Aby dobrze pokazać, jak koncepcje Przemysłu 4.0, takie jak na przykład IoT, stają się coraz bardziej popularne, warto zwrócić uwagę na już istniejące ich zastosowania, z którymi możemy się spotkać. Jeśli chodzi o zastosowania IoT w życiu codziennym, to są to wszystkie inteligentne urządzenia, takie jak inteligentne wagi, inteligentne zamki, inteligentne huby domowe i inteligentni asystenci, tacy jak Alexa w Amazon lub Siri w Apple[1].

 

Źródło: Opracowany przez macrovector / Freepik

Powyższe grafiki wektorowe przedstawiają przykłady wspomnianych wcześniej inteligentnych urządzeń. Być może uda Ci się zidentyfikować i nazwać niektóre z nich ( w wielu przypadkach nawet mówiąc o nich używamy określenia smart, np. smartwatch, smartband, smartfon, smart TV, itp. …).

Smart zrodziło również wiele ciekawych pomysłów, które często mają na celu bardziej zrównoważony i ekologiczny rozwój poprzez, na przykład, lepsze i bardziej efektywne wykorzystanie zasobów naturalnych.

Wśród nich znajduje się wiele ciekawych koncepcji, takich jak na przykład Smart Grid.

Smart Grid to coś, co możemy nazwać inteligentną dystrybucją energii elektrycznej. Ma on pełnić rolę rewolucyjną i polegać na komunikacji urządzeń w sieci energetycznej w celu obniżenia kosztów i zwiększenia wydajności sieci. Jak by to miało działać? Mógłbyś na przykład dostać wiadomość od swojego dostawcy energii elektrycznej, że jeśli zmniejszysz zużycie prądu w ciągu najbliższej godziny o 10% to dostaniesz darmową godzinę wieczorem. Pozwoli to zoptymalizować pracę elektrowni poprzez wyrównanie jej wydajności w różnych godzinach[1]. Koncepcje takie jak Smart Grid są wspierane ze względu na ich wkład w bardziej efektywne i ekologiczne wykorzystanie zasobów, co ma wspierać działania ludzi w dbaniu o Ziemię. Jednocześnie jednak ma to również podnieść jakość naszego życia.

 

Sam Internet Rzeczy jest jedną z koncepcji Przemysłu 4.0, ale nie jest oderwany w swoich zadaniach. Na jego sukces pracują również inne koncepcje, a ich skuteczność polega właśnie na łączeniu ich w całość. Oczywiście nie dotyczy to tylko Internetu Rzeczy.

Większość technologii i koncepcji Przemysłu 4.0 jest w pewien sposób wzajemnie powiązana. Tak więc, jeśli chodzi o Internet Rzeczy, jest on bardzo zależny od innych koncepcji, takich jak:

• Big Data;
• Uczenie maszynowe;
• Sztuczna inteligencja;
• Przetwarzanie w chmurze;
• Przetwarzanie brzegowe.

Często granica pomiędzy różnymi technologiami jest bardzo płynna. Warto jednak zwrócić uwagę na to, jak się one wzajemnie wspierają. Bo to właśnie ich współpraca jest siłą napędową zmian.

Warto zacząć od wyjaśnienia czym jest przetwarzanie brzegowe (Edge computing) i zobrazować jego kompatybilność z IoT.

Edge computing polega na przetwarzaniu informacji z czujników znajdujących się „na wejściu”. Jego celem jest przetwarzanie informacji brzegowych tak, aby wychodziły tylko istotne informacje. O co w tym chodzi?

Załóżmy, że masz sieć kamer i czujników wokół budynku firmy. Nie chcesz być ciągle bombardowany informacjami z kamer i czujników (IoT), więc architektura Edge computing będzie tu działać poprzez przetwarzanie informacji otrzymywanych z urządzeń IoT i wysyłanie informacji tylko w przypadku jakiejś anomalii, w tym przypadku np. gdy wspomniane czujniki i/lub kamery wykryją ruch. Jak widać, Edge computing jest miejscem do pierwszego filtrowania danych i przechwytywania tylko istotnych informacji[2].

 

Kolejną technologią, która jest bardzo silnie powiązana z IoT jest Big Data.

Big Data to technologia, która pozwala na gromadzenie i analizę dużych ilości danych. Jest ona niezbędna dla IoT, ponieważ wszystkie „rzeczy” (urządzenia, czujniki) zbierają ogromne pokłady informacji, które chcemy analizować.

W ten sposób urządzenia IoT gromadzą ogromne ilości danych, które następnie są dostarczane i przechowywane przez rozwiązania Big Data wykorzystujące różne technologie optymalizujące przechowywanie danych w repozytoriach. Systemy takie określane są mianem Data lake[3]. Kluczowe jest tu słowo – optymalizacja. Jeśli chodzi o gromadzenie tak dużych danych, które następnie będą wykorzystywane do analiz, to gdyby nie optymalizacja ich przechowywania, byłoby to zadanie bardzo trudne (a zapewne również bardzo nieopłacalne). Dlatego dane są przechowywane w tzw. formacie surowym, co jest najbardziej efektywnym sposobem.

Więcej o Big Data przeczytasz w module 6 „Algorytmy analityczne dla klientów Big Data”

Uczenie maszynowe (ML – machine learning) jest potrzebne w IoT, ponieważ ilość danych pochodzących z urządzeń staje się zbyt duża, aby można je było efektywnie analizować. Dzięki technologii ML, urządzenia mogą nauczyć się mierzyć tylko te, które są istotne (np. wskazujące na zaburzenie procesu lub anomalię). Dzieje się to dzięki zastosowaniu zaawansowanych algorytmów. Uczenie maszynowe łączy w sobie elementy informatyki i modelowania statystycznego, pozwalając na zautomatyzowaną analizę danych.

W codziennym życiu możemy znaleźć coraz więcej miejsc, w których wykorzystywany jest Internet Rzeczy. Nawet nie wiedząc, że korzystamy z tej technologii. Coraz częściej można usłyszeć o takim pojęciu jak Smart Home. Na czym ono polega? I czy można wprowadzić rozwiązania tam stosowane do własnego biznesu?

Inteligentny dom (Smart Home), jak sama nazwa wskazuje, to dom, który jest inteligentny, w tym sensie, że można nim również efektywnie zarządzać. W przypadku zarządzania i Smart Home będzie to kwestia zarządzania zdalnego, tj. ze smartfona, komputera lub innego urządzenia. Ponieważ nie ma jednej ustandaryzowanej definicji inteligentnego domu, czasem trudno jest określić, kiedy faktycznie o takim domu mówimy. Z wielu różnych propozycji definicji możemy jednak wyciągnąć kilka elementów składowych. Wśród nich znajdziemy np. to, że wykorzystuje on systemy technologiczne, autonomiczne procesy i urządzenia, którymi możemy sterować z jednego poziomu. Wśród technologii wykorzystywanych w domu możemy wyróżnić np.:

• Inteligentne oświetlenie (Smart lighting)

Najprostsze inteligentne oświetlenie polega na tym, że możemy sterować np. natężeniem lub barwą poszczególnych żarówek w domu, tak aby były one dostosowane do użytkownika i oszczędzały energię elektryczną. Do bardziej zaawansowanych technologii należy na przykład oświetlenia rotacyjne. Dają one możliwość zapalania i wyłączania różnych żarówek w domu (także pod nieobecność użytkownika). Ma to na celu stworzenie wrażenia, że ktoś jest w domu i odstraszenie potencjalnych złodziei. Oczywiście możesz również zaprogramować zachowanie oświetlenia w domu zgodnie z Twoim rytmem dnia. Na przykład, wiedząc, że budzisz się o godzinie 6, oświetlenie może się automatycznie włączać i zwiększać intensywność, aby nie męczyć wzroku. Wiedząc, że o godzinie 8 jesteś już w pracy, możesz automatycznie wyłączyć wszystkie żarówki w domu, tak abyś nie musiał się martwić o wyłączanie światła po wyjściu z domu[4].

Technologia ta może być również wykorzystywana przez start-upy, gdzie natężenie światła będzie dostosowywane do pracy pracowników. Jest to również ciekawy pomysł na start-up, zwłaszcza, że coraz bardziej docenia się wpływ oświetlenia na jakość pracy, zdrowia i życia.

• Bezpieczeństwo

Jeśli chodzi o bezpieczeństwo w inteligentnym domu, to może ono obejmować instalację czujników, kamer i/lub inteligentnych zamków. Z jednej strony zapewni Ci to duże bezpieczeństwo w Twoim domu/firmie, ale z drugiej, paradoksalnie, może być źródłem zagrożenia. W 2016 roku raport NTT Data Corp. aż 80% amerykańskich klientów obawia się o bezpieczeństwo swoich inteligentnych domów. Wynika to z faktu, że ze względu na dużą liczbę urządzeń, hakerzy mogą mieć większe szanse na złamanie zabezpieczeń przez jedno z nich i dostanie się do domu. Niemniej jednak, przemyślane i inteligentne wykorzystanie technologii może być bardzo komfortowe.

Jak start-upy mogą wykorzystać technologię IoT w swojej działalności?

Właściwie są 2 główne sposoby:

– oferować rozwiązania IoT;

– wykorzystywać rozwiązania IoT w swojej działalności.

Oznacza to, że możesz być dostawcą lub klientem rozwiązań IoT (więcej szczegółów znajdziesz w rozdziale IoT i start-upy). Jeśli chodzi o wykorzystanie IoT, to generalnie wiąże się to z wykorzystaniem co najmniej kilku elementów Przemysłu 4.0. Jak wspomniano wcześniej, technologie te są ze sobą bardzo powiązane, a w połączeniu dają odpowiednią wartość dla użytkownika.

Obecnie pojawia się coraz więcej branż, które chętnie korzystają z Internetu Rzeczy. Jego zastosowanie jest bardzo często wskazywane w takich sektorach jak:

• – Opieka zdrowotna;
• – Handel detaliczny;
• – Produkcja;
• – Motoryzacja;
• – Rolnictwo;
• – Energia;
• – Bezpieczeństwo publiczne.

Ale rozwiązania IoT można znaleźć niemal wszędzie.

---

[1] Donaldson J. (Mar 27, 2019). Why is the Internet of Things Important to our Everyday Lives? Retrieved from: https://mojix.com/internet-of-things-everyday-lives/

[2] Golczyk P. (n.d.). Big-data & internet of things czyli spojrzenie w przyszłość marketing operations. Retrieved from: http://golczyk.com/big-data-internet-of-things-czyli-spojrzenie-w-przyszlosc-marketing-operations/

[3] Fruhlinger J. (May 13, 2020). What is IoT The internet of things explained. Retrieved from: https://www.networkworld.com/article/3207535/what-is-iot-the-internet-of-things-explained.html

[4] Chen M. (August 6, 2019). How Big Data Powers the Internet of Things. Retrieved from: https://blogs.oracle.com/bigdata/how-big-data-powers-the-internet-of-things

[5] Szczęsny J. (Aug 16, 2020). 5 urządzeń smart home, które NAPRAWDĘ WARTO sobie kupić. Retrieved from: https://antyweb.pl/smart-home-urzadzenia-warto/

[6] Rouse M. (July 2020). Smart home or building (home automation or domotics). Retrieved from: https://internetofthingsagenda.techtarget.com/definition/smart-home-or-building