엣지 기반 실시간 비주얼 AI:비교할 수 없는 성능 및 안정성

제조 리더들은 운영 정밀도를 개선하고 안전성을 강화하며 제품 품질을 개선하기 위해 점점 더 AI와 컴퓨터 비전을 수용하고 있습니다. 스마트 카메라와 AI 기반 센서는 이제 현대 산업 지능의 필수 구성 요소입니다.

그러나 조직이 실시간 통찰력을 위해 충실도가 높은 시각적 데이터를 활용하는 것을 목표로 함에 따라 많은 기업이 클라우드 우선 아키텍처가 따라잡을 수 없다는 엄연한 진실을 발견하고 있습니다. 네트워크 정체, 긴 대기 시간, 급증하는 스토리지 비용으로 인해 모든 것을 클라우드로 푸시하는 것은 현대 공장 현장의 요구 사항에 맞게 확장되지 않습니다.

이러한 문제를 해결하기 위해 제조업체는 엣지 우선, 스트림 기반 전략으로 전환하고 있습니다. 이러한 접근 방식은 실시간 AI를 데이터 소스에 직접 제공합니다. 여기에는 조립 라인, 바닥 및 엣지 환경이 포함될 수 있습니다. 따라서 본질적으로 파생된 인텔리전스는 타협 없이 신속하고 안정적으로 의사결정을 내려야 하는 경우에 사용할 수 있습니다.

제조 부문에서 시각적 AI의 부상

산업 제조업체는 점점 더 복잡해지는 생산 환경에서 운영 효율성을 유지하고 안전을 보장하며 엄격한 품질 표준을 유지하기 위해 실시간 시각적 정보가 필요합니다. 기존 데이터 소스와 달리 고해상도 카메라의 입력과 같은 시각적 입력을 통해 이상, 결함 또는 안전하지 않은 동작을 즉시 감지하여 즉각적인 시정 조치를 취할 수 있습니다.

결함이 있는 제품이 생산되기 전에 중단시키거나, 미묘한 품질 차이를 식별하거나, 행동 인식을 통해 작업자 부상을 방지하는 등 실시간 시각 지능을 통해 제조업체는 사후가 아닌 순간에 조치를 취할 수 있습니다.

카메라 및 기타 에지 장치의 현장, 순간 인텔리전스가 필요한 몇 가지 일반적인 사용 사례가 있습니다. 여기에는 다음이 포함됩니다:

• 결함 감지 :AI 기반 비전 시스템은 인간 검사자보다 더 빠르고 정확하게 결함을 식별할 수 있습니다.
• 예측 유지 관리 :온도 불규칙성이나 마모 패턴과 같은 시각적 단서가 사전 수리를 촉발할 수 있습니다.
• 안전 모니터링 :위험한 행동이나 장애물을 감지하도록 훈련된 카메라는 사고가 발생하기 전에 개입하여 사고를 예방할 수 있습니다.
• 품질 보증 :실시간 이미지 분석을 통해 각 제품이 출고되기 전에 사양을 충족하는지 확인합니다.

그러나 이러한 모든 애플리케이션에는 공통적인 과제가 있습니다. 즉, 방대한 양의 비디오 및 센서 데이터에 대한 빠르고 신뢰할 수 있는 분석이 필요하다는 것입니다. 처리를 위해 데이터를 중앙 집중식 클라우드로 보내도록 설계된 기존 시스템은 이러한 사용 사례에 필요한 실시간 응답성을 제공하는 데 어려움을 겪습니다.

클라우드 중심 아키텍처의 한계

산업 운영에는 일반적으로 프로세스, 워크플로 및 기타 주요 요소에 대한 실시간 정보를 제공하는 다양한 엣지 요소가 포함됩니다. 최근 몇 년 동안 이러한 요소의 대부분은 생산 라인이나 공장의 장비 성능이나 상태에 대한 정보를 수집하고 공유하는 센서 또는 IoT 장치였습니다. 이러한 장치의 데이터는 중앙 저장소(예:클라우드 데이터베이스)로 전송된 후 분석되는 경우가 많습니다.

최근에는 이러한 환경에서 카메라가 더욱 보편화되었습니다. 그러나 분석을 위해 테라바이트 규모의 비디오 영상과 센서 원격 측정을 클라우드로 보내는 것은 몇 가지 주요 문제점으로 인해 영향을 받을 수 있습니다.

우선 대역폭 병목 현상이 발생할 수 있습니다. 고해상도 카메라 피드와 지속적인 센서 스트림은 특히 원격 또는 대역폭이 제한된 산업 환경에서 네트워크 인프라를 빠르게 압도할 수 있습니다.

다음으로 대기 시간 문제가 있습니다. 연결이 안정적이더라도 클라우드로의 왕복으로 인해 지연이 발생합니다. 결함이 있는 제품의 전진을 막거나 장비 충돌을 방지하는 등 밀리초가 중요한 애플리케이션의 경우 이러한 지연은 허용되지 않습니다.

오늘날 모든 기업에 영향을 미치는 비용 제약을 고려할 때 클라우드 비용 상승 문제도 있습니다. 클라우드에 막대한 양의 데이터를 저장하고 처리하는 것은 매우 중요합니다. 운영 비용의 모든 부분을 지켜보고 있는 제조업체의 경우 이는 시작이 아닐 수 있습니다.

그런 다음 데이터 중력의 원리가 있습니다. 이는 대량의 데이터가 자연스럽게 애플리케이션과 서비스를 해당 위치로 끌어들이는 아이디어입니다. 제조 측면에서 이는 데이터 소스 근처에 컴퓨팅을 유지하는 것이 더 효율적일 뿐만 아니라 경제적으로도 합리적이라는 것을 의미합니다.

에지 우선 처리가 답인 이유

엣지 우선, 스트림 기반 데이터 처리는 기존 모델을 뒤집습니다. 데이터를 클라우드로 푸시하는 대신 데이터가 생성된 엣지에서 데이터를 수집, 처리하고 그에 따라 조치를 취합니다.

이 접근 방식은 다음과 같은 몇 가지 중요한 이점을 제공합니다.

• 낮은 지연 시간 :몇 밀리초 안에 결정을 내릴 수 있습니다.
• 클라우드 의존도 감소 :관련 데이터만 업스트림으로 전송되어 클라우드 사용량을 최소화합니다.
• 복원력 :클라우드 연결이 중단되더라도 엣지 시스템은 계속 작동합니다.
• 개인정보 보호 및 보안 :민감한 데이터는 로컬에 유지되어 노출을 줄입니다.

엣지에서의 실시간 의사결정은 더욱 강력해지며 지속적인 실시간 의사결정을 가능하게 합니다. 일괄 작업을 기다리지 마세요. 클라우드를 기다리지 마세요.

결함이 있는 구성 요소를 찾아내는 로봇 조립 라인을 생각해 보십시오. 엣지 우선 AI를 사용하면 결함을 감지하고 기계를 즉시 정지할 수 있습니다. 클라우드 지연도 없고 지연도 없습니다.

실시간 Edge AI에 대한 기술적 고려 사항

이러한 수준의 응답성을 달성하려면 단순히 컴퓨팅을 엣지로 옮기는 것 이상이 필요합니다. 실시간 작업을 위해 특별히 설계된 아키텍처가 필요합니다.

주요 구성요소는 다음을 포함해야 합니다:

• 에지 컴퓨팅 노드 :AI 모델 및 스트림 프로세서를 실행할 수 있는 로컬 시스템
• 실시간 이벤트 파이프라인 :이동 중인 고속 데이터를 수집하고 분석하는 프레임워크
• 모델 배포 프레임워크 :엣지에서 AI 모델을 배포하고 업데이트하기 위한 도구입니다.

도전 과제도 있습니다. 제한된 가장자리 환경에 맞게 모델을 최적화해야 합니다. 레거시 시스템은 운영을 중단하지 않고 통합되어야 합니다. 그리고 결정론적 성능이 필수적입니다. 그러기 위해서는 모든 결정을 매번 제때에 내려야 합니다.

이것이 바로 Volt Active Data와 같은 특수 목적 플랫폼이 활용되는 곳입니다.

참조: 산업 운영에서 시각적 AI를 확장하는 것이 어려운 이유

Volt Active Data가 엣지에서 실시간 시각적 AI를 활성화하는 방법

Volt Active Data는 제조 분야에서 최첨단 시각적 AI의 요구 사항을 처리할 수 있도록 갖추고 즉각적인 센서/카메라 입력을 상태 기반 컨텍스트(예:최근 결함, 기계 이력)와 결합하여 모든 결정이 빠르고 정확하도록 보장합니다.

높은 처리량, 낮은 대기 시간 처리를 제공합니다. 특히 Volt는 데이터 경로에서 직접 결정을 실행하여 별도의 시스템으로 라우팅하는 데 따른 지연 시간과 불일치를 방지합니다. 따라서 시각 및 센서 작업 부하에 이상적입니다.

Volt 플랫폼은 밀리초 단위의 결정을 가능하게 합니다. 따라서 엄격한 시간 제약 내에서 복잡한 결정을 실행할 수 있으므로 기계 정지 또는 결함 표시와 같은 즉각적인 조치가 가능합니다.

이 솔루션은 ACID 호환 트랜잭션을 지원합니다. Volt는 업무상 중요한 환경에서도 모든 작업이 정확하고 안정적이며 일관되게 이루어지도록 보장합니다.

또한 Volt 플랫폼은 원활한 AI 통합을 제공합니다. Volt는 엣지에서 AI 모델과 함께 작동하여 실시간 결정을 조율하고 자동화된 응답을 실행합니다.

로봇 개입을 조율하거나, 이상 징후를 표시하거나, 생산 라인에서 중지 명령을 실행하는 등 Volt는 실시간 지능형 에지 응답을 실용적으로 만듭니다.

결론:더 스마트한 제조를 위한 더 스마트한 엣지

오늘날 제조업체는 더 많은 작업을, 더 빠르게, 더 적은 비용으로 수행해야 한다는 압력을 받고 있습니다. AI, 특히 시각적 AI는 앞으로 나아갈 길을 제시하지만 실시간 성능과 경제적 확장성을 갖춘 경우에만 가능합니다.

엣지 우선, 스트림 기반 전략은 느리고 비용이 많이 드는 클라우드 우선 아키텍처에 의존하지 않고도 새로운 수준의 자동화와 통찰력을 열어 이러한 과제를 해결할 수 있습니다.

실시간 데이터 스트림을 지원하고 엣지에서 직접 의사결정을 내리는 Volt Active Data와 같은 플랫폼을 통해 제조업체는 타협 없이 AI의 잠재력을 최대한 활용할 수 있습니다.