Schneider Electric Exec, 산업용 IoT 및 AI에 대한 개방

Schneider Electric의 IoT 담당 부사장 및 디지털 제안은 실용주의자입니다. 따라서 그는 사물 인터넷을 단순히 "목적을 위한 수단"으로 보고 인공 지능이 "과도한 공상으로 고통받을 수 있다"고 말합니다. 산업 분야의 일부 사람들은 인공 지능의 잠재력에 너무 매료되어 공상 과학과 같은 가능성을 꿈꾸기 시작했다고 Perducat은 설명합니다. 그들은 "산업 프로세스를 스스로 인식하게 만들 수 있는지" 궁금해 할 수 있다고 그는 생각했습니다.

그러나 실제로는 "AI에는 많은 단계가 있습니다."라고 Perducat은 말하며 자율주행차를 암시합니다. 자율 주행 자동차의 영역 내에는 수용되는 프레임워크가 된 5가지 점진적 자동화 계층이 있습니다. 레벨 1에는 적응형 크루즈 컨트롤, 주차 지원 및 차선 유지 지원과 같은 소위 운전자 지원 기능이 있습니다. 스펙트럼의 다른 쪽 끝에서 레벨 5는 모든 상황에서 완전한 로봇 제어를 제공합니다.

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산업 공간의 인공 지능에도 동일한 기본 원칙이 적용됩니다. 미래에 산업 시스템은 데이터 포인트에서 학습하여 운영 성능을 자동으로 개선하면서 보다 자율적으로 성장할 것입니다. 그러나 가장 유망한 AI 및 IoT 응용 프로그램은 유형의 문제를 해결하도록 설계되었습니다. "예측 유지 관리를 수행하는 경우 프로세스에 가장 큰 영향을 미치는 알람을 먼저 볼 수 있도록 알람 계층을 생성하려면 어떻게 해야 합니까?" 페르두캇이 물었다.

접근 방식의 한 예는 Schneider Electric의 EcoStruxure Asset Advisor입니다. 이 도구는 배전 및 데이터 센터 자산이 있는 조직이 "전기 인프라의 신뢰성"을 이해하는 데 도움이 된다고 Perducat은 말했습니다. "우리는 유지 관리 보고서에서 원격 측정 데이터와 비정형 데이터의 조합을 분석합니다." Asset Advisor는 잠재적인 고장의 패턴을 식별하고 긴급한 고장을 일으킬 위험이 있는 장비에 대한 권장 사항을 제시합니다. "예를 들어, 병원에서 측정 가능한 실패 위험이 있는 경우 그곳에서 외과적 개입을 하고 싶지 않습니다."라고 Perducat이 말했습니다. 마찬가지로, 임박한 실패에 직면한 석유 및 가스 시추 작업도 드릴이 땅에 박힌 상태로 장비를 수리하는 비용이 상당할 수 있기 때문에 특히 높은 우선 순위를 갖습니다.

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Perducat은 회사의 IoT 플랫폼인 EcoStruxure가 문제 해결에 비슷한 초점을 두고 있다고 말합니다. 회사의 많은 고객이 수년간 SCADA, M2M 및 IoT 시스템을 사용해 왔기 때문에 광범위한 IoT 기술이 아니라 목표 문제를 해결하기 위해 찾고 있습니다. Perducat은 "EcoStruxure는 6개의 수직 영역에 걸쳐 있습니다. "전력 관리, 건물 관리, 공장 및 프로세스 관리, 기계 시스템 관리 및 그리드 관리를 포함하여 특정 문제 공간과 관련된 6개의 수직 영역으로 공간을 나누었습니다." 이러한 각 카테고리에서 회사는 구체적인 고객 문제를 해결하는 하드웨어, 소프트웨어 또는 서비스에 이르는 일련의 제품을 정의합니다.

경우에 따라 단일 고객이 새로운 유형의 문제를 해결하기 위해 다양한 제품을 요구할 수 있습니다. 예를 들어 데이터 센터를 관리하는 조직에서 시설을 보다 효율적으로 운영하면서 재생 에너지의 비중을 점차적으로 전환하려는 조직을 들 수 있습니다. 이러한 고객과 협력하기 위해 Schneider는 배전, 건물 관리 및 그리드 관리 포트폴리오에서 기술 역량을 활용할 것입니다.

그러나 회사는 고객이 복잡한 문제를 해결하는 데 도움이 되도록 리소스를 통합할 수 있지만 Perducat은 회사의 리더가 EcoStruxure를 "모든 것을 수행하는 마법 같은 플랫폼"으로 마케팅하는 데 관심이 없다고 말했습니다.