IoT

Internet de las cosas industrial (IIoT, Industrial Internet of Things) se refiere específicamente a la IoT en operaciones industriales, generalmente asociadas a la fabricación, la gestión de la cadena de suministro, el transporte, la atención médica, la energía o los servicios públicos. Los usos comunes de IIoT incluyen supervisión, mantenimiento predictivo y soluciones para obtener mejoras en las operaciones. Las implementaciones más avanzadas de IoT pueden posibilitar la creación de modelos de negocio completamente nuevos, como el resultado como servicio.

Las demandas de la IIoT son normalmente (pero no siempre) más altas que las de una IoT orientada al consumidor o al comercio en cuanto a disponibilidad, seguridad y escalabilidad. Internet de las cosas industrial también se refiere a Internet industrial o Industria 4.0.

En términos generales, una plataforma de IoT (o plataforma de IIoT para las industrias) se refiere a la base técnica que permite realizar innovaciones digitales aceleradas con IoT. Una plataforma de IoT promete acelerar de forma significativa el tiempo de creación de valor con iniciativas de innovación digital y transformación digital, reducir los costos y mejorar el índice de éxito. Todas estas iniciativas requieren un enfoque empresarial para los proyectos de IoT. Una plataforma de IoT permite a las empresas mantenerse enfocadas en los resultados en lugar de en los detalles técnicos de la implementación.

Las características esenciales de una plataforma de IoT incluyen conectividad periférica, gestión de dispositivos, integración, administración y análisis de datos, incluido los datos de transmisión y el análisis de transmisión, gestión de gemelos digitales, seguridad, capacidad de composición/modularidad, orquestación desde la periferia hasta el núcleo y las nubes múltiples.

Los gemelos digitales son representaciones digitales de entidades del mundo real (sensores, dispositivos, máquinas, procesos, sistemas complejos e incluso personas/seres vivos). Se implementan para impulsar los resultados comerciales. Proporcionan conectividad, gestión de metadatos, administración de datos, análisis cada vez más avanzados y a menudo integración en aplicaciones comerciales y sistemas de procesos. Los gemelos digitales se pueden organizar y estructurar de diferentes maneras, como jerarquías, topologías, etc., para representar la taxonomía de las entidades.

En su forma más básica (baja fidelidad), un gemelo digital incluye metadatos sobre la entidad o el activo respectivos y un medio para supervisarlo (casi) en tiempo real. Los gemelos digitales más avanzados (alta fidelidad) incluyen modelos de análisis (basados en la física o cada vez más basados en el aprendizaje profundo/automático) que permiten la predicción y la simulación. Esto permite comparar el comportamiento esperado con el comportamiento real, situaciones hipotéticas y una mejora continua de los modelos a través de bucles de retroalimentación.