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뉴스플러스는 IoT 기술을 통한 디지털 전환과 ESG 경영에 관심 있는 경영진과 실무진을 위해 알짜 뉴스와 읽을거리를 모아옵니다.
4차 산업혁명의 패러다임을 이끄는 핵심 기술 두 가지가 있습니다. 디지털 전환을 추구하는 기업에 있어 필수 기능인 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)이라고 할 수 있습니다. 그리고 AI/ML은 IoT를 만나면 더 강력해집니다. 이번 호에서는 다양한 산업에서 디지털 혁명을 일으키고 있는 AIoT(AI+IoT)에 대해서 알아보겠습니다. 특히 제조 분야에서 AIoT가 어떻게 활용되고 있는지 살펴보고, 제조업 AIoT의 미래라고 할 수 있는 예측 분석 솔루션을 자세히 소개해드립니다.
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왜 AI+IoT 해야하는가?
AIoT를 채택하고 투자하는 소비자와 기업은 AIoT의 힘을 활용하여 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다. IoT가 데이터를 수집하고 AI가 이를 분석해 스마트 행동을 시뮬레이션하고 최소한의 인간 개입으로 의사 결정 과정을 지원합니다. 그렇다면 IoT가 AI를 만나면 더 강력해지는 이유를 살펴보겠습니다.
IoT가 AI를 필요로 하는 이유
IoT는 왜 AI를 필요로 할까요? AI와 IoT는 의사 결정과 데이터 전송에서 상호 보완적이기 때문입니다. AI와 IoT의 결합은 장치들이 서로 통신하면서 통찰력 있게 행동할 수 있게 해줍니다. 장치들은 그들이 제공하는 데이터만큼만 능력을 발휘하는데 의사 결정에 유용하게 쓰려면 데이터를 수집, 저장, 처리 및 분석해야 합니다.
이는 조직에 과제를 안겨줍니다. IoT 채택이 증가 함에 따라 기업은 데이터를 효율적으로 처리하고 실제 의사 결정 및 통찰력에 사용하기 위해 고군분투하고 있습니다. 이는 조직에 대한 하나의 도전으로 IoT 채택이 늘어날수록 기업의 의사결정 과정에서 데이터의 효율적 사용이 어려워집니다. 이는 '클라우드'와 '데이터 전송'이라는 두 가지 이슈가 있기 때문입니다.
클라우드는 IoT 장치의 모든 데이터를 처리할 정도로 확장할 수 없으며, IoT에서 클라우드로의 데이터 전송은 대역폭이 제한됩니다. 또 장치의 크기에 상관없이 IoT 장치가 수집하는 데이터는 지연과 혼잡을 초래합니다.
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AI로 IoT 데이터 교환의 단점을 극복
IoT 장치는 매일 약 10억 기가바이트의 데이터를 생성합니다. 2025년까지 IoT 디바이스는 전세계적으로 420억 개까지 늘어날 것으로 예측되고 있습니다. 하지만 네트워크가 성장함에 따라 데이터도 증가하는데 IoT 장치만으로는 부족하다는 지적이 일고 있습니다. 수요와 기대치가 변화함에 따라 IoT만으로는 충분하지 않습니다. 데이터가 증가하면서 기회만큼이나 과제도 많이 발생하고 있습니다. 이로 인한 장애물은 데이터로부터의 통찰력과 가능성을 제한하고 있지만 AIoT는 증가하는 문제점을 극복하고, 기업 조직이 데이터의 진정한 잠재력을 발굴할 수 있도록 도와줍니다.
AI를 통해 IoT 네트워크 및 장치는 과거 결정에서 학습하고 미래 활동을 예측하며 성능 및 의사 결정 기능을 지속적으로 개선할 수 있습니다. AI는 장치가 데이터 전송에서 발생하는 지연과 혼잡 없이 데이터를 해석하고 실시간으로 의사 결정을 내릴 수 있도록 합니다. 다시 말해, "스스로 생각"할 수 있도록 합니다. 결국 AIoT는 조직에 다양한 이점을 제공하며 지능형 자동화에 대한 강력한 솔루션을 제공합니다.
그렇다면 AIoT 도입의 이점과 산업별 AIoT 활용 방법은 무엇일까요? 블로그 콘텐츠에서 자세히 알아보겠습니다.
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IoT가 제조 현장을 얼마나 스마트하게 만드나
IoT 센서는 방대한 양의 데이터를 수집하고, 이 빅데이터는 다시 인공지능으로 흘러 들어갑니다. 수십억 개의 센서는 제조, 의료, 항공우주, 방위, 운송, 텔레콤, 스마트시티 분야 등에서 거대한 데이터 흐름을 실시간으로 감지하고, AI은 여기서 패턴을 분석해 사용자가 원하는 행동을 예측해 수행합니다.
이미 곳곳에서 활약 중인 AIoT
AIoT의 사용 범위는 아주 넓습니다. 데이터 분석을 통한 정보 최적화가 필요한 곳이면 어디든 적용 가능합니다. 4차 산업 혁명으로 제조 기업들은 스마트 팩토리 구축을 위한 디지털 대전환의 물결에 놓여 있습니다. IoT가 적용된 장비에서 생성된 방대한 네트워크 데이터를 AI를 통해 학습된 컴퓨터가 문제 해결 및 의사 결정을 하게 한다면 단순한 산업 자동화 수준을 넘어 지능형 공장화를 달성할 수 있습니다.
자율주행 자동차는 AIoT의 집약체입니다. AIoT 기술이 적용된 자율주행차는 센서로 데이터를 수집하고 그 이후 그 데이터를 빠르게 분석합니다. 도로 상황, 장애물 등 외부 상황과 운전자의 상태, 행동을 토대로 의사결정하고 주행을 시작하거나, 멈출 수 있습니다.
최근에는 의료 분야에서 개발된 의료 로봇은 시설 소독, 재활용품 선별, 병원 내 자재 운반 등의 작업을 수행합니다. AIoT로 원격 진단 및 케어, 위급 환자 식별 및 처리를 통해 사회 전반에서 도움을 주는 형태로 발전할 수 있습니다.
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Industrial IoT의 시대
제조, 에너지, 기타 산업용 사례에서 사용되는 연결된 장치를 가리키는 산업용 사물인터넷(IIoT)은 산업용 기계에 더 많은 자동화와 자체 모니터링을 도입함으로써 효율성을 높이고 있습니다.
IIoT는 산업과 응용 분야에서 IoT의 확장과 사용을 의미합니다. M2M(Machine-to-Machine) 통신, 빅데이터 및 머신 러닝에 중점을 둔 IIoT을 통해 기업은 운영 효율성과 안정성을 높일 수 있습니다. 더 넓은 맥락에서 보면, 도시가 스마트시티로 진화하고, 공장이 스마트공장이 되는 방법 등 연결된 생태계를 활용하기 위해서는 IIoT가 중요합니다.
IIoT의 적절한 통합은 또한 자산의 사용을 최적화하고, 장애 지점을 예측하며, 심지어 유지보수 프로세스를 자율적으로 트리거할 수 있습니다. 연결된 스마트 기기를 채택함으로써 기업은 더 많은 양의 데이터를 더 빠른 속도로 수집하고 분석할 수 있습니다.
IIoT의 통합은 산업 단체들에게 그들의 운영이 어떻게 진행되는지에 대한 보다 정확한 시각을 제공하고, 정보에 입각한 비즈니스 결정을 내리는 데 도움을 줄 수 있습니다.
그렇다면 IIoT 도입 시, 조심해야할 부분은 무엇일까요? IIoT를 채택하기 위해 반드시 해결해야하는 선결 과제가 있습니다.
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제조업 AIoT의 미래, AI 모터진단 서비스를 소개합니다!
씽플러스 AI 모터진단 서비스는 산업 현장의 핵심 설비인 모터의 상태를 진단하고 고장을 예측합니다. 모터에 전류 센서를 설치하고 제조 공정 상 모터 설비가 사용하는 전기 신호 데이터를 분석해 이상 징후를 판단하여 사전적 설비 진단을 가능하게 합니다. 설비 가동 데이터를 실시간 모니터링하고 이상 발생 시 알람을 제공해 이슈에 바로 대응하도록 합니다.
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AI 기술을 활용해 이상 징후를 사전 예측할 수 있습니다. 설비의 가동 패턴을 머신러닝하여 실시간으로 설비의 이상상태를 감시하고 초기 결함을 포착하여 갑작스러운 설비 고장을 방지하고 가동 중지 시간을 최소화합니다.
유지 비용은 줄이고 생산 효율성은 높인다
AI 모터진단 서비스로 생산 환경의 안정성은 높이고 유지보수 비용은 절감할 수 있습니다. 또한 공장 운영을 지속하면 AI 학습 데이터 및 분석 케이스를 축적해 AI 예측 정확도를 높일 수 있으므로 더욱 효과적입니다. AI 모터진단 서비스의 도입으로 산업 현장 내 고질적인 문제를 해결하고 디지털 전환을 이룰 수 있습니다.
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전자기술연구원을 주축의 한국 컨소시움과 CT(스페인 소재 연구소)를 주축으로 한 스페인 컨소시움이 AI 기반 정밀 농업 플랫폼 개발을 목표로 “엣지 컴퓨팅 지원 스마트팜 정밀 농업용 AI 서비스 플랫폼 기술 개발” 과제를 2021년 7월에 시작했습니다.
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달리웍스는 IFA NEXT 홀에서 KETI와 함께 R&D 과제의 연구 성과를 중심으로 시계열 데이터 분석 플랫폼 및 AI 기반 스마트팜 플랫폼 기술을 전시했습니다. 특히, 시계열 데이터 분석 플랫폼이 적용된 모터진단 서비스 및 로봇 원격진단 서비스 사례는 관람객들로부터 많은 관심을 받았습니다.
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AI모터진단과 같은 서비스를 도입하고 싶다면?
AIoT 플랫폼, Thingplus!
디지털 전환은 비즈니스 경쟁 우위 확보를 위한 필수 요소가 되었습니다. 디지털 전환을 성공적으로 추진하기 위해서는AIoT 기술이 필요합니다. 더불어 비즈니스를 디지털화해야 하는 오늘날 모든 기업들은 IoT에 대한 이해가 필요합니다.
“AIoT의 What & Why"를 이해할 뿐만 아니라 어떠한 문제에 하나의 접근 방식만 있는 것은 아니라는 점을 인지해야 합니다. 이러한 이해와 인지를 하고 있다면, 비즈니스 요구에 적합한 AIoT 서비스가 무엇인지 판단하고 결정할 수 있습니다.
AIoT 플랫폼으로 목표하는 서비스를 구축할 수 있습니다.
비즈니스별 맞춤형 서비스 제공을 위한 Thingplus 2.0을 소개합니다.
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AIoT 플랫폼, Thingplus를 한 눈에 살펴볼 수 있습니다
Thingplus 2.0의 주요 기능과 특장점, 활용법을 알려드립니다
Thingplus를 통해 디지털 전환을 이룬 다양한 기업들을 소개합니다
IoT에 대한 이해를 돕고 IoT 솔루션 도입을 위한 종합 가이드를 제공합니다
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