산업용 사물 인터넷의 4가지 큰 과제

로컬 프로세싱과 센서가 있는 모든 시스템이 연결되어 정보를 공유하는 더 스마트한 세상을 향한 탐색이 탄력을 받고 있습니다. 이러한 시스템을 서로 연결하고 사용자를 연결하면 기업이 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.

이 포괄적인 아이디어에는 많은 레이블이 붙었지만 가장 잘 알려진 것은 사물 인터넷(IoT)입니다. IoT의 큰 영역에는 스마트 홈, 모바일 피트니스 기기, 연결된 장난감이 포함되며 IIoT(산업용 사물 인터넷)의 하위 집합에는 스마트 농업, 스마트 도시, 스마트 공장 및 스마트(유틸리티) 그리드가 포함됩니다. 전략적 사상가이자 IT 전문가입니다.

IIoT(산업용 사물 인터넷)는 시스템, 플랫폼, 물리적 개체 및 응용 프로그램의 상호 연결된 네트워크를 의미하며 서로 및 외부 환경과 상호 작용하고 인텔리전스를 공유하도록 프로그래밍되었습니다. IIoT의 상당한 채택은 실시간으로 데이터 캡처 및 액세스를 용이하게 하는 프로세서인 센서의 고가용성으로 인해 촉발되고 있습니다.

또한, 인더스트리 4.0은 산업 사용자가 기계 가동 중지 시간을 최소화하고 스토리지를 늘리며 원격 자산 추적을 통해 예측 분석을 위해 데이터와 분석을 사용할 수 있도록 지원합니다. 많은 과대 광고와 함께 IIoT에는 기업이 미래에 모든 이점을 누리기 위해 해결해야 하는 고유한 과제도 있습니다.

기준 부족

표준과 문서화된 관행의 부족은 IoT 장치의 잠재력에 큰 영향을 미칩니다. APNIC 의 Geoff Huston은 표준이 없으면 IoT 장치의 잘못된 동작을 초래할 수 있다고 말합니다.

표준이 없는 경우 개발자는 파괴적인 방식으로 실행되는 제품을 설계할 수 있습니다. 설계 및 구성이 올바르지 않은 경우 이러한 장치는 네트워킹 리소스에 나쁜 결과를 초래할 수 있습니다. 이는 많은 것을 내려놓고 경쟁 제품보다 더 빨리 출시해야 하는 비용 제약 때문에 발생할 가능성이 높습니다.

또한 IoT 장치의 관리 및 구성과 관련된 문제로 인해 혁신적인 설계가 필요합니다. 이러한 필요성 덕분에 구성 도구, 인터페이스 및 방법의 미세 조정은 미래에 중요할 것입니다. 이러한 도구는 AI 경향이 있는 데이터 조작, 데이터 통신, 데이터 시각화 및 데이터 분석에 도움이 됩니다. 따라서 대부분의 개발자는 표준에 따라 작업하기 위해 온라인 AI 과정을 수강하여 사물 인터넷에 뒤처지지 않도록 하는 것이 가장 효과적입니다.

기업의 데이터 보호

해커 외에도 상호 연결된 장치를 개발 및 배포하는 조직에서도 이러한 장치를 사용하여 데이터를 얻을 수 있습니다. 이는 송금 시 특히 위험합니다.

BP와 같은 대부분의 조직 Fitbits를 제공하고 있습니다. 직원들에게 건강 상태를 분석하여 최소한의 건강 보험료를 받을 수 있도록 합니다. 더군다나 조직이 정기적으로 근로자의 건강 모니터링을 중단하더라도 지금까지 수집한 데이터를 기업이 어떻게 활용할 수 있을지 의문이 제기된다.

라디오쉑 그러한 예 중 하나입니다. 이 회사는 수집된 데이터를 다른 조직에 보내거나 판매하려고 시도했습니다. 이것은 우리의 개인 정보 보호 권리에 물음표를 표시합니다.

오늘날 소비자의 가장 안전한 방법은 기기를 구매하기 전에 모든 조항을 검토하는 것입니다. 또한 데이터를 안전하게 유지하기 위해 장치의 회사 정책을 고려하십시오. IoT 기기 사용을 거부할 수 있지만 보안 문제를 방지하는 것이 중요합니다.

공급망 무결성

제조업체는 기능보다는 앞으로 많은 다른 문제를 해결해야 합니다. 얼리 어답터가 IIoT 전환을 성공적으로 만들기 위해 경쟁함에 따라 안정성과 비용도 중요한 역할을 합니다. 통합 시스템이 기업으로 크게 이동함에 따라 제조업체는 제조 전반에 걸쳐 공급망 무결성을 유지해야 할 책임이 있습니다.

중요 인프라 보호를 위한 신뢰할 수 있는 고문인 Patrick Miller는 이 과제를 포기하지 않았다고 말합니다. 그는 “핵심 인프라 내에서 IIoT 요소를 사용하는 동안 공급망 문제는 여론 및 정치와 관련될 것입니다.

이러한 저항을 극복하기 위해 조직은 제조 프로세스 중 투명성과 표준화를 강화하기 위해 프로세스를 연결해야 합니다. 이는 필요한 하드웨어 및 소프트웨어가 관련되어 있는지 확인하기 위해 측정할 수 있는 합의된 공개 표준을 기반으로 하는 장치 개발에 스트레스를 줄 수 있습니다."

오늘날 대부분의 제조업체는 기계 학습을 사용하여 BI를 최대한 활용합니다. 이를 위해 내부 리포지토리에서 데이터를 수집하여 예측 분석을 수행하는 데 중점을 둡니다. 예측 모델링, 프로세스 최적화, 머신 러닝, 시뮬레이션 등과 같은 다양한 유형의 분석 기술이 이러한 도구를 이해하는 데 도움이 됩니다.

규제 요건

개인 정보 보호 외에도 많은 법적 및 규제 문제가 사물 인터넷을 중심으로 이루어집니다. 이것은 정말로 올바른 방법으로 해결되어야 합니다. 사물 인터넷 장치와 관련된 법적 문제는 법 집행 감시가 중요한 역할을 하기 때문에 민권 침해에 국한되지 않습니다.

국가 간 데이터 흐름, 의도하지 않은 사용에 대한 법적 책임, 개인 정보 보호 실패 및 보안 공격은 사려 깊은 고려가 필요한 다른 많은 문제입니다. 더욱이 기술은 규제 정책보다 빠르게 발전하고 있으며 IoT 가이드라인을 담당하는 서비스 제공업체는 이를 따라가지 못합니다.

결론

사물 인터넷은 시장 개발이 크게 발전하면서 성장하는 기술입니다. 다른 기술 혁명의 물결과 마찬가지로 파편화, 혁신, 혼란, 새로운 표준 및 경쟁의 영향을 받습니다. 기술 중심의 정착된 조직이 대응하고 조정함에 따라 초보자가 현재의 위상을 뒤흔들고 있습니다.

<노스크립트>

IoT는 클라우드, 빅 데이터, 스마트폰 및 소셜 네트워크를 수용하여 고급 센서와 장치를 제공할 것입니다. 이러한 일이 발생하면 기존 비즈니스 모델과 수익원을 재편할 강력한 애플리케이션과 사용 사례를 제공할 것입니다. 또한 IoT는 "공유 경제"를 가속화할 수 있는 힘이 있는 것과 같은 파괴적인 트렌드에 영향을 미치면서 많은 산업, 시장 및 제품을 위협할 수 있습니다.

작은 물건을 정리하는 다양한 방법을 열어 집과 자동차를 넘어 저렴한 물건의 공유를 강화할 것입니다. 많은 의미가 IoT를 "롱테일" 기술의 논리적 확장으로 만듭니다. 이는 장치를 세분화된 수준으로 끌어올리고 경제적으로 실행 가능하지 않은 새로운 용도, 응용 프로그램, 서비스 및 비즈니스 모델의 개발로 이어집니다.

IoT가 성장함에 따라 전체 가치의 일부가 장치에서 포괄적인 솔루션 및 서비스로 이동할 것입니다. 이를 통해 가치 창출의 기회를 열고 비즈니스 모델을 재구성하며 리더의 수익원을 확보할 수 있습니다.

이 블로그의 저자는 전략적 사상가이자 IT 전문가인 Danish Wadhwa입니다.

저자 정보:

덴마크의 Wadhwa는 전략적 사상가이자 IT 전문가입니다. 디지털 마케팅 업계에서 6년 이상의 경험을 가진 그는 결과 중심의 개인 그 이상입니다. 그는 고급 기술 지원을 제공하고 영업을 최적화하고 도구를 자동화하여 비즈니스 생산성을 높이는 데 능숙합니다.