산업용 IoT 개발 전망

오늘날 기업은 성공적인 비즈니스 개발을 위해 신뢰할 수 있는 정보를 기반으로 적시에 올바른 결정을 내려야 합니다. 머신 러닝, 빅 데이터 및 자동화 기술과 같은 IIoT 기능을 사용하여 "시스템 내 시스템"을 구축하면 의사 결정이 도움이 됩니다.

이러한 모든 도구는 데이터를 정확하고 일관되게 할당, 수신, 분석 및 전송하여 공급망 전체에서 효율성, 안정적인 관리 및 품질 관리를 향상할 수 있습니다.

동시에 산업용 사물 인터넷에서는 고성능 컴퓨팅, 지능형 센서, 모바일 애플리케이션, 클라우드 플랫폼 및 엔터프라이즈 디지털화와 같은 기존 기술을 사용하여 데이터를 지식으로 전환할 수 있습니다. 연습.

이 접근 방식은 다음과 같은 몇 가지 핵심 요소를 기반으로 합니다.

• 합리적이고 안전한 협력
• 예측 분석
• 데이터 관리 및 현장 제어
• 지능형 및 플러그인 자산 및 장치

효과적인 IIoT 전략은 클라우드 스토리지, 더 높은 수준의 분석 사용 및 원격 작업을 위한 제3자 전문가 유치에서 다양한 서로 다른 시스템에서 오는 데이터 통합을 기반으로 합니다. 동시에 예측 분석을 통해 내린 결정은 문제 발생 후 수행되는 수동 시작을 위험한 상황에 대한 자동 경고로 대체하여 워크플로를 변환하는 것을 가능하게 합니다.

이러한 접근 방식은 가동 중지 시간을 방지하고 노동 생산성과 생산 안전성을 높이는 데 도움이 되며 가장 멀리 떨어진 곳에서도 생산 현장과 하청업체 및 공급업체의 기업에서 일어나는 일을 모니터링하고 이송을 통제할 수 있는 기회를 제공합니다. 전 세계 어디에서나 찾을 수 있습니다.

효과적인 IIoT 구현 체계 개발

IIoT의 효과적인 구현 및 사용을 최대화하기 위해 사용자는 구현의 몇 가지 기능을 고려해야 합니다. 먼저 데이터 중앙 집중화가 수행되고 이 정보의 샘플링 및 처리를 위한 애플리케이션 통합이 수행됩니다.

이 경우 애플리케이션은 관리 시스템 자체가 아닌 클라우드에 위치할 수 있으므로 기업 내 서비스 요구 사항이 필요 없고 여러 생산 현장 또는 별도의 산업에서 들어오는 추가 데이터에 액세스할 수 있습니다.

애플리케이션 IIoT에 대해 고급 프로세스 제어(APC) 시스템, 상태 기반 모니터링(CBM), 기업 이력 데이터 보존, 모바일 솔루션 및 계획을 포함하는 애플리케이션을 포함하여 클라우드 기술을 사용하여 효율성을 높입니다.

<노스크립트> 산업 기업은 워크플로에서 IIoT를 구현할 때 예를 들어 개방형 통합 및 통신 기술을 사용하여 다양한 소스의 데이터를 통합합니다. , OPC UA(통합 아키텍처) - OPC Foundation에서 개발한 통합 아키텍처 산업 컨소시엄.

이는 기존 통신 프로토콜에 대한 지원을 제공하고 이미 설치된 장비는 IIoT 아키텍처에 안전하게 통합됩니다. 그러면 기업은 개별 산업에서 전체 기업으로 데이터를 전송하고 지능형 분석을 적용하여 의미 있는 정보를 추출할 수 있습니다.

또한 기업이 들어오는 데이터를 처리할 때 특정 분야에 대한 지식과 외부 전문가로부터 받은 정보를 모두 적용하는 것이 중요합니다.

더 깊은 데이터 세트로 인해 기업은 클라우드에서 보다 고급 분석 모델을 개발하고 사용할 수 있습니다. 더 자세한 정보를 얻으려면 이러한 분석 모델을 에지 장치에 배포하고 필요에 따라 데이터를 확장할 수 있습니다.

배포는 운영의 일부로 개별 생산 현장과 기업 전체의 다양한 요구를 충족할 수 있는 새로운 기회를 제공합니다. 또한 모니터링 및 분석 시 보다 다양한 전문가의 서비스를 이용할 수 있습니다.

이 블로그의 저자는 JeraSoft의 COO인 Suren Arustamyan입니다.