Прикладные приложения интернета вещей (ИВ, англ. Internet of Things Applications, IoT) предназначены для непосредственного применения интернета вещей в рабочих областях бизнеса, управления умными производственными активами и использования данных от датчиков. В общем прикладные ИВ-приложения обеспечивают большую видимость, понимание и эффективность, применяя на пользу предприятия данные от датчиков и управляя подключенными устройствами.
Для того, чтобы быть представленными на рынке, Прикладные приложения интернета вещей должны иметь следующие функциональные возможности:
Цифровые технологические платформы (ЦТП)
Платформы интернета вещей (IoT)
Платформы разработки приложений интернета вещей (IoT AEP)
Платформы управления подключениями интернета вещей (IoT CMP)
Платформы технического управления умными устройствами (IoT DM)
Платформы аналитики интернета вещей (ПАИВ)
Операционные системы устройств интернета вещей (ОСИВ)
Системы мониторинга подвижных объектов (СМПО)
Прикладные приложения интернета вещей (ИВ)
МТС Мобильные сотрудники — это облачная платформа для контроля, организации и координации разъездного персонала. Диспетчер в веб-интерфейсе управляет сотрудниками у которых на телефоне установлено мобильное приложение «МТС Координатор». Универсальное решение МТС Мобильные сотрудники (англ. MTS Mobile Staff) от компании МТС предназначено для контрол ... Узнать больше про МТС Мобильные сотрудники
Rightech IoT Cloud — это бескодовая (no-code) IoT-платформа для быстрого создания прикладных проектов интернета вещей. Узнать больше про Rightech IoT Cloud
AWS IoT — это платформа интернета вещей с широкими функциональными возможностями, позволяющая создавать решения для множества областей применения и с использованием широкого спектра умных устройств. Узнать больше про Amazon AWS IoT
EcoStruxure — это лёгкая в использовании платформа интернета вещей, обладающая открытой, масштабируемой и совместимой архитектурой для управления подключенными активами в жилых домах, зданиях, центрах обработки данных и различных отраслях промышленности. Узнать больше про EcoStruxure
Zyfra Industrial IoT Platform — это платформа для сбора, анализа и управления данными промышленных IoT-устройств. Узнать больше про Zyfra Industrial IoT Platform
Alibaba Cloud — это облачное решение для поставщиков и интеграторов интеллектуальных систем интернета вещей (IoT), позволяющее быстро создавать стабильные, экономичные и надежные решения. Узнать больше про Alibaba Cloud IoT
AggreGate SCADA/HMI — это российская SCADA-система, которая обеспечивает управление, визуализацию и мониторинг промышленных процессов, охватывая все уровни автоматизации — от прямого взаимодействия с оборудованием до интеграции бизнес-аналитики. Узнать больше про AggreGate SCADA/HMI
AggreGate Network Manager — это система мониторинга и управления ИТ-инфраструктурой на базе IoT-платформы AggreGate. Узнать больше про AggreGate Network Manager
AggreGate Building Automation — это централизованная платформа для управления, мониторинга и автоматизации инженерных систем зданий. Узнать больше про AggreGate Building Automation
AggreGate MES/OEE — это система управления производством оперативного уровня принятия решений. Содержит интегрированные модули OEE-метрик, контроля простоев и интеграции с ERP/EAM. Узнать больше про AggreGate MES
Триафлай — это российская платформа создания прикладных аналитических решений без программирования (no-code). Внедрение платформы позволяет упростить сбор, обработку, хранение, анализ и визуализацию данных, построение отчетности и поддержку принятия управленческих решен ... Узнать больше про Триафлай
Waliot — это комплексная платформа для оптимизации логистических процессов и управления транспортными средствами, обеспечивающая мониторинг, анализ и повышение эффективности перевозок. Узнать больше про Waliot
Inspark IoT Platform — это комплексное решение для управления устройствами интернета вещей, обеспечивающее сбор, анализ и визуализацию данных в реальном времени для оптимизации бизнес-процессов и повышения эффективности систем.. Узнать больше про Inspark IoT Platform
Alphalogic — это IoT-платформа, позволяющая создавать единую среду мониторинга и управления при использовании множества разнообразных аппаратных систем. Узнать больше про Alphalogic
Bosch IoT Suite — это комплексная программная платформа для интернета вещей (ИВ), состоящая из облачных сервисов и программных пакетов, и призванная помочь разработчикам быстро, несложно и безопасно создавать, внедрять и поддерживать приложения IoT. Узнать больше про Bosch IoT Suite
Cumulocity IoT — это платформа предоставляет полный стек функций, позволяющих создавать прикладные решения интернета вещей (IoT) пользователями без знания программирования. Узнать больше про Cumulocity IoT
FactoryTalk — это интегрированная система программного обеспечения для управления производственными процессами, которая предоставляет инструменты для мониторинга, анализа и оптимизации работы оборудования, управления качеством, отслеживания производительности и обеспече ... Узнать больше про FactoryTalk
Gelios — это система для дистанционного контроля транспортных средств специального назначения, а также любых мобильных и стационарных умных активов. Узнать больше про Gelios
Google Cloud IoT — это набор инструментов для подключения, обработки, хранения и анализа данных как на терминальном устройстве, так и в облаке. Узнать больше про Google Cloud IoT
Пирамида — это комплексное решение для автоматизации и оптимизации бизнес-процессов, обеспечивающее эффективное управление данными и ресурсами в корпоративной среде. Узнать больше про Пирамида
Прикладные приложения интернета вещей (ИВ, англ. Internet of Things Applications, IoT) предназначены для непосредственного применения интернета вещей в рабочих областях бизнеса, управления умными производственными активами и использования данных от датчиков. В общем прикладные ИВ-приложения обеспечивают большую видимость, понимание и эффективность, применяя на пользу предприятия данные от датчиков и управляя подключенными устройствами.
Прикладное применение интернета вещей (ИВ) как деятельность представляет собой использование связанных с ИВ технологий и решений для оптимизации бизнес-процессов, повышения эффективности управления производственными активами и получения аналитических данных на основе информации, поступающей от датчиков и других подключённых устройств. Эта деятельность включает разработку и внедрение специализированных программных продуктов, которые позволяют интегрировать физические объекты в информационные системы предприятия, обеспечивая их взаимодействие и обмен данными в реальном времени, что способствует более глубокому пониманию процессов и принятию обоснованных управленческих решений.
Ключевые аспекты данного процесса:
Таким образом, прикладное применение ИВ трансформирует традиционные подходы к управлению предприятием, делая процессы более прозрачными и управляемыми. Важную роль в этом процессе играют цифровые (программные) решения, которые обеспечивают интеграцию, обработку и анализ данных, поступающих от устройств ИВ, и позволяют реализовать потенциал технологии для достижения конкретных бизнес-целей.
Прикладные приложения интернета вещей предназначены для непосредственного использования технологий интернета вещей в различных сферах бизнеса и управления. Они позволяют эффективно интегрировать данные, получаемые от датчиков и других устройств, в бизнес-процессы предприятия, обеспечивая тем самым более глубокое понимание состояния производственных активов, инфраструктуры и других объектов, а также повышая прозрачность и управляемость процессов.
Функциональное предназначение таких систем заключается в автоматизации сбора и анализа данных, управлении подключёнными устройствами и оптимизации рабочих процессов на основе полученной информации. Прикладные приложения интернета вещей способствуют повышению эффективности работы предприятия, минимизации простоев, прогнозированию потребностей в техническом обслуживании и ресурсам, а также обеспечивают возможность реализации концепции «умного производства» и других современных подходов к управлению активами и процессами.
Прикладные приложения интернета вещей в основном используют следующие группы пользователей:
При выборе программного продукта из функционального класса Прикладные приложения интернета вещей необходимо учитывать ряд ключевых факторов, которые определят пригодность продукта для решения конкретных бизнес-задач. Важно оценить масштаб деятельности предприятия: для крупных корпораций с разветвлённой структурой и множеством производственных площадок потребуются решения с высокой масштабируемостью и возможностью интеграции с существующими корпоративными информационными системами, тогда как для небольших предприятий акцент может быть сделан на простоту использования и невысокую стоимость внедрения. Также следует проанализировать отраслевые требования и стандарты: например, в фармацевтической промышленности важны строгие протоколы контроля качества и соответствия нормативным актам, в то время как в сельском хозяйстве приоритет может быть отдан возможностям мониторинга и анализа больших объёмов данных с датчиков, отслеживающих состояние почвы и погодных условий.
Не менее важно обратить внимание на техническую поддержку и качество обслуживания со стороны поставщика программного продукта, а также на наличие обучающих материалов и возможности для повышения квалификации персонала. Следует также оценить уровень кастомизации продукта: некоторые решения предлагают широкие возможности для настройки под специфические задачи бизнеса, в то время как другие имеют более жёстко заданный функционал и могут не подойти для реализации уникальных бизнес-процессов. Кроме того, необходимо учитывать сроки внедрения и окупаемость инвестиций в ИВ-решения, оценивая потенциальный рост эффективности бизнес-процессов и сокращение издержек за счёт использования данных от подключённых устройств.
Прикладные приложения интернета вещей (ИВ) предоставляют предприятиям инструменты для оптимизации рабочих процессов и повышения эффективности за счёт использования данных от подключённых устройств и датчиков. Преимущества таких решений заключаются в следующем:
Повышение оперативности принятия решений. Благодаря мгновенной передаче данных от датчиков и устройств возможно оперативно анализировать ситуацию и принимать обоснованные управленческие решения, что снижает время реакции на изменения и потенциальные проблемы.
Оптимизация производственных процессов. ИВ-приложения позволяют мониторить и управлять производственными активами в реальном времени, выявлять узкие места и оптимизировать рабочие процессы, что ведёт к сокращению простоев и повышению производительности.
Снижение затрат на обслуживание и ремонт. Постоянный мониторинг состояния оборудования и прогнозирование поломок позволяют планировать техническое обслуживание, минимизировать непредвиденные расходы и снизить простои, связанные с аварийными ремонтами.
Улучшение качества продукции и услуг. Сбор и анализ данных с датчиков помогают выявлять факторы, влияющие на качество, и оперативно вносить коррективы в процессы, что способствует повышению уровня удовлетворённости клиентов.
Усиление контроля и безопасности. ИВ-приложения обеспечивают возможность отслеживания местоположения и состояния активов, контроля доступа к определённым зонам и предотвращения несанкционированного использования ресурсов, что повышает общий уровень безопасности на предприятии.
Интеграция данных и систем. Приложения интернета вещей позволяют интегрировать разрозненные системы и источники данных в единую информационную среду, что облегчает обмен данными между подразделениями и внешними партнёрами, улучшая координацию и сотрудничество.
Повышение гибкости и адаптивности бизнеса. Использование ИВ-приложений даёт возможность быстро адаптироваться к изменяющимся рыночным условиям и потребностям клиентов, оптимизировать ресурсы и масштабировать бизнес без значительных дополнительных затрат.
Для того, чтобы быть представленными на рынке, Прикладные приложения интернета вещей должны иметь следующие функциональные возможности:
В 2025 году на рынке прикладных приложений интернета вещей ожидается усиление тенденций к интеграции искусственного интеллекта и машинного обучения для анализа данных с датчиков, развитие технологий блокчейн для обеспечения безопасности и прозрачности взаимодействия устройств, расширение применения низкокодовых и безкодовых платформ для разработки IoT-решений, а также рост интереса к устойчивым и энергоэффективным технологиям в IoT. Среди ключевых трендов можно выделить:
Интеграция AI и ML. Применение алгоритмов машинного обучения для прогнозирования состояния оборудования и оптимизации производственных процессов на основе анализа потоков данных от IoT-устройств.
Блокчейн в IoT. Использование распределённых реестров для создания надёжных и защищённых каналов обмена данными между устройствами и системами, что повысит доверие и безопасность в IoT-экосистемах.
Низкокодовые платформы. Рост популярности инструментов, позволяющих быстро разрабатывать и внедрять IoT-приложения без глубоких знаний в программировании, что ускорит цифровизацию бизнеса.
Энергоэффективность. Разработка IoT-устройств и приложений с минимальным энергопотреблением, что особенно важно для удалённых и труднодоступных объектов.
Конвергенция IoT и 5G. Расширение возможностей IoT за счёт высокой скорости и низкой задержки сетей пятого поколения, что позволит реализовывать более сложные и требовательные к пропускной способности приложения.
Устойчивое развитие. Внедрение IoT-решений, способствующих снижению экологического воздействия и оптимизации использования ресурсов, например, в управлении отходами и энергопотреблением.
Персонализация и кастомизация. Развитие приложений, которые позволяют адаптировать IoT-решения под конкретные потребности предприятий и индивидуальных пользователей, повышая тем самым их эффективность и удобство использования.
МТС

МТС Мобильные сотрудники — это облачная платформа для контроля, организации и координации разъездного персонала. Диспетчер в веб-интерфейсе управляет сотрудниками у которых на телефоне установлено мобильное приложение «МТС Координатор». Универсальное решение МТС Мобильные сотрудники (англ. MTS Mobile Staff) от компании МТС предназначено для контроля местоположения, маршрутов перемещения и управления сотрудниками и транспо ...
КОМНЭТ

Rightech IoT Cloud — это бескодовая (no-code) IoT-платформа для быстрого создания прикладных проектов интернета вещей.
Amazon.com

AWS IoT — это платформа интернета вещей с широкими функциональными возможностями, позволяющая создавать решения для множества областей применения и с использованием широкого спектра умных устройств.
Schneider Electric

EcoStruxure — это лёгкая в использовании платформа интернета вещей, обладающая открытой, масштабируемой и совместимой архитектурой для управления подключенными активами в жилых домах, зданиях, центрах обработки данных и различных отраслях промышленности.
Цифровая Индустриальная Платформа

Zyfra Industrial IoT Platform — это платформа для сбора, анализа и управления данными промышленных IoT-устройств.
Alibaba Cloud

Alibaba Cloud — это облачное решение для поставщиков и интеграторов интеллектуальных систем интернета вещей (IoT), позволяющее быстро создавать стабильные, экономичные и надежные решения.
Объединение Агрегейт (ТМ Tibbo Systems)

AggreGate SCADA/HMI — это российская SCADA-система, которая обеспечивает управление, визуализацию и мониторинг промышленных процессов, охватывая все уровни автоматизации — от прямого взаимодействия с оборудованием до интеграции бизнес-аналитики.
Объединение Агрегейт (ТМ Tibbo Systems)

AggreGate Network Manager — это система мониторинга и управления ИТ-инфраструктурой на базе IoT-платформы AggreGate.
Объединение Агрегейт (ТМ Tibbo Systems)

AggreGate Building Automation — это централизованная платформа для управления, мониторинга и автоматизации инженерных систем зданий.
Объединение Агрегейт (ТМ Tibbo Systems)

AggreGate MES/OEE — это система управления производством оперативного уровня принятия решений. Содержит интегрированные модули OEE-метрик, контроля простоев и интеграции с ERP/EAM.
Триафлай

Триафлай — это российская платформа создания прикладных аналитических решений без программирования (no-code). Внедрение платформы позволяет упростить сбор, обработку, хранение, анализ и визуализацию данных, построение отчетности и поддержку принятия управленческих решений.
ПМК

Waliot — это комплексная платформа для оптимизации логистических процессов и управления транспортными средствами, обеспечивающая мониторинг, анализ и повышение эффективности перевозок.
Инспарк

Inspark IoT Platform — это комплексное решение для управления устройствами интернета вещей, обеспечивающее сбор, анализ и визуализацию данных в реальном времени для оптимизации бизнес-процессов и повышения эффективности систем..
Alphaopen

Alphalogic — это IoT-платформа, позволяющая создавать единую среду мониторинга и управления при использовании множества разнообразных аппаратных систем.
Bosch Software Innovations

Bosch IoT Suite — это комплексная программная платформа для интернета вещей (ИВ), состоящая из облачных сервисов и программных пакетов, и призванная помочь разработчикам быстро, несложно и безопасно создавать, внедрять и поддерживать приложения IoT.
Software AG

Cumulocity IoT — это платформа предоставляет полный стек функций, позволяющих создавать прикладные решения интернета вещей (IoT) пользователями без знания программирования.
Rockwell Automation

FactoryTalk — это интегрированная система программного обеспечения для управления производственными процессами, которая предоставляет инструменты для мониторинга, анализа и оптимизации работы оборудования, управления качеством, отслеживания производительности и обеспечения эффективности производства ...
ГеолонСофт

Gelios — это система для дистанционного контроля транспортных средств специального назначения, а также любых мобильных и стационарных умных активов.

Google Cloud IoT — это набор инструментов для подключения, обработки, хранения и анализа данных как на терминальном устройстве, так и в облаке.
Системы и Технологии

Пирамида — это комплексное решение для автоматизации и оптимизации бизнес-процессов, обеспечивающее эффективное управление данными и ресурсами в корпоративной среде.
Прикладные приложения интернета вещей (ИВ, англ. Internet of Things Applications, IoT) предназначены для непосредственного применения интернета вещей в рабочих областях бизнеса, управления умными производственными активами и использования данных от датчиков. В общем прикладные ИВ-приложения обеспечивают большую видимость, понимание и эффективность, применяя на пользу предприятия данные от датчиков и управляя подключенными устройствами.
Прикладное применение интернета вещей (ИВ) как деятельность представляет собой использование связанных с ИВ технологий и решений для оптимизации бизнес-процессов, повышения эффективности управления производственными активами и получения аналитических данных на основе информации, поступающей от датчиков и других подключённых устройств. Эта деятельность включает разработку и внедрение специализированных программных продуктов, которые позволяют интегрировать физические объекты в информационные системы предприятия, обеспечивая их взаимодействие и обмен данными в реальном времени, что способствует более глубокому пониманию процессов и принятию обоснованных управленческих решений.
Ключевые аспекты данного процесса:
Таким образом, прикладное применение ИВ трансформирует традиционные подходы к управлению предприятием, делая процессы более прозрачными и управляемыми. Важную роль в этом процессе играют цифровые (программные) решения, которые обеспечивают интеграцию, обработку и анализ данных, поступающих от устройств ИВ, и позволяют реализовать потенциал технологии для достижения конкретных бизнес-целей.
Прикладные приложения интернета вещей предназначены для непосредственного использования технологий интернета вещей в различных сферах бизнеса и управления. Они позволяют эффективно интегрировать данные, получаемые от датчиков и других устройств, в бизнес-процессы предприятия, обеспечивая тем самым более глубокое понимание состояния производственных активов, инфраструктуры и других объектов, а также повышая прозрачность и управляемость процессов.
Функциональное предназначение таких систем заключается в автоматизации сбора и анализа данных, управлении подключёнными устройствами и оптимизации рабочих процессов на основе полученной информации. Прикладные приложения интернета вещей способствуют повышению эффективности работы предприятия, минимизации простоев, прогнозированию потребностей в техническом обслуживании и ресурсам, а также обеспечивают возможность реализации концепции «умного производства» и других современных подходов к управлению активами и процессами.
Прикладные приложения интернета вещей в основном используют следующие группы пользователей:
При выборе программного продукта из функционального класса Прикладные приложения интернета вещей необходимо учитывать ряд ключевых факторов, которые определят пригодность продукта для решения конкретных бизнес-задач. Важно оценить масштаб деятельности предприятия: для крупных корпораций с разветвлённой структурой и множеством производственных площадок потребуются решения с высокой масштабируемостью и возможностью интеграции с существующими корпоративными информационными системами, тогда как для небольших предприятий акцент может быть сделан на простоту использования и невысокую стоимость внедрения. Также следует проанализировать отраслевые требования и стандарты: например, в фармацевтической промышленности важны строгие протоколы контроля качества и соответствия нормативным актам, в то время как в сельском хозяйстве приоритет может быть отдан возможностям мониторинга и анализа больших объёмов данных с датчиков, отслеживающих состояние почвы и погодных условий.
Не менее важно обратить внимание на техническую поддержку и качество обслуживания со стороны поставщика программного продукта, а также на наличие обучающих материалов и возможности для повышения квалификации персонала. Следует также оценить уровень кастомизации продукта: некоторые решения предлагают широкие возможности для настройки под специфические задачи бизнеса, в то время как другие имеют более жёстко заданный функционал и могут не подойти для реализации уникальных бизнес-процессов. Кроме того, необходимо учитывать сроки внедрения и окупаемость инвестиций в ИВ-решения, оценивая потенциальный рост эффективности бизнес-процессов и сокращение издержек за счёт использования данных от подключённых устройств.
Прикладные приложения интернета вещей (ИВ) предоставляют предприятиям инструменты для оптимизации рабочих процессов и повышения эффективности за счёт использования данных от подключённых устройств и датчиков. Преимущества таких решений заключаются в следующем:
Повышение оперативности принятия решений. Благодаря мгновенной передаче данных от датчиков и устройств возможно оперативно анализировать ситуацию и принимать обоснованные управленческие решения, что снижает время реакции на изменения и потенциальные проблемы.
Оптимизация производственных процессов. ИВ-приложения позволяют мониторить и управлять производственными активами в реальном времени, выявлять узкие места и оптимизировать рабочие процессы, что ведёт к сокращению простоев и повышению производительности.
Снижение затрат на обслуживание и ремонт. Постоянный мониторинг состояния оборудования и прогнозирование поломок позволяют планировать техническое обслуживание, минимизировать непредвиденные расходы и снизить простои, связанные с аварийными ремонтами.
Улучшение качества продукции и услуг. Сбор и анализ данных с датчиков помогают выявлять факторы, влияющие на качество, и оперативно вносить коррективы в процессы, что способствует повышению уровня удовлетворённости клиентов.
Усиление контроля и безопасности. ИВ-приложения обеспечивают возможность отслеживания местоположения и состояния активов, контроля доступа к определённым зонам и предотвращения несанкционированного использования ресурсов, что повышает общий уровень безопасности на предприятии.
Интеграция данных и систем. Приложения интернета вещей позволяют интегрировать разрозненные системы и источники данных в единую информационную среду, что облегчает обмен данными между подразделениями и внешними партнёрами, улучшая координацию и сотрудничество.
Повышение гибкости и адаптивности бизнеса. Использование ИВ-приложений даёт возможность быстро адаптироваться к изменяющимся рыночным условиям и потребностям клиентов, оптимизировать ресурсы и масштабировать бизнес без значительных дополнительных затрат.
Для того, чтобы быть представленными на рынке, Прикладные приложения интернета вещей должны иметь следующие функциональные возможности:
В 2025 году на рынке прикладных приложений интернета вещей ожидается усиление тенденций к интеграции искусственного интеллекта и машинного обучения для анализа данных с датчиков, развитие технологий блокчейн для обеспечения безопасности и прозрачности взаимодействия устройств, расширение применения низкокодовых и безкодовых платформ для разработки IoT-решений, а также рост интереса к устойчивым и энергоэффективным технологиям в IoT. Среди ключевых трендов можно выделить:
Интеграция AI и ML. Применение алгоритмов машинного обучения для прогнозирования состояния оборудования и оптимизации производственных процессов на основе анализа потоков данных от IoT-устройств.
Блокчейн в IoT. Использование распределённых реестров для создания надёжных и защищённых каналов обмена данными между устройствами и системами, что повысит доверие и безопасность в IoT-экосистемах.
Низкокодовые платформы. Рост популярности инструментов, позволяющих быстро разрабатывать и внедрять IoT-приложения без глубоких знаний в программировании, что ускорит цифровизацию бизнеса.
Энергоэффективность. Разработка IoT-устройств и приложений с минимальным энергопотреблением, что особенно важно для удалённых и труднодоступных объектов.
Конвергенция IoT и 5G. Расширение возможностей IoT за счёт высокой скорости и низкой задержки сетей пятого поколения, что позволит реализовывать более сложные и требовательные к пропускной способности приложения.
Устойчивое развитие. Внедрение IoT-решений, способствующих снижению экологического воздействия и оптимизации использования ресурсов, например, в управлении отходами и энергопотреблением.
Персонализация и кастомизация. Развитие приложений, которые позволяют адаптировать IoT-решения под конкретные потребности предприятий и индивидуальных пользователей, повышая тем самым их эффективность и удобство использования.