stringtranslate.com

Промышленный интернет вещей

Промышленный интернет вещей ( IIoT ) относится к взаимосвязанным датчикам, приборам и другим устройствам, объединенным в сеть вместе с промышленными приложениями компьютеров, включая производство и управление энергопотреблением. Эта связь позволяет собирать, обмениваться и анализировать данные, что потенциально способствует повышению производительности и эффективности, а также другим экономическим выгодам. [ 1] [2] IIoT — это эволюция распределенной системы управления (DCS), которая обеспечивает более высокую степень автоматизации за счет использования облачных вычислений для уточнения и оптимизации управления процессами.

Обзор

IIoT поддерживается такими технологиями, как кибербезопасность , облачные вычисления , периферийные вычисления , мобильные технологии , межмашинное взаимодействие , 3D-печать , передовая робототехника , большие данные , Интернет вещей , технология RFID и когнитивные вычисления . [3] [4] Пять наиболее важных из них описаны ниже:

Архитектура

Системы IIoT обычно рассматриваются как многоуровневая модульная архитектура цифровой технологии. [15] Уровень устройств относится к физическим компонентам: CPS, датчикам или машинам. Уровень сети состоит из физических сетевых шин, облачных вычислений и протоколов связи, которые агрегируют и передают данные на уровень услуг , который состоит из приложений, которые манипулируют данными и объединяют их в информацию, которая может быть отображена на панели управления водителя. Самый верхний слой стека — это уровень контента или пользовательский интерфейс. [16]

История

История IIoT начинается с изобретения Ричардом Э. Морли в 1968 году программируемого логического контроллера (ПЛК) , который использовался компанией General Motors в ее подразделении по производству автоматических трансмиссий. [17] Эти ПЛК позволяли осуществлять точное управление отдельными элементами в производственной цепочке. В 1975 году компании Honeywell и Yokogawa представили первые в мире системы DCS, TDC 2000 и CENTUM соответственно. [18] [19] Эти системы DCS стали следующим шагом в обеспечении гибкого управления процессами на всем заводе с дополнительным преимуществом резервного копирования за счет распределения управления по всей системе, что исключало единственную точку отказа в центральной диспетчерской.

С появлением Ethernet в 1980 году люди начали изучать концепцию сети интеллектуальных устройств еще в 1982 году, когда модифицированный автомат по продаже кока-колы в Университете Карнеги-Меллона стал первым подключенным к Интернету устройством, [20] способным сообщать о своем инвентаре и о том, были ли недавно загруженные напитки холодными. [21] Еще в 1994 году были задуманы более масштабные промышленные приложения, поскольку Реза Раджи описал эту концепцию в IEEE Spectrum как «[перемещение] небольших пакетов данных в большой набор узлов, чтобы интегрировать и автоматизировать все, от бытовой техники до целых заводов». [22]

Концепция Интернета вещей впервые стала популярной в 1999 году благодаря Центру Auto-ID в Массачусетском технологическом институте и связанным с ним публикациям по анализу рынка. [23] Радиочастотная идентификация ( RFID ) рассматривалась Кевином Эштоном (одним из основателей первоначального Центра Auto-ID) как предпосылка для Интернета вещей на тот момент. [24] Если бы все предметы и люди в повседневной жизни были оснащены идентификаторами, компьютеры могли бы управлять ими и вести их инвентаризацию. [25] [26] [27] Помимо использования RFID, маркировка вещей может быть достигнута с помощью таких технологий, как ближняя бесконтактная связь , штрихкоды , QR-коды и цифровые водяные знаки . [28] [29]

Современная концепция IIoT возникла после появления в 2002 году облачных технологий, позволяющих хранить данные для изучения исторических тенденций, и разработки в 2006 году протокола OPC Unified Architecture , который обеспечил безопасную удаленную связь между устройствами, программами и источниками данных без необходимости вмешательства человека или интерфейсов.

Одним из первых последствий внедрения промышленного интернета вещей (путем оснащения объектов крошечными идентификационными устройствами или машиночитаемыми идентификаторами) станет создание мгновенного и непрерывного контроля запасов. [30] [31] Еще одним преимуществом внедрения системы IIoT является возможность создания цифрового двойника системы. Использование этого цифрового двойника позволяет дополнительно оптимизировать систему, позволяя экспериментировать с новыми данными из облака без необходимости останавливать производство или жертвовать безопасностью, поскольку новые процессы могут быть доработаны виртуально, пока они не будут готовы к внедрению. Цифровой двойник также может служить учебным полигоном для новых сотрудников, которым не придется беспокоиться о реальном влиянии на работающую систему. [32]

Стандарты и фреймворки

Фреймворки IoT помогают поддерживать взаимодействие между «вещами» и позволяют создавать более сложные структуры, такие как распределенные вычисления и разработку распределенных приложений .

Применение и отрасли

Термин «промышленный интернет вещей» часто встречается в производственных отраслях, ссылаясь на промышленную часть IoT. Потенциальные преимущества промышленного интернета вещей включают повышение производительности, аналитику и трансформацию рабочего места. [40] Прогнозируется, что потенциал роста за счет внедрения IIoT составит 15 триллионов долларов мирового ВВП к 2030 году. [40] [41]

Хотя подключение и сбор данных являются обязательными для IIoT, они не являются конечными целями, а скорее основой и путем к чему-то большему. Из всех технологий предиктивное обслуживание является «более простым» применением, поскольку оно применимо к существующим активам и системам управления. Интеллектуальные системы обслуживания могут сократить непредвиденные простои и повысить производительность, что, по прогнозам, позволит сэкономить до 12% по сравнению с плановыми ремонтами, сократить общие затраты на обслуживание до 30% и исключить поломки до 70%, согласно некоторым исследованиям. [40] [42] Киберфизические системы (CPS) являются основной технологией больших промышленных данных, и они будут интерфейсом между человеком и кибермиром.

Интеграция сенсорных и исполнительных систем, подключенных к Интернету, может оптимизировать потребление энергии в целом. [43] Ожидается, что устройства IoT будут интегрированы во все виды устройств, потребляющих энергию (выключатели, розетки, лампочки, телевизоры и т. д.), и смогут взаимодействовать с компанией-поставщиком коммунальных услуг для эффективного балансирования выработки и потребления электроэнергии. [44] Помимо управления энергопотреблением на дому, IIoT особенно актуален для Smart Grid , поскольку он предоставляет системы для сбора и обработки информации, связанной с энергией и питанием, в автоматизированном режиме с целью повышения эффективности, надежности, экономичности и устойчивости производства и распределения электроэнергии. [44] Используя устройства усовершенствованной инфраструктуры учета (AMI), подключенные к магистральной сети Интернет, электроэнергетические компании могут не только собирать данные с подключений конечных пользователей, но и управлять другими устройствами автоматизации распределения, такими как трансформаторы и реклоузеры. [43]

По состоянию на 2016 год другие реальные приложения включают в себя внедрение интеллектуальных светодиодов для направления покупателей к пустым парковочным местам или подсветки меняющихся схем движения, использование датчиков на очистителях воды для оповещения менеджеров через компьютер или смартфон о необходимости замены деталей, прикрепление RFID-меток к защитному снаряжению для отслеживания персонала и обеспечения его безопасности, встраивание компьютеров в электроинструменты для записи и отслеживания уровня крутящего момента отдельных затяжек и сбор данных из нескольких систем для моделирования новых процессов. [41]

Автомобильная промышленность

Использование IIoT в производстве автомобилей подразумевает цифровизацию всех элементов производства. Программное обеспечение, машины и люди взаимосвязаны, что позволяет поставщикам и производителям быстро реагировать на меняющиеся стандарты. [45] IIoT обеспечивает эффективное и экономичное производство, перемещая данные от клиентов в системы компании, а затем в отдельные разделы производственного процесса. С помощью IIoT в производственный процесс могут быть включены новые инструменты и функции. Например, 3D-принтеры упрощают способ формирования пресс-форм, печатая форму непосредственно из стального гранулята. [46] Эти инструменты открывают новые возможности для проектирования (с высокой точностью). Персонализация транспортных средств также возможна с помощью IIoT благодаря модульности и связности этой технологии. [45] Если раньше они работали по отдельности, то теперь IIoT позволяет людям и роботам сотрудничать. [46] Роботы берут на себя тяжелые и повторяющиеся действия, поэтому производственные циклы сокращаются, а транспортное средство быстрее выходит на рынок. Заводы могут быстро выявлять потенциальные проблемы с обслуживанием, прежде чем они приведут к простою, и многие из них переходят на круглосуточный режим работы завода из-за более высокой безопасности и эффективности. [45] Большинство компаний-производителей автомобилей имеют производственные предприятия в разных странах, где производятся различные компоненты одного и того же автомобиля. IIoT позволяет соединять эти производственные предприятия друг с другом, создавая возможность перемещения внутри предприятий. Большие данные можно визуально отслеживать, что позволяет компаниям быстрее реагировать на колебания производства и спроса.

Нефтегазовая промышленность

Благодаря поддержке IIOT большие объемы необработанных данных могут храниться и отправляться буровым оборудованием и исследовательскими станциями для облачного хранения и анализа. [47] Благодаря технологиям IIOT нефтегазовая промышленность имеет возможность соединять машины, устройства, датчики и людей посредством взаимосвязи, что может помочь компаниям лучше справляться с колебаниями спроса и цен, решать вопросы кибербезопасности и минимизировать воздействие на окружающую среду. [48]

По всей цепочке поставок IIOT может улучшить процесс обслуживания, общую безопасность и связь. [49] Беспилотники могут использоваться для обнаружения возможных утечек нефти и газа на ранней стадии и в труднодоступных местах (например, на море). Их также можно использовать для выявления слабых мест в сложных сетях трубопроводов со встроенными системами тепловидения. Расширение связи (интеграция данных и связь) может помочь компаниям с корректировкой уровней производства на основе данных в реальном времени о запасах, хранении, темпах распределения и прогнозируемом спросе. Например, в отчете Deloitte говорится, что путем внедрения решения IIOT, интегрирующего данные из нескольких внутренних и внешних источников (таких как система управления работой, центр управления, атрибуты трубопровода, оценки рисков, результаты внутритрубной инспекции, запланированные оценки и история утечек), тысячи миль труб можно контролировать в реальном времени. Это позволяет отслеживать угрозы трубопроводам, улучшать управление рисками и обеспечивать ситуационную осведомленность. [50]

Преимущества также применимы к конкретным процессам нефтегазовой промышленности. [49] Процесс разведки нефти и газа может быть выполнен более точно с помощью 4D-моделей, созданных с помощью сейсмической визуализации. Эти модели отображают колебания запасов нефти и уровня газа, они стремятся указать точное количество необходимых ресурсов и прогнозируют срок службы скважин. Применение интеллектуальных датчиков и автоматизированных бурильщиков дает компаниям возможность контролировать и производить более эффективно. Кроме того, процесс хранения также может быть улучшен с внедрением IIOT путем сбора и анализа данных в реальном времени для мониторинга уровней запасов и контроля температуры. IIOT может улучшить процесс транспортировки нефти и газа путем внедрения интеллектуальных датчиков и тепловых детекторов для предоставления данных геолокации в реальном времени и мониторинга продуктов в целях безопасности. Эти интеллектуальные датчики могут контролировать процессы нефтепереработки и повышать безопасность. Спрос на продукты можно прогнозировать более точно и автоматически сообщать нефтеперерабатывающим заводам и производственным предприятиям для корректировки уровней производства.

Сельскохозяйственная промышленность

В сельскохозяйственной отрасли IIoT помогает фермерам принимать решения о том, когда собирать урожай. Датчики собирают данные о почве и погодных условиях и предлагают графики внесения удобрений и орошения. [51] Некоторые животноводческие фермы имплантируют микрочипы животным. Это позволяет фермерам не только отслеживать своих животных, но и получать информацию о происхождении, весе или здоровье. [52]

Фотоэлектрическая промышленность

Интеграция данных IIoT в фотоэлектрическую (PV) промышленность может значительно повысить эффективность, надежность и производительность солнечных энергосистем. [53] Данные IIoT с ИИ можно использовать для мониторинга в реальном времени, оптимизации производительности, обнаружения неисправностей и диагностики. [54]

Безопасность

По мере расширения IIoT возникают новые проблемы безопасности. Каждое новое устройство или компонент, подключающийся к IIoT [55], может стать потенциальной ответственностью. Gartner оценивает, что к 2020 году более 25% признанных атак на предприятия будут связаны с системами, подключенными к IoT, несмотря на то, что на них приходится менее 10% бюджетов на ИТ-безопасность. [56] Существующие меры кибербезопасности значительно уступают устройствам, подключенным к Интернету, по сравнению с их традиционными компьютерными аналогами, [57] что может позволить им быть захваченными для DDoS -атак ботнетами , такими как Mirai . Другая возможность — заражение подключенных к Интернету промышленных контроллеров, как в случае Stuxnet , без необходимости физического доступа к системе для распространения червя. [58]

Кроме того, устройства с поддержкой IIoT могут допускать более «традиционные» формы киберпреступности, как в случае с утечкой данных Target в 2013 году , когда информация была украдена после того, как хакеры получили доступ к сетям Target с помощью учетных данных, украденных у стороннего поставщика HVAC. [59] Фармацевтическая производственная отрасль медленно внедряла достижения IIoT из-за таких проблем безопасности, как эти. [60] Одной из трудностей в предоставлении решений безопасности в приложениях IIoT является фрагментированная природа оборудования. [61] Следовательно, архитектуры безопасности обращаются к конструкциям, основанным на программном обеспечении или не зависящим от устройств. [62]

Аппаратные подходы, такие как использование диодов данных , часто применяются при подключении критической инфраструктуры. [63]

Смотрите также

Ссылки

  1. ^ ab Boyes, Hugh; Hallaq, Bil; Cunningham, Joe; Watson, Tim (октябрь 2018 г.). «Промышленный интернет вещей (IIoT): структура анализа». Компьютеры в промышленности . 101 : 1–12. doi : 10.1016/j.compind.2018.04.015 . ISSN  0166-3615.
  2. ^ Браунер, Филипп; Далибор, Мануэла; Ярке, Матиас; Кунце, Айк; Корен, Иштван; Лейкмейер, Герхард; Либенберг, Мартин; Майкл, Джудит; Пеннекамп, Ян; Кикс, Кристоф; Румпе, Бернхард (15 февраля 2022 г.). «Взгляд компьютерной науки на цифровую трансформацию в производстве». Транзакции ACM в Интернете вещей . 3 (2): 15:1–15:32. дои : 10.1145/3502265 . ISSN  2691-1914. S2CID  246883126.
  3. ^ "Рисунок 2-Технологии для промышленности 4.0". ResearchGate . Получено 2018-10-08 .
  4. ^ ab «Почему периферийные вычисления являются требованием IIoT: как периферийные вычисления готовы дать толчок следующей промышленной революции». iotworldtoday.com . Получено 03.06.2019 .
  5. ^ Сотрудники, Investopedia (2011-01-18). "Облачные вычисления". Investopedia . Получено 2018-10-08 .
  6. ^ Гамильтон, Эрик (31 декабря 2018 г.). «Что такое Edge Computing: The Network Edge Explained». cloudwards.net . Получено 14.05.2019 .
  7. ^ «Что такое Edge Computing?». 9 апреля 2019 г. Получено 14 мая 2019 г.
  8. ^ "Что такое аналитика больших данных? - Определение с сайта WhatIs.com". SearchBusinessAnalytics . Получено 08.10.2018 .
  9. ^ "Что такое искусственный интеллект (ИИ)? - Определение из Techopedia". Techopedia.com . Получено 2018-10-08 .
  10. ^ "Что такое машинное обучение (ML)? - Определение с WhatIs.com". SearchEnterpriseAI . Получено 2018-10-08 .
  11. ^ Ф. Фукалас и А. Циуварас, «Периферийный искусственный интеллект для приложений промышленного Интернета вещей: решение для промышленного периферийного интеллекта»
  12. ^ Cakir, Mustafa; Guvenc, Mehmet Ali; Mistikoglu, Selcuk (2021-01-01). «Экспериментальное применение популярных алгоритмов машинного обучения для предиктивного обслуживания и проектирования системы мониторинга состояния на основе IIoT». Компьютеры и промышленная инженерия . 151 : 106948. doi : 10.1016/j.cie.2020.106948. ISSN  0360-8352.
  13. ^ Матео, Федерико Валас; Редчук, Андрес (17.09.2022). «Искусственный интеллект как драйвер оптимизации процессов в рамках Индустрии 4.0 и роль IIoT, библиометрический анализ». Журнал промышленной интеграции и управления : 1–16. doi : 10.1142/S2424862222500130. ISSN  2424-8622.
  14. ^ Фань, Хунбинь; Хуан, Чанбин; Лю, Инин (2023). «Схема агрегации данных с сохранением конфиденциальности на основе федеративного обучения для IIoT». IEEE Access . 11 : 6700–6707. Bibcode : 2023IEEEEA..11.6700F. doi : 10.1109/ACCESS.2022.3226245. ISSN  2169-3536.
  15. ^ Ю, Юнгджин; Хенфридссон, Ола; Люйтинен, Калле (2010-12-01). «Исследовательский комментарий — Новая организующая логика цифровых инноваций: повестка дня для исследований информационных систем». Исследования информационных систем . 21 (4): 724–735. doi :10.1287/isre.1100.0322. ISSN  1526-5536.
  16. ^ Хильвинг, Лена; Шульце, Ульрике (2013-01-01). «Развитие модульной многоуровневой архитектуры в цифровых инновациях: случай приборной панели автомобиля». Международная конференция по информационным системам (ICIS 2013): Изменение общества посредством проектирования информационных систем . 2 .
  17. ^ "Отец изобретения: Дик Морли оглядывается на 40-ю годовщину PLC". Архивировано из оригинала 9 июня 2019 года . Получено 10 мая 2017 года .
  18. ^ Макмахон, Терренс К. (18 апреля 2005 г.). «Три десятилетия технологии DCS». Control Global . Получено 27 ноября 2018 г.
  19. ^ "Эволюция промышленных систем управления". PACE . 4 декабря 2013 г. Получено 27 ноября 2018 г.
  20. ^ "Единственный" автомат по продаже кока-колы в Интернете". Университет Карнеги-Меллона . Получено 10 ноября 2014 г.
  21. ^ «Интернет вещей, сделанный неправильно, душит инновации». InformationWeek . 7 июля 2014 г. Получено 10 ноября 2014 г.
  22. ^ Раджи, RS (июнь 1994 г.). «Умные сети для управления». IEEE Spectrum . Том 31, № 6. С. 49–55. doi :10.1109/6.284793.
  23. ↑ Аналитик Аниш Гэддам в интервью Сью Бушелл в Computerworld , 24 июля 2000 г. («Мобильная коммерция — ключ к повсеместному Интернету»)
  24. ^ Magrassi, P. (2 мая 2002 г.). «Почему универсальная инфраструктура RFID была бы хорошей вещью». Исследовательский отчет Gartner G00106518 .
  25. ^ Magrassi, P.; Berg, T (12 августа 2002 г.). «Мир интеллектуальных объектов». Исследовательский отчет Gartner R-17-2243 . Архивировано из оригинала 3 октября 2003 г.
  26. ↑ Комиссия Европейских сообществ (18 июня 2009 г.). «Интернет вещей — план действий для Европы» (PDF) . COM(2009) 278 final.
  27. ↑ Вуд, Алекс (31 марта 2015 г.). «Интернет вещей меняет нашу жизнь, но стандарты необходимы». The Guardian .
  28. ^ «От M2M к Интернету вещей: взгляд из Европы». Techvibes . 7 июля 2011 г. Архивировано из оригинала 24 октября 2013 г. Получено 11 мая 2017 г.
  29. ^ Шристава, Лара (16 мая 2011 г.). «Интернет вещей – назад в будущее (презентация)». Конференция Европейской комиссии по Интернету вещей в Будапеште – через YouTube.
  30. ^ Magrassi, P.; Panarella, A.; Deighton, N.; Johnson, G. (28 сентября 2001 г.). «Компьютеры для получения контроля над физическим миром». Исследовательский отчет Gartner T-14-0301 .
  31. ^ "Эволюция Интернета вещей". Casaleggio Associati . Февраль 2011.[ нужна цитата для проверки ]
  32. ^ Бачидор, Майк (20 июня 2017 г.). «Подключенный завод обеспечивает работу цифрового двойника». Control Global . Получено 27 ноября 2018 г.
  33. ^ "IBM и революция когнитивных вычислений". www.gigabitmagazine.com . Получено 18 сентября 2019 г.[ постоянная мертвая ссылка ]
  34. ^ "Технические страницы/Системы IoT" . Получено 26 июня 2015 г.
  35. ^ Стратегия информации Тайваня, Интернет и Справочник по развитию электронной коммерции - Стратегическая информация, правила, контакты. IBP USA. 8 сентября 2016 г. стр. 82. ISBN 978-1514521021.
  36. ^ Прешер, Эл (2019-09-04). «Пограничные устройства используют MQTT для подключения IIoT». Design News . Получено 2019-09-18 .
  37. ^ abc "Состояние промышленного Интернета вещей | Мир автоматизации". www.automationworld.com . Получено 26 мая 2017 г. .
  38. ^ "The Industrial Internet of Things Connectivity Framework". Industry IoT Consortium . Получено 29.11.2022 .
  39. ^ "Служба распределения данных (DDS) | Группа управления объектами". www.omg.org . Получено 29.11.2022 .
  40. ^ abc Догерти, Пол; Негм, Валид; Банерджи, Прит; Альтер, Аллан. «Стимулирование нетрадиционного роста через промышленный Интернет вещей» (PDF) . Accenture . Архивировано из оригинала (PDF) 8 марта 2021 г. . Получено 17 марта 2016 г. .
  41. ^ ab Zurier, Steve. «Пять компаний IIoT доказывают ценность производства, подключенного к Интернету». IoT Agenda . Получено 11 мая 2017 г.
  42. ^ "Industrial Internet Insights Report" (PDF) . Accenture . Архивировано из оригинала (PDF) 8 марта 2021 г. . Получено 17 марта 2016 г. .
  43. ^ ab Ersue, M.; Romascanu, D.; Schoenwaelder, J.; Sehgal, A. (май 2015 г.). Управление сетями с ограниченными устройствами: примеры использования. doi : 10.17487/RFC7548 . RFC 7548.
  44. ^ Аб Парелло, Дж.; Клез, Б.; Шенинг, Б.; Квиттек, Дж. (сентябрь 2014 г.). Структура энергетического менеджмента. дои : 10.17487/RFC7326 . РФК 7326.
  45. ^ abc Masters, Kristin. "Влияние Industry 4.0 на автомобильную промышленность" . Получено 2018-10-08 .
  46. ^ ab Volkswagen Group (2015-08-20), Промышленность 4.0 в Volkswagen Group , получено 2018-10-08
  47. ^ Гилкрист, Аласдер (2016). «Индустрия 4.0 — промышленный интернет вещей». Apress Media . doi :10.1007/978-1-4842-2047-4. ISBN 978-1-4842-2046-7. S2CID  29312206.
  48. ^ "SAP". fm.sap.com . Получено 2018-10-08 .
  49. ^ ab "Как Индустрия 4.0 трансформирует цепочку поставок нефти и газа". www.bdo.com . 23 апреля 2018 г. Получено 08.10.2018 г.
  50. ^ Deloitte Insights (2018). "Технологические тенденции 2018 года для нефтегазовой отрасли" (PDF) . Получено 08.10.2018 .
  51. ^ "Что такое IIoT? Определение и подробности". www.paessler.com . Получено 2020-10-06 .
  52. ^ Джеффрис, Адриан (2013-05-10). «Интернет коров: технология может помочь отслеживать болезни, но скотоводы невосприимчивы». The Verge . Получено 2020-10-06 .
  53. ^ Кумар, Наллапанени Манодж; Атлури, Картик; Палапарти, Сритея (март 2018 г.). «Интернет вещей (IoT) в фотоэлектрических системах». Национальная энергетическая конференция (NPEC) 2018 . IEEE. стр. 1–4. дои : 10.1109/NPEC.2018.8476807. ISBN 978-1-5386-3803-3.
  54. ^ Меллит, Адель; Калогиру, Сотерис (01.06.2021). «Искусственный интеллект и Интернет вещей для повышения эффективности диагностики и дистанционного зондирования солнечных фотоэлектрических систем: проблемы, рекомендации и будущие направления». Обзоры возобновляемой и устойчивой энергетики . 143 : 110889. Bibcode : 2021RSERv.14310889M. doi : 10.1016/j.rser.2021.110889. ISSN  1364-0321.
  55. ^ "Звоните по тревоге: как серьезно отнестись к безопасности промышленного Интернета вещей - Повестка дня Интернета вещей". internetofthingsagenda.techtarget.com . Получено 11 мая 2017 г.
  56. ^ "Gartner заявляет, что в 2016 году мировые расходы на безопасность Интернета вещей достигнут 348 миллионов долларов". Архивировано из оригинала 26 августа 2016 года . Получено 11 мая 2017 года .
  57. ^ «Как зараженные устройства IoT используются для массированных DDoS-атак — Fedscoop». Fedscoop . 26 сентября 2016 г. Получено 11 мая 2017 г.
  58. ^ «Безопасность данных IoT уязвима по мере распространения подключенных устройств». Повестка дня IoT . Получено 11 мая 2017 г.
  59. ^ "Target Hackers Broke in Via HVAC Company — Krebs on Security". krebsonsecurity.com . 9 февраля 2014 г. Получено 11 мая 2017 г.
  60. ^ Маллин, Рик (22 мая 2017 г.). «Фармацевтическое растение будущего». Chemical & Engineering News . Vol. 95, no. 21. Получено 29 октября 2018 г.
  61. ^ Фогарти, Кевин (29 мая 2018 г.). «Почему безопасность IIoT так сложна». Semiconductor Engineering . Получено 31 октября 2018 г. .
  62. ^ Дахад, Нитин. «Руководство разработчика по безопасности IIoT». EETimes . Получено 31 октября 2018 г.
  63. ^ «Тактические информационные диоды в системах промышленной автоматизации и управления».