Читать онлайн «Интернет вещей: Будущее уже здесь». Страница 13

Интернет вещей, скорее всего, станет источником огромной прибыли в промышленности и коммерческой отрасли. Если снизить затраты на топливо всего на 1 % или настолько же уменьшить капитальные затраты для непроизводительной системы, то экономия составит десятки и даже сотни миллиардов долларов. Промышленный Интернет породит экономическую деятельность, измеримую в десятках триллионов долларов.

Промышленный Интернет предоставляет несколько ключевых возможностей – и они часто пересекаются по мере того, как компании вводят технологии в действие. Среди них:

Теперь с помощью всевозможных камер, датчиков и спутников легко отслеживать движение и перемещение объектов. Такие данные во многом определяют ситуацию в современном мире. Цифровые камеры отмечают геолокацию с помощью фотографий; вышки сотовой связи фиксируют тот момент времени, в который абонент попадает в их радиус действия с мобильным телефоном; устройства для считывания карт и системы магнитных ключей, такие как E-ZPass, регистрируют, когда водители проезжают мимо пунктов приема платежей на платных дорогах; а социальные медиа (например, Facebook, Twitter и Yelp) используют эту технологию, чтобы отмечать, где и когда человек входит в систему или обновляет статус на своей странице. Кроме того, модули GPS и спутники идентифицируют, где именно находятся самолеты, поезда и другие транспортные средства в конкретный момент времени.

Несмотря на то что система глобального позиционирования (GPS) существует уже более 20 лет (а идея использовать спутники на орбите Земли зародилась еще в 1950‑х гг.), она представляет собой лишь один фрагмент огромного пазла – местоположения объектов. Другие ключевые компоненты включают вычислительные устройства с адресами управления и доступом к среде (MAC-адресами), предоставляющие уникальный идентификатор машины; IP-адреса, которые определяют местонахождение устройства в сети Интернет; Ethernet-адрес, указывающий местонахождение устройства в локальной сети (LAN); радиочастотные метки и другие подобные датчики, соединяющие физический и виртуальный миры.

В Интернете вещей смартфоны представляют собой «последнюю милю» канала данных о геолокации. Они обеспечивают сбор данных на постоянной основе с помощью использования GPS-чипов, триангуляции вышек сотовой связи и, если сигнал все-таки слишком слаб или вообще недоступен из‑за здания или иного препятствия, беспроводной связи или технологии A-GPS. Эти средства работают на основе разных сетевых ресурсов, чтобы идентифицировать абонента, а также его местонахождение для обмена данными с устройством.

Системы геолокации в режиме реального времени уже используются в разных отраслях. Например:

• Навигационные системы на базе GPS, а также сотовые технологии широко применяются для отслеживания грузовиков, кораблей и самолетов, когда те перемещаются из одного пункта в другой.

• Системы слежения за транспортом позволяют логистическим и транспортным компаниям оптимизировать маршруты, анализировать эффективность водителей, отслеживать скорость передвижения и местонахождение транспортных средств, а также лучше планировать их эксплуатацию и расходы на топливо.

• Технологии отслеживания материальных запасов, в которых часто используются средства радиочастотной идентификации, позволяют идентифицировать физические активы и отследить их движение в процессе производства и сбыта. Розничные торговые компании уже более десяти лет используют эти системы на уровне паллетов и ящиков, чтобы отслеживать местонахождение товаров. Однако теперь продавцы и другие участники грузоперевозок применяют систему радиочастотной идентификации на уровне единиц товара. Это позволяет выстроить намного более эффективную систему отслеживания и использовать совершенно новые функции и возможности.

• Регистрация персонала и установление личности. Бейджи, оснащенные средствами радиочастотной идентификации, приложения для смартфонов с GPS и сервисами определения местонахождения дают возможность в любой момент узнать, где находится человек. Данная технология широко применяется на режимных объектах и в лабораториях, включая правительственные учреждения и военные базы с жесткими требованиями к идентификации личности и контролю доступа.

С хорошим примером cистемы позиционирования в реальном времени и ее ролью можно познакомиться в Орегонском университете науки и здоровья. В этом научно-исследовательском медицинском институте в Портленде метки присваиваются самому разному медицинскому оборудованию, от инфузионных помп до костылей, что облегчает их поиск. Кроме того, с помощью меток проще отслеживать рабочие характеристики устройств. Такой подход не только экономит время, которое иначе было бы потрачено на поиск и проверку устройств, но и помогает убедиться, что они в рабочем состоянии. В настоящее время Орегонский университет науки и здоровья изучает возможность создания меток для пациентов и врачей, чтобы лучше понимать, где они проводят время, как перемещаются на территории учреждения, сколько времени у пациентов уходит на ожидание врача. «Данная технология позволяет понять, как мы можем повысить свою производительность», – говорит Деннис Минсент, руководитель отдела клинических технологий.

А Hawaiian Legacy Hardwoods объединила низкотехнологичное дерево и экотуризм с ультрасовременными разработками. С 2010 г. эта компания, штаб-квартира которой расположена в Гонолулу, снабдила пассивными радиочастотными метками с GPS-координатами более 225 000 деревьев. База данных содержит информацию о семенном фонде, режиме питания и полива и т. д. Все это время компания добавляет процессы в базу данных и корректирует их на основании информации, получаемой от сети деревьев. «Мы можем отследить практически все, что происходит с деревом. Мы просто его сканируем, а затем записываем и регистрируем данные», – рассказывает директор по информационным технологиям Уильям Гиллиам.

Такая технология, как iBeacon от Apple, предоставляет еще больше возможностей, которые способны кардинально изменить процесс совершения покупок. Если продавец отслеживает маршрут движения покупателя по магазину и видит, где тот подолгу останавливается, то он может собрать данные о моделях поведения покупателя и пропустить их через специальную программу для анализа. Это поможет ему определить, стоит ли предложить этому человеку купон на скидку или что-то еще, и если да, то какой должна быть скидка. Все данные в совокупности, полученные при анализе тысяч или десятков тысяч покупателей, помогут продавцу усовершенствовать свой магазин. Например, изменить расположение товаров на полках, что приведет к росту продаж. Подобные программы для анализа улавливают такие тенденции и взаимосвязи, которые не заметить невооруженным глазом.

Еще один способ использовать датчики – встроить их в элементы физической среды, включая дороги, здания, почву, растения и воду океана. Когда сотни и тысячи датчиков подключены друг к другу, можно просматривать данные с более высоким разрешением и лучше понимать взаимосвязи и модели. Например, умная городская транспортная сеть может эффективно управлять движением транспорта и оптимизировать работу светофоров для максимального потока автомобилей. Это не только ускорит транспортное сообщение, но и позволит пользоваться дорогой большему количеству автомобилей одновременно.

Эти технологии могут принести немало пользы в сельском хозяйстве и прогнозах погоды. Сегодня фермеры используют датчики, встроенные в машины и поля, чтобы распространять удобрения и пестициды более точно (и, как следствие, снизить потенциальный вред для окружающей среды). Датчики отслеживают уровень содержания влаги в почве и включают оросительную систему, если требуется. Даже коровы, свиньи и другие животные все чаще подключаются к сети. По некоторым оценкам, в США и Европе сейчас уже более 14 млн подключенных ферм, а к 2020 г. число подключенных устройств на фермах превысит 70 млн. Информационную революцию совершают такие компании, как OnFarm и Trimble, которые выпускают системы для измерения самых разнообразных показателей, от уровня и натяжения почвенной влаги до величины pH и оптимальных моделей удобрения культур.

В то же время все более мощные компьютеры, датчики, большие данные и более продвинутое компьютерное моделирование выводят прогноз погоды на новый, более точный уровень. Сегодняшние прогнозы погоды на шесть дней вперед по уровню точности сопоставимы с прогнозами погоды на пять дней вперед десять лет назад. Помимо спутников и обычных метеостанций ученые используют все большие количества датчиков, которые встраиваются в физические объекты среды. Бен Кайгер, директор центральной оперативной службы в Национальных центрах предсказаний условий окружающей среды под эгидой Национального управления океанических и атмосферных исследований, говорит, что цель состоит в том, чтобы повысить разрешающую способность сетки для получения более точных и долгосрочных прогнозов. Национальная метеорологическая служба уже проводила эксперименты с привлечением социальных сетей и краудсорсинга, чтобы собирать данные о погоде.