Промышленный интернет вещей как основа интеллектуального производства

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Статья посвящена исследованию современного состояния промышленного интернета вещей (IIoT), его преимуществ и недостатков, выявлению перспектив развития. Промышленный интернет вещей кардинально меняет экономическую модель взаимодействия «поставщик-потребитель». Это позволяет автоматизировать процесс мониторинга и управления жизненным циклом оборудования, организовать эффективные цепочки от предприятий-поставщиков до компаний-потребителей, перейти к моделям «экономики совместного использования» и многое другое. В статье представлена модель современной 12-слойной архитектуры IIoT. Выделены основные преимущества IIoT, такие как повышение эффективности, сокращение количества ошибок, повышение безопасности работников, экономия затрат на электроэнергию. Выявлено, что управление промышленными предприятиями на основе IIoT позволяют проводить мониторинг промышленных систем в режиме реального времени, обеспечивать управление цепочками поставок, анализировать большой объем данных, что помогает улучшать производительность, эффективнее управлять запасами и энергопотреблением. Вместе с тем определены риски и проблемы, связанные с широким распространением IIoT, и основная, это информационная безопасность и нехватка квалифицированных кадров. В качестве выводов определены основные направления развития промышленного интернета вещей.

Об авторах

Наталья Владимировна Гринева

Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации

Автор, ответственный за переписку.
Email: ngrineva@fa.ru
ORCID iD: 0000-0001-7647-5967

кандидат экономических наук, доцент, доцент кафедры информационных технологий, научный сотрудник, Институт цифровых технологий

Россия, г. Москва

Нияз Мустякимович Абдикеев

Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации

Email: nabdikeev@fa.ru
ORCID iD: 0000-0002-5999-0542
Scopus Author ID: 36625026600

доктор технических наук, профессор, главный научный сотрудник, Институт финансово-промышленной политики

Россия, г. Москва

Список литературы

  1. Розанова Н.М. Индустрия 5.0: золотой век или прыжок в темноту? // Вестник Института экономики Российской академии наук. 2023. № 6C. С. 61–77. doi: 10.52180/2073-6487_2023_6_61_77. EDN: JXQKBZ.
  2. Eswaran M., Raju Bahubalendruni M.V.A. Challenges and opportunities on AR/VR technologies for manufacturing systems in the context of Industry 4.0: A state of the art review // Journal of Manufacturing Systems. 2022. Vol. 65. Pp. 260–278.
  3. Кубасов И.А. Промышленный интернет вещей как революционный скачок развития // Надежность и качество сложных систем. 2023. № 2. С. 83–89. doi: 10.21685/2307-4205-2023-2-9.
  4. Рылов С.А. IIoT аппаратная архитектура распределенных систем управления непрерывными промышленными производствами и агрокомплексами // Электротехнологии и электрооборудование в АПК. 2023. Т. 70. № 1 (50). С. 105–113. doi: 10.22314/2658-4859-2023-70-1-105-113. EDN: UVTIKD.
  5. Малашкина О.Ф., Ваулин А.С. Трансформация промышленных предприятий в условиях цифровой кооперации: факторы формирования и стратегические детерминанты // Журнал монетарной экономики и менеджмента. 2025. № 3. С. 175–184. doi: 10.26118/2782-4586.2025.76.80.029. EDN: UVADGA.
  6. Десницкий В.А., Жукабаева Т.К. Подход к управлению инцидентами безопасности в системах промышленного интернета вещей // Вестник Санкт-Петербургского государственного университета технологии и дизайна. Серия 1: Естественные и технические науки. 2024. № 4. С. 92–98. doi: 10.46418/2079-8199_2024_4_16. EDN: BZBJIT.
  7. Kim H., Choi J. Recommendations for responding to system security incidents using knowledge graph embedding // Electronics. 2024. Vol. 13. Issue 1. P. 171. doi: 10.3390/electronics13010171. EDN: ENEAXL.
  8. Утакаева И.Х. Оптимизация предиктивного обслуживания оборудования через объединение данных промышленного интернета вещей и графовых баз знаний // Кузнечно-штамповочное производство. Обработка материалов давлением. 2025. № 6. С. 81–91. EDN: AOCPUR.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
2. Рис. 1. 12-уровневая архитектура IIoT-системы (Источник: составлено авторами на основе https://habr.com/ru/articles)

Скачать (429KB)


Ссылка на описание лицензии: https://www.urvak.ru/contacts/

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».