2020년 제조업을 뒤흔들 8가지 산업용 IoT 트렌드

IoT 트렌드는 2020년과 향후 몇 년 동안 폭발적으로 증가할 것입니다. 이제 바로 사용 가능한 솔루션을 사용할 때입니다.

Gartner는 2020년에 약 200억 개의 IoT 장치가 연결될 것으로 예상합니다. 의심할 여지 없이 연결된 사물 인터넷 세상은 빠르게 진화하고 있으며 모두가 회사에서 놓칠 수 없는 차세대 트렌드를 찾고 있습니다. 아래에서 2020년의 가장 큰 산업용 IoT 트렌드 목록을 찾을 수 있습니다. , 그 후에 바로 구현을 시작할 수 있는 방법을 설명하겠습니다.

팁:2021년 IIoT 트렌드를 살펴보세요.

제조업을 위한 인기 있는 산업용 IoT 동향

2020년 이후 제조업의 산업용 IoT 동향

디지털 트윈, 5G, 가상 및 증강 현실, 블록체인과 같은 트렌드 주제 외에도 2020년 제조에 대해 매우 기대되는 몇 가지 트렌드가 있습니다.

<올>

IoT 구현 증가

Software-as-a-Service가 표준이 됨

에지 컴퓨팅이 클라우드 컴퓨팅을 추월할 것입니다.

IoT 및 라우터 보안이 더 큰 우선순위가 될 것이며 사이버 보안 예산이 증액될 것입니다.

IoT로 강화된 예측 유지 관리 애플리케이션

빅 데이터 및 AI:처리 및 분석해야 하는 IoT 데이터의 양이 기하급수적으로 증가할 것입니다.

기계 경험의 더 많은 사용자 정의

사이버 보안 전문가 위기가 더 악화될 것입니다.

출처:Forrester, Analytics Insights, Finances online, Towards data science

많은 변화가 예상됩니다. 아래에서 디지털 전략을 설정하기 위한 실용적인 정보와 산업용 IoT 프로젝트를 빠르게 시작하기 위한 10가지 팁이 포함된 가이드를 찾을 수 있습니다. .

SaaS 플랫폼을 사용하여 디지털 로드맵을 빠르게 진행

SaaS(Software as a Service)는 인터넷 연결 및 웹 브라우저가 있는 모든 장치에서 데이터에 액세스할 수 있도록 하는 소프트웨어 제공 방법입니다. 이 웹 기반 모델에서 소프트웨어 공급업체는 애플리케이션을 구성하고 보호하는 서버, 데이터베이스 및 코드를 호스팅하고 유지 관리합니다.

따라서 SaaS가 표준이 되는 것은 매우 이해할 수 있습니다. SaaS 솔루션으로 작업하면 다음과 같은 이점이 있습니다.

<올>

비용 절감 및 책임 감소

혜택을 받는 시간 단축

타사 서비스와의 확장성 및 통합

지속적인 새로운 업그레이드 및 릴리스

사용하기 쉽고 개념 증명 수행

SaaS 솔루션은 어디서나 모든 장치에서 액세스할 수 있습니다. 모든 산업용 장치에 빠르고 안정적으로 액세스할 수 있습니다. 장비를 선택한 SaaS 플랫폼에 안전하게 연결하기만 하면 됩니다.

SaaS 플랫폼의 이점

에지 기술로 SaaS 플랫폼 강화

앞서 언급한 바와 같이 엣지 컴퓨팅의 인기는 클라우드 컴퓨팅을 능가할 것으로 예상됩니다. Edge 기술은 기계의 데이터를 쉽고 안전하게 준비하고 SaaS 플랫폼으로 전송합니다. 에지 장치가 SaaS 플랫폼과 완전히 통합되면 처음부터 끝까지 원활한 작동을 보장하고 모든 산업 장비를 SaaS 플랫폼에 즉시 연결하여 IoT 구현을 빠르게 시작할 수 있습니다.

SaaS 플랫폼에서 산업용 장치에 액세스할 수 있게 되면 데이터 수집을 시작할 수 있습니다. 에지 기술로 강화된 게이트웨이는 클라우드로 전송되는 데이터의 양을 최소화할 수도 있습니다. 생성된 데이터는 기기와 성능에 대한 주요 통찰력을 제공할 수 있습니다.

컴퓨터에서 어떤 데이터를 수집해야 할지 모르십니까?

기준을 너무 높게 설정하지 말고 다음과 같은 명백한 데이터 샘플을 수집하는 것으로 시작하십시오.

<울>

생산 카운터

머신 상태 변경

센서 오작동 또는 오류

비상 버튼 상태

평균 정체 시간

현재 오븐 온도

에너지 사용량(%)

이러한 데이터 포인트는 PLC 변수에 정의하고 에지 장치를 통해 SaaS 플랫폼에 저장할 수 있습니다. 그러나 데이터 수집 및 저장은 작업의 일부일 뿐입니다. 다음으로 데이터를 실행 가능하게 만들고 기계 또는 프로세스를 개선하는 데 사용할 수 있는 통찰력을 만들어야 합니다.

IoT 장비 + 에지 + 클라우드 =데이터

예측 유지보수, 머신 러닝 및 AI에 머신 데이터 사용

프로세스 최적화, 기계 학습 및 인공 지능에는 기계 데이터가 필요합니다. 기계의 이력 데이터를 사용하여 추세를 발견하고, 패턴을 인식하고, 유지보수가 필요한 시기를 예측하거나, 실시간으로 확인하여 기계 상태를 모니터링하고 생산 정체를 방지하십시오.

IoT 통합의 결과 예측 유지 관리 애플리케이션이 증가할 것이며 데이터는 이를 가능하게 하는 주요 요소입니다. 따라서 기계가 작동을 시작하는 즉시 모든 데이터를 수집해야 합니다. 유지 관리가 필요할 때까지 이어지는 일반적인 상황을 찾기 위해 데이터를 분석하여 개념 증명을 설정하는 것으로 시작하십시오.

기록 데이터에서 학습한 후 다양한 경고 테스트를 시작하여 유지 관리가 필요한 시기를 예측할 수 있습니다.

기계에는 맞춤형 경험이 필요합니다

각 기계와 응용 프로그램은 다릅니다. 기계의 더 많은 사용자 정의는 더 나은 경험으로 이어집니다. 맞춤화를 가능하게 하고 모바일 앱을 포함하는 SaaS 플랫폼은 머신의 최종 사용자에게 가치를 더합니다.

기계의 작동 및 모니터링을 훨씬 쉽게 해주는 기계 플랫폼으로 고객을 놀라게 하십시오. 또는 실시간 생산 통찰력, 터치 패널을 통한 원격 제어 및 고객의 운영 팀과 서비스 부서 간에 정보를 쉽게 공유할 수 있는 맞춤형 스마트폰 앱을 제공하십시오.

IoT 보안

IoT 보안에 대한 두려움 극복

보안 및 IoT에 대해 무엇을 알고 있습니까?

전 세계적으로 사이버 범죄와 관련된 사이버 보안 데이터의 양은 계속 기하급수적으로 증가할 것입니다. 사이버 보안 위험이 날로 증가함에 따라 IoT 구현을 시작할 때 보안을 심각하게 고려해야 합니다.

그러나 자격을 갖춘 사이버 보안 전문가의 부족과 지속적으로 진화하는 사이버 보안 환경으로 인해 자신의 산업용 IoT 플랫폼, 데이터 및 연결된 장치를 보호하는 것이 점점 더 어려워지고 있습니다. 이로 인해 회사나 고객이 두려워하여 IoT 구현이 중단될 수 있습니다.

이 문제를 해결하는 가장 좋은 방법은 위에서 아래로 솔루션 보안에 전적으로 집중하는 IoT 파트너와 협력하는 것입니다. SaaS 플랫폼을 연중무휴 24시간 모니터링하고 사이버 공격을 방지하며 귀사와 귀사 고객의 데이터를 보호하는 전담 전문가 팀인 사이버 위험에 대한 심층 지식이 있어야 합니다.

팁:IXON이 어떻게 안전하고 신뢰할 수 있는 IIoT 솔루션을 보장하는지 알아보십시오. 보안 백서 다운로드 .

IIoT 프로젝트를 빠르게 시작하는 방법은 무엇입니까?

이 백서는 20페이지로 구성되어 있습니다. IIoT 프로젝트를 위한 구체적인 단계와 기계 제조업체로서 IIoT를 성공적으로 구현하는 방법에 대한 실제 사례를 소개합니다.