Российские Платформы межмашинного взаимодействия (М2М)

Платформы межмашинного взаимодействия (М2М, англ. Machine-to-Machine Platforms, M2M) позволяют развёртывать прикладные приложения интернета вещей и и создавать собственные приложения межмашинного взаимодействия специально на базе подключенных умных устройств.

Межмашинное взаимодействие (М2М) как деятельность представляет собой технологический процесс обмена данными и информацией между различными устройствами и системами без непосредственного участия человека, что позволяет автоматизировать множество операций и повысить эффективность бизнес-процессов и технических систем. М2М находит применение в различных сферах, включая промышленность, логистику, здравоохранение, сельское хозяйство и другие, и служит основой для создания умных систем и интернета вещей, обеспечивая сбор, передачу и анализ данных в реальном времени.

Ключевые аспекты данного процесса:

• обмен данными между устройствами и оборудованием,
• автоматизация процессов сбора и обработки информации,
• удалённое управление и мониторинг объектов,
• интеграция различных систем и устройств в единую информационную среду,
• реализация сценариев работы умных систем и интернета вещей,
• обеспечение возможности анализа больших объёмов данных для принятия управленческих решений.

Важную роль в реализации М2М играют цифровые (программные) решения, которые обеспечивают необходимую инфраструктуру для развёртывания и функционирования систем межмашинного взаимодействия, включая платформы для разработки и развёртывания приложений, средства обеспечения безопасности данных, механизмы интеграции с существующими информационными системами и инструменты для анализа полученной информации.

Платформы межмашинного взаимодействия предназначены для обеспечения технологического взаимодействия между различными устройствами в рамках интернета вещей. Они позволяют автоматизировать обмен данными и управлять устройствами без непосредственного участия человека, создавая единую экосистему, в которой умные устройства могут взаимодействовать друг с другом, обмениваться информацией и выполнять заданные алгоритмы действий на основе полученных данных.

Эти системы обеспечивают интеграцию разнородных устройств и программных компонентов, предоставляют необходимые инструменты и интерфейсы для разработки, развёртывания и масштабирования приложений межмашинного взаимодействия. Благодаря платформам М2М возможно создание сложных прикладных решений, которые оптимизируют бизнес-процессы, повышают эффективность управления ресурсами и обеспечивают новый уровень автоматизации в различных отраслях экономики и повседневной жизни.

Платформы межмашинного взаимодействия в основном используют следующие группы пользователей:

• промышленные предприятия для автоматизации производственных процессов и мониторинга оборудования;
• компании в сфере логистики и транспорта для отслеживания перемещения грузов и управления транспортными средствами;
• организации жилищно-коммунального хозяйства для управления инфраструктурой и контроля потребления ресурсов;
• медицинские учреждения для мониторинга состояния пациентов и управления медицинским оборудованием;
• компании в сфере розничной торговли и услуг для оптимизации бизнес-процессов и повышения качества обслуживания клиентов;
• энергетические компании для мониторинга и управления энергосетями и генерирующими мощностями.

Агентское приложение устройства (Edge)

Функции Агентских приложений для устройств (англ. Edge Applications) в Платформах интернета вещей (IoT) позволяют устанавливать на устройства управляющие прикладные приложения (при операционной совместимости с устройством). Такие функции предоставляют возможность быстрой настройки и интеграции между сторонним устройством и IoT-платформой.

Администрирование

Возможность администрирования позволяет осуществлять настройку и управление функциональностью системы, а также управление учётными записями и правами доступа к системе.

Анализ данных датчиков

Функции Анализа данных датчиков позволяют при помощи имеющихся в платформе типовых модулей, алгоритмов и обработчиков производить аналитические операции над данными датчиков, в том числе статистический и математический анализ прикладных данных. Такие функции предоставляют возможность получения выводов из данных сенсоров и датчиков непосредственно в Платформе интернета вещей (IoT).

Визуализация данных датчиков

Функции Визуализации данных датчиков в Платформах интернета вещей (IoT) позволяют представлять полученные от IoT-устройств данные в графическом виде, удобном для контроля и анализа. Такие функции предоставляют возможность обращаться к графикам и диаграммам в составе отчётов или информационных панелей (дашбордов, виджетов).

Встроенная среда разработки (IDE)

Функции Встроенной среды разработки (IDE) в Платформах интернета вещей (IoT) позволяют использовать IoT-платформу для быстрой разработки прикладных приложений, программных продуктов, систем и сервисов интернета вещей на базе готовых компонентов платформы, а также с возможностью применения методов малокодовой (Low-Code) или бескодовой (No-Code) разработки.

Геопозиционирование

Функции Геопозиционирования в Платформах интернета вещей (IoT) позволяют отслеживать местоположение умного устройства при помощи спутниковой системы позиционирования или методов ангуляции в сетях подвижной (мобильной) связи. Такие функции предоставляют возможность иметь в системе актуальные данные о географических координатах ИВ-устройства.

Диспетчеризация парка активов

Функции Диспетчеризации парка активов в Платформах интернета вещей (IoT) позволяют массово управлять на прикладном уровне умными устройствами и умными активами (например, вендинговыми аппаратами, электросамокатами, оборудованием умного дома, оборудованием производственной площадки и прочими). Такие функции предоставляют возможность учёта, контроля и сопровождения парка устройств или целого цифровизированного промышленного объекта.

Импорт/экспорт данных

Возможность импорта и/или экспорта данных в продукте позволяет загрузить данные из наиболее популярных файловых форматов или выгрузить рабочие данные в файл для дальнейшего использования в другом ПО.

Искусственный интеллект (AI)

Функции Искусственного интеллекта (AI) в Платформах интернета вещей (IoT) позволяют применять алгоритмы машинного обучения, искусственных нейронных сетей и других методов ИИ над данными с умных устройств и датчиков. Такие функции предоставляют возможность получить пользу от технологий ИИ в приложениях Интернета вещей.

Межмашинное взаимодействие (M2M)

Функции Межмашинного взаимодействия (M2M, MTC) в Платформах интернета вещей (IoT) позволяют обеспечить автоматическое взаимодействие (без участия человека) между прикладными устройствами по стандартизированным прикладным протоколам машинной коммуникации. Таким образом обеспечиваются совместимость устройств и возможности сценарного обмена данными между умными устройствами.

Многопользовательский доступ

Возможность многопользовательской доступа в программную систему обеспечивает одновременную работу нескольких пользователей на одной базе данных под собственными учётными записями. Пользователи в этом случае могут иметь отличающиеся права доступа к данным и функциям программного обеспечения.

Наличие API

Часто при использовании современного делового программного обеспечения возникает потребность автоматической передачи данных из одного ПО в другое. Например, может быть полезно автоматически передавать данные из Системы управления взаимоотношениями с клиентами (CRM) в Систему бухгалтерского учёта (БУ). Для обеспечения такого и подобных сопряжений программные системы оснащаются специальными Прикладными программными интерфейсами (англ. API, Application Programming Interface). С помощью таких API любые компетентные программисты смогут связать два программных продукта между собой для автоматического обмена информацией.

Отчётность и аналитика

Наличие у продукта функций подготовки отчётности и/или аналитики позволяют получать систематизированные и визуализированные данные из системы для последующего анализа и принятия решений на основе данных.

Прикладное управление активами

Функции Прикладного управления активами в Платформах интернета вещей (IoT) позволяют контролировать прикладные показатели состояния умного устройства и управлять его прикладными возможностями. Например, для умных транспортных средств такие функции будут предоставлять возможность состояния частей транспортного средства, данные о пробеге и местоположении и т.п.

Программный интерфейс приложения (API)

Функции Программного интерфейса приложения (API) в Платформах интернета вещей (IoT) позволяют использовать программные интерфейсы для быстрого построения новых приложений интернета вещей. Такие функции предоставляют возможность использовать ИВ-платформу для быстрой интеграции с окружающими информационными системами.

Телеметрия и телеуправление

Функции Телеметрии и телеуправления в Платформах интернета вещей (IoT) позволяют получать данные непосредственно с умных устройств, датчиков и сенсоров, преобразовывать эти данные из цифрового (бинарного) вида к нужному формату прикладных данных и сохранять на сервере, а также отправлять управляющие сигналы умным устройствам, приводам и актуаторам. Такие функции предоставляют возможность работать с умным оборудованием на прикладном уровне по стандартным прикладным протоколам, или по настраиваемым протоколам.

Управление мобильным устройством

Функции Управления мобильным устройством в Платформах интернета вещей (IoT) позволяют выполнять аппаратное управление ресурсами мобильного устройства по стандартам управления мобильными устройствам (англ. Mobile Device Management).

Управление подключениями

Функции Управления подключениями в Платформах интернета вещей (IoT) позволяют вести учёт, контролировать параметры и анализировать статистические параметры сетевых подключений умных устройств для одного или нескольких видов связи. Такие функции предоставляют возможность сохранять контроль над объёмом используемого трафика, частотой сеансов связи и прочими параметрами сетевых подключений ИВ-устройств.

Управление устройством

Функции Управления устройством в Платформах интернета вещей (IoT) позволяют контролировать техническое состояние устройства, производить управление конфигурацией и состоянием устройства и его составных частей (включая блоки ввода/вывода, прикладные периферийные устройства, вычислительные компоненты, включая блоки памяти, процессорные модули, сетевые модули и прочие). Такие функции предоставляют возможность осуществлять полноценное техническое управление умным IoT-устройством.

LoRa связь

Поддержка LoRa (англ. Long Range) связи в Платформах интернета вещей (IoT) позволяет применять данную технологию передачи данных в нелицензируемом диапазоне частот. Стандарт передачи LoRa часто используется для передачи данных в автономных датчиках наблюдения и для решения задач жилищно-коммунального хозяйства.

LPWAN связь

Поддержка LPWAN (англ. Low-power Wide-area Network) связи в Платформах интернета вещей позволяет строить прикладные IoT-приложения с применением беспроводных сетей передачи данных на дальние расстояния. Группа стандартов связи LPWAN включает технологии, спеициально разработанные для распределённых сетей телеметрии, межмашинного взаимодействия и интернета вещей.

NB-Fi связь

Поддержка NB-Fi (англ. Narrow Band Fidelity) связи позволяет использовать данный открытый LPWAN-протокол беспроводной передачи данных малого объёма в рамках Платформы интернета вещей (IoT).

NB-IoT (5G) связь

Поддержка NB-IoT (англ. Narrow Band Internet of Things) связи в Платформах интернета вещей (IoT) позволяет применять стандарты GSM-связи 5 поколения (5G) при построении приложений интернета вещей.

ZigBee связь

Поддержка ZigBee связи в Платформах интернета вещей позволяет применять спецификацию сетевых протоколов верхнего уровня ZigBee для организации связи с умными устройствами в прикладных IoT-приложениях.

Архитектура блокчейн

Использование Архитектуры блокчейн в Платформах интернета вещей позволяет применять в IoT-приложениях цепочки блоков транзации и применять иные архитектурные принципы блокчейн для взаимодействия с умными устройствами. Таким образом возможно применять в приложениях интернета вещей прозрачные, но нераскрытые или псевдо-анонимные операции.

Обеспечение безопасности

Обеспечение безопасности в Платформах интернета вещей (IoT) предполагает использование специальных выделенных модулей защиты информации, соответствующих тем или иным стандартам информационной безопасности.

Проводная связь

Поддержка Проводной связи в Платформах интернета вещей (IoT) позволяет строить приложения для управления умными устройствами, соединяемыми с сервером посредством проводной (стационарной) связи.

Сотовая связь (GSM: 2G, 3G, 4G)

Поддержка Сотовой связи (GSM: 2G, 3G, 4G) в Платформах интернета вещей (IoT) позволяет применять стандартные подключения к сетям сотовой связи на базе стандартов GSM разных поколений. В случае применения такого вида связи, умное устройство взаимодействует с сервером посредством стандартных сетей сотовой связи.

Спутниковая связь

Поддержка Спутниковой связи в Платформах интернета вещей позволяет строить IoT-приложения, где устройства взаимодействуют с сервером посредством спутниковых сетей передачи данных. Спутниковые сети связи обладают наилучшими показателями покрытия сигналом связи, что позволяет строить ИВ-приложения для умных мобильных активов, выходящих далеко за границы покрытия антен связи малого и среднего радиуса действия.

На основе своего экспертного мнения Соваре рекомендует наиболее внимательно подходить к выбору решения. При выборе программного продукта из функционального класса Платформы межмашинного взаимодействия необходимо учитывать ряд ключевых факторов, которые определят пригодность платформы для решения конкретных бизнес-задач. Важно проанализировать масштаб деятельности компании — для малого бизнеса могут подойти более простые и гибкие решения с минимальным набором функций, в то время как крупным корпорациям потребуются масштабируемые платформы с высокой производительностью и поддержкой большого числа устройств и пользователей. Также следует оценить отраслевые требования: например, в производственной сфере важны функции мониторинга и управления оборудованием в реальном времени, в логистике — возможности отслеживания перемещения грузов и управления транспортными средствами, а в здравоохранении — соблюдение строгих норм конфиденциальности и безопасности данных.

Ключевые аспекты при принятии решения:

• совместимость с существующими ИТ-инфраструктурами и системами (например, с ERP, CRM и другими корпоративными приложениями);
• поддержка необходимых протоколов и стандартов связи (например, MQTT, CoAP, HTTP для обмена данными между устройствами);
• возможности масштабирования (поддержка увеличения числа подключённых устройств и объёма обрабатываемых данных без существенного снижения производительности);
• уровень безопасности и соответствия отраслевым стандартам (например, ГОСТ, ISO, требования к защите персональных данных);
• наличие инструментов для разработки и развёртывания собственных приложений М2М (SDK, API, визуальные конструкторы);
• поддержка различных типов устройств (сенсорные устройства, контроллеры, умные датчики и т. д.);
• возможности аналитики и визуализации данных, получаемых от устройств (например, дашборды, отчёты, прогнозирование на основе собранных данных);
• наличие механизмов обеспечения надёжности и отказоустойчивости (репликация данных, резервное копирование, автоматическое восстановление после сбоев).

Кроме того, следует обратить внимание на техническую поддержку и сообщество разработчиков, связанное с платформой, — это обеспечит возможность быстрого решения возникающих проблем и доступ к дополнительным ресурсам и знаниям. Также важно оценить стоимость владения платформой, включая не только лицензионные платежи, но и затраты на внедрение, обучение персонала, техническую поддержку и обновления.

Платформы межмашинного взаимодействия (М2М) играют ключевую роль в развитии интернета вещей, обеспечивая автоматизацию и оптимизацию взаимодействия между устройствами. Они позволяют создавать интегрированные системы, которые повышают эффективность бизнес-процессов и улучшают качество предоставляемых услуг. Основные преимущества и выгода от применения М2М-платформ включают:

• Автоматизация процессов. . Платформы М2М позволяют автоматизировать обмен данными между устройствами, что снижает необходимость ручного вмешательства и минимизирует вероятность человеческих ошибок.

• Повышение эффективности операций. . Оптимизация рабочих процессов за счёт быстрого и надёжного обмена данными между устройствами приводит к сокращению времени на выполнение операций и повышению общей производительности системы.

• Интеграция разнородных устройств. . М2М-платформы обеспечивают возможность интеграции различных типов устройств и систем, что позволяет создавать комплексные решения для бизнеса и упрощает управление разнородными активами.

• Улучшение аналитики и принятия решений. . Сбор и анализ данных с устройств в реальном времени даёт возможность получать актуальные и точные данные для принятия управленческих решений, что повышает их обоснованность и эффективность.

• Снижение операционных затрат. . Автоматизация и оптимизация процессов с помощью М2М-платформ способствует снижению затрат на обслуживание и эксплуатацию оборудования, а также уменьшению расходов на персонал.

• Расширение возможностей для инноваций. . Платформы М2М открывают новые возможности для разработки инновационных продуктов и услуг, основанных на взаимодействии устройств, что может стать источником новых доходов и конкурентных преимуществ.

• Повышение уровня безопасности и надёжности. . М2М-платформы позволяют реализовать механизмы мониторинга и контроля состояния устройств и систем, что способствует своевременному выявлению и устранению потенциальных угроз и сбоев.

Классификатор программных продуктов Соваре определяет конкретные функциональные критерии для систем. Для того, чтобы быть представленными на рынке Платформы межмашинного взаимодействия, системы должны иметь следующие функциональные возможности:

• обеспечение связи и обмена данными между различными устройствами без непосредственного участия человека,
• поддержка различных протоколов и стандартов связи, используемых в устройствах интернета вещей,
• возможность масштабирования и адаптации к растущему числу подключённых устройств и объёму данных,
• механизмы обработки и маршрутизации данных, получаемых от устройств, с учётом требований прикладных приложений,
• средства разработки и развёртывания приложений, ориентированных на взаимодействие между устройствами.

По аналитическим данным Соваре, в 2025 году на рынке платформ межмашинного взаимодействия (М2М) ожидается усиление тенденций к интеграции с технологиями искусственного интеллекта, расширению возможностей аналитики больших данных, повышению уровня безопасности и защищённости систем, развитию стандартов совместимости и интероперабельности, а также к более широкому применению М2М-решений в различных отраслях экономики.

• Интеграция с ИИ-технологиями. Платформы М2М будут активнее использовать алгоритмы машинного обучения для анализа данных, получаемых от устройств, что позволит повысить точность прогнозирования и автоматизировать принятие решений.

• Развитие аналитики больших данных. Усовершенствование инструментов обработки и анализа данных, собираемых через М2М-платформы, даст возможность выявлять скрытые закономерности и тренды, оптимизировать бизнес-процессы и повышать эффективность работы систем.

• Усиление мер безопасности. В условиях роста числа киберугроз разработчики М2М-платформ будут уделять больше внимания шифрованию данных, аутентификации устройств и мониторингу безопасности систем.

• Стандартизация и интероперабельность. Развитие единых стандартов для М2М-платформ упростит интеграцию различных устройств и систем, повысит совместимость решений разных вендоров и облегчит масштабирование М2М-инфраструктур.

• Расширение применения в отраслях. М2М-технологии будут всё активнее внедряться в здравоохранение, транспорт, энергетику, сельское хозяйство и другие отрасли, что приведёт к появлению новых прикладных решений и бизнес-моделей.

• Развитие низкоэнергетических М2М-решений. С учётом растущего интереса к экологичным технологиям разработчики будут создавать М2М-платформы, оптимизированные для работы с устройствами с низким энергопотреблением, что расширит возможности их применения.

• Улучшение пользовательского интерфейса и UX. Разработка более интуитивно понятных и удобных интерфейсов для управления М2М-системами сделает эти технологии доступнее для широкого круга пользователей и упростит внедрение М2М-решений в бизнес-процессы.

Турция

Netcad Digital Universe

Чехия

AIrport

Финляндия

Nokia IMPACT

Бельгия

Eclipse Mosquitto, Eclipse hawkBit, Eclipse Hono, Eclipse Kapua, Eclipse Leshan, Eclipse OM2M

Южная Корея

Brightics IoT

Нидерланды

OpenRemote

Китай

Alibaba Cloud IoT, SEunicloud, Hanyun Platform, Cloud IoT platforms, Haier Cosmoplat, Eco-Connect, IoT Hub, RootCloud

Япония

SPINEX

Таиланд

Sitearound

Вьетнам

INNOWAY Viettel IoT Platform

Сингапур

EnOS Cloud

Индия

Bevywise IoT Platform, DATOMS, NetvirE, Kloudq IIoT, IoTSense, GLens Sustainability

Италия

deviceWISE IoT Platform, Matix, Servitly, Telit deviceWise, Telit OneEdge

США

Intel IoT Platform, Jasper Control Center, Amazon AWS IoT, Amazon FreeRTOS, CalAmp Telematics Cloud, DeviceHive, FactoryTalk, Google Cloud IoT, Hitachi Lumada, IBM Watson IoT, Tuya IoT Platform, Electric Imp Connectivity Platform, AT&T DataFlow, ThingsBoard, Savanna, Altair SmartWorks, Exosite Industrial IoT Platform, PARCserver, Fogwing Industrial IoT Platform, Altizon Datonis Industrial IoT Platform, Datonis, Falkonry Time Series AI Suite, Aeris IoT Platform, Connect IoT, ioEYE Predict, Telegraf, Automation Intellect, Losant, AT&T IoT Platform, ClearBlade IoT Cloud Platform, Cerebra, Microsoft Azure IoT, Azure IoT Central, Microsoft Cloud for Manufacturing, Kamea IoT Device Management, InfluxDB Cloud, Oracle IoT Cloud Service, Avnet IoTConnect, Kaa, Percepxion, Microsoft Azure IoT Suite, Salesforce IoT, Fuchsia, Predix, KORE Global IoT Connectivity, SmartThings, Thingspace, ThingWorx

Великобритания

AVEVA System Platform, IoT.nxt, IoT.nxt Raptor, Vodafone Cell Site Management

Швеция

Ericsson Device Hub

Австрия

Zenon

Австралия

Ardexa, Open-Plant, VROC OASIS

Канада

OpenText IoT Platform, Shoplogix Smart Factory Platform, AirVantage IoT Platform

Франция

EcoStruxure, Braincube, Eviden Global IOT for Industrial Platforms, OIAnalytics, ThingPark Wireless, ThingPark Enterprise, Thingpark Platform

Швейцария

ABB Ability Genix

Пакистан

Equipment Cloud

Испания

IDboxRT, Savvy IIoT Platform, Programming Cloud Service, Services Cloud Manager, Thinger.io

Россия

HubEx, МТС Мобильные сотрудники, LocationPro, AggreGate SCADA/HMI, Триафлай, AggreGate, AggreGate MES, ОПТИМУМ СУМС, Planizator, DM.ТОИР, F5 Platform, Rightech IoT Cloud, AggreGate Network Manager, AggreGate Building Automation, Alphalogic, Билайн Центр Управления М2М, Мобильный TRIM, Мониторинг передвижения бригад, SNRD: FSM, Okdesk, Zyfra Industrial IoT Platform, StreamDat, Waliot, Inspark IoT Platform, KasperskyOS, МегаФон М2М-мониторинг, МТС М2М менеджер, Пирамида, Nexign IoT Platform, МАКС ОСРВ, СКАУТ-Платформа, Go+ Platform, ВАВИОТ.Онлайн, МТС IoT HUB, Greenpl, Мега.Веб, BY-InformixII, Информикс, SAURES, Партнер, InformixIII, SmartCube, iLocks, РадСкаут, ЛС2ДСканер, ОРТЕЗ, MikroBILL, Секундант, Пульт.онлайн, СТРИЖ.Cloud, МТС Телеучёт данных, ПрофиВижн, ПСС.Платформа, СМТ-ИСС М2М-Платформа, IOT Vega Pulse, MeterApp, NEKTA Cloud, Net868.Cloud, T1-Control, Tarantool IIoT, TNGX.IO, Winnum, Yandex IoT Core, Цифровой ревизор, ОПТИМУМ ЦППИВ, inOne, SVAROG, WireGeo, NNTrack, Планадо

Ирландия

Accenture AI Insights Platform, Davra IIoT Platform

Германия

IOTA, SAP Asset Manager, Bosch IoT Suite, Cumulocity IoT, DRIVR, ADTANCE Smart Service Platform, azeti IoT Platform, relayr Cloud, Cybus Connectware, Dex7, Siemens MindSphere