제조 리더들은 운영 정밀도를 높이고, 안전을 강화하며, 제품 품질을 개선하기 위해 AI와 컴퓨터 비전을 점점 더 수용하고 있습니다. 스마트 카메라와 AI 기반 센서는 이제 현대 산업 인텔리전스의 필수 구성 요소입니다.
그러나 조직이 고화질 시각 데이터를 실시간 인사이트에 활용하려 할 때, 많은 이들이 힘든 진실을 발견합니다: 클라우드 퍼스트 아키텍처는 따라잡을 수 없습니다. 네트워크 혼잡, 높은 지연 시간, 급증하는 스토리지 비용 사이에서 모든 것을 클라우드로 푸시하는 것은 현대 공장 현장의 요구에 맞게 확장되지 않습니다.
이러한 문제를 해결하기 위해 제조업체들은 엣지 퍼스트, 스트림 기반 전략으로 전환하고 있습니다. 이러한 접근 방식은 실시간 AI를 데이터 소스로 직접 가져옵니다. 여기에는 조립 라인, 현장, 엣지 환경이 포함될 수 있습니다. 본질적으로 파생된 인텔리전스는 결정이 신속하고 안정적으로, 타협 없이 내려져야 하는 곳에서 사용할 수 있습니다.
산업 제조업체는 점점 더 복잡해지는 생산 환경에서 운영 효율성을 유지하고, 안전을 보장하며, 엄격한 품질 표준을 준수하기 위해 실시간 시각 인텔리전스가 필요합니다. 기존 데이터 소스와 달리, 고해상도 카메라 같은 시각 입력은 이상, 결함, 안전하지 않은 행동을 즉시 감지하여 즉각적인 시정 조치를 가능하게 합니다.
라인 아래로 진행되기 전에 불량 제품을 멈추거나, 미묘한 품질 편차를 식별하거나, 행동 인식을 통해 작업자 부상을 예방하는 등, 실시간 시각 인텔리전스는 제조업체가 사후가 아닌 그 순간에 행동할 수 있게 합니다.
카메라와 기타 엣지 장치로부터 즉각적인 인텔리전스가 필요한 몇 가지 일반적인 사용 사례가 있습니다. 여기에는 다음이 포함됩니다:
그러나 이러한 모든 애플리케이션은 공통된 과제를 공유합니다: 방대한 양의 비디오 및 센서 데이터에 대한 신속하고 신뢰할 수 있는 분석이 필요합니다. 데이터를 중앙 집중식 클라우드로 전송하여 처리하도록 설계된 기존 시스템은 이러한 사용 사례가 요구하는 실시간 반응성을 제공하는 데 어려움을 겪습니다.
산업 운영에는 일반적으로 프로세스, 워크플로, 기타 핵심 요소에 대한 실시간 정보를 제공하는 다양한 엣지 요소가 포함됩니다. 최근 몇 년간 이러한 요소의 대부분은 생산 라인이나 플랜트의 장비 성능 또는 상태에 대한 정보를 수집하고 공유하는 센서나 IoT 장치였습니다. 이 장치들의 데이터는 종종 중앙 저장소(예: 클라우드 데이터베이스)로 전송된 후 분석되었습니다.
최근 몇 년간 카메라가 이러한 환경에서 더 일반화되었습니다. 그러나 분석을 위해 테라바이트의 비디오 영상과 센서 텔레메트리를 클라우드로 전송하는 것은 몇 가지 주요 고통점에 영향을 받을 수 있습니다.
우선 대역폭 병목 현상이 있을 수 있습니다. 고해상도 카메라 피드와 연속 센서 스트림은 네트워크 인프라를 빠르게 압도할 수 있습니다. 특히 원격 또는 대역폭이 제한된 산업 환경에서는 더욱 그렇습니다.
다음으로 지연 시간 문제가 있습니다. 견고한 연결이 있어도 클라우드까지의 왕복은 지연을 초래합니다. 불량 제품 진행을 멈추거나 장비 충돌을 방지하는 등 밀리초가 중요한 애플리케이션에서는 이 지연을 수용할 수 없습니다.
오늘날 모든 기업에 영향을 미치는 비용 제약을 고려할 때, 상승하는 클라우드 비용 문제도 있습니다. 클라우드에서 대규모 데이터 볼륨을 저장하고 처리하는 것은 프리미엄 비용이 듭니다. 운영 비용의 모든 달러를 주시하는 제조업체에게 이는 비시작점이 될 수 있습니다.
그리고 데이터 중력 원칙이 있습니다. 대량의 데이터가 자연스럽게 애플리케이션과 서비스를 데이터가 있는 곳으로 끌어당긴다는 개념입니다. 제조 맥락에서 이는 컴퓨트를 데이터 소스 근처에 두는 것이 더 효율적일 뿐만 아니라 경제적으로도 합리적임을 의미합니다.
엣지 퍼스트, 스트림 기반 데이터 처리는 전통적인 모델을 뒤집습니다. 데이터를 클라우드로 푸시하는 대신, 데이터는 엣지에서 생성되는 지점에서 수집, 처리, 실행됩니다.
이 접근 방식은 몇 가지 중요한 이점을 가져옵니다:
엣지에서의 실시간 의사결정은 지속적인 실시간 의사결정을 가능하게 하여 더욱 강력합니다. 배치 작업을 기다릴 필요 없습니다. 클라우드를 기다릴 필요 없습니다.
로봇 조립 라인이 불량 부품을 발견하는 경우를 생각해 보세요. 엣지 퍼스트 AI를 사용하면 결함을 감지하고 기계를 즉시 멈출 수 있습니다. 클라우드 지연도, 지연도 없습니다.
이 수준의 반응성을 달성하려면 단순히 컴퓨트를 엣지로 이동하는 것 이상이 필요합니다. 실시간 작업을 위해 목적별로 구축된 아키텍처가 필요합니다.
핵심 구성 요소에는 다음이 포함되어야 합니다:
또한 과제가 있습니다. 모델은 제약된 엣지 환경에 최적화되어야 합니다. 레거시 시스템은 운영을 방해하지 않고 통합되어야 합니다. 그리고 결정론적 성능이 필수적입니다. 그 점에서, 모든 결정은 매번 제시간에 이루어져야 합니다.
바로 그 지점에서 Volt Active Data 같은 목적별 플랫폼이 역할을 합니다.
참고: 산업 운영에서 시각 AI 확장이 왜 그렇게 어려운가
Volt Active Data는 엣지 퍼스트 시각 AI의 제조 분야 요구사항을 처리할 수 있도록 장비되어 있으며, 즉각적인 센서/카메라 입력을 상태ful 컨텍스트(예: 최근 결함, 기계 이력)와 결합하여 모든 결정이 빠르고 정확하도록 보장합니다.
고처리량, 저지연 처리를 제공합니다. 구체적으로 Volt는 데이터를 별도 시스템으로 라우팅하는 지연 시간과 불일치를 피하면서 데이터 경로에서 직접 결정을 실행합니다. 이는 시각 및 센서 워크로드에 이상적입니다.
Volt 플랫폼은 밀리초 의사결정을 가능하게 합니다. 따라서 복잡한 결정이 엄격한 시간 제약 내에서 실행되어 기계 정지나 결함 플래깅 같은 즉각적인 행동을 가능하게 합니다.
이 솔루션은 ACID 준수 트랜잭션을 지원합니다. Volt는 미션 크리티컬 환경에서도 모든 행동이 정확하고 신뢰할 수 있으며 일관되도록 보장합니다.
또한 Volt 플랫폼은 원활한 AI 통합을 제공합니다. Volt는 엣지에서 AI 모델과 함께 작동하며, 실시간 결정을 오케스트레이션하고 자동화된 응답을 트리거합니다.
로봇 개입 오케스트레이션, 이상 플래깅, 생산 라인에서 정지 명령 실행 등, Volt는 실시간 지능형 엣지 응답을 실용적으로 만듭니다.
오늘날 제조업체는 더 적은 낭비로 더 빠르고 더 많은 일을 하라는 압박을 받고 있습니다. AI, 특히 시각 AI는 앞길을 제시하지만, 실시간 성능과 경제적 확장성으로 제공될 때만 가능합니다.
엣지 퍼스트, 스트림 기반 전략은 그 과제를 충족할 수 있으며, 느리고 비싼 클라우드 퍼스트 아키텍처에 의존하지 않고 새로운 수준의 자동화와 인사이트를 열어줍니다.
Volt Active Data 같은 플랫폼이 실시간 데이터 스트림과 엣지에서 직접 의사결정을 구동함으로써, 제조업체는 타협 없이 AI의 잠재력을 완전히 실현할 수 있습니다.
클라우드 컴퓨팅
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