Průmyslový internet věcí - Industrial internet of things - Wikipedia

Dějiny technologie

The Průmyslový internet věcí (IIoT) označuje vzájemně propojené senzory, přístroje a další zařízení propojená s průmyslovými aplikacemi počítačů, včetně výroby a správy energie. Tato konektivita umožňuje sběr, výměnu a analýzu dat, což potenciálně usnadňuje zlepšení produktivity a efektivity i další ekonomické výhody.[1] IIoT je vývoj a distribuovaný kontrolní systém (DCS), který umožňuje vyšší stupeň automatizace pomocí cloud computing zdokonalit a optimalizovat řízení procesu.

Přehled

IIoT Architecture
IIoT architektura
Purdue Reference Model vs IoT Reference Model
Model Purdue Enterprise Reference Architecture vlevo a referenční model IoT vpravo
Purdue model with IIoT
Přibližná korespondence mezi úrovněmi v modelu Purdue a základní strukturou IoT

IIoT je umožněn technologiemi, jako je kybernetická bezpečnost, cloud computing, edge computing, mobilní technologie, stroj-stroj, 3D tisk, pokročilý robotika, velká data, Internet věcí, RFID technologie a kognitivní výpočty.[2][3] Níže je popsáno pět nejdůležitějších z nich:

  • Kyberfyzikální systémy (CPS): základní technologická platforma pro IoT a IIoT a tedy hlavní aktivátor pro připojení fyzických strojů, které byly dříve odpojeny. CPS integruje dynamiku fyzického procesu s dynamikou softwaru a komunikace a poskytuje abstrakce a techniky modelování, designu a analýzy.[1]
  • Cloudové výpočty: S cloudovým výpočtem lze IT služby a zdroje nahrávat a získávat z Internetu na rozdíl od přímého připojení k serveru. Soubory lze uchovávat spíše v cloudových úložných systémech než v lokálních úložných zařízeních.[4]
  • Edge computing: A distribuované výpočty paradigma, které přináší ukládání dat v počítači blíže k místu, kde je to potřeba.[5] Na rozdíl od cloud computing, označuje edge computing decentralizovaný zpracování dat na okraji sítě.[6] Průmyslový internet vyžaduje více okraj -Plus-mrak spíše než architektura založená na čistě centralizovaném cloudu; za účelem transformace produktivity, produktů a služeb v průmyslovém světě.[3]
  • Velká data analytika: Analýza velkých dat je proces zkoumání velkých a rozmanitých datových sad nebo velkých dat.[7]
  • Umělá inteligence a strojové učení: Umělá inteligence (AI) je pole v počítačové vědě, ve kterém jsou vytvářeny inteligentní stroje, které fungují a reagují jako lidé.[8] Strojové učení je klíčovou součástí AI a umožňuje softwaru přesněji předpovídat výsledky, aniž by byl výslovně naprogramován.[9]

Architektura

Systémy IIoT jsou obvykle koncipovány jako vrstvená modulární architektura digitální technologie.[10] The vrstva zařízení označuje fyzické součásti: CPS, senzory nebo stroje. The síťová vrstva Skládá se z fyzických síťových sběrnic, cloudových výpočetních a komunikačních protokolů, které agregují a přenášejí data do servisní vrstva, který se skládá z aplikací, které manipulují a kombinují data do informací, které lze zobrazit na palubní desce ovladače. Nejvyšší vrstva v zásobníku je obsahová vrstva nebo uživatelské rozhraní.[11]

Vrstvená modulární architektura IIoT
Vrstva obsahuZařízení uživatelského rozhraní (např. Obrazovky, tablety, chytré brýle)
Servisní vrstvaAplikace, software pro analýzu dat a jejich transformaci do informací
Síťová vrstvaKomunikační protokoly, wifi, cloud computing
Vrstva zařízeníHardware: CPS, stroje, senzory

Dějiny

Historie IIoT začíná vynálezem programovatelný logický řadič (PLC) Dick Morley v roce 1968, který byl používán General Motors v jejich divizi výroby automatické převodovky.[12] Tyto PLC umožňovaly jemné ovládání jednotlivých prvků ve výrobním řetězci. V roce 1975 Honeywell a Yokogawa představil první DCS na světě, TDC 2000 a systém CENTUM.[13][14] Tyto DCS byly dalším krokem, který umožnil flexibilní řízení procesů v celém závodě, s další výhodou záložních redundancí distribucí řízení do celého systému, čímž se eliminoval jedinečný bod selhání v centrální kontrolní místnosti.

Se zavedením Ethernet v roce 1980 začali lidé zkoumat koncept sítě chytrých zařízení již v roce 1982, kdy došlo k úpravě Kola stroj na Univerzita Carnegie Mellon se stal prvním zařízením připojeným k internetu,[15] schopen nahlásit svůj inventář a zda byly nově naložené nápoje studené.[16] Již v roce 1994 se počítalo s většími průmyslovými aplikacemi, jak popsal koncept Reza Raji IEEE Spectrum jako „[přesunutí] malých paketů dat do velké sady uzlů, aby bylo možné integrovat a automatizovat vše od domácích spotřebičů po celé továrny“.[17]

Koncept internetu věcí se poprvé stal populárním v roce 1999 prostřednictvím Centra Auto-ID v MIT a souvisejících publikací o analýze trhu.[18] Identifikace frekvence rádia (RFID ) viděl Kevin Ashton (jeden ze zakladatelů původního Centra Auto-ID) jako předpoklad pro internet věcí v tomto bodě.[19] Pokud by byly všechny objekty a lidé v každodenním životě vybaveny identifikátory, mohly by je počítače spravovat a inventarizovat.[20][21][22] Kromě použití RFID lze označování věcí dosáhnout pomocí takových technologií, jako jsou komunikace v blízkém poli, čárové kódy, QR kódy a digitální vodoznak.[23][24]

Současná koncepce IIoT vznikla po vzniku cloudové technologie v roce 2002, která umožňuje ukládání dat pro zkoumání historických trendů a vývoj Jednotná architektura OPC protokol z roku 2006, který umožňoval bezpečnou vzdálenou komunikaci mezi zařízeními, programy a zdroji dat bez nutnosti lidského zásahu nebo rozhraní.

Jedním z prvních důsledků implementace průmyslového internetu věcí (vybavením objektů zařízeními pro malou identifikaci nebo strojově čitelnými identifikátory) by bylo vytvoření okamžité a nepřetržité kontroly zásob.[25][26] Další výhodou implementace systému IIoT je schopnost vytvořit digitální dvojče systému. Použití tohoto digitálního dvojčete umožňuje další optimalizaci systému tím, že umožňuje experimentovat s novými daty z cloudu, aniž by bylo nutné zastavit produkci nebo obětovat bezpečnost, protože nové procesy lze zdokonalit prakticky, dokud nejsou připraveny k implementaci. Digitální dvojče může také sloužit jako cvičiště pro nové zaměstnance, kteří se nebudou muset starat o skutečné dopady na živý systém.[27]

Standardy a rámce

Rámečky IoT pomáhají podporovat interakci mezi „věcmi“ a umožňují složitější struktury jako distribuované výpočty a rozvoj distribuované aplikace.

  • IBM oznámila kognitivní IoT, která kombinuje tradiční IoT se strojovou inteligencí a učením, kontextovými informacemi, průmyslově specifickými modely a zpracováním přirozeného jazyka.[28]
  • The XMPP Standards Foundation (XSF) vytváří takový rámec s názvem Chatty Things, což je plně otevřený standard nezávislý na prodejci XMPP poskytovat distribuovanou, škálovatelnou a zabezpečenou infrastrukturu.[29]
  • ZBYTEK je škálovatelná architektura, která umožňuje věcem komunikovat přes Hypertext Transfer Protocol a je snadno přijatelná pro aplikace IoT, aby poskytovaly komunikaci z věci na centrální webový server.[30]
  • MQTT je architektura publikování a odběru nad TCP / IP, která umožňuje obousměrnou komunikaci mezi věcí a makléřem MQTT.[31]
  • Node-RED v open source softwaru navrženém uživatelem IBM k připojení API, hardwaru a online služeb.[32]
  • OPC je řada standardů navržených Nadací OPC pro připojení počítačových systémů k automatizovaným zařízením.[32]
  • The Konsorcium pro průmyslový internet (IIC) Industrial Internet Reference Architecture (IIRA) a německé Průmysl 4.0 jsou nezávislé snahy o vytvoření definovaného standardu pro zařízení s podporou IIoT.[32]

Aplikace a průmyslová odvětví

S pojmem průmyslový internet věcí se ve zpracovatelském průmyslu často setkáváme, což znamená průmyslovou podmnožinu IoT. Mezi potenciální výhody průmyslového internetu věcí patří zlepšená produktivita, analytika a transformace pracoviště. [33] Předpokládá se, že potenciál růstu zavedením IIoT do roku 2030 vygeneruje 15 bilionů USD globálního HDP.[33][34]

I když je konektivita a získávání dat pro IIoT nezbytné, nejde o konečné cíle, ale spíše o základ a cestu k něčemu většímu. Ze všech technologií prediktivní údržba je „jednodušší“ aplikace, protože je použitelná pro stávající aktiva a systémy správy. Inteligentní systémy údržby mohou snížit neočekávané prostoje a zvýšit produktivitu, u níž se předpokládá, že oproti plánovaným opravám ušetří až 12%, sníží celkové náklady na údržbu až o 30% , a podle některých studií eliminovat poruchy až 70%.[33] [35] Kyberfyzikální systémy (CPS) jsou základní technologií průmyslových velkých dat a budou rozhraním mezi člověkem a kybernetickým světem.

Integrace snímání a ovládání systémy připojené k internetu mohou optimalizovat spotřebu energie jako celek.[36] Očekává se, že zařízení IoT budou integrována do všech forem energeticky náročných zařízení (přepínače, zásuvky, žárovky, televize atd.) A budou schopna komunikovat s dodavatelskou společností za účelem efektivní rovnováhy výroba elektřiny a spotřeba energie.[37] Kromě domácího energetického managementu je IIoT obzvláště relevantní pro Inteligentní síť protože poskytuje systémy pro automatické shromažďování a zpracování informací o energii a energii s cílem zlepšit efektivitu, spolehlivost, ekonomiku a udržitelnost výroby a distribuce elektřiny.[37] Použitím pokročilá měřicí infrastruktura (AMI) zařízení připojená k páteřní síti Internet, mohou elektrické nástroje nejen shromažďovat data z připojení koncových uživatelů, ale také spravovat další zařízení pro automatizaci distribuce, jako jsou transformátory a reclosery.[36]

Od roku 2016 zahrnují další aplikace v reálném světě zabudování inteligentních LED diod, které přesměrují nakupující na prázdná parkovací místa nebo zvýrazňují měnící se dopravní vzorce, používání senzorů na čističích vody k upozornění manažerů prostřednictvím počítače nebo smartphonu, když mají vyměnit díly, připevnění štítků RFID k bezpečnostním zařízením sledovat personál a zajišťovat jeho bezpečnost, zabudování počítačů do elektrického nářadí pro záznam a sledování úrovně točivého momentu jednotlivých utahování a sběr dat z více systémů, aby bylo možné simulovat nové procesy.[34]

Automobilový průmysl

Použití IIoT ve výrobě automobilů znamená digitalizaci všech prvků výroby. Software, stroje a lidé jsou vzájemně propojeni, což dodavatelům a výrobcům umožňuje rychle reagovat na měnící se standardy.[38] IIoT umožňuje efektivní a nákladově efektivní produkci přesunem dat od zákazníků do systémů společnosti a poté do jednotlivých sekcí výrobního procesu. S IIoT lze do výrobního procesu zahrnout nové nástroje a funkce. Například 3D tiskárny zjednodušují způsob tvarování lisovacích nástrojů tiskem tvaru přímo z ocelového granulátu.[39] Tyto nástroje umožňují nové možnosti navrhování (s vysokou přesností). Přizpůsobení vozidel umožňuje IIoT také díky modularitě a konektivitě této technologie.[38] Zatímco v minulosti pracovali samostatně, IIoT nyní umožňuje lidem a robotům spolupracovat.[39] Roboti přebírají těžké a opakující se činnosti, takže výrobní cykly jsou rychlejší a vozidlo přichází na trh rychleji. Továrny mohou rychle identifikovat potenciální problémy s údržbou dříve, než povedou k prostojům, a mnoho z nich se kvůli vyšší bezpečnosti a efektivitě stěhuje do 24hodinového výrobního závodu.[38] Většina společností výrobců automobilů má výrobní závody v různých zemích, kde se vyrábějí různé součásti stejného vozidla. IIoT umožňuje vzájemně propojit tyto výrobní závody a vytvářet tak možnost pohybu v zařízeních. Big data lze vizuálně sledovat, což umožňuje společnostem rychleji reagovat na výkyvy ve výrobě a poptávce.

Ropný a plynárenský průmysl

S podporou IIoT může vrtné zařízení a výzkumné stanice ukládat a odesílat velké množství nezpracovaných dat pro cloudové úložiště a analýzu.[40] Díky technologiím IIoT má ropný a plynárenský průmysl schopnost propojovat stroje, zařízení, senzory a lidi prostřednictvím vzájemného propojení, což může společnostem pomoci lépe řešit výkyvy poptávky a cen, řešit kybernetickou bezpečnost a minimalizovat dopad na životní prostředí.[41]

V celém dodavatelském řetězci může IIoT zlepšit proces údržby, celkovou bezpečnost a konektivitu.[42] Drony lze použít k detekci možných úniků ropy a zemního plynu v rané fázi a na obtížně přístupných místech (např. Na moři). Mohou být také použity k identifikaci slabých míst ve složitých sítích potrubí se zabudovanými systémy termovizního zobrazování. Vyšší konektivita (integrace dat a komunikace) může společnostem pomoci s úpravou úrovní výroby na základě údajů o skladových zásobách, skladování, tempu distribuce v reálném čase a předpokládané poptávce. Například zpráva společnosti Deloitte uvádí, že implementací řešení IIoT integrujícím data z více interních a externích zdrojů (jako je systém řízení práce, kontrolní centrum, atributy potrubí, skóre rizik, inline inspekční nálezy, plánovaná hodnocení a historie úniků), tisíce kilometrů potrubí lze sledovat v reálném čase. To umožňuje sledování hrozeb potrubí, zlepšení řízení rizik a poskytování situačního povědomí.[43]

Výhody se vztahují také na specifické procesy v ropném a plynárenském průmyslu.[42] Proces průzkumu ropy a zemního plynu lze provést přesněji pomocí 4D modelů vytvořených seismickým zobrazováním. Tyto modely mapují kolísání zásob ropy a hladiny plynu, snaží se poukázat na přesné množství potřebných zdrojů a předpovídají životnost vrtů. Aplikace inteligentních senzorů a automatických vrtaček dává společnostem příležitost efektivněji sledovat a vyrábět. Proces ukládání lze dále zlepšit implementací IIoT sběrem a analýzou dat v reálném čase za účelem monitorování úrovní zásob a regulace teploty. IIoT může zlepšit proces přepravy ropy a zemního plynu implementací inteligentních senzorů a tepelných detektorů, které poskytují data geolokace v reálném čase a monitorují produkty z bezpečnostních důvodů. Tyto inteligentní senzory mohou monitorovat rafinérské procesy a zvyšovat bezpečnost. Poptávka po produktech může být předpovídána přesněji a automaticky může být sdělena rafinériím a výrobním závodům za účelem úpravy úrovní výroby.

Zemědělský průmysl

V zemědělském průmyslu pomáhá IIoT zemědělcům při rozhodování o tom, kdy sklízet. Senzory shromažďují údaje o půdě a povětrnostních podmínkách a navrhují harmonogramy hnojení a zavlažování.[44] Některé farmy pro chov zvířat implantují mikročipy do zvířat. To farmářům umožňuje nejen sledovat jejich zvířata, ale také získávat informace o rodové linii, hmotnosti nebo zdraví.[45]

Bezpečnostní

Jak se IIoT rozšiřuje, objevují se s ním nové bezpečnostní obavy. Každé nové zařízení nebo komponenta, která se připojuje k IIoT[46] se může stát potenciálním závazkem. Gartner odhaduje, že do roku 2020 bude více než 25% uznaných útoků na podniky zahrnovat systémy připojené k internetu věcí, přestože bude představovat méně než 10% rozpočtů na zabezpečení IT.[47] Stávající opatření v oblasti kybernetické bezpečnosti jsou u zařízení připojených k internetu ve srovnání s jejich tradičními počítačovými protějšky výrazně horší,[48] což jim umožňuje únos DDoS - útoky založené na botnety jako Mirai. Další možností je infekce průmyslových řadičů připojených k internetu, jako v případě Stuxnet, bez nutnosti fyzického přístupu do systému k šíření červa.[49]

Zařízení podporující IIoT mohou navíc umožnit „tradičnější“ formy počítačové kriminality, jako v případě 2013 cílová narušení dat, kdy došlo ke krádeži informací poté, co hackeři získali přístup k sítím Targetu prostřednictvím přihlašovacích údajů odcizených prodejci HVAC třetí strany.[50] Farmaceutický zpracovatelský průmysl přijímal pokroky v oblasti IIoT pomalu kvůli bezpečnostním obavám, jako jsou tyto.[51] Jedním z problémů při poskytování bezpečnostních řešení v aplikacích IIoT je fragmentovaná povaha hardwaru.[52] V důsledku toho se bezpečnostní architektury obracejí k návrhům, které jsou softwarové nebo agnostické pro zařízení.[53]

Hardwarové přístupy, jako je použití datové diody, se často používají při připojování kritické infrastruktury.[54]

Viz také

Reference

  1. ^ A b Boyes, Hugh; Hallaq, Bil; Cunningham, Joe; Watson, Tim (říjen 2018). „Průmyslový internet věcí (IIoT): Rámec analýzy“. Počítače v průmyslu. 101: 1–12. doi:10.1016 / j.compind.2018.04.015. ISSN  0166-3615.
  2. ^ „Obrázek 2 - Technologie pro průmysl 4.0“. ResearchGate. Citováno 2018-10-08.
  3. ^ A b „Proč Edge Computing vyžaduje IIoT: Jak je Edge Computing připraven nastartovat další průmyslovou revoluci?“. iotworldtoday.com. Citováno 2019-06-03.
  4. ^ Zaměstnanci, Investopedia (2011-01-18). „Cloud Computing“. Investopedia. Citováno 2018-10-08.
  5. ^ Hamilton, Eric. „Co je Edge Computing: Vysvětlení Network Edge“. cloudwards.net. Citováno 2019-05-14.
  6. ^ „Co je Edge Computing?“. Citováno 2019-05-14.
  7. ^ „What is big data analytics? - Definition from WhatIs.com“. SearchBusinessAnalytics. Citováno 2018-10-08.
  8. ^ „What is Artificial Intelligence (AI)? - Definition from Techopedia“. Techopedia.com. Citováno 2018-10-08.
  9. ^ „Co je to strojové učení (ML)? - Definice z WhatIs.com“. SearchEnterpriseAI. Citováno 2018-10-08.
  10. ^ Yoo, Youngjin; Henfridsson, Ola; Lyytinen, Kalle (01.12.2010). „Výzkumný komentář --- Nová organizační logika digitálních inovací: Agenda pro výzkum informačních systémů“. Výzkum informačních systémů. 21 (4): 724–735. doi:10,1287 / isre.1100.0322. ISSN  1526-5536.
  11. ^ Hylving, Lena; Schultze, Ulrike (01.01.2013). „Vývoj modulární vrstvené architektury v digitální inovaci: případ přístrojové desky automobilu“. Mezinárodní konference o informačních systémech (ICIS 2013): Přetváření společnosti prostřednictvím návrhu informačních systémů. 2.
  12. ^ „Otec vynálezu: Dick Morley se ohlíží za 40. výročí PLC“. Archivovány od originál dne 9. června 2019. Citováno 10. května 2017.
  13. ^ McMahon, Terrence K. (18. dubna 2005). „Tři desetiletí technologie DCS“. Ovládejte globálně. Citováno 27. listopadu 2018.
  14. ^ „Vývoj průmyslových řídicích systémů“. TEMPO. 4. prosince 2013. Citováno 27. listopadu 2018.
  15. ^ „Pouze„ koksovač na internetu “. Univerzita Carnegie Mellon. Citováno 10. listopadu 2014.
  16. ^ „Internet věcí, které se špatně dělají, potlačuje inovace“. Informační týden. 7. července 2014. Citováno 10. listopadu 2014.
  17. ^ Raji, RS (červen 1994). "Inteligentní sítě pro ovládání". IEEE Spectrum. doi:10.1109/6.284793.
  18. ^ Analytik Anish Gaddam rozhovor s Sue Bushell v Computerworld, 24. července 2000 („Klíč M-commerce k všudypřítomnému internetu“)
  19. ^ Magrassi, P. (2. května 2002). „Proč by univerzální infrastruktura RFID byla dobrá věc“. Výzkumná zpráva společnosti Gartner G00106518.
  20. ^ Magrassi, P .; Berg, T (12. srpna 2002). „Svět inteligentních objektů“. Výzkumná zpráva společnosti Gartner R-17-2243.
  21. ^ Komise Evropských společenství (18. června 2009). „Internet věcí - akční plán pro Evropu“ (PDF). KOM (2009) 278 v konečném znění.
  22. ^ Wood, Alex (31. března 2015). „Internet věcí přináší revoluci v našich životech, ale standardy jsou nutností“. Opatrovník.
  23. ^ „Od M2M k internetu věcí: hlediska z Evropy“. Techvibes. 7. července 2011. Archivovány od originál dne 24. října 2013. Citováno 11. května 2017.
  24. ^ Sristava, Lara (16. května 2011). „Internet věcí - zpět do budoucnosti (prezentace)“. Konference Evropské komise o internetu věcí v Budapešti - prostřednictvím YouTube.
  25. ^ Magrassi, P .; Panarella, A .; Deighton, N .; Johnson, G. (28. září 2001). „Počítače získávají kontrolu nad fyzickým světem“. Výzkumná zpráva společnosti Gartner T-14-0301.
  26. ^ „Vývoj internetu věcí“. Casaleggio Associati. Únor 2011.[potřebujete nabídku k ověření ]
  27. ^ Bacidore, Mike (20. června 2017). „Connected Plant umožňuje digitální dvojče“. Ovládejte globálně. Citováno 27. listopadu 2018.
  28. ^ „IBM a kognitivní počítačová revoluce“. www.gigabitmagazine.com. Citováno 2019-09-18.
  29. ^ „Technické stránky / systémy IoT“. Citováno 26. června 2015.
  30. ^ Tchaj-wanská informační strategie, příručka pro rozvoj internetu a elektronického obchodu - strategické informace, předpisy, kontakty. IBP USA. 8. září 2016. str. 82. ISBN  978-1514521021.
  31. ^ Presher, Al (2019-09-04). „Zařízení Edge využívají MQTT pro připojení IIoT“. Novinky v designu. Citováno 2019-09-18.
  32. ^ A b C „Stav průmyslového internetu věcí | Svět automatizace“. www.automationworld.com. Citováno 26. května 2017.
  33. ^ A b C Daugherty, Paul; Negm, Walid; Banerjee, Prith; Alter, Allane. „Podpora nekonvenčního růstu prostřednictvím průmyslového internetu věcí“ (PDF). Accenture. Citováno 17. března 2016.
  34. ^ A b Zurier, Steve. „Pět společností IIoT prokázalo hodnotu výroby připojené k internetu“. Agenda IoT. Citováno 11. května 2017.
  35. ^ „Zpráva o průmyslovém internetovém přehledu“ (PDF). Accenture. Citováno 17. března 2016.
  36. ^ A b Ersue, M .; Romascanu, D .; Schoenwaelder, J .; Sehgal, A. (květen 2015). Správa sítí s omezenými zařízeními: případy použití. doi:10.17487 / RFC7548. RFC 7548.
  37. ^ A b Parello, J .; Claise, B .; Schoening, B .; Quittek, J. (září 2014). Rámec energetického managementu. doi:10.17487 / RFC7326. RFC 7326.
  38. ^ A b C Mistři, Kristin. „Dopad průmyslu 4.0 na automobilový průmysl“. Citováno 2018-10-08.
  39. ^ A b Skupina Volkswagen (2015-08-20), Průmysl 4.0 ve skupině Volkswagen, vyvoláno 2018-10-08
  40. ^ Gilchrist, Alasdair (2016). „Průmysl 4.0 - průmyslový internet věcí“. Apress Media. doi:10.1007/978-1-4842-2047-4. ISBN  978-1-4842-2046-7.
  41. ^ "MÍZA". fm.sap.com. Citováno 2018-10-08.
  42. ^ A b „Jak průmysl 4.0 transformuje dodavatelský řetězec ropy a zemního plynu“. www.bdo.com. Citováno 2018-10-08.
  43. ^ Deloitte Insights (2018). „2018 Tech Trends pro ropný a plynárenský průmysl“ (PDF). Citováno 2018-10-08.
  44. ^ „Co je to IIoT? Definice a podrobnosti“. www.paessler.com. Citováno 2020-10-06.
  45. ^ Jeffries, Adrianne (10.05.2013). „Internet krav: technologie by mohla pomoci sledovat nemoci, ale farmáři jsou odolní“. The Verge. Citováno 2020-10-06.
  46. ^ „Zvuk alarmu: Jak to s průmyslovým zabezpečením IoT myslet vážně - IoT Agenda“. internetofthingsagenda.techtarget.com. Citováno 11. května 2017.
  47. ^ „Gartner říká, že výdaje na zabezpečení internetu věcí po celém světě dosáhnou v roce 2016 výše 348 milionů dolarů“. Citováno 11. května 2017.
  48. ^ „Jak se infikovaná zařízení IoT používají k masivním útokům DDoS - Fedscoop“. Fedscoop. 26. září 2016. Citováno 11. května 2017.
  49. ^ „Zabezpečení dat IoT je zranitelné v souvislosti s množením připojených zařízení“. Agenda IoT. Citováno 11. května 2017.
  50. ^ „Target Hackers Broke in Via HVAC Company - Krebs on Security“. krebsonsecurity.com. Citováno 11. května 2017.
  51. ^ Mullin, Rick (22. května 2017). „Droga rostlin budoucnosti“. Chemické a technické novinky. 95 (21). Citováno 29. října 2018.
  52. ^ Fogarty, Kevin (29. května 2018). „Proč je zabezpečení IIoT tak obtížné“. Polovodičové inženýrství. Citováno 31. října 2018.
  53. ^ Dahad, Nitin. „Průvodce designérem zabezpečení IIoT“. EETimes. Citováno 31. října 2018.
  54. ^ „Taktické datové diody v průmyslové automatizaci a řídicích systémech“.