기계 제조업체가 2021년에 주목해야 할 5가지 산업용 IoT 동향

2020년, 우리는 IoT가 제조 산업에 무엇을 할 수 있는지 경험했습니다. 많은 기계 제조업체가 다른 선택의 여지가 없었기 때문에 산업용 IoT의 채택은 추진력을 얻었습니다. 비행 제한을 처리해야 하고 종종 현장에 고객을 방문하는 것이 허용되지 않는다는 사실에도 불구하고 IIoT는 우리의 일을 계속할 수 있게 했습니다. 이러한 새로운 과제로 인해 원격 액세스를 위한 연결 솔루션 구현이 전 세계적으로 갑자기 급증했습니다.

우리는 계속해서 우리의 일을 더 잘하고 더 효율적으로 수행하는 데 도움이 될 많은 새로운 방법을 배웠습니다. 다음 5가지 주요 산업용 IoT 트렌드는 2021년에 큰 역할을 할 것입니다.

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IIoT 구현 증가

무선 연결의 혁명

원격 작업을 위한 가상 현실 채택

머신 데이터를 사용하여 고객 관계 개선

자가 학습 기계 학습

팁:작년의 산업용 IoT 동향을 확인하여 최신 혁신을 따라잡고 있는지 확인하십시오.

트렌드 1:IIoT 구현 증가

COVID-19 전염병의 영향으로 IIoT 자동화 및 구현을 선택하는 기업의 수가 새로운 수준으로 치솟으면서 제조 자동화가 계속 증가하고 있습니다. 기계 학습과 로봇은 자동화를 증가시키는 두 가지 응용 프로그램입니다. 기계 학습은 점점 더 자동화되어 사람의 개입이 덜 필요하고 로봇 공학에 의한 인간 작업 인수의 증가로 인해 작업 현장에 있는 사람이 줄어들 것입니다.

자동화는 직원이 작업을 보다 효율적이고 시간을 절약할 수 있도록 지원하지만 사람과의 접촉을 최대한 피합니다. 자동화는 인적 오류를 방지하고 전반적인 생산성을 높이는 데 도움이 됩니다. 그 결과 생산 시설에 필요한 인력이 감소합니다. 그 최종 결과는 현재 감염을 퍼뜨릴 수 있는 현장 사람의 수를 줄이기 때문에 IIoT를 구현하는 기업에서 큰 결정 요인입니다.

트렌드 2:무선 연결의 혁명

모든 IIoT 애플리케이션이 로컬 소켓에 액세스할 수 있는 것은 아닙니다. 모바일 애플리케이션에는 배터리 또는 수확된 전력이 필요합니다. 이것이 점점 더 많은 기업이 4G 및 5G와 같은 IoT의 고급 무선 기술을 사용하여 전송 중인 IIoT 장비와 연결하는 이유 중 하나입니다. 5G의 도래는 IoT 연결 요구 사항에 맞게 조정되었으며 산업용 IoT 산업의 연결에 큰 변화를 가져올 것입니다. 5G는 4G보다 최대 100배 빠르며 보안 강화, 안정성 및 민첩성 향상, 지연 시간 단축, 엣지 컴퓨팅 가능성을 제공합니다.

이에 대한 좋은 예는 로컬 소켓 및 AC 전원에 액세스할 수 없는 고객이 있는 회사인 DC Airco입니다. 그들은 기차 및 굴착기와 같은 모바일 애플리케이션을 위한 HVAC 솔루션 제조업체이며 4G를 통해 PLC를 IoT 플랫폼과 연결합니다. 또 다른 이점은 4G를 통해 회사 네트워크가 완전히 격리되어 모든 것이 안전하고 액세스할 수 있다는 것입니다.

여기에서 DC Airco의 전체 스토리를 읽어보세요.

트렌드 3:원격 작업을 위한 가상 현실 도입

가상 현실은 교육 및 시운전 측면에서 2021년에 산업용 애플리케이션의 주류가 될 것입니다. 디스플레이, 카메라 및 마이크가 결합된 장치는 훨씬 더 정교해질 것이며 기계 제작자는 VR을 통해 고객 또는 서비스 엔지니어와 더 자주 협력하게 될 것입니다. 2020년에 우리는 IoT가 기업이 현장에 있어야 하는 제한 사항이 있을 때 지속적으로 유지하고 실행하는 데 어떻게 도움이 되는지 확인했습니다. 기계를 원격으로 시운전할 수 있는 기능을 통해 회사는 항상 현장에 있어야 하는 것은 아니라는 사실을 깨닫게 되었습니다.

기계 제작자는 HoloLens와 같은 증강 현실 헤드셋을 통해 고객과 협업할 수 있습니다. 고객은 가상 현실 지침과 유지 관리 데이터를 보고 손을 자유롭게 사용하여 필요한 작업을 수행하는 반면, 기계 제작자는 고객이 보는 내용을 실시간으로 스트리밍합니다. 따라서 많은 기계 제조업체는 이전 방식의 시운전으로 돌아가기를 원하지 않을 것이며, 따라서 원격 시운전은 2021년에도 계속 증가할 것입니다.

트렌드 4:머신 데이터를 사용하여 고객 관계 개선

연결된 기계는 기계 데이터의 사용과 고객 관계 개선을 위한 새로운 문을 열었습니다. 대기업뿐만 아니라 중소기업에서도 데이터를 활용하는 것은 흥미로운 일입니다. 주류가 되고 있습니다. 연결된 기계의 증가로 인해 중요한 기계 데이터에 액세스할 수 있는 회사의 수도 엄청나게 늘어났습니다. 가능성이 무엇인지 발견하는 것은 많은 기업에게 큰 도전입니다. 머신 데이터로 무엇을 할 수 있으며 왜 사용해야 합니까?

데이터를 사용하는 것은 기계를 개선하고 최적화하는 데 중요할 뿐만 아니라 고객과 더 나은 장기적 관계를 구축하는 데에도 중요합니다. 예를 들어 머신 데이터는 오류가 발생하기 전에 기계 유지보수를 예측하고 수행하여 장비 오류를 방지하는 데 사용할 수 있습니다. 이렇게 하면 기계 가동 중지 시간이 결국 줄어들 수 있습니다. 귀하는 고품질 서비스를 제공하고 있으며 귀하의 고객은 이에 대해 감사할 것입니다.

트렌드 5:기계 학습 자가 학습

머신 러닝은 시스템이 사람이 프로그래밍하지 않고도 경험을 통해 자동으로 학습하고 개선할 수 있어야 하는 인공 지능의 한 분야입니다. 기계 학습을 구현하는 것은 상당히 어려울 수 있습니다. 많은 데이터에 태그를 지정하고 정규화하기 위한 사전 처리에 시간이 걸리기 때문입니다. 2021년에는 AI를 위한 비지도 학습이 등장할 것입니다. 이는 장치의 데이터가 자동으로 알고리즘으로 전송되기 때문에 더 이상 사람의 개입이 필요하지 않음을 의미합니다. 기계 학습은 정상적인 사용 패턴을 감지하므로 일정 시간이 지나면 비정상적인 패턴도 모니터링합니다.

예를 들어, 기계는 여러 패턴을 생성하지만 기계의 한 부분이 고장나기 시작하면 정상적인 패턴을 약간 벗어나는 새로운 패턴이 생성됩니다. 이러한 상황이 발생하면 기계 제작자에게 알림이 전송되어 유지 관리가 필요하다는 것을 알 수 있습니다.

IIoT에 대해 모두 알아보기

IIoT와 성공적인 구현에 대한 모든 것을 배우고 싶으십니까? 이 백서는 20페이지로 구성되어 있습니다. 기계 제조업체로서 IIoT를 성공적으로 구현하는 방법에 대한 구체적인 다음 단계와 실제 사례를 제공합니다.