פרק 5-ד': Industrial internet of things - iIoT

פרק 5-ד': Industrial internet of things - iIoT

אינטרנט הדברים התעשייתי (Industrial Internet of Things: IIoT) מייצג את הדור הבא של הטכנולוגיה התעשייתית, המחבר בין מכונות, מערכות ועובדים באמצעות רשתות מתקדמות וטכנולוגיות דיגיטליות. בעוד שאינטרנט הדברים המסורתי (IoT) מתמקד בעיקר ביישומים ביתיים וצרכניים, IIoT פונה לסביבות תעשייתיות מורכבות ודורש רמות גבוהות יותר של אמינות, אבטחה וביצועים.

המושג IIoT נולד כחלק מהמהפכה התעשייתית הרביעית (Industry 4.0), המתאפיינת בשילוב של טכנולוגיות דיגיטליות, פיזיות וביולוגיות. המהפכה הזו מציבה את הנתונים במרכז תהליכי הייצור והחדשנות, ומאפשרת יצירת "מפעלים חכמים" המסוגלים להסתגל ולהתייעל באופן אוטונומי.

על פי מחקרים עדכניים, שוק ה-IIoT צפוי להגיע לשווי של מעל 1.1 טריליון דולר עד 2028, עם קצב צמיחה שנתי של כ-16%. הגידול המהיר מונע על ידי הצורך הגובר של חברות תעשייתיות לשפר את היעילות התפעולית, להפחית עלויות ולהגיב מהר יותר לשינויים בשוק.

החשיבות של IIoT מתבטאת בכמה מישורים עיקריים: ראשית, הוא מאפשר ניטור בזמן אמת של תהליכי ייצור ומצב הציוד, מה שמוביל לזיהוי מוקדם של בעיות ולמניעת הפסקות לא מתוכננות. שנית, הוא מספק תובנות עמוקות באמצעות ניתוח נתונים מתקדם, המסייע בקבלת החלטות מושכלות ובאופטימיזציה של תהליכים. לבסוף, IIoT מאפשר יצירת מודלים עסקיים חדשים ופיתוח מוצרים וחוויות לקוחות משופרים.

טכנולוגיות הליבה של IIoT

המערכת האקולוגית של IIoT בנויה על מספר טכנולוגיות ליבה המשתלבות יחד ליצירת פתרון מקיף. בבסיס הפירמידה נמצאים החיישנים התעשייתיים ומכשירי הקצה, המהווים את השכבה הפיזית של המערכת.

החיישנים התעשייתיים הם הרבה יותר מתקדמים ועמידים מאלה המשמשים ביישומים ביתיים. הם מסוגלים לפעול בתנאים קשים של טמפרטורה, לחץ, רטיבות וזעזועים, תוך מתן מדידות מדויקות ואמינות לאורך זמן. חיישנים אלו יכולים למדוד פרמטרים מגוונים כמו טמפרטורה, לחץ, רטט, זרם חשמלי, קצב זרימה, רמת רעש ועוד. הם מצוידים ביכולות תקשורת מתקדמות ולעיתים גם בכוח עיבוד מקומי לעיבוד ראשוני של הנתונים.

שכבת התקשורת מהווה את העמוד השדרה של מערכות IIoT. טכנולוגיות תקשורת מתקדמות כמו 5G מספקות רוחב פס גבוה וזמני תגובה נמוכים במיוחד, המתאימים ליישומים קריטיים הדורשים תגובה מיידית. WiFi-6 מציע שיפורים משמעותיים בקיבולת ויעילות האנרגיה, בעוד שטכנולוגיות LPWAN (Low Power Wide Area Network) כמו LoRaWAN ו-NB-IoT מתאימות לאיסוף נתונים ממרחקים גדולים עם צריכת אנרגיה נמוכה.

מחשוב הקצה (Edge Computing) מייצג שינוי פרדיגמה בעיבוד נתונים תעשייתיים. במקום לשלוח את כל הנתונים לענן לעיבוד, חלק מהעיבוד מתבצע במקום, קרוב למקור הנתונים. כך, ניתן להפחית את זמני התגובה, לחסוך ברוחב פס ולהגביר את האבטחה. מכשירי Edge Computing תעשייתיים מסוגלים להריץ אלגוריתמים מורכבים של בינה מלאכותית ולמידת מכונה במקום.

פלטפורמות הענן מספקות את התשתית לאחסון, עיבוד וניתוח נתונים בהיקף גדול. ספקיות ענן מובילות כמו AWS, Microsoft Azure ו-Google Cloud מציעות שירותי IIoT מיוחדים הכוללים כלים לניהול מכשירים, עיבוד נתונים בזמן אמת, ויזואליזציה ובינה מלאכותית. הפלטפורמות הללו מאפשרות גם אינטגרציה עם מערכות ERP ו-MES קיימות.

בינה מלאכותית ולמידת מכונה הן הלב הפועם של מערכות IIoT המתקדמות. אלגוריתמים אלו מסוגלים לזהות דפוסים מורכבים בנתונים, לחזות תקלות, לאפטם תהליכים ולספק תובנות עמוקות על ביצועי המערכת. שימוש בטכניקות Deep Learning מאפשר זיהוי אנומליות עדינות שלא היו ניתנות לגילוי בעבר.

יישומים תעשייתיים עיקריים

תחום הייצור החכם (Smart Manufacturing) מהווה את אחד היישומים הבולטים ביותר של IIoT. במפעלים חכמים, כל מכונה ותחנת עבודה מחוברת לרשת ומשתפת מידע בזמן אמת על מצבה, ביצועיה והתפוקה שלה. כך מתאפשר תיאום בין תהליכי הייצור השונים, אופטימיזציה דינמית של קווי הייצור והגדלת הגמישות בתגובה לשינויים בביקוש או בדרישות המוצר.

מערכות MES (Manufacturing Execution Systems) המתקדמות משתמשות בנתוני IIoT כדי לספק ניראות מלאה על רצפת הייצור. הן מסוגלות לעקוב אחר כל מוצר לאורך קו הייצור, לתעד פרמטרים קריטיים ולהבטיח עמידה בסטנדרטים של איכות. בתעשיית הרכב, למשל, כל רכיב במכונית יכול להיות מקושר למידע מדויק על מקור הייצור, הפרמטרים בהם יוצר והבדיקות שעבר.

תחזוקה חזויה (Predictive Maintenance) מייצגת שינוי מהותי באופן שבו חברות מתחזקות את הציוד שלהן. במקום תחזוקה לפי לוח זמנים קבוע או המתנה לתקלה, מערכות IIoT מנתחות נתונים מחיישנים ומזהות סימנים מוקדמים של בלאי או תקלה. זה מאפשר תחזוקה מתוכננת בזמן האופטימלי, הפחתת זמני השבתה והארכת חיי הציוד.

למשל, בתחנת כוח, חיישני רטט על טורבינות יכולים לזהות חריגות עדינות בתדרי הרטט, המצביעות על בעיות במיסבים או באיזון. אלגוריתמי למידת מכונה מנתחים נתונים היסטוריים ומזהים דפוסים שמנבאים תקלה שבועות או חודשים מראש. הדבר מאפשר תכנון מוקדם של פעולות התחזוקה ורכישת חלפים.

ניהול שרשרת האספקה והלוגיסטיקה נהנים מהשקיפות והמעקב שמספק IIoT. משאיות, מכולות ומטענים מצוידים בחיישנים המעקבים אחר מיקום, טמפרטורה, לחות וזעזועים לאורך המסע, ואלו - חשובים בתעשיות כמו מזון ותרופות, שבהן שמירה על שרשרת הקור היא קריטית.

מערכות RFID ו-GPS מתקדמות מאפשרות מעקב אחר כל פריט במחסן ובמסלול המשלוח, מפחיתה אבדן מלאי, משפרת דיוק הזמנות ומאפשרת מתן מידע מדויק ללקוחות על מועדי אספקה. בחברות לוגיסטיקה גדולות, אופטימיזציה של מסלולי ההפצה על בסיס נתוני תנועה בזמן אמת יכולה לחסוך מיליוני דולרים בשנה בעלויות דלק וזמן.

בקרת איכות אוטומטית מקבלת מימד חדש עם IIoT. מערכות ראייה ממוחשבת מתקדמות, בשילוב עם חיישנים אחרים, יכולות לבדוק כל מוצר המיוצר ולזהות פגמים ברמת דיוק גבוהה מהעין האנושית. בתעשיית המזון, למשל, מערכות אלו יכולות לזהות זיהומים מיקרוביולוגיים, פגמים בצבע או בטקסטורה, ואף לאמוד את השמירות של המוצר.

אופטימיזציה של תהליכי ייצור מתבצעת באמצעות ניתוח נתונים מתמשך ולמידה מכונה. המערכת לומדת מהנתונים ההיסטוריים ומהתוצאות השונות, ומציעה התאמות לפרמטרי הייצור לשיפור היעילות, הקטנת הפסולת והגדלת התפוקה. בתעשיית הכימיקלים, למשל, אופטימיזציה של טמפרטורה, לחץ וזמני התגובה יכולה לשפר משמעותית את התשואה ולהפחית את צריכת האנרגיה.

יתרונות עסקיים של IIoT

היתרונות העסקיים של IIoT הם משמעותיים ומשפיעים על היבטים מרובים של הפעילות העסקית. היתרון העיקרי והמיידי ביותר הוא הגדלת היעילות התפעולית. מערכות IIoT מאפשרות ניטור מתמיד ואופטימיזציה של תהליכי הייצור, מה שמוביל להגדלה של עד 25% ביעילות הכוללת של הציוד (OEE: Overall Equipment Effectiveness).

הגדלת היעילות מתבטאת במספר דרכים: תחילה, אופטימיזציה של זמני ההפעלה באמצעות תיאום טוב יותר בין מכונות שונות והפחתת זמני חלפים בין מוצרים. שנית, הפחתת זמני השבתה הלא מתוכננים באמצעות תחזוקה חזויה וזיהוי מוקדם של בעיות. לבסוף, שיפור איכות המוצר והפחתת שיעורי הפסולת באמצעות בקרה מדויקת יותר של תהליכי הייצור.

הפחתת עלויות מהווה יתרון מרכזי נוסף. חברות שמיישמות פתרונות IIoT מדווחות על חיסכון של 10-20% בעלויות התחזוקה, בעיקר הודות למעבר מ"תחזוקה של תיקונים" יקרה לתחזוקה מונעת מתוכננת. חיסכון נוסף נוצר מהפחתת צריכת האנרגיה באמצעות אופטימיזציה של פעילות המכונות והמערכות.

עלויות המלאי גם יורדות משמעותית הודות לניהול מלאי מדויק יותר ולאופטימיזציה של שרשרת האספקה. חברות יכולות לעבוד עם רמות מלאי נמוכות יותר תוך שמירה על זמינות המוצרים, מה שמשחרר הון חוזר ומפחית עלויות אחסון.

שיפור איכות המוצר הוא תוצאה ישירה של הבקרה המדויקת יותר על תהליכי הייצור. מערכות IIoT מאפשרות זיהוי וטיפול מיידי בסטיות מהסטנדרט, מה שמפחית משמעותית את שיעור המוצרים הפגומים המגיעים ללקוח. השיפור הזה גם שומר על המוניטין של החברה.

זמינות גבוהה יותר של הציוד מושגת באמצעות ניטור מתמיד ותחזוקה חזויה. במקום להמתין לתקלות פתאומיות שיכולות לגרום להפסקות ארוכות, המערכת מזהה בעיות מתפתחות ומאפשרת תחזוקה מתוכננת בזמנים נוחים. זה מוביל לשיפור משמעותי בזמינות הציוד ובמהימנות הייצור.

קבלת החלטות מבוססת נתונים מהווה שינוי תרבותי משמעותי בארגונים. במקום החלטות המבוססות על אינטואיציה או ניסיון עבר, מנהלים יכולים להסתמך על נתונים מדויקים ובזמן אמת. זה מוביל להחלטות טובות יותר בכל הרבדים, מתכנון הייצור השבועי ועד אסטרטגיות השקעה ארוכות טווח.

אחד הדוגמאות המרשימות ביותר לכך הוא שימוש בנתוני IIoT לאופטימיזציה של תמהיל המוצרים ותכנון הקיבולת. חברות יכולות לנתח נתונים על ביקושי לקוחות, זמני ייצור וחומרי גלם, ולקבל החלטות מיטביות על מה לייצר, מתי ובאיזה כמויות.

אתגרים וחסמים ביישום IIoT

למרות היתרונות הרבים, יישום IIoT מערב גם אתגרים משמעותיים שחברות צריכות להתמודד איתם. האתגר הבולט ביותר הוא אבטחת מידע וסייבר. חיבור מכונות ומערכות תעשייתיות לרשת יוצר נקודות פגיעות חדשות שיכולות להיות מנוצלות על ידי גורמים זדוניים.

התקפות סייבר על מערכות תעשייתיות יכולות לגרום נזק פיזי ממשי, כפי שראינו במקרי Stuxnet ואירועים דומים. מערכות SCADA (Supervisory Control and Data Acquisition) ומערכות בקרת תהליכים, שבעבר היו מבודדות מהאינטרנט, הופכות כעת לנגישות מרחוק. זה דורש יישום של שכבות אבטחה מרובות, כולל הצפנת נתונים, אימות מתקדם, ניטור רציף של פעילות חריגה ועדכונים קבועים של תוכנות האבטחה.

אתגר נוסף הוא הצורך ברכיבי חומרה עמידים במיוחד לסביבות תעשייתיות. מכשירי IIoT צריכים לפעול באמינות בתנאים קשים של טמפרטורות קיצוניות, לחות גבוהה, רטט, אבק וחומרים כימיים. זה מוביל לעלויות גבוהות יותר ולמורכבות בבחירת הציוד המתאים.

אינטגרציה עם מערכות קיימות מהווה אתגר טכני מורכב. רוב המפעלים פועלים עם ציוד ומערכות מגוונים שנרכשו לאורך שנים רבות מיצרנים שונים. יצירת אינטראופרביליות בין מערכות ישנות למודרניות דורשת השקעה משמעותית בפיתוח ממשקים מותאמים ובעדכון תוכנות.

מערכות ישנות רבות מבוססות על פרוטוקולי תקשורת ייחודיים ובלתי תואמים. יצירת גשרים טכנולוגיים בין המערכות הללו לפלטפורמות IIoT מודרניות מצריכה מומחיות טכנית גבוהה והשקעת זמן ומשאבים רבים.

סטנדרטיזציה ויכולת פעולה הדדית עדיין מהווים בעיה בתחום IIoT. בעוד שקיימים סטנדרטים מפעמים כמו OPC-UA ו-MQTT, עדיין יש קושי בחיבור מוצרים מיצרנים שונים. זה יוצר תלות ביצרן ספציפי ומקשה על גמישות העתידית של המערכת.

ההשקעה הראשונית הגבוהה מהווה חסם עבור חברות רבות, במיוחד קטנות ובינוניות. יישום מערכת IIoT מקיפה מצריך השקעה בחיישנים, רשתות תקשורת, פלטפורמות תוכנה ושילוב מערכות. החזר ההשקעה, למרות שהוא חיובי בטווח הארוך, לא תמיד נראה מיידית.

מחסור בכישורים טכנולוגיים הוא אתגר נוסף שחברות מתמודדות איתו. יישום ותחזוקה של מערכות IIoT דורשים מומחיות בתחומים מגוונים: הנדסת חיישנים, רשתות תקשורת, ניתוח נתונים, בינה מלאכותית ואבטחת מידע. המחסור בטכנאים ומהנדסים עם הכישורים הללו יוצר תחרות על כישרונות ומעלה את עלויות הגיוס וההכשרה.

נוסף על כך, עובדים קיימים צריכים להיערך לסביבת עבודה דיגיטלית חדשה. זה מצריך תוכניות הכשרה מקיפות ושינוי תרבותי בארגון. התנגדות לשינוי מצד עובדים, במיוחד אלה המתמחים בטכנולוגיות ישנות, יכולה להוות מכשול משמעותי ליישום מוצלח.

מגמות עתידיות ועתיד הטכנולוגיה

עתיד ה-IIoT מציג מגמות מרתקות שיעצבו את נוף התעשייה בשנים הקרובות. אחת המגמות הבולטות היא אינטגרציה עמוקה יותר עם טכנולוגיות מציאות רבודה (AR) ומציאות מדומה (VR). טכנולוגיות אלו מאפשרות ליצור ממשקי משתמש אינטואיטיביים לניהול מערכות IIoT מורכבות.

טכנאים יוכלו להשתמש במשקפי AR כדי לראות מידע בזמן אמת על ציוד שהם בודקים, כולל טמפרטורות, לחצים, היסטוריית תחזוקה והוראות תיקון. מערכות VR יאפשרו הכשרת עובדים בסביבה מדומה, הדמיית תרחישי חירום ותכנון שינויים במערכות הייצור לפני יישומם בפועל.

הרובוטיקה המשתלבת מייצגת מגמה נוספת בה רובוטים לא רק מבצעים משימות מתוכנתות מראש, אלא מגיבים דינמית לנתונים מחיישני IIoT. רובוטים יכולים להתאים את פעולתם בהתבסס על איכות המוצר, תנאי ההפעלה או דרישות לקוחות ספציפיות. זה יוביל לגמישות ייצור חסרת תקדים.

מגמת ה-Digital Twins המתקדמים צפויה להתפתח משמעותית. Digital Twin הוא עותק דיגיטלי מדויק של נכס פיזי, המתעדכן בזמן אמת על בסיס נתוני חיישנים. בעתיד, Digital Twins יהיו מורכבים יותר ויכללו לא רק את המכונה עצמה, אלא את כל התהליך התעשייתי ואת האינטראקציות בינו לבין מערכות אחרות.

זה יאפשר סימולציות מדויקות של תרחישים שונים, אופטימיזציה של תהליכים לפני יישומם בפועל, ובדיקת השפעות של שינויים מוצעים. מפעלים שלמים יוכלו לקבל Digital Twin המאפשר ניהול ותכנון מתקדמים.

הקיימות והטכנולוגיה הירוקה הופכות לשיקול מרכזי בפיתוח מערכות IIoT. חיישנים לניטור צריכת אנרגיה, פליטות ופסולת מהווים חלק אינטגרלי מהמערכות החדשות. אלגוריתמי אופטימיזציה מתמקדים לא רק ביעילות כלכלית, אלא גם בהפחתת הטביעה הסביבתית.

מערכות IIoT עתידיות יכללו יכולות מתקדמות לחיזוי ובקרת פליטות, אופטימיזציה של מעגלי מיחזור ויישום כלכלה מעגלית. זה יאפשר לחברות לא רק לעמוד בתקנות סביבתיות, אלא להפוך את הקיימות לחלק מהיתרון התחרותי שלהן.

האוטונומיה התעשייתית מייצגת את השלב הבא בהתפתחות IIoT. מפעלים עתידיים יהיו מסוגלים לפעול באופן אוטונומי ברמה גבוהה, עם צורך מינימלי בהתערבות אנושית. מערכות בינה מלאכותית מתקדמות יקבלו החלטות בזמן אמת על בסיס נתונים ממקורות מרובים, יתאימו את תהליכי הייצור לשינויי הביקוש ואף יזהו הזדמנויות לחדשנות ושיפור.

זה יכלול יכולות למידה מתמשכת, כאשר המערכת לומדת מניסיון ומשפרת את ביצועיה לאורך זמן. מפעלים יתפתחו ויתאמו את עצמם לשינויים בסביבה העסקית, בטכנולוגיה ובדרישות הלקוחות.

מקרי בוחן ודוגמאות מהעולם

תעשיית הרכב מובילה ביישום טכנולוגיות IIoT מתקדמות. חברת BMW פיתחה מערכת מקיפה המנטרת כל קו ייצור בזמן אמת. המערכת עוקבת אחר כל רכב לאורך תהליך הייצור, מהריתוך הראשוני ועד הבדיקות הסופיות. חיישנים מתקדמים מנטרים את איכות הריתוך, דיוק ההרכבה וביצועי הציוד.

התוצאות מרשימות: הפחתה של 25% בזמני השבתה, שיפור של 15% ביעילות הכוללת ושיפור משמעותי באיכות המוצר הסופי. המערכת מזהה בעיות פוטנציאליות שעות לפני שהן הופכות לקריטיות, ומאפשרת תחזוקה מונעת מדויקת.

בתעשיית הנפט והגז, חברת Shell משתמשת ב-IIoT לניטור קווי צינורות ופלטפורמות קידוח במקומות מרוחקים. אלפי חיישנים מנטרים לחץ, טמפרטורה, רטט וזרימה לאורך מאות קילומטרים של צינורות. המערכת מזהה דליפות קטנות שעלולות להפוך לבעיות סביבתיות חמורות ויקרות.

יישום מיוחד הוא שימוש ברחפנים אוטונומיים המצוידים בחיישנים לבדיקת מתקנים מרוחקים. הרחפנים מבצעים בדיקות שגרתיות של פלטפורמות ימיות, מזהים קורוזיה, סדקים או בעיות מבניות, וחוסכים את הצורך בשליחת צוותי בדיקה למקומות מסוכנים.

תעשיית ייצור המזון והמשקאות מיישמת IIoT לשמירה על איכות ובטיחות המוצר. חברת נסטלה פיתחה מערכת מעקב מקיפה העוקבת אחר מוצרים מהחקלאי ועד לצרכן הסופי. חיישנים מנטרים טמפרטורה, לחות ואיכות האוויר בכל שלבי הייצור והאחסון.

המערכת מבטיחה שמירה על שרשרת הקור למוצרי חלב, מנטרת תאריכי תפוגה ומזהה פוטנציאל לזיהום מיקרוביולוגי. בעת זיהוי בעיה, המערכת מסוגלת לעקוב בדיוק אחר כל המוצרים המושפעים ולבצע נסיגה ממוקדת במקום נסיגה כללית יקרה.

בתחום האנרגיה המתחדשת, פארקי רוח משתמשים ב-IIoT לאופטימיזציה של ייצור החשמל. כל טורבינת רוח מצוידת בעשרות חיישנים המנטרים מהירות רוח, כיוון, רטט, טמפרטורה ופרמטרים נוספים. המערכת מתאימה את זווית הלהבים ופנייה של הטורבינה לתנאי הרוח המקומיים.

אלגוריתמי למידת מכונה מנתחים דפוסי רוח היסטוריים ומנבאים תנאים עתידיים, מה שמאפשר תכנון מוקדם של תחזוקה ואופטימיזציה של ייצור החשמל. פארקי רוח מדווחים על שיפור של עד 20% ביעילות הייצור הודות לטכנולוגיות אלו.

סיכום והמלצות ליישום

IIoT מייצג שינוי פרדיגמה בתעשייה המודרנית, ומציע הזדמנויות חסרות תקדים לשיפור יעילות, הפחתת עלויות וחדשנות. עם זאת, יישום מוצלח דורש תכנון מתודי, השקעה מושכלת ויישום שלבי.

העקרונות המנחים להטמעה מוצלחת כוללים בראש ובראשונה הגדרה ברורה של יעדים עסקיים. לפני כל השקעה טכנולוגית, חשוב להבין בדיוק אילו בעיות עסקיות המערכת אמורה לפתור ואיך מודדים הצלחה. יעדים כמו "הפחתת זמני השבתה ב-15%" או "שיפור יעילות האנרגיה ב-20%" מספקים כיוון ברור ומדידה אובייקטיביות של התוצאות.

שלב היישום הראשון צריך להיות מוגבל בהיקף ולהתמקד בתחום ספציפי עם פוטנציאל החזר גבוה. זה מאפשר למידה, בניית ניסיון ויצירת תמיכה ארגונית לפני הרחבה למערכות מורכבות יותר. הצלחה ראשונית יוצרת מומנטום ותמיכה למשך התהליך.

אבטחת מידע חייבת להיות שיקול מרכזי מההתחלה, לא תוספת לאחר מעשה. זה כולל הגדרת מדיניות אבטחה ברורה, יישום הצפנת נתונים, רשתות מבודדות למערכות קריטיות ותוכניות הכשרה לעובדים. השקעה באבטחה היא השקעה בהמשכיות העסק.

הכשרת עובדים ושינוי תרבותי הם לא פחות חשובים מההיבט הטכנולוגי. עובדים צריכים להבין איך הטכנולוגיה משפרת את עבודתם, לא מחליפה אותם. תוכניות הכשרה מקיפות, מעורבות העובדים בתהליך התכנון ושקיפות בקבלת החלטות יוצרים קבלה ותמיכה.

בחירת טכנולוגיות וספקים צריכה להתבסס על סטנדרטים פתוחים ויכולת הרחבה עתידית. הימנעות מפתרונות סגורים ששוקעים את הארגון במוצר של ספק יחיד. העדפת טכנולוגיות בוגרות ומוכחות על פני הטכנולוgiע החדישה ביותר, למעט במקרים שבהם היא מספקת יתרון תחרותי משמעותי.

התחזית לעתיד הקרוב מבטיחה המשך פיתוח מהיר של הטכנולוגיה. עלויות החיישנים ימשיכו לרדת, יכולות העיבוד יגדלו ויכולות הבינה המלאכותית יהפכו נגישות יותר לחברות קטנות ובינוניות. התקנים ופרוטוקולי תקשורת יתייצבו ויפחיתו מהמורכבות הטכנית.

החמש השנים הבאות יהיו קריטיות לחברות תעשייתיות. אלו שיתחילו כעת בתהליך היישום יוכלו להשיג יתרון תחרותי משמעותי, בעוד שאלו שיחכו עלולות לגלות שההפרש הטכנולוגי הפך לבלתי עביר. IIoT אינו עוד טכנולוגיית עתיד: הוא המציאות של ההווה, והזמן לפעולה הוא עכשיו.

היתרונות הכלכליים והתפעוליים של IIoT הם מוכחים ומשמעותיים. החברות שיצליחו ליישם אותו בחוכמה ובמתודיות יזכו ליתרון תחרותי בר קיימא בכלכלה הדיגיטלית החדשה. העתיד שייך לתעשיות החכמות, והדרך אליו מתחילה היום.