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World File Search SystemIIoT
IIOT
摘要：随着人工智能（AI）技术的成熟度，AI在边缘计算中的应用将大大促进工业技术的发展。但是，关于工业互联网（IIOT）的边缘计算框架的现有研究仍然面临着几个挑战，例如深层硬件和软件耦合，多样的协议，AI模型的困难部署，边缘设备的计算能力不足以及敏感性以及延迟和能源消耗的敏感性。为解决上述问题，本文提出了一个软件定义的面向AI的三层IIOT IIOT EDGE计算框架，并介绍了面向AI的Edge Computing System的设计和实施，旨在支持设备访问，使设备访问能够访问和部署AI，从云中进行AI，并允许整个模型从数据驱动到模型培训以完成模型培训以完成Edge的模型。此外，本文提出了一种基于时间序列的方法，用于在联合学习过程中卸载设备选择和卸载，该方法将低效节点的任务有选择地卸载到边缘计算中心，以减少训练延迟和能源消耗。最后，进行了实验以验证所提出方法的可行性和有效性。使用该方法的模型训练时间通常比随机设备选择方法低30％至50％，而在拟议方法下的训练能量消耗通常少35％至55％。
互联工业物联网环境中安全网络分段概述
摘要 网络分段是增强网络安全的一种非常重要的方法。该方法涉及将网络划分为更小、更易于管理的部分，每个部分都有各自的特定安全要求。此策略支持维护稳定的边界和有效的访问控制，同时保护关键资源（例如数据库服务器）免受未经授权的访问。网络分段在 IIoT 中的相关性恰好与许多设备的先进性和互连性有关，这些设备可能带来广泛的安全问题。为了应对这些挑战，安全 IIoT 网络分段框架被开发为 IIoT 环境的专用网络安全解决方案。该框架包括用于开发定制设计的具体指南，以改善安全态势并保护重要记录。在 IIoT 环境中，安全分段对于保持不同的业务结构分离至关重要，每个业务结构都有各自的特定保护要求，并保护它们免受互连设备带来的独特风险。访问因素的特定问题在 IIoT 网络中带来了精确的问题，因为它们充当许多设备的融合节点，因此确保提供多种类型的隐私泄露和与不同公司的交互。分段具有许多好处，包括加速保护、减少攻击面、简化合规性和改进设备管理。然而，它也使事情复杂化并增加了运营开销，并且还有成本问题。除了网络分段之外，还实施了许多技术来加强安全框架：联合 ID、微分段、防火墙、网络访问控制 (NAC)。它提供对唯一访问者的控制、执行安全规则并处理网络访问，同时支持分段工作并增强 IIoT 结构中的通用安全性。与网络分段相关的一种相关方法，尤其是在 IIoT 环境中，涉及增强安全性、保护敏感统计数据和遵守企业要求。通过使用 SiNeSF 等框架和补充安全技术，组织可以针对与联网 IIoT 设备相关的风险设置安全障碍构建、访问限制和危险限制。
传单：混合工业的 IIoT 应用解决方案 - 艾默生
艾默生的 IIoT 解决方案有助于实现您的运营数字化转型，从而帮助您提高绩效。这些解决方案建立在智能设备之上，可创建新的数据和软件分析，提供可操作的信息，帮助您提高整体设备效率 (OEE)、优化生产并实现可持续发展目标。
使用IIT，AI和ML
工程，浦那，马哈拉施特拉邦摘要4.0，预测维护正在改变制造业效率和可靠性的方式。这项研究介绍了一种具有机器学习方法的系统，并非常强调随机森林算法，并嵌入了技术，以预测和防止设备故障。通过利用来自IoT传感器的实时数据，我们的方法可以准确评估机器健康并在出现任何问题之前进行维护。随机森林模型的使用通过分析数据中的复合物，非线性关系来确保高预测精度，从而实现了对设备条件的强大估计。这种主动的策略大大降低了意外的停机时间，降低了维护成本并延长了机械寿命。我们回顾了预后和健康管理（PHM）的最新进展，设备剩余使用寿命（RUL）的估计以及基于条件的维护（CBM）。此外，我们还探讨了诸如工业环境中模型可解释性，可伸缩性和数据多样性之类的挑战。关键字 - 随机森林算法，IoT传感器，机器健康，机器学习，预后和健康管理（PHM），基于条件的维护（CBM）1。引言随着行业4.0的发展，正在通过高级技术的集成来改变制造过程和运营策略。这种数据驱动的方法使组织能够预测潜在的失败并提前计划维护活动，从而降低了意外的停机时间并降低了运营成本。2。预测性维护（PDM）已成为通过利用工业互联网（IIOT）的能力来提高工业设备的可靠性和效率的关键策略，企业可以从机械和系统中收集大量的实时数据，从而深入了解设备健康和性能。预测维护系统的有效性在很大程度上取决于人工智能（AI）和机器学习（ML）。这些技术促进了复杂数据集的分析，从而识别可能向设备降解的模式和异常。通过复杂的算法，组织可以开发预测模型，不仅可以评估机械的当前状况，还可以预测未来的性能。文献综述本研究[1]使用逻辑回归，支持向量机（SVM）和集成模型研究了预测维护系统的实施，并在实际工业场景中证明了它们的功效。该方法强调了来自传感器和设备的数据集成，从而提供了准确的预测，尽管它需要大量的专业知识和投资才能成功部署。这项研究[2]探讨了物联网和机器学习的整合，用于最先进的异常检测，并利用各种算法，例如装袋，增强和随机森林。该研究强调了实时监控和故障检测的优势，大大降低了维护成本和停机时间。
使用 eclipse ditto 和 hono 实现 IIoT 的数字孪生网络
摘要：在过去十年中，数字孪生开始彻底改变许多行业，为优化工业系统的性能提供了大量好处。它们旨在创建一个持续同步的物理系统模型，以便快速适应动态变化，主要是不可预测和不希望的变化。许多工业领域已经从数字孪生技术中受益，例如航空航天、制造业、医疗保健、城市管理和航运。此外，最近的研究开始探索将数字孪生集成到计算机网络中，以实现更多创新和智能管理。数字孪生技术的基石之一是物联网，其中部署了无线传感器和执行器以提供物理世界和数字世界之间的交互。这种类型的网络由于其强大的约束而难以管理，尤其是在控制关键工业应用时，这催生了工业物联网 (IIoT)。我们相信，优化 IIoT 将导致数字孪生在工业 4.0 中的有效集成。在本文中，我们为 IIoT 设计了一个数字孪生网络 (DTN)，其中传感器、执行器和通信基础设施在数字孪生中复制，以实现对这些网络的实时智能管理。通过利用 Eclipse Hono 为网络设备提供高效的连接，以及利用 Eclipse Ditto 以数字形式表示设备状态，并为 DTN 提供对这些状态的轻松访问。通过这种方式，认知网络服务（例如预测性维护、可持续性功能、网络诊断、安全管理、资源分配、能源优化）可以在网络生命周期中有效地集成和运行。我们通过提供资源分配案例研究来验证所提出的架构，在该案例研究中，我们解释了如何在我们的架构中利用时隙信道跳跃机制。
使用 eclipse ditto 和 hono 实现 IIoT 数字孪生网络
摘要：数字孪生在过去十年开始彻底改变许多行业，为优化工业系统的性能提供了大量好处。它们旨在创建一个持续同步的物理系统模型，以便快速适应动态变化，主要是不可预测和不希望的变化。许多工业领域已经从数字孪生技术中受益，例如航空航天、制造业、医疗保健、城市管理和航运。此外，最近的研究开始探索将数字孪生集成到计算机网络中，以实现更多创新和智能管理。数字孪生技术的基石之一是物联网，其中部署了无线传感器和执行器以提供物理世界和数字世界之间的交互。这种类型的网络由于其强大的约束而难以管理，尤其是在控制关键工业应用时，这催生了工业物联网 (IIoT)。我们相信，优化 IIoT 将导致数字孪生在工业 4.0 中的有效集成。在本文中，我们为 IIoT 设计了一个数字孪生网络 (DTN)，其中传感器、执行器和通信基础设施在数字孪生中被复制，以实现对这些网络的实时智能管理。通过利用 Eclipse Hono 为网络设备提供高效的连接，并使用 Eclipse Ditto 进行复制
使用人工智能在IIT
工业互联网（IIOT）带来了许多好处，例如提高效率，智能分析和自动化增加。但是，它还揭示了需要解决的网络安全威胁生成的连接设备，用户，应用程序和数据。这项工作调查了混合网络威胁（HCTS），该威胁现在正在与日益采用的IIOT一起工作，这是一个全新的水平。这项工作着重于使用机器学习（ML）技术建模，检测和防御混合网络攻击的新兴方法。具体来说，提出了一种新型的基于ML的HCT建模和分析框架，其中L 1正则化和随机森林用于聚集特征，并分析每个特征在单个威胁和HCT中的重要性和影响。采用了基于灰色关系分析的模型来构建IIOT组件与不同威胁之间的相关性。
使用人工智能在IIT
工业互联网（IIOT）带来了许多好处，例如提高效率，智能分析和自动化增加。但是，它还揭示了需要解决的网络安全威胁生成的连接设备，用户，应用程序和数据。这项工作调查了混合网络威胁（HCTS），该威胁现在正在与日益采用的IIOT一起工作，这是一个全新的水平。这项工作着重于使用机器学习（ML）技术建模，检测和防御混合网络攻击的新兴方法。具体来说，提出了一种新型的基于ML的HCT建模和分析框架，其中L 1正则化和随机森林用于聚集特征，并分析每个特征在单个威胁和HCT中的重要性和影响。采用了基于灰色关系分析的模型来构建IIOT组件与不同威胁之间的相关性。