IoT 솔루션 개발의 세 가지 과제

사물 인터넷(IoT)은 많은 기업이 비즈니스를 수행하는 방식을 바꾸고 있습니다. 기존 제조업체는 실제 제품을 인터넷 기반 백엔드 서비스와 통합하고 인터넷 회사는 센서 및 물리적 자산의 데이터를 통합하여 제품을 확장하고 있습니다. 새로운 회사는 물리적 제품과 인터넷 기반 서비스를 결합한 IoT 제품으로 시장에 진입하고 있습니다. 센서 생성 데이터 및 머신 러닝 솔루션은 새로운 데이터 기반 비즈니스 모델을 가능하게 합니다.

이러한 모든 참여자가 혜택을 받을 수 있는 IoT 솔루션의 손쉬운 개발을 촉진하려면 세 가지 과제를 완수해야 합니다.

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IoT를 위한 신속한 애플리케이션 개발 :비용 효율성과 빠른 출시 시간이 요구되는 IoT 사용 사례를 위한 사용자 인터페이스와 애플리케이션을 빠르고 효율적으로 구축합니다.

이질성과 다양성 관리 :IoT에서 끊임없이 진화하는 다양한 이기종 자산 및 장치를 처리합니다.

맞춤형 IoT 솔루션 구축 :IoT 솔루션 공급업체가 다양한 사용 사례에 쉽게 맞춤화할 수 있는 솔루션을 만들 수 있도록 지원합니다.

IoT 솔루션 개발의 문제에 대한 보다 실용적인 통찰력을 제공하기 위해 두 가지 확실한 예에 의존할 것입니다. 첫 번째 사용 사례는 드릴링, 조임, 용접, 측정 등에 사용되는 이기종 산업용 전동 공구의 대규모 관리를 용이하게 하는 Track &Trace입니다. 이 솔루션은 산업용 인터넷 컨소시엄의 테스트베드 결과이며 현재 진행 중입니다. Bosch, Tech Mahindra, Cisco에서 개발했습니다. 무선 도구 연결 및 실내 현지화를 활용하여 장비 효율성(OEE) 및 생산 품질을 개선합니다.

두 번째 예는 광업에서 컨베이어 벨트의 가능한 결함을 다룹니다. 용량 활용 목표를 달성하려면 컨베이어 벨트가 지속적으로 작동해야 합니다. 진동을 측정하기 위해 여러 센서가 전기 모터와 기어박스 샤프트에 장착됩니다. 이 정보는 가능한 결함을 예측하고 유지 관리를 더 잘 관리하며 전반적인 가동 중지 시간을 줄이기 위해 수집됩니다. 기계 학습 기능은 이러한 진동 패턴을 분석하고 편차(예:전기 모터 고장)를 정의하는 데 사용되어 편차가 실제로 발생하기 전에 경보가 트리거될 수 있습니다.

이 두 가지 사용 사례는 대부분의 IoT 애플리케이션이 일반적으로 직면하는 세 가지 문제를 보여줍니다. 더 자세히 알아보겠습니다.

과제 1:IoT를 위한 신속한 애플리케이션 개발

대부분의 IoT 프로젝트의 진화적 특성에는 빠르고 유연한 방식으로 개발 및 수정할 수 있는 애플리케이션이 필요합니다. 이것은 요구 사항이 나중에 더 성숙한 단계에서 변경될 수 있으므로 초기 탐색 단계의 프로젝트에 특히 해당됩니다. 두 가지 유형의 프로젝트를 정의했습니다.

맞춤형 애플리케이션 개발 프로젝트: 일부 IoT 애플리케이션은 데이터 볼륨, 성능 및 알고리즘 복잡성과 관련하여 매우 높은 요구 사항을 가지고 있습니다. 일반적으로 이러한 응용 프로그램은 많은 수의 최종 사용자를 지원해야 합니다. 수백만 가구가 시스템을 사용하는 스마트 홈 솔루션을 예로 들어 보겠습니다. 이러한 응용 프로그램에는 일반적으로 손으로 코딩하고 고도로 최적화된 정교한 UI가 있으며 높은 비용이 듭니다.

빠른 애플리케이션 개발이 필요한 프로젝트('애플리케이션 롱테일') :스펙트럼의 반대쪽 끝에는 복잡성이 낮은 매우 많은 수의 보다 전문화된 응용 프로그램이 있습니다. 이들은 일반적으로 소수의 전문 사용자가 사용합니다. 공장 경영팀. 이러한 애플리케이션에 대해 고도로 맞춤화되고 최적화된 UI를 개발하는 것은 필요한 애플리케이션의 수가 많고 전문 사용자의 수가 적기 때문에 종종 엄청난 비용이 듭니다. 이러한 애플리케이션은 이 사용 사례의 복잡성과 애플리케이션 수를 매핑하는 곡선의 롱테일을 나타내기 때문에 "애플리케이션 롱테일"이라고도 합니다.

출처:Bosch.IO 그림 2:IoT 애플리케이션 롱테일

도전 2:이질성과 다양성 관리

많은 제품 공급업체는 기기 연결 및 클라우드 기반 애플리케이션을 활용하여 예측 유지 관리 및 사용량 기반 청구와 같은 새로운 서비스를 제공하기를 원합니다. 그러나 IoT에서 제품 포트폴리오의 이질성을 관리하는 데 문제가 있습니다. 높은 수준의 이질성의 이유에는 계속 증가하는 제품 범주, 많은 수의 제품 버전, 개별 제품의 지속적인 진화가 있습니다. 그림 3은 Track &Trace 사용 사례에서 해결해야 하는 장치 이질성에 대한 개요를 제공합니다.

출처:Bosch.IO 그림 3:IoT의 이질성의 3가지 차원

컨베이어 벨트 사용 사례의 진동 센서에도 동일한 문제가 적용됩니다. 이러한 센서는 다양한 유형(예:유도, 압전 또는 자기)으로 제공되며 각각은 다양한 수준의 정확도 및 성능뿐 아니라 다양한 기능 세트를 가지고 있습니다.

과제 3:맞춤형 IoT 솔루션 구축

IoT 솔루션 및 애플리케이션은 개별 IoT 프로젝트에 뿌리를 두고 있지만 이러한 솔루션은 시간이 지남에 따라 점점 더 사전 패키징되거나 표준화될 것입니다. IoT 솔루션 공급업체는 ERP(Enterprise Resource Planning), CRM(고객 관계 관리), PLM(제품 수명 주기 관리) 및 기타 패키지 애플리케이션에서 본 것처럼 표준 IoT 솔루션을 개발하여 여러 고객 및 시장에 판매하기 시작했습니다. 따라서 최종 고객이 특정 요구 사항에 맞게 솔루션을 맞춤설정할 수 있는 쉬운 방법을 제공하는 것이 매우 중요합니다.

자동차 및 항공기 제조와 같은 다양한 산업 분야의 고객이 사용하도록 설계된 Track &Trace 솔루션을 자세히 살펴보겠습니다. 기본 기능의 이점 외에도 대부분의 고객은 핵심 추적 솔루션을 확장하기를 원합니다. 예를 들어, 그들은 이를 자체 프로세스 및 시스템과 통합하기를 원합니다. 경험에 따르면 Track &Trace 고객은 다음과 같은 영역에서 개별 요구 사항이 있습니다.

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다양한 전동 공구: 고객은 기본적으로 지원되는 도구 외에도 일반적으로 통합해야 하는 다른 도구를 가지고 있습니다. 이를 위해서는 새 인터페이스를 추가하고 기존 인터페이스와 마찬가지로 사용자 정의해야 합니다.

특정 제조 프로세스: 일반적으로 각 고객은 프로세스 통합에 대한 요구 사항이 다릅니다. 예를 들어, 조임 단계에서 발생하는 문제를 처리하는 방법.

최종 고객의 관점에서(예:자동차 회사) 문제는 이러한 맞춤화를 가장 잘 달성하는 방법입니다.

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COTS를 구매하는 경우 (상업용 기성품) 솔루션을 사용하면 표준 기능을 고수한다면 비용 효율적인 Track &Trace 솔루션과 높은 구현 속도를 얻을 가능성이 큽니다. 그러나 사용자 지정을 시작하자마자 솔루션은 비용이 많이 들고 복잡해질 가능성이 큽니다.

반면에 고객이 Track &Trace 처음부터 솔루션을 개발하기로 결정한 경우 , 최종 결과가 요구 사항을 100% 충족하는 솔루션이더라도 초기 비용과 소요 시간이 매우 많이 소요됩니다.

출처:Bosch.IO 그림 4:다양한 유형의 IoT 솔루션에 대한 절충안

오늘날의 IoT 기술 스택을 이용하면 더 이상 여기에서 흑백논리로 결정해야 하는 일이 아닙니다. 제 생각에는 여기에서 가장 좋은 옵션은 이 두 가지 대안을 절충하고 앞서 제시한 두 가지 사용 사례와 같이 유연한 플랫폼을 기반으로 하는 IoT 솔루션을 구축하는 것입니다.

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