Заказать семинар!Фильм о работе в компанииPT Electronics на выставке ЭкспоЭлектроника
  • 8 800 333-63-50Звонок из регионов бесплатный
  • semicond@ptelectronics.ru
  • Задать вопрос

    Имя *

    E-Mail *

    Компания *

    Телефон *

    Вопрос *

    Защитный код *

    Нажимая на кнопку, вы даете согласие на обработку своих персональных данных

  • Подписка на новости
    Укажите интересующие списки новостей:

Назад

«Интернет вещей» в промышленности: обзор ключевых технологий и трендов

13 Сен 2017

Автор статьи

Ли Да Сюй (Li Da Xu), Ву Хе (Wu He) - whe@odu.edu, Сянчан Ли (Shancang Li) - shanchang.li@bristol.ac.uk, перевод Алексей Осотов

Опубликовано в номере: Control Engineering Россия II oT апрель 2017


Для понимания развития «Интернета вещей» в промышленности в данной работе приведен обзор современных исследований в сфере IoT, ключевых технологий и основных приложений IoT в промышленности, а также перечислены текущие проблемы и определены будущие тенденции

 

Введение

Предполагается, что «Интернет вещей» (Internet of things, IoT) предложит перспективные решения проблем по преобразованию функционирования и роли многих промышленных систем. Например, IoT уже используется для создания интеллектуальных транспортных систем, благодаря которым появляется возможность отслеживать местоположение каждого транспортного средства, вести мониторинг его передвижения, а также предсказывать его будущую дислокацию и вероятный дорожный трафик.

Термин «Интернет вещей» изначально был предложен для обозначения однозначной идентификации объектов, связанных посредством технологии радиочастотной идентификации RFID [1]. Позже он стал затрагивать гораздо больше технологий, таких как датчики, приводы, GPS- и мобильные устройства. Сегодня общепринятое определение «Интернета вещей» следующее: динамическая глобальная сетевая инфраструктура с самостоятельной настройкой возможностей на основе стандартных и совместимых протоколов связи, где физические и виртуальные «вещи» имеют идентификаторы, физические атрибуты и виртуальные персоналии, используют интеллектуальные интерфейсы и легко интегрируются в информационную сеть [2].

В частности, интеграция датчиков/приводов, RFID-меток и коммуникационных технологий служит основой для «Интернета вещей» и объясняет, как различные физические предметы и устройства вокруг нас могут быть связаны с Интернетом, а также позволяет этим объектам и устройствам взаимодействовать друг с другом для достижения общих целей [3].

Интерес к использованию технологии IoT в различных отраслях промышленности возрастает [4]. Проекты по внедрению промышленного «Интернета вещей» уже были реализованы в таких областях, как сельское хозяйство, пищевая промышленность, экологический мониторинг, видеонаблюдение и др. Между тем число публикаций про «Интернет вещей» тоже стремительно растет. Авторы провели обширный анализ литературы, изучив соответствующие статьи из пяти основных академических баз данных (IEEE Xplore, Web of Knowledge, ACM digital library, INSPEC и ScienceDirect), для того чтобы помочь исследователям понять текущее положение «Интернета вещей» в промышленности и перспективы исследований, касающихся его использования.

 

Предпосылки и текущие исследования IoT

«Интернет вещей» можно рассматривать в качестве глобальной сетевой инфраструктуры, состоящей из множества подключенных устройств, которые используют сенсорные, коммуникационные, сетевые и информационные технологии [5]. Основополагающей технологией для «Интернета вещей» является технология RFID, позволяющая микрочипам посредством беспроводной связи передавать считывателям идентификационную информацию. С помощью RFID-считывателей люди могут идентифицировать, отслеживать и контролировать любые объекты, автоматически подключенные с помощью RFID-меток [6]. Технология RFID широко используется в логистике, фармацевтическом производстве, розничной торговле и управлении цепочками поставок начиная еще с 1980-х гг. [7, 8]. Другая основополагающая технология для IoT — беспроводные сенсорные сети (WSN), которые в основном используют взаимодействующие интеллектуальные датчики (сенсоры) для совместной работы и мониторинга. Область их применения включает в себя мониторинг окружающей среды, медицинский мониторинг, производственный контроль, мониторинг трафика и т. д. [9], [10].

Достижения в обеих технологиях (RFID и WSN) внесли значительный вклад в развитие «Интернета вещей». Кроме того, теперь множество других технологий и устройств, таких как штрихкоды, смартфоны, социальные сети и облачные вычисления, также используется для формирования широкой сети поддержки IoT [11–16] (рис. 1).

Рис. 1. Технологии, связанные с IoT

Сегодня IoT также набирает популярность в логистике, различных отраслях промышленности, розничной торговле и фармацевтике. В связи с развитием беспроводной связи, смартфонов и датчиков сетевых технологий все больше и больше сетевых «вещей», или «умных» объектов, участвуют в IoT. В результате все эти IoT-технологии оказывают значительное влияние на новые информационные и коммуникационные технологии (ИКТ) и технологии корпоративных систем (рис. 2).

Рис. 2. Связанные с IoT технологии и их влияние на новые информационно-коммуникационные технологии (ИКТ) и на корпоративные системы


Сегодня многие страны вкладывают большие средства в инициативы в области IoT. Например, правительство Великобритании приступило к реализации проекта по развитию IoT стоимостью в 5 млн фунтов. В ЕС Европейский исследовательский кластер IoT (IERC) FP7 (
http://www.rfid-in-action.eu/cerp/) предложил ряд проектов для «Интернета вещей», а также создал Международный IoT-форум для разработки совместной стратегии и технического видения использования IoT в Европе [21, 22]. В свою очередь, Китай намерен играть ведущую роль в установлении международных стандартов для технологий «Интернета вещей» [23]. В США компания IBM и Фонд Информационных Технологий и Инноваций (ITIF) сообщали еще в 2009 г., что IoT может стать эффективным способом для улучшения традиционной физической и информационной технологической инфраструктуры, а также окажет большое положительное влияние на производительность и инновации. Япония запустила стратегии u-Япония и i-Япония в 2008 и 2009 гг. соответственно, для того, чтобы использовать «Интернет вещей» в повседневной жизни [24].Чтобы обеспечить высокое качество услуг для конечных пользователей, в рамках «Интернета вещей» должны быть разработаны технические стандарты, спецификации, определяющие обмен информацией и ее обработку, а также связи между вещами. Успех в использовании IoT зависит от стандартизации, которая обеспечит интероперабельность, совместимость, надежность и эффективную работу в мировом масштабе [17]. Многие страны и организации заинтересованы в разработке стандартов для IoT, так как это может принести огромную экономическую выгоду в будущем. Сегодня Международный телекоммуникационный союз, Международная электротехническая комиссия, Международная организация по стандартизации, Институт инженеров электротехники и электроники, Европейский Комитет по электротехнической стандартизации, Китайский институт по электронным стандартам и Американский национальный институт стандартов занимаются разработкой различных стандартов для «Интернета вещей» [18, 19]. При этом необходимо согласовывать стандартизации различных организаций с международными стандартами, а также национальными и региональными организациями по стандартизации [20]. Благодаря созданию общепринятых стандартов разработчики и потребители смогут использовать приложения и сервисы IoT в больших масштабах при сохранении развития и расходов (на техническое обслуживание) в долгосрочной перспективе. Стандартизация технологий IoT также ускорит их распространение.

 

Сервис-ориентированная архитектура (SOA) для «Интернета вещей» (IoT)

Как ключевая технология интеграции гетерогенных систем или устройств, SOA может быть применена для поддержки «Интернета вещей». SOA успешно используется в таких научно-исследовательских областях, как облачные вычисления, беспроводные сенсорные сети (WSN) и транспортные сети [25–32]. Немало идей было предложено для создания многоуровневых архитектур SOA для «Интернета вещей» в соответствии с выбранной технологией, нуждами бизнеса и техническими требованиями. Например, рекомендованная Международным телекоммуникационным союзом архитектура IoT состоит из пяти различных уровней (или слоев): обнаружение, доступ, сетевое подключение, промежуточное ПО, слой приложений. Цзя с соавторами [6] и Доминго [33] предлагают разделить системную архитектуру IoT на три основных слоя: уровень восприятия, сетевой уровень и сервисный (или прикладной) уровень. Атцори с соавторами [19] разработал для «Интернета вещей» трехслойную модель архитектуры, которая состоит из прикладного уровня, сетевого уровня и слоя зондирования. Лю с соавторами [34] предложил инфраструктуру приложений IoT, которая содержит физический уровень, транспортный уровень, уровень промежуточного ПО, а также слой приложений. Функциональные возможности  четырехслойной SOA для IoT приведены в таблице 1. Таблица 2 иллюстрирует проектирование архитектуры приложений промышленного «Интернета вещей». На рис. 3 показана SOA, где четыре уровня взаимодействуют друг с другом.

ТАБЛИЦА 1. ЧЕТЫРЕХУРОВНЕВАЯ АРХИТЕКТУРА ДЛЯ «ИНТЕРНЕТА ВЕЩЕЙ»
Уровень Описание
Уровень зондирования Уровень интегрирован с существующими аппаратными средствами (RFID, датчиками, исполнительными механизмами и т.д.), для того чтобы распознавать/контролировать физический мир и собирать соответствующие данные.
Сетевой уровень Уровень обеспечивает базовую сетевую поддержку и передачу данных по беспроводной или проводной сети.
Сервисный уровень На этом уровне создаются сервисы и осуществляется управление ими.
Интерфейсный уровень Уровень обеспечивает взаимодействие между пользователями и со сторонними приложениями.

 

ТАБЛИЦА 2. ПРОЕКТИРОВАНИЕ ПРИЛОЖЕНИЙ ПРОМЫШЛЕННОГО «ИНТЕРНЕТА ВЕЩЕЙ» (АДАПТИРОВАНО ИЗ  [48])
Цель разработки Описание
Энергия Как долго могут IoT-устройства работать с ограниченным электропитанием?
Время ожидания Сколько времени требуется для передачи и обработки сообщения?
Производительность Каков максимум данных, которые можно передать через сеть?
Масштабируемость Сколько устройств поддерживается?
Топология Кто и с кем должен взаимодействовать?
Надежность и безопасность Насколько надежно и безопасно приложение?

Архитектура «Интернета вещей» охватывает сети и коммуникации, «умные» объекты, веб-сервисы и приложения, бизнес-модели и соответствующие процессы, совместную обработку данных, безопасность и т. д. С точки зрения технологии при разработке архитектуры «Интернета вещей» нужно продумать ее расширяемость, масштабируемость, модульность и возможность взаимодействия гетерогенных устройств. Поскольку «вещи» могут передвигаться или нуждаться во взаимодействии с окружающей средой в режиме реального времени, необходима адаптивная архитектура. Также децентрализованная и гетерогенная природа «Интернета вещей» требует, чтобы его архитектура предоставляла различные эффективные событийные возможности. Таким образом, SOA является хорошим методом для достижения взаимодействия разнородных устройств множеством различных путей [19, 20, 32].

Рис. 3. Сервис-ориентированная архитектура для IoT

Уровень зондирования

«Интернет вещей» можно рассматривать как всемирную физическую сеть, в которой все может быть связано и дистанционно управляемо. Поскольку все больше и больше устройств оснащается RFID- или интеллектуальными датчиками, подключение «вещей» становится все более простым [35]. На уровне зондирования беспроводные смарт-системы с метками или датчиками теперь могут автоматически распознаваться и обмениваться информацией с различными устройствами. В некоторых отраслях промышленности уже развернуты схемы интеллектуальных служб, а универсальные уникальные идентификаторы (UUID) назначаются каждому необходимому сервису или устройству. Устройство с UUID можно легко обнаружить и идентифицировать, поэтому идентификаторы UUID имеют решающее значение для успешного развертывания сервисов в такой огромной сети, как «Интернет вещей» [35, 36].

 

Сетевой уровень

Роль сетевого уровня состоит в том, чтобы соединить все «вещи» воедино и позволить устройствам делиться информацией с другими связанными «вещами». Кроме того, сетевой уровень способен агрегировать информацию из существующих ИТ-инфраструктур (например, бизнес-систем, транспортных систем, электросетей, систем здравоохранения, информационных и коммуникационных систем и т. д.). В сервис-ориентированном «Интернете вещей» сервисы, предоставляемые «вещами», обычно развертываются в гетерогенной сети, и все связанные «вещи» заносятся в сервисы Интернета [19, 37]. Этот процесс может включать в себя управление качеством обслуживания сервиса (QoS) и службу контроля в соответствии с требованиями пользователей или приложений. С другой стороны, важным для динамично меняющейся сети являются автоматическое обнаружение и сопоставление карты «вещей» в сети. Устройствам автоматически должны назначаться роли для развертывания, управления и планирования поведения таким образом, чтобы можно было переключаться на любую другую роль в любое время по мере необходимости. Эти возможности позволяют устройствам выполнять задания совместно. При проектировании сетевого уровня «Интернета вещей» разработчики должны решить вопросы выбора технологии сетевого управления для неоднородных сетей (например, фиксированной, беспроводной, мобильной и т. п.), эффективности использования энергии в сетях, требований QoS (качества сервисов), служб обнаружения и извлечения данных и обработки сигнала, а также безопасности и конфиденциальности [38].

 

Сервисный уровень

Сервисный уровень опирается на технологию связующего ПО (англ. middleware – промежуточное, межплатформенное ПО), которое обеспечивает функциональные возможности для интеграции сервисов и приложений в сфере IoT. Технология middleware предоставляет «Интернету вещей» экономичную платформу, где аппаратные и программные платформы могут использоваться повторно. В настоящее время различные организации занимаются разработкой спецификаций сервиса для промежуточного ПО (middleware). Правильно спроектированный сервисный уровень сможет определить общие требования, а также предоставить интерфейсы прикладного программирования (API) и протоколы для поддержки необходимых сервисов, приложений и потребностей пользователей. Этот уровень также обрабатывает все сервис-ориентированные проблемы, включая обмен информацией и хранение данных, управление данными, поисковые системы и коммуникации [19, 20, 38]. Также он включает в себя следующие компоненты:

  • Служба обнаружения: поиск объектов, которые могут предоставить необходимые услуги и информацию наиболее эффективным способом [19].
  • Состав сервиса: включение взаимодействия и коммуникации между связанными «вещами» (устройствами). Используя взаимоотношения между различными устройствами, установленные на этапе обнаружения, этот компонент находит требуемый сервис и компонентный состав службы для планирования или повторного создания наиболее подходящих сервисов для удовлетворения запроса [19, 20].
  • Управление надежностью: определяет целевой и репутационный механизмы, которые позволят оценить и использовать информацию, предоставленную другими сервисами, для создания наиболее надежной системы [19, 37, 38].
  • Сервисы API (интерфейсов прикладного программирования): поддержка взаимодействия между необходимыми в IoT сервисами [24], [38].

 

Интерфейсный уровень

Большинство устройств для «Интернета вещей» разрабатывается разными производителями/поставщиками, и они не всегда придерживаются одних и тех же стандартов и протоколов. Из-за такой неоднородности возникают проблемы взаимодействия, связанные с обменом информацией, установлением связи между устройствами и совместной обработкой событий различными «вещами». Кроме того, постоянное развитие устройств, участвующих в «Интернете вещей», усложняет их динамическое подключение, взаимодействие, управление и отключение. Интерфейсный профиль (IFP) можно рассматривать как подмножество сервисных стандартов, поддерживающих взаимодействие с приложениями, развернутыми в сети.

Хороший интерфейсный профиль основан на реализации универсальной самонастройки (UPnP, Universal Plug and Play), которая определяет протокол для упрощения взаимодействия с сервисами, предоставляемыми различными устройствами [38, 39]. Сервисы на сервисном уровне запускаются напрямую на ограниченной сетевой инфраструктуре для того, чтобы эффективно находить новые сервисы для приложений по мере того, как они подключаются к сети. Недавно для эффективного взаимодействия между приложениями и сервисами была предложена  интеграционная архитектура SOCRADES (SIA, от европейского научно-исследовательского проекта SOCRADES) [38, 40]. Традиционно сервисный уровень обеспечивается универсальным API для приложений. Однако в результатах недавних исследований сервис-ориентированного «Интернета вещей» сообщается [41], что процесс предоставления услуг (SPP, service provisioning process) может также эффективно обеспечивать взаимодействие между приложениями и сервисами. SPP сначала выполняет «типовой запрос», который запрашивает услугу с помощью универсального формата WSDL (Web Services Description Language), а затем использует механизм «поиска кандидата» для обнаружения потенциального сервиса. Основываясь на «контексте приложений» и на «информации о качестве обслуживания сервиса» (QoS), все экземпляры сервиса классифицируются, а механизм  «предоставления услуг по требованию» (On-Demand service provisioning) может быть использован для идентификации экземпляра сервиса, удовлетворяющего требованиям приложения. И, наконец, «процесс оценки» (Process Evaluation) применяется для определения качества процесса [41, 42].

 

Ключевые технологии

Технологии идентификации и отслеживания

Технологии идентификации и отслеживания, применяемые в IoT, включают системы RFID, штрихкоды и интеллектуальные датчики. Простая RFID-система состоит из RFID-считывателя и RFID-метки. Благодаря способности этой системы к выявлению и отслеживанию устройств и физических объектов она все чаще используется в промышленных отраслях, таких как логистика, управление цепями поставок, служба мониторинга здоровья [6, 43]. Другое преимущество системы RFID заключается в предоставлении точной информации в режиме реального времени о подключенных устройствах, что позволяет сократить затраты на рабочую силу, упростить бизнес-процессы, повысить точность информации об оборудовании и в итоге улучшить общую экономическую эффективность.

На данный момент развитие технологий RFID фокусируется на следующих аспектах [6, 7, 8, 43]: 1) активные RFID-системы с расширенным спектром передачи; 2) технология управления RFID-приложениями [7, 8].

Также существует много возможностей для развития RFID-приложений [44]. Например, RFID-технология может быть интегрирована с WSN для лучшего выявления «вещей» и слежения за ними в режиме реального времени. Развивающиеся беспроводные интеллектуальные сенсорные технологии, такие как электромагнитные датчики, биосенсоры, встроенные датчики, датчики тегов, независимые теги и сенсорные устройства, в дальнейшем поспособствуют внедрению и развертыванию производственных служб и приложений. Посредством интеграции данных, полученных интеллектуальными датчиками с помощью RFID, могут быть созданы более мощные приложения IoT, которые подходят для индустриальной среды.

Коммуникационные технологии в IoT

Реализация «Интернета вещей» может содержать множество электронных аппаратов, мобильных устройств и промышленного оборудования. Разным «вещам», которые можно подключить к сетевым и коммуникационным технологиям, соответствуют различные способы коммуникации, соединения по сети, обработки и хранения данных, а также пропускания электроэнергии. Например, многие смартфоны уже сейчас обладают качественной связью, богатыми сетевыми возможностями и способами обработки и хранения данных, а в мониторах сердечного ритма наблюдаются лишь ограниченные возможности коммуникации и вычислений.

«Интернет вещей» включает в себя ряд гетерогенных сетей, таких как WSN, беспроводные ячеистые сети, WLAN и т. п. Они помогают «вещам» в IoT обмениваться информацией. Сетевой шлюз в состоянии облегчить коммуникацию или взаимодействие различных устройств посредством Интернета, а также может использовать свою «сеть знаний» для локального выполнения алгоритмов оптимизации, что позволяет применять его при обработке множества сложных аспектов коммуникации в сети [44].

У «вещей» могут быть различные требования к качеству сервиса (QoS-требования, англ. quality of service — качество обслуживания, качество сервиса) по производительности, энергоэффективности и безопасности. К примеру, многим устройствам для работы нужны аккумуляторы, и поэтому снижение энергопотребления является для них одной из главных проблем. Напротив, для устройств с постоянным питанием улучшение энергосбережения чаще всего не является первоочередной задачей. IoT также значительно выиграет от использования существующих протоколов Интернета, таких как IPv6, поскольку это позволит напрямую обращаться к любому числу необходимых «вещей» через Интернет [3, 19, 20]. Основные коммуникационные протоколы и стандарты включают в себя радиочастотную идентификацию RFID (например, ISO 18000 6c EPC Class 1 Gen 2), NFC, IEEE 802.11 (WLAN), IEEE 802.15.4 (ZigBee), IEEE 802.15.1 (Bluetooth), мультихоп-беспроводные датчики и ячеистые сети, маломощные беспроводные персональные пространственные сети IETF (6LoWPAN), межмашинные соединения (M2M), а также традиционные IP-технологии (IP, IPv6 и т. д.).

Сети для IoT

Для беспроводных сетей существует довольно много слоев пересекающихся протоколов, например беспроводные датчики и приводные сети (WSAN) или ad-hoc-сети (AHNs) [37]. Однако они должны быть переработаны, прежде чем подойдут для применения в «Интернете вещей». Причина в том, что «вещи» в IoT часто обладают весьма разнообразными возможностями коммуникаций и вычислений, а также различными требованиями к качеству сервиса (QoS). Узлы в WSN, как правило, имеют схожие требования к оборудованию и сетям связи. Кроме того, в сети IoT для поддержки обмена информацией используется Интернет, но в отличие от WSN и AHN Интернет не нужно «включать», чтобы обеспечить соединение.

Управление сервисами в IoT

Управление сервисами в «Интернете вещей» связано с их реализацией и качеством, которые отвечают потребностям пользователей и приложений. Сервис-ориентированную архитектуру (англ. Service-oriented Architecture, SOA) можно использовать для инкапсуляции услуг, скрывая детали их реализации, например используемые протоколы [45]. Это дает возможность разделить компоненты в системе и, следовательно, скрыть гетерогенность от конечных пользователей. Сервис-ориентированная архитектура «Интернета вещей» позволяет приложениям использовать разнородные объекты, такие как совместимые сервисы [11].

Более того, динамический характер приложений «Интернета вещей» требует от него последовательного предоставления надежных услуг. Эффективная сервис-ориентированная архитектура может минимизировать негативные последствия, вызванные перемещением устройства или отказом батареи. Хорошим примером является OSGi-платформа (Open Services Gateway Initiative — спецификация динамической модульной системы и сервисной платформы для Java-приложений) [46], которая применяет динамическую сервис-ориентированную архитектуру (dynamic SOA architecture) для развертывания интеллектуальных сервисов. С этой целью OSGi используется в различных контекстах — например, для мобильных приложений, плагинов, серверов приложений и т. д. В «Интернете вещей» композиция сервисов на базе OSGi-платформы может быть реализована посредством Apache Felix iPoJo [47].

Сервис представляет собой сбор данных, а также режимы, которые необходимы, чтобы выполнить определенную функцию, обслужить устройство или его части. Сервис могжет предоставляться различными способами: так, он может ссылаться на другие первичные или вторичные сервисы и/или на набор характеристик сервиса. Сервисы можно разделить на два типа: первичные и вторичные. Первые выполняют первичные функции в узле IoT, и их можно рассматривать как основные компоненты сервиса, которые могут быть включены в другой сервис. Вторые могут предоставлять вспомогательные функции для основного сервиса или другие дополнительные услуги. Сервис может обладать одним или несколькими признаками, которые определяют структуры данных, разрешения, дескрипторы и прочие атрибуты сервисов [32, 38]. В сервис-ориентированном IoT сервисы могут быть созданы и развернуты поэтапно [3, 19, 20]: 1) развитие структурной платформы сервисов; 2) суммирование функциональных и коммуникационных возможностей устройств; 3) предоставление единого комплекса сервисов. Сервис управления идентификационной информацией включает в себя управленческий контекст и классификацию объектов. «Интернет вещей» также позволяет создать зеркало для каждого реального объекта в IoT. Кроме того, IoT имеет сервис-ориентированную и связанную архитектуру, в которой виртуальные и физические объекты могут взаимодействовать между собой. Сервис-ориентированный IoT позволяет каждому из компонентов предлагать свои функциональные характеристики в качестве стандартных сервисов, что значительно повышает эффективность как всех устройств, так и сетей, участвующих в «Интернете вещей».

 

Ключевые приложения IoT в промышленности

IoT-приложения пока находятся на относительно ранней стадии развития [19, 20, 32]. Однако «Интернет вещей» используется все чаще. Довольно много приложений для IoT разрабатывается и/или уже используется для мониторинга окружающей среды, в службах здравоохранения, управлении товарными запасами и продукцией, а также в сферах, связанных с продуктами питания, транспортом, поддержкой рабочих мест и домов, обеспечением безопасности и видеонаблюдения. В работах [19] и [20] дается обзор применения «Интернета вещей» в различных областях. Мы же в нашем обсуждении фокусируемся именно на промышленных приложениях IoT, для разработки которых необходимо решить несколько задач. В зависимости от предполагаемой области применения дизайнерам нужно найти некий компромисс для достижения баланса между издержками и выгодами [48]. Ниже приведены некоторые приложения IoT в промышленности.

Использование IoT в горном производстве

 

Обеспечение безопасности на шахтах является большой проблемой для многих стран в связи с условиями труда на подземных рудниках. В целях предотвращения и уменьшения количества несчастных случаев необходимо использовать технологии IoT, которые смогут принимать аварийные сигналы из шахты [53]. С помощью RFID, Wi-Fi и других технологий и устройств беспроводной связи, обеспечивающих эффективное взаимодействие между наземным и подземным пространствами, горнодобывающие компании смогут отслеживать местоположение шахтеров и анализировать критически важные данные по безопасности, полученные от датчиков. Еще одним полезным приложением являются химические и биологические сенсоры, применяемые для диагностики и раннего определения заболеваний у шахтеров, что особенно важно, поскольку они работают в опасных условиях. Эти сенсоры можно использовать для получения биологической информации о состоянии человеческого тела и органов, для выявления опасной пыли, вредных газов и других факторов окружающей среды, которые могут стать причиной несчастных случаев. Проблема использования всех этих технологий заключается в том, что беспроводным устройствам нужна энергия, которая потенциально может привести к взрыву газа в шахте. Таким образом, необходимы дополнительные исследования характеристик безопасности IoT-устройств, используемых в горнорудной промышленности.

Использование IoT в сфере здравоохранения [49]

«Интернет вещей» дает новые возможности для улучшения здравоохранения [33]. При повсеместной поддержке идентификации, зондирования и коммуникационных возможностей «Интернета вещей» все объекты системы здравоохранения (люди, техника, препараты и т. д.) можно постоянно отслеживать и контролировать [50]. Глобальная связь «Интернета вещей» позволяет все медицинские сведения (обеспечение, диагностика, терапия, выздоровление, лекарства, управление, финансы и даже суточная активность) собрать, обработать и эффективно использовать. Например, можно измерять частоту сердечных сокращений пациента с помощью датчиков, а затем отправлять в кабинет врача. При использовании персональных вычислительных устройств (ноутбук, мобильный телефон, планшет и т. д.) и мобильного доступа в Интернет (Wi-Fi, сети 3G, LTE и т. д.) медицинские службы, базирующиеся на IoT, становятся мобильными и персональными [51]. Широкое распространение сервисов мобильного Интернета ускоряет развитие основанных на «Интернете вещей» услуг здравоохранения «на дому» [49]. Но пока этому препятствуют проблемы, связанные с безопасностью и конфиденциальностью.

Использование IoT в цепочках поставок пищевых продуктов [52]

Сегодня цепочки поставок пищевых продуктов (Food Supply Chains, FSC) широко распространены. Они обладают сложными рабочими процессами, имеют внушительные географические и временные масштабы, а также могут включать большое число участников. Их сложность вызывала много вопросов по управлению качеством, оперативности и общественной безопасности пищевых продуктов. Большой потенциал для решения проблем отслеживаемости, прозрачности и контроля открыли технологии IoT. Они могут защитить сети FSC в так называемых цепочках «от фермы до тарелки»: от высокоточного сельского хозяйства к производству продуктов питания, их обработке, хранению, распределению и потреблению. В будущем следует ожидать появления более безопасных, эффективных и устойчивых FSC. Типичное решение «Интернета вещей» для FSC (т. н. пищевого IoT) состоит из трех частей: a) полевых устройств, таких как узлы беспроводной сенсорной сети (WSN), считыватели RFID-меток, терминалы пользовательского интерфейса и т. д.; б) магистральной системы, включающей базы данных, сервера и терминалы многих видов, подключенных к распределенным компьютерным сетям и т. д.; в) инфраструктуры связи, такой как беспроводная локальная сеть (WLAN), сотовая, спутниковая связь, линии электропередач, Ethernet и т. д. Помимо этого, IoT также предоставляет эффективные функции зондирования для отслеживания и контроля процессов производства продуктов питания.

Использование IoT в области транспорта и логистики

Роль «Интернета вещей» в транспортной и логистической отраслях промышленности становится все более значимой [19]. Поскольку все больше и больше физических объектов оснащаются штрихкодами, RFID-метами или датчиками, транспортные и логистические компании могут отслеживать в реальном времени движение физических объектов от исходного пункта к месту назначения по всей цепочке поставок, наблюдая за производством, доставкой, дистрибьюцией и т. д. [54]. Кроме того, ожидается, что IoT предоставит перспективные решения для преобразования транспортных систем и автомобильных сервисов [55]. Так как средства передвижения обладают все более мощными сетевыми и коммуникативными возможностями, а также средствами зондирования и обработки данных, «Интернет вещей» можно использовать как для их улучшения, так и для того, чтобы делиться малоиспользуемыми ресурсами с другими автомобилями на парковке или на дороге.

Например, интеллектуальная информационная система (iDrive), недавно разработанная компанией BMW, использует различные датчики и метки для мониторинга обстановки, в частности отслеживания местоположения транспортного средства и обеспечения схемы проезда [56]. Группа авторов [57] разработала интеллектуальную систему мониторинга для контроля температуры и влажности внутри грузовиков-рефрижераторов посредством RFID-меток, датчиков и беспроводных коммуникационных технологий. В ближайшем будущем мы увидим развитие автомобильного автопилота, который сможет обнаруживать пешеходов или другие транспортные средства, а также маневрировать таким образом, чтобы избежать столкновения [58]. Также для широкого применения «Интернета вещей» в сфере транспорта и логистики важны безопасность и защита конфиденциальности, так как многие водители опасаются утечки информации и вторжения в частную жизнь. Разумные усилия с помощью технологий, законов и регулирования будут необходимы для предотвращения несанкционированного доступа или раскрытия конфиденциальных данных.

Использование IoT для пожаротушения

«Интернет вещей» уже используется в области пожарной безопасности для обнаружения возгораний и раннего предупреждения возможных стихийных бедствий, связанных с пожарами. В Китае RFID-метки и/или штрих-коды связываются со средствами пожаротушения для организации общенациональной противопожарной информационной базы данных и систем управления. Благодаря использованию RFID-меток, мобильных RFID-считывателей, а также интеллектуальных видеокамер, сенсорных и беспроводных сетей, управление пожаротушения и приравненные к ним организации могут выполнять автоматическую диагностику, чтобы осуществлять в режиме реального времени мониторинг окружающей среды для раннего предупреждения пожаров и проведения необходимых аварийно-спасательных мер. Исследователи в Китае также используют технологии IoT, чтобы вывести на новый уровень систему автоматического противопожарного оповещения в целях повышения управления возгораниями и прочими чрезвычайными ситуациями [59]. Недавно Цзи и Ци [60] продемонстрировали инфраструктуру IoT-приложений, которые используются для управления чрезвычайными ситуациями в Китае. Инфраструктура этих IoT-приложений содержит уровни зондирования, передачи, поддержки, а также платформенный и прикладной. IoT-инфраструктура разработана таким образом, чтобы интегрировать локальные и специфические отраслевые системы. В настоящее время актуальной в этой области является проблема создания стандартов для противопожарного «Интернета вещей».

 

Исследовательские проблемы и будущие тенденции

Общепризнано, что технологии и приложения «Интернета вещей» пока что находятся в зачаточном состоянии [32]. Все еще остается множество научных проблем внедрения IoT в промышленность, касающихся технологий, стандартизации, безопасности и конфиденциальности [19, 20]. В будущем необходимо стремиться к их решению, изучая особенности различных отраслей индустрии, для того чтобы обеспечить оптимальное внедрение IoT-устройств в промышленных условиях. Отраслевую специфику и требования к таким факторам, как стоимость, безопасность, конфиденциальность и риски, необходимо осознать еще до того, как «Интернет вещей» начнет широко использоваться в промышленности.

Технические проблемы

Хотя уже было проведено немало исследований по технологиям IoT, остается еще достаточно технических проблем.

  1. Дизайн сервис-ориентированной архитектуры (SOA) для IoT доставляет определенные трудности, так как сервис-ориентированные «вещи» могут пострадать от своей производительности и ценовых издержек. Также, по мере того как все больше и больше физических объектов подключается к сети, часто возникают проблемы с масштабируемостью на разных уровнях, включая передачу данных и работу по сети, обработку данных и управление, а также обеспечение сервисов [20].
  2. «Интернет вещей» является очень сложной гетерогенной сетью, включающей в себя соединения между разными типами сетей с помощью различных коммуникационных технологий. В настоящее время отсутствует общепринятая единая платформа, которая скрывает неоднородность выделенных сетевых/коммуникативных технологий и обеспечивает прозрачность именованных сервисов для различных приложений [20]. Передача больших по объему данных по сети в одно и то же время также может стать причиной частых задержек, конфликтов и коммуникативных проблем. Эта задача может быть разрешена путем сбора данных с помощью большого количества устройств. Управление связанными «вещами» с точки зрения облегчения взаимодействия субъектов и администрирования адресации, идентификации и оптимизации устройств на уровнях архитектуры и протоколов является одной из важных исследовательских задач [17].
  3. Отсутствие общепринятого языка описания делает затруднительным развитие сервиса и усложняет интеграцию ресурсов физических объектов в сервисы, приносящие дополнительный доход (VAS-сервисы). Развитые сервисы могут быть несовместимы с разным коммуникационным и внедренным окружением [19, 22]. Кроме того, для распространения технологии IoT должны быть разработаны мощные методы обнаружения сервисов и службы именования объектов [19, 20].
  4. Так как «Интернет вещей» часто развивается на основе традиционного ИКТ-окружения и на него влияет все, что подключено к сети, потребуется много работы, чтобы провести интеграцию IoT с существующими, в том числе устаревшими, ИТ-системами в единую информационную инфраструктуру. Помимо этого, большое количество подключенных к Интернету связанных «вещей» будет автоматически воспроизводить в режиме реального времени огромный поток данных [61], которые не будут иметь особого смысла, если люди не смогут найти эффективный способ их анализа и понимания [62]. Анализ или осмысление больших объемов данных, генерируемых как приложениями IoT, так и существующими ИТ-системами, потребует серьезных навыков, и это может оказаться сложным для многих конечных пользователей. Кроме того, для интеграции IoT-устройств с внешними ресурсами, такими как существующие программные системы и веб-сервисы, необходимы разработки различного промежуточного ПО, так как приложения сильно разнятся по отраслям. Выстраивание практических приложений, в которых разнородные и зависящие от «Интернета вещей» данные комбинируются с обычными, может оказаться сложной задачей для различных отраслей промышленности.

Стандартизация

Быстрое развитие «Интернета вещей» усложняет стандартизацию. Однако именно она играет важную роль в дальнейшем становлении и распространении «Интернета вещей». Стандартизация в IoT призвана снизить барьеры для входа новых поставщиков сервисов и пользователей, служит для улучшения взаимодействия различных приложений и сервисов, а также для обеспечения лучшего качества продуктов или сервисов более высокого уровня. Достаточная координация усилий в процессе стандартизации обеспечит устройствам и приложениям из разных стран возможность обмениваться информацией [20]. Различные стандарты, используемые в IoT (например, стандарты безопасности, связи и идентификации), могут оказаться ключевыми факторами для распространения и разработки технологий IoT. К специфическим вопросам в области стандартизации «Интернета вещей» относятся проблемы совместимости, уровня радиодоступа, семантической интероперабельности, а также безопасности и конфиденциальности [63–65]. Кроме того, рекомендуется разработать и отраслевые стандарты или инструкции для упрощения интеграции различных сервисов при внедрении «Интернета вещей» в промышленность.

Информационная безопасность и защита конфиденциальности

Широкое распространение новых технологий и сервисов «Интернета вещей» будет во многом основываться на информационной безопасности и защите конфиденциальности данных, которые становятся проблематичными в IoT из-за особенностей их развертывания, мобильности и комплексности [66]. Многие из существующих сегодня технологий доступны для бытового использования, но не подходят для промышленных приложений, в которых предъявляются повышенные требования по безопасности. Существующие технологии шифрования, заимствованные из WSN (беспроводной сенсорной сети) или других сетей, должны быть тщательно проверены перед их использованием для защиты информации при реализации «Интернета вещей». Так как IoT позволяет многие повсе­дневные вещи отслеживать, мониторить и связывать, значительное количество личной и персональной информации может собираться автоматически [19]. Защита приватности в среде «Интернета вещей» станет более серьезной, чем в традиционной среде ИКТ, так как количество векторов атак на «вещи» IoT, видимо, будет намного больше [67, 68, 69]. К примеру, монитор здоровья будет собирать данные пациента, такие как частота сердечных сокращений и уровень сахара в крови, а затем отправлять информацию непосредственно в кабинет врача по сети. При этом она может быть украдена или взломана. Другой пример — биодатчик, используемый в пищевой промышленности. Он может применяться для мониторинга температуры и бактериального состава продуктов питания, хранящихся в холодильнике. Когда что-то портится, данные об этом отправляются в компанию через сеть. Однако такая информация должна быть строго конфиденциальной, чтобы защитить репутацию пищевой компании [20]. Следует отметить, что некоторые вопросы, такие как определение конфиденциальности в IoTи ее юридическое толкование, по-прежнему четко не определены. Несмотря на то, что уже существуют сетевые технологии безопасности, для обеспечения основ конфиденциальности и безопасности в IoT предстоит проделать еще много работы. В первую очередь, необходимо изучить следующие аспекты: 1) определение безопасности и конфиденциальности с социальной, правовой и культурной точек зрения; 2) механизм доверия и репутации; 3) безопасность связи — в частности, сквозное шифрование (end-to-end); 4) конфиденциальность переписки и данных пользователя; 5) защита сервисов и приложений.

Направления исследований

Подход к развитию инфраструктуры «Интернета вещей» будет поэтапным, включающим в себя расширение существующих методов идентификации, таких как RFID. При этом для решения множества вышеописанных проблем необходимы международное сотрудничество и высокий уровень системной перспективы [20, 70–73]. В связи с этим мы определили, помимо уже указанных, некоторые направления исследования.

  1. Интеграция социальных сетей с IoT-решениями. В последнее время возник большой интерес к использованию социальных сетей для улучшения коммуникаций между различными «IoT-вещами». Недавно группой ученых [42] была предложена новая парадигма — социальный «Интернет вещей» (SIoT). Также наблюдается тенденция перехода от «Интернета вещей» к новому направлению, называемому «Веб вещей» (Web of Things), которое позволит IoT-объектам стать акторами и равноправными участниками процессов во Всемирной паутине [74–77].
  2. Разработка «зеленых» IoT-технологий. Так как «Интернет вещей» включает в себя миллиарды подключенных через беспроводную сеть коммуникативных датчиков, потребляемая ими мощность вызывает большую тревогу и ограничивает использование «Интернета вещей». Улучшение энергосбережения должно стать важнейшей целью для разработчиков IoT-устройств, прежде всего беспроводных датчиков [78, 79].
  3. Разработка контекстно зависимых решений связующего програм­много обеспечения IoT. Когда миллиарды датчиков подключены к Интернету, для человека становится невозможным обработать все данные, собранные этими датчиками. Контекстно зависимые техники вычислений, такие как связующее программное обеспечение IoT, предназначены для лучшего понимания данных с датчиков и помощи в отборе информации для обработки [61]. В настоящее время большинство связующего программного обеспечения IoT не имеет возможностей для осознания контекста. Европейский союз назвал контекстную зависимость важной областью исследований IoT и указал сроки (2015–2020 гг.) для проведения компьютерных исследований и разработки контекстно-зависимого «Интернета вещей» [21].
  4. Применение методов искусственного интеллекта для создания умных «вещей». Некоторые исследователи [80] предлагают создать «Интернет разумных вещей», привнеся искусственный интеллект в «вещи» и коммуникационные сети. По их мнению, будущие системы IoT должны иметь такие характеристики, как «самоконфигурирование, само­оптимизация, самозащита и самоисцеление» [81, 82]. В будущем «умные» вещи станут еще умнее [83], контекстно зависимы, будут обладать большой памятью и широкими возможностями обработки, а также способностью рассуждать.
  5. Объединение «Интернета вещей» и облачных вычислений. Облака — хороший способ подключения «вещей», они могут предоставить нам доступ к различным «вещам» через Интернет. Дальнейшие исследования будут сосредоточены на внедрении новых моделей и платформ, которые обеспечат «зондирование как сервис» в облаках [84–86].

 

Заключение

В качестве сложной киберфизической системы «Интернет вещей» объединяет различные устройства, оснащенные зондированием, идентификацией, обработкой данных, коммуникацией и обладающие сетевыми возможностями. В частности, датчики и исполнительные устройства становятся все мощнее, дешевле и меньше, что приводит к их повсеместному использованию. Индустрия сильно заинтересована в развертывании IoT-устройств для разработки промышленных приложений, таких как автоматический мониторинг, контроль, управление, эксплуатация и техническое обслуживание. Предполагается, что из-за стремительного развития технологий и промышленной инфраструктуры «Интернет вещей» будет широко применяться в промышленности. Например, в пищевой промышленности интеграция беспроводных сенсорных сетей (WSN) и радиочастотной идентификации (RFID) служит для построения автоматизированных систем контроля, мониторинга и отслеживания качества продуктов питания по всей цепочке поставок.


Литература

  1. Ashton K. Internet of things. RFID J.
  2. Van Kranenburg R. The Internet of Things: A Critique of Ambient Technology and the All-Seeing Network of RFID. The Netherlands, Amsterdam: Institute of Network Cultures, 2007.
  3. Van Kranenburg R., Anzelmo E., Bassi A., Caprio D., Dodson S., Ratto M. The internet of things // Proc. 1st Berlin Symp. Internet Soc. Germany, Berlin, 2011.
  4. Li Y., Hou M., Liu H., Liu Y. Towards a theoretical framework of strategic decision, supporting capability and information sharing under the context of Internet of Things // Inf. Technol. Manage. 2012. Vol. 13, No. 4.
  5. Tan L., Wang N. Future internet: The internet of things // Proc. 3rd Int. Conf. Adv. Comput. Theory Eng. (ICACTE). China, Chengdu, 2010.
  6. Jia X., Feng O., Fan T., Lei Q. RFID technology and its applications in internet of things (IoT) // Proc. 2nd IEEE Int. Conf. Consum. Electron., Commun. Netw. (CECNet). China, Yichang, 2012.
  7. Sun C. Application of RFID technology for logistics on internet of things // AASRI Procedia. 2012. Vol. 1.
  8. Ngai E. W. T., Moon K. K., Riggins F. J., Yi C. Y. RFID research: An academic literature review (1995–2005) and future research directions // Int. J. Prod. Econ. 2008. Vol. 112, No. 2.
  9. Li S., Xu L., Wang X. Compressed sensing signal and data acquisition in wireless sensor networks and internet of things // IEEE Trans. Ind. Informat. 2013. Vol. 9, No. 4.
  10. He W., Xu L. Integration of distributed enterprise applications: A survey // IEEE Trans. Ind. Informat. 2014. Vol. 10, No. 1.
  11. Uckelmann D., Harrison M., Michahelles F. An architectural approach towards the future internet of things // Uckelmann D., Harrison M., Michahelles F. Architecting the Internet of Things. USA, NY: Springer, 2011.
  12. Li S., Xu L., Wang X., Wang J. Integration of hybrid wireless networks in cloud services oriented enterprise information systems // Enterp. Inf. Syst. 2012. Vol. 6, No. 2.
  13. Wang L., Xu L., Bi Z., Xu Y. Data filtering for RFID and WSN integration // IEEE Trans. Ind. Informat. 2014. Vol. 10, No. 1.
  14. Ren L., Zhang L., Tao F., Zhang X., Luo Y., Zhang Y. Amethodology towards virtualization-based high performance simulation platform supporting multidisciplinary design of complex products // Enterp. Inf. Syst. 2012. Vol. 6, No. 3.
  15. Tao F., Laili Y., Xu L., Zhang L. FC-PACO-RM: A parallel method for service composition optimal-selection in cloud manufacturing system // IEEE Trans. Ind. Informat. 2013. Vol. 9, No. 4.
  16. Li Q., Wang Z., Li W., Li J., Wang C., Du R. Applications integration in a hybrid cloud computing environment: Modelling and platform // Enterp. Inf. Syst. 2013. Vol. 7, No. 3.
  17. Bandyopadhyay D., Sen J. Internet of things: Applications and challenges in technology and standardization // Wireless Pers. Commun. 2011. Vol. 58, No. 1.
  18. ITU NGN-GSI Rapporteur Group. Requirements for Support of USN Applications and Services in NGN Environment. Switzerland, Geneva: International Telecommunication Union (ITU), 2010.
  19. Atzori, A. Iera, and G. Morabito, “The internet of things: A survey,” Comput. Netw., vol. 54, no. 15, pp. 2787–2805, 2010.
  20. Miorandi D., Sicari S., De Pellegrini F., Chlamtac I. Internet of things: Vision, applications and research challenges // Ad Hoc Netw. 2012. Vol. 10, No. 7.
  21. Vermesan O., Friess P., Guillemin P. Internet of things strategic research roadmap. The Cluster of European Research Projects.
  22. Sundmaeker H., Guillemin P., Friess P. Vision and Challenges for Realizing the Internet of Things. Belgium, Brussels: European Commission, 2010.
  23. Voigt K. China Looks to Lead the Internet of Things.
  24. Zhang H., Zhu L. Internet of things: Key technology, architecture and challenging problems // Proc. 2011 IEEE Int. Conf. Comput. Sci. Autom. Eng. (CSAE). China, Shanghai.
  25. Wang S., Li L., Wang K., Jones J. E-business system integration: A systems perspective // Inf. Technol. Manag. 2012. Vol. 13, No. 4.
  26. Tao F., Guo H., Zhang L., Cheng Y. Modelling of combinable relationship-based composition service network and the theoretical proof of its scale-free characteristics // Enterp. Inf. Syst. 2012. Vol. 6, No. 4.
  27. Xu L., Viriyasitavat W., Ruchikachorn P., Martin A. Using propositional logic for requirements verification of service workflow // IEEE Trans. Ind. Informat. 2012. Vol. 8, No. 3.
  28. Paulraj D., Swamynathan S., Madhaiyan M. Process model-based atomic service discovery and composition of composite semantic web services using web ontology language for services // Enterp. Inf. Syst. 2012. Vol. 6, No. 4.
  29. Panetto H., Cecil J. Information systems for enterprise integration, interoperability and networking: Theory and applications // Enterp. Inf. Syst. 2013. Vol. 7, No. 1.
  30. Viriyasitavat W., Xu L., Martin A. SWSpec, service workflow requirements specification language: The formal requirements specification in service workflow environments // IEEE Trans. Ind. Informat. 2012. Vol. 8, No. 3.
  31. Hachani S., Gzara L., Verjus H. A service-oriented approach for flexible process support within enterprises: An application on PLM systems // Enterp. Inf. Syst. 2013. Vol. 7, No. 1.
  32. Xu L. Enterprise Systems: State-of-the-art and future trends // IEEE Trans. Ind. Informat. 2011. Vol. 7, No. 4.
  33. Domingo M. C. An overview of the internet of things for people with disabilities // J. Netw. Comput. Appl. 2012. Vol. 35, No. 2.
  34. Liu C. H., Yang B., Liu T. Efficient naming, addressing and profile services in Internet-of-Things sensory environments // Ad Hoc Netw. To be published.
  35. Wu Y., Sheng Q. Z., Zeadally S. RFID: Opportunities and challenges // Next-Generation Wireless Technologies. USA, NY: Springer, 2013.
  36. Ilie-Zudor E., Kemeny Z., van Blommestein F., Monostori L., van der Meulen A. A survey of applications and requirements of unique identification systems and RFID techniques // Comput. Ind. 2011. Vol. 62, No. 3.
  37. Han C., Jornet J. M., Fadel E., Akyildiz I. F. A cross-layer communication module for the internet of things // Comput. Netw. 2013. Vol. 57, No. 3.
  38. Guinard D., Trifa V., Karnouskos S., Spiess P., Savio D. Interacting with the soa-based internet of things: Discovery, query, selection, and ondemand provisioning of web services // IEEE Trans. Serv. Comput. 2010. Vol. 3, No. 3.
  39. Gama K., Touseau L., Donsez D. Combining heterogeneous service technologies for building an internet of things middleware // Comput. Commun. 2012. Vol. 35, No. 4.
  40. Romero D., Hermosillo G., Taherkordi A., Nzekwa R., Rouvoy R., Eliassen F. RESTful integration of heterogeneous devices in pervasive environments // Distributed Applications and Interoperable Systems. Germany, Berlin: Springer-Verlag, 2010.
  41. Zhou H. The Internet of Things in the Cloud: A Middleware Perspective. USA, FL, Boca Raton: CRC Press, 2012.
  42. Atzori L., Iera A., Morabito G., Nitti M. The social internet of things (SIoT)-when social networks meet the internet of things: Concept, architecture and network characterization // Comput. Netw. 2012. Vol. 56, No. 16.
  43. Lim M. K., Bahr W., Leung S. RFID in the warehouse: A literature analysis (1995–2010) of its applications, benefits, challenges and future trends // Int. J. Prod. Econ. 2013. Vol. 145, No. 1.
  44. Zhu Q., Wang R., Chen Q., Liu Y., Qin W. IoT gateway: Bridging wireless sensor networks into internet of things // Proc. IEEE/IFIP 8th Int. Conf. Embedded Ubiquitous Comput. (EUC). China, Hong Kong, 2010.
  45. Liu Y., Zhou G. Key technologies and applications of internet of things // Proc. 2012, 5th Int. Conf. Intell. Comput. Technol. Autom. (ICICTA). China, Zhangjiajie.
  46. Cervantes H., Hall R. S. Automating service dependency management in a service-oriented component model // Proc. 6th Workshop Compon.- Based Softw. Eng. USA, Oregon, Portland, 2003.
  47. Vazquez J. I., Almeida A., Doamo I., Laiseca X., Orduña P. Flexeo: An architecture for integrating wireless sensor networks into the internet of things // Proc. 2008, 3rd Symp. Ubiquitous Comput. Ambient Intell. Spain, Salamanca, 2009.
  48. Flügel C., Gehrmann V. Scientific workshop 4: Intelligent objects for the internet of things: Internet of things-application of sensor networks in logistics // Commun. Comput. Inf. Sci. 2009. Vol. 32.
  49. Pang Z., Chen Q., Tian J., Zheng L., Dubrova E. Ecosystem analysis in the design of open platform-based in-home healthcare terminals towards the internet-of-things // Proc. 2013, 15th Int. Conf. Adv. Commun. Technol. (ICACT). Korea, Pyeongchang.
  50. Alemdar H., Ersoy C. Wireless sensor networks for healthcare: A survey // Comput. Netw. 2010. Vol. 54, No. 15.
  51. Plaza I., Martin L., Martin S., Medrano C. Mobile applications in an aging society: Status and trends // J. Syst. Softw. 2011. Vol. 84, No. 11.
  52. Pang Z., Chen Q., Han W., Zheng L. Value-centric design of the internet-of-things solution for food supply chain: Value creation, sensor portfolio and information fusion // Inf. Syst. Front. To be published.
  53. Wei Q., Zhu S., Du C. Study on key technologies of internet of things perceiving mine // Procedia Eng. 2011. Vol. 26.
  54. Karakostas B. A DNS architecture for the internet of things: A case study in transport logistics // Procedia Comput. Sci. 2013. Vol. 19.
  55. Zhou H., Liu B., Wang D. Design and research of urban intelligent transportation system based on the internet of things // Commun. Comput. Inf. Sci. 2012. Vol. 312.
  56. Qin E., Long Y., Zhang C., Huang L. Cloud computing and the internet of things: Technology innovation in automobile service // LNCS 8017. USA, NY, 2013.
  57. Zhang Y., Chen B., Lu X. Intelligent monitoring system on refrigerator trucks based on the internet of things // Wireless Commun. Appl. 2012. Vol. 72.
  58. Keller C. G., Dang T., Fritz H., Joos A., Rabe C., Gavrila D. M. Active pedestrian safety by automatic braking and evasive steering // IEEE Trans. Intell. Transp. Syst. 2011. Vol. 12, No. 4.
  59. Zhang Y. C., Yu J. A study on the fire IOT development strategy // Procedia Eng. 2013. Vol. 52.
  60. Ji Z., Qi A. The application of internet of things (IOT) in emergency management system in China // Proc. 2010 IEEE Int. Conf. Technol. Homeland Security (HST).
  61. Wang S., Zhang Z., Ye Z., Wang X., Lin X., Chen A. Application of environmental internet of things on water quality management of urban scenic river // Int. J. Sustain. Develop. World Ecol. 2013. Vol. 20, No. 3.
  62. Perera C., Zaslavsky A., Christen P., Georgakopoulos D. Context aware computing for the internet of things: A survey // IEEE Commun. Surveys Tuts. To be published.
  63. Wang F., Ge B., Zhang L., Chen Y., Xin Y., Li X. A system framework of security management in enterprise systems // Syst. Res. Behav. Sci. 2013. Vol. 30, No. 3.
  64. Li J., Yang J., Zhao Y., Liu B. A top-down approach for approximate data anonymization // Enterp. Inf. Syst. 2013. Vol. 7, No. 3.
  65. Xing Y., Li L., Bi Z., Wilamowska-Korsak M., Zhang L. Operations research (OR) in service industries: A comprehensive review // Syst. Res. Behav. Sci. 2013. Vol. 30, No. 3.
  66. Wan J., Jones J. Managing IT service management implementation complexity from the perspective of the Warfield version of systems science // Enterp. Inf. Syst. 2013. Vol. 7, No. 4.
  67. Roman R., Najera P., Lopez J. Securing the internet of things // Computer. 2011. Vol. 44, No. 9.
  68. Li L. Technology designed to combat fakes in the global supply chain // Bus. Horizons. 2013. Vol. 56, No. 2.
  69. Ting S. L., Ip W. H. Combating the counterfeits with web portal technology. Inf. Syst. To be published.
  70. Clarke J., Castro R., Sharma A., Lopez J., Suri N. Trust & security RTD in the internet of things: Opportunities for international cooperation // Proc. 1st Int. Conf. Security of Internet of Things. India, Kollam, 2012.
  71. Xu L. Introduction: Systems science in industrial sectors // Syst. Res. Behav. Sci. 2013. Vol. 30, No. 3.
  72. Li F., Jin C., Jing Y., Wilamowska-Korsak M., Bi Z. A rough programming model based on the greatest compatible classes and synthesis effect // Syst. Res. Behav. Sci. 2013. Vol. 30, No. 3.
  73. Lin Y., Duan X., Zhao C., Xu L. Systems Science Methodological Approaches. USA, FL: CRC Press, 2013.
  74. Atzori L., Carboni D., Iera A. Smart things in the social loop: Paradigms, technologies, and potentials. Ad Hoc Netw. To be published.
  75. Xu L. Information architecture for supply chain quality management // Int. J. Prod. Res. 2011. Vol. 49, No. 1.
  76. Sun J. Z. Towards the web of things: Open research issues and the BASAMI use case // Lect. Notes Electr. Eng. 2012. Vol. 144.
  77. Guinard D., Trifa V., Mattern F., Wilde E. From the internet of things to the web of things: Resource-oriented architecture and best practices // Architecting the Internet of Things. USA, NY: Springer, 2011.
  78. Xia F. Wireless sensor technologies and applications // Sensors. 2009. Vol. 9, No. 11.
  79. Yaacoub E., Kadri A., Abu-Dayya A. Cooperative wireless sensor networks for green internet of things // Proc. 8th ACMSymp. QoS Security Wireless Mobile Netw. Cyprus, Paphos, 2012.
  80. Arsénio A., Serra H., Francisco R., Nabais F., Andrade J., Serrano E. Internet of Intelligent Things: Bringing artificial intelligence into things and communication networks // Stud. Comput. Intell. 2014. Vol. 495.
  81. Kephart J. O., Chess D. M. The vision of autonomic computing // IEEE Computer. 2003. Vol. 36, No. 1.
  82. Kortuem G., Kawsar F., Fitton D., Sundramoorthy V. Smart objects as building blocks for the internet of things // IEEE Internet Comput. 2010. Vol. 14, No. 1.
  83. Ding Y., Jin Y., Ren L., Hao K. An intelligent self-organization scheme for the internet of things // IEEE Comput. Intell. Mag. 2013. Vol. 8, No. 3.
  84. Rao B. P., Saluia P., Sharma N., Mittal A., Sharma S. V. Cloud computing for internet of things & sensing based applications // Proc. 2012 6th Int. Conf. Sens. Technol. (ICST). India, Kolkata, West Bangal.
  85. Fang S., Xu L., Pei H., Liu Y. An integrated approach to snowmelt flood forecasting in water resource management // IEEE Trans. Informat. 2014. Vol. 10, No.1.
  86. Gubbi J., Buyya R., Marusic S., Palaniswami M. Internet of things (IoT): A vision, architectural elements, and future directions // Future Gen. Comput. Syst. 2013. Vol. 29, No. 7.