Чем более мощным и всеобъемлющим становится Интернет, более совершенными и «умными» — подключаемые к нему компоненты, тем больше открывается областей для их применения. Однако это может привести к критичным последствиям, связанным с нарушением безопасности, что требует принятия соответствующих мер по предотвращению уязвимости. Сердцем и душой сенсорных технологий четвертой промышленной революции «Индустрия 4.0» (Industry 4.0) и «Интернета вещей» (Internet of Things, IoT) являются микроконтроллеры и их программное обеспечение. Именно они в рамках подключенных «умных» фабрик и «умных» домов предлагают огромный потенциал для роста и инноваций в этом бурно развивающемся бизнесе, но в то же время именно они делают системы уязвимыми для внешних атак.

Роль цифровых технологий во всех сферах жизни и производства непрерывно растет, а вместе с этим увеличиваются и риски, связанные с киберпространством. Согласно недавнему отчету Всемирного экономического форума [1], кибератаки входят в пятерку главных опасностей, угрожающих человечеству, наряду с природными катастрофами и изменением климата.

В статье дается ответ на вопрос, почему для очистки данных, визуализации, поиска, контекстуализации и моделирования необходимы соответствующие инструменты. Представлены возможности современных программных средств для анализа информации.

В создании полностью интеллектуальных магистралей важную роль играют системы контроля дорожного движения и электронного сбора платы за проезд. Компания Advantech довольно давно занимается разработкой таких систем. Скоростная автомагистраль Юньнань (Yunnan Expressway) и система электронного сбора платы за проезд на Тайване являются двумя успешными примерами проектов компании, продвинувшими вперед развитие этой отрасли.

В статье рассмотрены особенности LTE-технологии, которые не дают ей полностью соответствовать требованиям промышленного «Интернета вещей». В качестве решения данной проблемы предложено использование высокопроизводительных беспроводных кинетических ячеистых сетей, основанных на технологии Kinetic Mesh компании Rajant.

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.

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.