IoTとIIoTの違い
IoTとIIoTの違い
IoTには、LPWANからMQTT、そしてIoT自体に至るまで、様々な頭字語が溢れています。しかし、それだけでは飽き足らず、モノのインターネットには多くの変化が訪れるでしょう。その一つがIIoT、つまりIndustrial インターネット の もの（産業用IoT）です。では、IoTとIIoTの違いは何でしょうか？
世界中で産業生産性が1％向上すれば、今後15年間で世界のGDPが10兆～15兆米ドル増加する可能性がある。フォーブス5月春香
IoTとIIoTの違い
モノのインターネット（IoT）の多くの事例や応用例から、IoTが3つの主要な領域、すなわち効率性の向上、健康・安全の向上、そしてより良い体験の創出に付加価値をもたらしていることがわかります。産業用IoT（産業IoT）は、最初の2つの領域、すなわち効率性の向上と健康・安全の向上に関わっています。
IIoTは、モノのインターネット（IoT）のより広範なサブカテゴリを指します。モノのインターネットには、IIoTに加え、資産追跡、遠隔監視、ウェアラブルデバイスなどが含まれます。IIoTは、特に製造業や農業などの産業用途に重点を置いています。
モノのインターネットの大きな可能性
モノのインターネット（IoT）とインダストリアル・インターネット（産業IoT）は、製造業、石油・ガス、農業、鉱業、運輸、医療など、多くの産業に変革をもたらすでしょう。これらの産業は世界経済の約3分の2を占めています。世界経済フォーラム、工業製品に関するネットワークレポートでは、
近年、ハードウェア、コネクティビティ、ビッグデータ分析、機械学習におけるイノベーションが融合し、業界に大きなチャンスをもたらしています。ハードウェアのイノベーションは、センサーの低価格化、高性能化、バッテリー寿命の延長をもたらしました。コネクティビティのイノベーションは、これらのセンサーからクラウドへのデータ送信がより安価かつ容易になったことを意味します。ビッグデータ分析と機械学習のイノベーションは、センサーデータを収集することで、製造プロセスに関する驚くべき洞察を得ることを可能にします。
これらの洞察は、生産性の大幅な向上とコストの大幅な削減につながります。どのような製造であっても、より少ないリソースとコストで、より迅速に完了することができます。
IIoTの可能性を示す例として、予知保全が挙げられます。製造工程中に機械が損傷した場合、生産性の低下は数百万ドルに上り、問題解決のために生産を停止せざるを得なくなる可能性があります。
従来の解決策は、定期的にメンテナンスを実施することでしたが、これにはいくつか問題がありました。メンテナンス前に機械が故障してしまったらどうなるでしょうか？前述の通り、これは生産性の大きな損失につながります。また、メンテナンスが不要な機械の場合はどうでしょうか？無駄な時間、エネルギー、そして費用は、他の場所で無駄になる可能性があります。
予知保全とは、より多くのセンサーを用いて機械に関するより正確なデータを収集し、データ分析と機械学習を用いて機械のメンテナンス時期を判断することを意味します。メンテナンスが遅すぎると機械に損傷を与え、早すぎるとリソースの割り当てミスを引き起こします。
予測メンテナンスは単なる一例であり、これが現実になっています。
IIoTの導入と発展が加速するにつれ、変化は劇的なものとなるでしょう。最終的には、供給が需要を完全に満たす自律的な経済を実現し、生産プロセスを完全に最適化し、無駄をゼロにすることができます。
そして、産業IoT が近い将来その発展を加速させると信じる十分な理由があります...
産業用IoTの導入
多くの点で、IIoTはIoTを上回っており、今後も急速に普及していくでしょう。なぜでしょうか？IoTとIIoTの主な違いは、消費者向けIoTアプリケーションとは異なり、IIoTテクノロジーの導入動機がはるかに大きいことです。
IoTとIIoTは、それぞれ大きく異なる焦点領域を持っています。産業用IoTは、航空宇宙、防衛、ヘルスケア、エネルギーといった高リスク産業における主要な機械やセンサーを接続します。これらのシステムでは、故障が生命に関わる緊急事態やその他の緊急事態につながることがよくあります。一方、IoTシステムは、ウェアラブルフィットネスツール、スマートホーム体温計、自動ペットフィーダーなど、消費者レベルのデバイスであることが多いです。これらは重要かつ便利ですが、故障しても直ちに緊急事態が発生するわけではありません。詳細情報 すべては振動チェーンの中に。ああああ—RTI
IoTとIIoTのもう一つの違いは、IoTと比較してIIoTの方が短期的なメリットがより明確であることです。製造企業はコスト削減と生産性向上を実現できるため、IIoTソリューション導入による投資収益率（投資収益率）が向上します。
しかし、モノのインターネットには課題がないわけではありません...
モノのインターネットへの障害
セキュリティと相互運用性が2つの最大の障害である
物理システムをオンライン化することは大きなメリットをもたらしますが、同時に、これらのシステムが脅威にさらされる可能性も意味します。サイバー攻撃によって物理システムが遠隔操作または破壊される可能性がある場合、それは恐ろしい事態となります。最良のケースでも莫大な経済的損失、最悪のケースでは深刻な人命損失に繋がります。一般的に、セキュリティはIoT（モノのインターネット）における主要な懸念事項です。今後数年間で、セキュリティは議論の重要な内容となるでしょう。詳細はZhengong Chainをご覧ください。
センサーからデータを収集し、それを有効活用するには、システム内のすべてが連携して動作する必要があります。IoTセンサー、デバイス、接続性、通信プロトコル間の相互運用性の欠如、そして標準規格の欠如は、あらゆるものを接続するプロセスを妨げる可能性があります。これは、IoT（モノのインターネット）においても一般的に見られる問題です。
IIoTの影響を考慮する
1980年の中国では、製造業の生産高100万米ドルを創出するには25人の雇用が必要でした。今日では、わずか6.5人の雇用でこの額を創出できます。未来に向けてIIoTの導入が加速するにつれ、生産性の向上はさらに顕著になるでしょう。テスラのギガファクトリーは高度に自動化され、わずか6,500人の労働者で驚異的な1,000億米ドルの生産高を創出できると約束しています。これはわずか1.3人の雇用で、製造業の生産高100万米ドルを創出できることを意味します。
では、これは中国での仕事にとって何を意味するのでしょうか?
プラス面としては、海外の製造業が中国に戻ってくる可能性が高くなります。外国人労働者のコストが安いため、製造業は中国以外の地域に移転してきましたが、IIoTソリューションは、こうした安価な手作業よりも強力な機械やシステムを生み出すでしょう。
モノのインターネットは、これらのハイテクシステムを支える新たな産業や職種を生み出すでしょう。医療用ロボットの設計者、電力網近代化マネージャー、複合輸送ネットワークエンジニアなどです。
しかし、生み出される仕事は失われる仕事よりも少ない可能性があることに注意する必要があります。前述のように、生産性の向上は同じ価値を生み出すために必要な仕事量が少なくなることを意味し、ひいては全体的な仕事量が減る可能性も秘めています。
純雇用減少や純雇用増加がなくても、創出される雇用と失われる雇用の種類を考慮する必要があります。新たな職種には、学際的なスキル、つまり特定の業界に関する深い知識に加え、新技術、ソフトウェア、データ分析、システム統合、ネットワークセキュリティに関するスキルと専門知識が求められます。
これらの仕事はブルーカラーではなく、高度なスキルを身につけるには高度な訓練と教育が必要です。こうした訓練と教育をどのように提供すればいいのでしょうか？誰が費用を負担するのでしょうか？私には答えがありませんが、これらの問いは、私たちが次の産業革命を迎えるにあたり、極めて重要です。
