IIoT для целей мониторинга
Современному бизнесу необходим сбора и анализ огромного количества данных. Это может быть все что угодно, начиная от технологических параметров (температуры, давления, расхода пара и воды, освещенности, загазованности, пр.) и заканчивая организационными (скорости перемещения и позиционирования грузов, действия персонала, контроль доступа, пр.).
Промышленный интернет вещей (IIOT) — это сеть связанных через интернет объектов, способных собирать данные и обмениваться данными, поступающими со встроенных сервисов. Возможности у систем — расширенные, с их помощью можно удовлетворить самые трудные, необычные пожелания заказчиков.
Применение систем подобного класса с целью улучшения инвестиционного процесса позволяет:
- Более точно прогнозировать результаты планируемых инвестиционных проектов, основываясь на точных данных и опыте уже реализованных проектов;
- Вести онлайн контроль на всех этапах реализации инвестиционного проекта;
- Осуществлять регулярный постинвестиционный контроль на длительном промежутке времени, после реализации инвестиционного проекта, используя получаемые результаты для повышения эффективности последующих инвестиционных проектов;
Применение систем подобного класса с целью оптимизации бизнес-процессов позволяет:
- Контролировать качество работы персонала и соблюдение ими действующих регламентов;
- Анализировать данные техпроцессов (производство, логистика и складское хозяйство) в целях снижения их себестоимости;
Объекты управления IIoT:
![](https://mimir-e.ru/wp-content/uploads/2021/12/iiot_2-3-1024x552.png)
Общая схема работы IIoT-решения
![](https://mimir-e.ru/wp-content/uploads/2021/12/iiot_3-1-1024x494.png)
IIoT-технологии позволяют гибко настраивать и масштабировать решения под реальные нужды клиента, использовать типовые и уникальные алгоритмы сбора и обработки данных, автоматизировать процессы управления и объективного контроля.
![](https://mimir-e.ru/wp-content/uploads/2021/12/iiot_1-1024x575.png)
Программные и организационные решения дают возможность решения сложных оптимизационных задач и алгоритмов с исключением «человеческого фактора»