и анализа данных от них. Однако цифровые данные от датчиков и т. д. можно легко получить, установив датчики, и конкуренты также могут легко отреагировать. Хотя существуют ограничения на инвестиции, такие как установка датчиков, это архитектура, которую другие компании легко имитируют и могут быстро догнать.
Так как же мы можем различать? Один из ответов — аналоговые данные.
Когда дело доходит до прогнозирования отказов, помимо цифровых данных от датчиков, мы можем собирать и анализировать аналоговые данные, такие как информация о прошлом техническом обслуживании/ремонте и информация об установке, что значительно повышает точность прогнозирования и позволяет получить преимущество. над Например, читатели, работающие в обрабатывающей промышленности, легко могут себе представить, что среда установки и то, как используется оборудование, могут иметь большое влияние на количество сбоев, даже если используется одно и то же оборудование.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:
1. Ashton, K. (2009). That 'Internet of Things' Thing. RFID Journal. Retrieved from RFID Journal;
2. McKinsey Global Institute. (2015). The Internet of Things: Mapping the value beyond the hype. McKinsey & Company;
3. Gubbi, J., Buyya, R., Marusic, S., & Palaniswami, M. (2013). Internet of Things (IoT): A vision, architectural elements, and future directions. Future Generation Computer Systems, 29(7), 1645-1660
Nurmammedov A. Ya., Batyrov M.B., Khadzhiev A.Sh.
Nurmammedov A.Ya.
Turkmen State Institute of Architecture and Construction (Ashgabat, Turkmenistan)
Batyrov M.B.
Turkmen State Institute of Architecture and Construction (Ashgabat, Turkmenistan)
Khadzhiev A.Sh.
Turkmen State Institute of Architecture and Construction (Ashgabat, Turkmenistan)
PROSPECTS AND CHALLENGES OF USING THE INTERNET OF THINGS IN MODERN COMPANIES
Abstract: the article discusses the main directions and architectures for using the Internet of Things (IoT) in companies. Some companies are using IoT to visualize equipment performance and improve operational efficiency, while others are looking to create a long-term competitive advantage. The core architectural elements of IoT, including digital data, big data processing, and artificial intelligence, are discussed, as well as the limitations of these approaches. A strategy is proposed to improve forecast accuracy and competitive advantage by integrating analog data with digital data, allowing companies to create unique business models and improve equipment management.
Keywords: Internet of things, IoT, equipment visualization, big data processing, artificial intelligence, failure prediction, analog data, competitive advantage, business models.
