Průmyslový internet věcí (IoT nebo také IIoT)
IoT není cílem, ale nástrojem – nástrojem, jak přeměnit data na rozhodnutí, operace na optimalizované procesy a provoz na prediktivní řízení. Pomáhá spojit inženýry, výrobní týmy, servisní techniky i management v jeden propojený systém.
Co je Internet věcí a odkud se vzal?
Internet věcí (IoT) označuje propojení fyzických zařízení – strojů, senzorů, budov, dopravních prostředků – s digitálním světem. Tato zařízení sbírají data, vzájemně komunikují a umožňují pokročilé řízení, analýzu i autonomní reakce.
Pojem „Internet of Things“ (IoT) se poprvé objevil v roce 1999, kdy jej použil Kevin Ashton, výzkumník a vizionář v oblasti RFID, při návrhu systému sledování zboží v reálném čase. Myšlenka byla jednoduchá: dát fyzickým objektům schopnost „mluvit“ prostřednictvím dat – bez potřeby lidského zásahu.
Koncept IoT je úzce spojen s nástupem tzv. čtvrté průmyslové revoluce (Průmysl 4.0), kterou v roce 2016 popsal Klaus Schwab, zakladatel Světového ekonomického fóra (WEF), jako období, „kdy dochází ke stírání hranic mezi fyzickým, digitálním a biologickým světem.“
Podle WEF a dalších vizionářů je Průmysl 4.0 charakterizován:
- masivní digitalizací průmyslu,
- propojením kyberfyzikálních systémů,
- a vznikem nových forem spolupráce mezi lidmi a stroji (např. rozšířená realita, autonomní systémy).
Dnes je IoT základní technologií moderního průmyslu, energetiky, dopravy, obrany i každodenního života. Je to právě propojení fyzických zařízení s digitálním zpracováním dat, které umožňuje vznik chytrých továren, autonomních systémů, digitálních dvojčat i adaptivní výroby.
Některé výzvy a potřeby, na které se IoT zaměřuje
| Segment | Výzvy | IoT řešení |
| Energetika | Poruchy na přenosové soustavě, vysoké náklady na údržbu, decentralizovaná výroba. | Prediktivní monitoring turbín, transformátorů a vedení; sběr dat ze SCADA, edge zařízení i dronů; AR pro terénní inspekce |
| Doprava | Údržba vozidel na základě jejich stavu (Condition Based Maintenance), optimalizace linek a tras, bezpečnost | Senzory ve vozidlech pro jejich sledování v reálném čase, integrace s dopravní infrastrukturou; vizualizace dat pomocí AR na místě zásahu |
| Polovodiče a elektronika | Extrémní nároky na čistotu, precizní řízení prostředí, nároky na přesnost (tolerance) | Sběr dat z výrobních linek, monitoring parametrů (teplota, vibrace, vlhkost); napájení digitálního dvojčete výroby pro řízení výtěžnosti |
| Obrana a letectví | Komplexní systémy, nároky na bezpečnost a dostupnost, rozptýlený provoz | Real-time stavová data z vojenské techniky, avioniky nebo satelitních systémů; vizualizace pomocí rozšířené reality v terénu |
| Zdravotnictví a biotechnologie | Potřeba vzdáleného sledování pacientů (telemedicína); kontrola prostředí ve sterilních prostorách (např. výroba léčiv); zajištění bezpečnosti a souladu s předpisy (compliance, auditovatelnost) | Wearables pro sledování vitálních funkcí a přenos dat do cloudových systémů; monitoring teploty, vlhkosti a tlaku v čistých prostorách pomocí edge IoT zařízení; automatizace sběru dat pro kontrolu kvality a sledovatelnost (např. v souladu s FDA); využití AR pro asistovanou obsluhu zařízení a vizualizaci stavu přístrojů |
| Chytré budovy a facility management | Náklady na provoz a spotřebu energií; potřeba flexibilního řízení vytížení prostor a HVAC systémů; složitá správa údržby a bezpečnosti objektů | IoT senzory pro sledování spotřeby energií, CO₂, obsazenosti místností; automatické řízení osvětlení, topení a větrání na základě aktuálních podmínek; prediktivní údržba výtahů, kotelen, klimatizací; vizualizace zařízení a incidentů přes digitální plány budov (např. v AR) |
Klíčové funkce IoT, které pomáhají řešit výše uvedené výzvy
- Standardizace – otevřená rozhraní pro napojení na nadřazené systémy
- Propojení – sjednocení, integrace, různých datových zdrojů (PLC, MES, ERP, SCADA)
- Práce v reálném čase – okamžitá reakce na změny (real-time, real-life)
- Kontextualizace, analýza a vizualizace – data nejsou jen čísla, ale nástroj pro rozhodování
- Predikce – možnost předvídat a optimalizovat
Kdo může z IoT nejvíc těžit?
- Výroba – monitorování OEE, řízení toku materiálu, adaptivní výroba
- Údržba – prediktivní servis, minimalizace neplánovaných odstávek
- Kvalita – kontrola parametrů procesu a výstupních produktů
- IT a digitalizace – konsolidace dat, kybernetická bezpečnost, integrace systémů
- Management – strategické řízení na základě reálných dat, ESG reporting
Synergie s digitálním dvojčetem a digitálním vláknem
IoT není izolované řešení – je srdcem propojeného digitálního světa a je úzce propojené s dalšími iniciativami, jako jsou:
Digitální vlákno (Digital Thread)
IoT pomáhá tvořit spojitou datovou stopu od návrhu po servis. Např. návrhář vytvoří CAD model v Creo, IoT senzory sbírají data z provozu, a analytik sleduje jejich dopad v ThingWorx nebo Azure.
Digitální dvojče (Digital Twin)
IoT zajišťuje živá data o stavu zařízení, která aktualizují simulační modely (např. v Ansys Twin Builder). To umožňuje predikci chování, optimalizaci výkonu a vizualizaci v rozšířené realitě.
Jak je to mezi IoT a umělou inteligencí (AI)?
IoT a AI jsou komplementární technologie – zatímco IoT sbírá data z fyzického světa, AI je zpracovává, interpretuje a přetváří na rozhodnutí. Společně tvoří páteř tzv. „kognitivních systémů“, které reagují v reálném čase, učí se a adaptují.
Jak to funguje v praxi:
| IoT | AI |
|---|---|
| Senzory sbírají data (teplota, tlak, vibrace…) | AI analyzuje vzory, anomálie a trendy |
| Data se posílají do edge zařízení nebo cloudu | AI predikuje poruchy, optimalizuje parametry |
| IoT systém řídí stav zařízení | AI navrhuje akce nebo automaticky provádí zásahy |
Příklady vazby mezi IoT a AI:
- Prediktivní údržba: IoT sleduje vibrace motoru → AI vyhodnocuje odchylky a určuje, kdy by mohl motor selhat
- Kvalita ve výrobě: IoT kamery sledují produkty → AI detekuje vady ve vysoké rychlosti (počítačové vidění)
- Energetika: IoT měří zátěž v síti → AI přepíná zdroje a distribuci pro minimalizaci ztrát
Hlavní přínosy kombinace IoT a AI:
- Z dat vznikají rozhodnutí – autonomní, rychlá, prediktivní
- Lze detekovat neznámé stavy díky strojovému učení
- Systémy se samy učí a zlepšují bez ruční konfigurace
Kam se bude IoT v nadcházejících letech vyvíjet?
1. Edge AI
- Zpracování dat přímo na IoT zařízeních (edge gateway, PLC, embedded systém)
- Snižuje latenci a potřebu přenosu dat do cloudu
- Vhodné pro časově kritické aplikace (např. obrana, autonomní doprava)
➡ Příklad: Analýza zvuku motoru přímo na výrobní lince bez odeslání dat do cloudu
2. Propojení IoT s digitálním vláknem
- Integrace IoT s PLM, ERP, MES a dalšími podnikovými systémy
- Umožňuje skutečné „data-driven“ řízení životního cyklu produktu
- Vede k autonomní výrobě, adaptivním výrobním linkám a udržitelnosti
➡ Příklad: Informace ze senzoru o přehřátí se automaticky zaznamená do systému údržby, vyvolá servisní zásah a aktualizuje PLM historii produktu.
3. Kybernetická bezpečnost a standardizace IoT
- S rostoucím počtem IoT zařízení roste i plocha pro útoky.
- Důraz na zabezpečení komunikace, autentizaci zařízení a správu aktualizací.
- Roste role mezinárodních norem (např. ISO/IEC 30141, NIST IoT Framework).
➡ Příklad: IoT zařízení ve výrobě dostávají unikátní identitu, šifrovanou komunikaci a správu certifikátů.
Závěrem
IoT sbírá ze světa data, AI jim dává smysl. V kombinaci s digitálním vláknem a dvojčetem vzniká chytrá, adaptivní a propojená infrastruktura, která tvoří základ moderního průmyslu, energetiky, obrany a dalších sektorů.
Chcete vědět víc?
Obraťte se na nás. Probereme spolu stávající stav, vaše představy, potřeby, výzvy a nakonec možná řešení. Provedeme vás úskalím tzv. proof-of-concepts (pilotních projektů) a v případě spokojenosti s prvními výsledky je pomůžeme rychle škálovat.