산업기술
산업 제조
더 좁은 마진, 상승하는 인플레이션, 그 어느 때보다 치열한 경쟁으로 인해 많은 기업이 오늘날의 시장에서 경쟁력을 유지하기 위해 디지털 혁신을 겪고 있습니다.
산업용 IoT는 스마트 공장을 만들고 더 많은 시장 점유율을 확보하려는 기업에게 중요한 기술입니다. 실제로 많은 기업에서 이미 비용을 절감하고 보다 효율적인 운영을 달성하기 위해 연결 솔루션을 채택했습니다.
하지만 "산업용 IoT"가 정확히 무엇인가요? 그리고 이 개념이 비즈니스 모델을 강화하고 운영 효율성을 높이기 위해 디지털 혁신을 어떻게 촉진합니까? 은총알인가? 제조업체가 실제로 이러한 솔루션을 사용하여 가치를 창출하는 방법은 무엇입니까?
아래에서는 산업용 IoT 이면의 기술에 대해 자세히 알아보겠습니다. 또한 일반적인 사용 사례, 과제 및 이점을 강조하여 포괄적인 개요를 제공합니다.
산업용 사물 인터넷(IIoT)은 산업 환경에서 사물 인터넷(IoT)을 사용하는 것을 말합니다. 여기에는 스마트 커넥티드 장비, 센서, 액추에이터 및 시스템의 데이터 수집이 포함됩니다.
수집된 데이터는 클라우드에서 정리, 구성 및 분석됩니다. 그런 다음 관리자, 운영자 및 기타 최종 사용자에게 귀중한 실시간 통찰력을 제공합니다. 고급 응용 프로그램 및 로봇에서 이러한 통찰력은 예측 및 설명 솔루션을 개발하고 기계의 자율 또는 반자동 작업을 트리거할 수도 있습니다. 이를 통해 장비를 더 빠르고 효율적으로 만들며 인적 오류를 겪을 가능성이 줄어듭니다. 또한 작업자 안전을 개선하고 품질을 개선하며 비용을 절감합니다.
산업용 IoT는 인공 지능(AI), 기계 학습(ML) 및 기타 소프트웨어 또는 계산 도구를 사용하여 장치와 플랫폼을 정렬합니다. 이는 기존 제조 모니터링 시스템보다 훨씬 더 효율적이고 기능적인 사이버-물리적 시스템을 생성합니다.
통계에 따르면 2025년까지 309억 개가 넘는 IoT 장치가 예상되며 제조는 수익성을 이끄는 비즈니스 모델을 개발하는 데 큰 역할을 할 것입니다. 이는 모두 4차 산업혁명, 인더스트리 4.0으로 인한 성장하는 변화의 일부입니다.
수동 프로세스와 기계의 사후 유지 관리에 빠져 있는 제조업은 기계가 생성하지만 이전에는 활용되지 않았던 대량의 데이터를 활용하기에 완벽한 산업입니다. 데이터는 강력하며 비즈니스 인텔리전스 기반 알고리즘을 통해 데이터를 조작할 수 있을 뿐만 아니라 액세스할 수 있다는 것은 통찰력을 얻는 것을 의미합니다. 단순히 숫자가 아니라 숫자가 의미하는 바에 대한 것입니다.
산업용 IoT를 사용하면 시간과 장소에 관계없이 개별 기계 및 생산 주기에 이르기까지 공장에서 일어나는 일을 실시간으로 알 수 있습니다. 예측 유지 관리 및 자동화된 프로세스에 참여할 수 있는 이러한 기능은 데이터와 상호 작용을 사용할 수 있는 시작에 불과합니다.
때로는 "고급 제조"라고도 하는 산업용 IoT의 미래에는 데이터를 전송하고 분석하는 수동 센서뿐만 아니라 능동적 프로세스를 가능하게 하는 기계에 대한 연결 생성도 포함됩니다. 예.
따라서 이것이 다시 한 번 인간 개입의 필요성을 제거하는 기술로 비춰질 수 있지만 IoT는 고객을 최우선으로 하는 제조 프로세스의 변경을 허용하는 것으로 보아야 합니다. 더 빠른 시장 출시, 주문형 생산 및 더 쉬운 사용자 정의 수준은 IoT가 달성한 연결성이 차이를 만들 수 있는 세 가지 방법일 뿐입니다.
어쨌든 사람과 기계 간의 의사 소통 및 프로세스의 개선으로 인해 인간은 반복적이고 수동적인 작업을 제거하여 제조업체의 비즈니스 가치를 향상시킬 예외 및 개선에 주의를 집중할 수 있습니다.
산업용 IoT에 대한 원래 관심은 효율성에 관한 것이었습니다. 제조업체는 예측 유지보수 일정을 구현하고, 계획되지 않은 가동 중지 시간을 방지하고, 과거 데이터를 활용하여 미래의 생산 주기 결정에 정보를 제공함으로써 시간과 노력을 절약할 수 있습니다. 이 모든 것이 제조업체가 바쁜 글로벌 시장에서 경쟁력을 갖추는 데 기여합니다.
그러나 효율성을 넘어 혁신이 있습니다. 제조업체는 더 빠르고 저렴한 비용으로 신제품을 설계할 수 있도록 대량의 데이터를 축적하는 이점을 보고 있습니다. 여기서 궁극적인 동인은 고객입니다. 고객의 특정 요구 사항을 충족하는 아이디어를 취하고 만들 수 있으므로 전례 없는 사용자 정의가 가능합니다.
또한 산업용 IoT는 "고급" 제조 환경뿐만 아니라 "스마트" 제조 환경도 만듭니다. IoT가 생성할 수 있는 연결 및 데이터는 단순히 공장 현장에 국한되지 않고 원자재, 재고 관리, 수요 예측에서 생산 및 배송에 이르기까지 전체 공급망을 포함하도록 확장될 수 있습니다. 원시 데이터에 도달하는 기능은 모든 비즈니스 프로세스를 최적화하여 성장으로 이어집니다.
클라우드 기반 소프트웨어에 연결된 모든 장치에서 IIoT는 이전에는 느리고 오류가 발생하기 쉬운 데이터의 의미를 찾는 프로세스에 유연성과 속도를 제공합니다.
산업용 사물 인터넷은 실시간 데이터 수집으로 생성된 통찰력을 기반으로 작동합니다. 제조 회사는 매초 믿을 수 없는 양의 거래 및 운영 데이터를 생성합니다. 이 데이터의 대부분은 손실되거나 구조화되지 않으므로 의사 결정자가 데이터에서 거의 가치를 얻지 못합니다. 그러나 산업용 IoT 플랫폼에서 수집 및 배포하면 다양한 비즈니스 요구 사항에 대한 통찰력과 솔루션으로 전환될 수 있습니다.
이 프로세스는 전 세계 모든 시장에서 제품을 생산하는 기계인 산업용 장비에서 시작됩니다. 전통적인 기계 자동화는 종종 장비를 캡처하고 분석할 수 있는 독점 소프트웨어를 배포했습니다. 인터넷이 도래하면서 산업용 인터넷이 가능해졌고, 연결성을 구축하기가 더 쉬워졌습니다.
IIoT 장치는 더 작아지고 설치가 더 쉬워졌으며 OEM에 구애받지 않고 새로운 생산 장비를 내장형 센서와 연결하고 센서로 개조된 구형 아날로그 장비를 연결할 수 있게 되었습니다. 이 혁신적인 기술은 장비의 정상적인 기능에 의해 생성된 데이터에 의존하여 무한한 산업 응용 프로그램을 얻을 수 있음을 의미했습니다.
기존 케이블 및 T1 라인 외에도 오늘날의 IIoT 장치에는 셀룰러 또는 Wi-Fi를 통해 연결할 수 있는 스마트 센서도 포함되어 있습니다.
소프트웨어 플랫폼과 연결된 장치 확산의 결합은 제조 회사가 공장 현장과 제조 프로세스에 대한 완전한 가시성을 가질 수 있음을 의미합니다. 실시간으로 데이터를 분석할 수 있다는 것은 통합 솔루션이 SOP를 변경하고 지속적인 개선을 추진할 수 있음을 의미합니다.
실시간 데이터를 캡처하는 완전 연결된 공장을 통해 제조업체는 개선 영역에 집중하고 실행 가능한 통찰력에 액세스하며 처방 및 예측 분석을 통해 사전 전략을 개발할 수 있습니다.
산업용 사물 인터넷(IIoT)을 사물 인터넷(IoT)과 혼동해서는 안 됩니다.
IoT는 유무선 통신을 사용하여 가정이나 회사 내의 장치에 연결, 제어 및 서비스를 제공합니다. 데이터 수집 및 전송을 위해 인터넷에 연결할 수 있는 자동차, 온도 조절기 또는 가전제품과 같은 소비자 기기에서 가장 일반적으로 사용됩니다.
IIoT는 산업 환경 내에서 운영을 제어하고 최적화하는 데 사용되는 센서, 장비 통신, 자동화 시스템 및 분석 플랫폼의 모음입니다.
IIoT 장치에서 연결성은 서비스이며 데이터 수집을 통해 서비스는 사용자에게 맞춤화된 경험을 맞춤화할 수 있습니다. Connectivity는 고급 분석, 특수 에지 장치, 센서 및 통신을 결합하여 제조 환경 내에서 효율성을 최적화, 간소화 및 개선하도록 설계된 에코시스템을 만들고 제어하는 디지털 도구입니다.
산업용 IoT 솔루션을 통해 제조업체는 실시간으로 생산 데이터를 수집하고 표준화하여 운영 데이터를 보다 효과적으로 사용할 수 있습니다. 이론적으로 이는 단순히 장비 가동 중지 시간을 모니터링하는 것부터 과거 데이터를 기반으로 추세를 예측하는 것까지 무제한의 사용 사례를 생성합니다. 다음은 효과적인 IoT 솔루션을 배포할 때 얻을 수 있는 몇 가지 이점입니다.
장비에 대한 사람의 개입은 느리고 오류가 발생하기 쉽습니다. 제조업체는 실시간으로 수집된 데이터를 분석하여 데이터 기반 결정을 내릴 수 있습니다.
고급 분석은 그렇지 않으면 감지할 수 없었을 추세를 식별하고 전반적인 생산 프로세스를 개선하는 규정된 솔루션으로 후속 조치를 취할 수 있습니다. 또한 작업자 성과, 교대 편차 및 기타 영역 간의 차이를 식별하여 더 나은 노동력 및 용량 활용도를 개발하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이러한 개선으로 전반적인 생산성이 향상되고 숨겨진 용량이 해제됩니다.
가격 상승과 재고 유지 비용 증가로 인해 재고는 불과 몇 년 전보다 공급망에서 훨씬 더 중요한 부분입니다. IIoT를 활용하는 산업 제어 시스템은 생산 현장을 넘어 데이터 수집을 확장합니다. 이러한 시스템은 API를 통해 운송 또는 재고 소프트웨어에 연결하는 데 중점을 둔 장치를 사용하여 기업 전체에서 데이터를 가져옵니다.
완제품을 추적할 수 있으며 그 영향과 가용성은 플랫폼의 고급 분석에 포함됩니다. 거기에서 재무 소프트웨어나 ERP 시스템으로 푸시하여 재고를 정밀하게 제어할 수 있습니다.
전통적인 품질 프로그램은 감사, 검사 및 예방에 중점을 둡니다. 의료, 자동차 및 항공우주 부품이 정확한 공차에 맞게 설계되는 CNC 가공과 같은 산업 내에서 부품이 검사를 통과하고 최종 사용자에게 전달될 경우 작업장 내에서 높은 불량률 또는 안전 문제가 발생할 수 있습니다.
IIoT 장치를 사용하여 정밀 절단, 중량, 온도 및 기타 데이터를 측정하면 작업자가 생산 장치가 지정된 매개변수에서 벗어나기 전에 데이터를 분석하고 조정할 수 있습니다. 이 분석은 시간, 재료, 노동, 비용 및 장비의 마모를 줄여줍니다.
스핀들 및 모터 주파수에 대한 데이터도 캡처할 수 있습니다. 이를 통해 제조업체는 품질 손실로 이어질 수 있는 오류를 찾아내는 기계 학습 알고리즘을 개발할 수 있습니다. 에지 장치, 에지 컴퓨팅 또는 IIoT 플랫폼 고유의 기능을 사용하여 많은 품질 조정을 기계에서 자동 또는 반자동으로 수행하도록 프로그래밍할 수 있습니다.
IIoT 시스템은 제조 회사의 비용 절감을 주도할 수 있습니다. 첫째, 이상을 감지하고 수정하는 기능으로 노동력, 자재 손실 및 가동 중지 시간을 절약할 수 있습니다. 둘째, 고급 분석으로 데이터를 분석하면 산업용 IoT가 인간이 놓치는 추세와 패턴을 식별할 수 있습니다. 이러한 분석 기능은 프로세스 최적화 및 운영 비용 절감으로 이어집니다.
또한 연결된 장치는 기업이 가동 중지 시간을 줄이고 예비 부품 비용을 줄이며 장비 수명을 연장하기 위한 예측 유지 관리 전략을 개발할 수 있는 통찰력을 제공할 수 있습니다.
자본 장비는 제조 회사에서 가장 높은 비용 중 하나입니다. IIoT 기술, 실시간 모니터링, 예측 유지보수 처방 및 기타 도구를 사용하여 기업은 단일 공장 또는 전체 기업에서 자산 상태를 유지하기 위한 전략을 개발할 수 있습니다.
MachineMetrics와 같은 고급 기계 데이터 플랫폼은 장비 데이터를 분석하여 공구 수명 문제, 기계 상태 및 기타 변수를 감지할 수 있습니다. 그들은 또한 기계가 제대로 작동하도록 하는 조치를 처방할 수 있습니다.
전통적인 제품 디자인은 제조 과정에서 제거되었으며 낭비가 많았습니다. R&D 및 개발 비용을 증가시키는 것 외에도 실시간 생산 데이터를 설계 프로세스에 포함할 수 없었습니다.
IIoT 기술은 설계 및 개발 프로세스를 실제 작동 조건에서 생성된 실시간 데이터와 연결할 수 있습니다. 이 데이터를 분석하여 제품 수명을 모델링하고 문제 영역을 식별하는 디지털 트윈을 생성할 수 있습니다. 이를 통해 디자이너는 현재 디자인의 결함을 수정하고 더 나은 성능으로 신제품을 개발할 수 있습니다.
이러한 통찰력을 통해 기업은 개발 비용을 낮추고 수익을 개선하며 새로운 제품 또는 서비스를 개발하기 위한 사전 예방적이고 비즈니스 전진적인 전략을 개발할 수 있습니다.
많은 산업에서 IIoT 장치와 기술을 사용하고 있습니다. IIoT 솔루션을 사용하는 가장 일반적인 산업은 다음과 같습니다.
전력 회사는 생산 지점을 훨씬 넘어서는 방대한 자원을 보유하고 있습니다. 에너지 소비를 분석하고 추세를 예측하는 심층 분석을 배포하는 기능은 더 나은 생산 및 에너지 관리로 이어집니다. 이러한 생산자가 성능과 상태 측면에서 전체 네트워크를 시각화할 수 있게 해주는 디지털 도구는 판도를 바꿔 놓았습니다.
산업 환경은 산업마다 크게 다릅니다. 가스 산업은 장거리에 걸친 대규모 생산으로 구성됩니다. 이전에 직접 수행했던 작업을 자동화하는 기능은 이상 징후를 조기에 감지하여 환경 재해를 방지하고 작업자 안전을 개선할 수 있는 산업에 매우 중요합니다.
자동차 산업은 4차 산업혁명 기술을 빠르게 수용하고 있습니다. 이 고가 산업은 IIoT 시스템을 로봇과 같은 다른 신흥 기술과 연결하여 스마트 공장 환경을 조성합니다.
오늘날 자동차 산업은 소프트웨어에 많은 투자를 하고 있습니다. IIoT를 통해 판매, 마케팅, 공급망 및 금융과 직접 연결된 생산 및 제조 모니터링 생태계를 만들 수 있습니다. 이를 통해 업계는 계속 증가하는 온보드 연결에서 데이터를 가져와서 가치를 높이기 위해 함께 묶는 동시에 제조 조건에 대한 완전한 그림을 얻을 수 있습니다.
CNC 기계 회사는 개별 제조업체입니다. 개별 품목을 생산하기 때문에 설정 시간, 설정, 프로세스 최적화, 노동 교육 및 활용 등과 관련된 고충이 있습니다. 여기서 빅 데이터 분석과 고급 IIoT 애플리케이션이 수익성에 상당한 차이를 만들 수 있습니다.
CNC 기계 회사는 통합 센서, 개조된 장치, 주파수 데이터 및 기타 입력의 데이터를 분석하여 용량을 최대화하고 비용을 절감할 수 있는 방법을 찾을 수 있습니다. 이는 최적화된 프로세스, 새로운 작업 현장 레이아웃, 예측 유지보수, 최적화된 공구 수명 등을 통해 달성할 수 있습니다.
제조업체가 eBook에서 IoT를 배포하고 주요 사용 사례를 공개하는 방법에 대해 알아보세요.
비용, 경험 및 보안을 포함하여 산업용 IoT와 관련된 몇 가지 문제가 있습니다. 아래에서 이러한 위험과 과제에 대해 자세히 살펴보겠습니다.
새로운 기술의 경우 채택 및 구현 비용이 고려 사항 목록에서 높습니다. 모든 산업과 마찬가지로 제조 회사는 기존 IT 측면에서 신기술을 이해하는 경향이 있습니다. 폐쇄형 네트워크 온프레미스 시스템의 인프라, 교육 및 유지 관리가 상당했습니다. 이러한 시스템을 교체하거나 폐기한다는 생각은 벅찬 일입니다.
또한 ROI가 앞으로 어떻게 될 것인지에 대한 이해가 부족합니다. 약속이 맞다면 IIoT의 이점이 비용보다 우선합니다. 그리고 장치의 확산과 소프트웨어 개발이 계속됨에 따라 투자 비용은 계속해서 하락할 것입니다. 애드혹 시스템에 사용할 수 있는 저렴한 장치, 소프트웨어 및 클라우드 기반 서비스 제공업체가 이미 있습니다.
운영자와 사내 IT 직원은 수많은 "차세대" 프로젝트와 교육을 거쳤기 때문에 주저하면서 IIoT에 접근하는 경우가 많습니다.
직원들도 위의 비용 섹션에서 언급한 것과 동일한 문제로 어려움을 겪고 있습니다. 여기서 IT 인프라 구축 방법에 대한 지식이 바탕이 됩니다. 이러한 직원들은 디지털 도구와 고급 분석이 모든 사람이 더 스마트하게 작업하는 데 도움이 된다는 것을 보여주어야 합니다.
IT 전문가들은 MachineMetrics와 같은 플랫폼이 기존 IT 구조의 다양성을 향상시킨다는 점을 높이 평가할 것입니다. 당사 플랫폼은 기존 케이블 및 하드웨어를 사용하여 통신하는 동시에 Wi-Fi 및 셀룰러와 같은 새로운 연결을 제공하여 네트워크의 영향력을 높일 수 있습니다.
아마도 보안과 같은 잠재적인 IIoT 채택자와 관련된 문제는 없을 것입니다. IIoT의 보안 문제는 약한 암호화, 안전하지 않은 모바일 인터페이스, 안전하지 않은 웹 인터페이스 및 네트워크 서비스로 인해 나타날 수 있습니다. 중요한 인프라 운영의 50%가 오래된 소프트웨어를 사용한다는 점을 고려할 때 이러한 보안 문제는 이해할 수 있습니다.
IIoT 보안 논쟁에는 은벽과 경고가 있습니다. 은색은 클라우드 기반 보안과 이러한 서비스를 통해 플랫폼을 제공하는 서비스 제공업체가 지난 몇 년 동안 보안을 빠르게 강화하여 침해를 크게 줄였다는 것입니다.
단점은 대부분의 침해가 클라우드 공급자 자체가 아니라 취약한 암호 또는 기타 회사 조치로 인해 발생한다는 것입니다. 이러한 현실은 결국 보안이 항상 필수적이지만 데이터 및 액세스 제어를 보장하는 책임은 사내 시스템과 마찬가지로 회사 자체에서 채택한 프로토콜에 달려 있음을 의미합니다.
IIoT는 오늘날 세계에서 가장 흥미로운 기술 트렌드 중 하나이지만 많은 기업이 아직 도입 초기 단계에 있습니다.
IIoT의 미래에는 더 많은 연결 장치, 더 엄격한 보안 및 채택 비용 감소가 나타날 것입니다. IIoT는 2022년에서 2027년 사이에 16.7%의 CAGR로 성장하여 2,634억 달러에 이를 것으로 예상됩니다.
더 많은 장치 제조업체와 소프트웨어 솔루션이 시장에 진입함에 따라 채택 비용이 감소할 것입니다. 그러나 많은 기업이 두 자릿수 생산성 향상을 실현함에 따라 기업이 경쟁 우위를 추구함에 따라 비용과 이익에 대한 인식이 빠르게 바뀔 수 있습니다.
산업용 IoT가 잘 활용되고 있는 완벽한 예는 기계 모니터링입니다. 이전에 고도로 수동적인 프로세스였던 IoT는 실시간으로 기계에서 생성된 데이터에 대한 액세스를 제공하며 조직 내 모든 기능적 사일로를 초월하여 모든 수준에서 더 빠르고 목표에 맞는 의사 결정을 내릴 수 있습니다.
"IoT의 힘을 활용하여 데이터는 기계에서 자동으로 수집되어 공장 작업자가 더 빠르고 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 지원하는 기록 분석은 물론 실시간 시각화 및 알림을 제공하는 데 사용됩니다." (출처)
제조 부문에서 IoT를 성공적으로 구현하기 위한 핵심은 고유한 문제를 이해하고 해결하기 위해 노력하는 것입니다.
MachineMetrics는 제조 장비 데이터를 수집, 관리, 분석하고 조치를 취하는 최고의 플랫폼입니다. 플러그 앤 플레이 머신 연결, 사용하기 쉬운 애플리케이션, 일선 작업자 및 기타 공장 시스템이 효율적이고 효과적으로 작동할 수 있도록 지원하는 강력한 통합을 통해 머신 데이터 기반 통찰력을 실행으로 전환합니다.
오늘날 전 세계 수백 개의 제조업체가 수천 대의 기계를 MachineMetrics에 연결하여 생산성을 모니터링하고, 병목 현상을 식별하고, 기계 오류를 예측하고, 제조 장비 작동과 관련된 워크플로를 자동화하고 있습니다. 우리는 당신에게 방법을 보여주고 싶습니다. 저희 팀과 함께 데모를 예약하여 MachineMetrics의 작동 방식을 확인하거나 플랫폼 페이지를 방문하여 자세히 알아보세요.
산업기술
사물 인터넷이란 무엇입니까? 사물 인터넷은 기본적으로 이 물리적 세계에서 서로 다른 컴퓨팅 장치 간의 인터네트워킹입니다. IOT는 고유 식별자를 사용하여 컴퓨팅 장치, 사물, 동물, 사람, 기계 및 디지털 기계를 상호 연관시킵니다. IOT 기반 장치는 사람 대 사람 또는 사람 대 컴퓨터 상호 작용 없이 네트워크를 통해 데이터를 전송할 수 있습니다. 사물 인터넷(IOT) 애플리케이션 산업 세계에서든 일상 생활에서든 사물 인터넷, M2M(Machine-to-Machine) 및 연결된 개체 부문에 대한 광범위한 애플리케이션 도메인이
IIoT 플랫폼 제조에 대한 기술로서의 글로벌 지출은 2018년 16억 7000만 달러에서 2024년 124억 4000만 달러로 증가할 것으로 예상됩니다. Forbes에 따르면 이는 40의 CAGR(복합 연간 성장률)을 제공할 것입니다. 7년 동안 %. 가장 큰 혜택을 받는 산업 중 제조는 향후 몇 년 동안 최고가 될 것으로 예상됩니다. 이러한 기술의 사용은 그 어느 때보다 높은 연결성을 보장하고 맞춤 처리 분야에서 특별한 응용 프로그램을 가지고 있습니다. 향후 몇 년 동안 컴퓨터 수치 제어(CNC) 장비 시장은 계속 성장하여 2