4차 산업혁명

세 가지 기본적인 산업 혁명이 있었습니다. 첫 번째는 증기 기관, 두 번째는 대량 생산을 위한 조립 라인, 세 번째는 컴퓨터의 속도였습니다. 오늘날 인더스트리 4.0이라는 4차 혁명이 일어나고 있습니다. Industry 4.0은 IoT(사물 인터넷) 및 IoS(시스템 인터넷)를 사용하여 기계 학습 및 인공 지능을 사용하여 제조를 개선합니다. 이 혁명과 함께 새로운 기술뿐만 아니라 이를 효율적이고 책임감 있게 활용하는 방법을 배워야 할 필요가 있습니다. 아마도 Klaus Schwab은 다음과 같이 말했습니다. “기술이 어떻게 우리 삶에 영향을 미치고 우리의 경제적, 사회적, 문화적, 인간적 환경을 재편성하는지에 대한 포괄적이고 전 세계적으로 공유되는 관점을 개발해야 합니다. 이보다 더 큰 약속이나 더 큰 위험이 있었던 때는 없었습니다.”

2025년까지 IoT의 잠재적인 경제적 영향(조 단위)

출처:McKinsey Global Institute 분석

사물 인터넷은 2025년까지 9조에서 11조 1천억의 경제적 영향을 미칠 것입니다. 가치의 2/3는 B2B에 의해 생성될 것입니다. IoT의 미래를 위해 가장 빠르게 성장하는 시장은 인더스트리 4.0입니다. 다음은 이 혁명에 영향을 미칠 몇 가지 기술입니다...

5G 네트워크

사람들이 5G를 도입할 때 가장 먼저 묻는 질문 중 하나는 실제 속도입니다. 속도 범위는 10Gbps 또는 최대 20Gbps입니다. 이에 비해 4G는 1Gbps에 불과하다. 20Gbps가 얼마나 빠른지 설명하기 위해 사용자는 약 34초 만에 600MB 비디오를 다운로드할 수 있는 반면 4G는 2.3분이 걸립니다. 5G는 셀룰러와 WiFi 간에 원활한 개방형 로밍 기능을 제공합니다. 사용자는 재인증 없이 실외 및 실내 연결을 유지할 수 있습니까? 5G는 MIMO(다중 입력, 다중 출력)를 허용합니다. 이는 하나의 장치에 데이터를 수신 및 전송할 수 있는 여러 송신기가 있을 수 있음을 의미합니다. 현재 5G 논스탠드얼론은 기존 4G 인프라를 기반으로 구축됩니다. 그러나 5G 독립 실행형은 2022년까지 일반화될 것입니다. 5G는 우리 세상을 변화시킬 것입니다. 5G는 속도를 높이고 지연 시간을 줄일 뿐만 아니라 4G에서는 불가능했던 혁신을 일으킬 것입니다. 더 빠른 속도를 통해 비즈니스 IoT 장치를 더 빠르게 연결할 수 있습니다.

인공 지능

제조업체는 매년 2엑사바이트의 운영 데이터를 수집하고 있습니다. 이 정보는 모터, 컨베이어 시스템 및 5축 기계에 내장된 센서에서 제공됩니다. 이것이 머신 러닝이 중요한 이유입니다. 원시 데이터는 유용한 정보로 변환되어야 합니다. 비즈니스 인텔리전스 IoT는 인공 지능을 사용하여 이 데이터를 변환합니다(예:계획, 예측 및 실행 가능한 정보를 제공하기 위해 분석된 실시간 위치 데이터). AI의 첫 번째 단계는 제품 품질 검사 및 수요 계획과 같은 중요한 사용 사례를 찾는 것이지만 오늘날에는 충분하지 않습니다. AI를 통해 스마트 기계는 예측 유지보수로 스스로를 돌볼 것입니다. 문제가 발생하기 전에 기계가 자체 문제를 해결할 수 있음을 의미합니다. 현재 AI 프로토타입은 라이브 엔지니어링 환경에 배치되고 있습니다. "실시간 라이브 데이터를 수집하는" 이러한 프로토타입은 최소한 독립형 AI 시스템의 처리량이 성공적으로 입증될 때까지 새로운 아이디어를 테스트하기 위해 현재 제조 시스템과 통합되고 있습니다. AI의 가장 큰 과제 중 하나는 데이터 거버넌스와 AI/데이터 인재의 견고한 기반입니다. 중요한 사용 사례는 계속 빠르게 변화할 것이므로 중요한 사용 사례를 신속하게 정의하고 대응할 수 있는 프레임워크를 설정하는 것이 중요합니다.

로봇 공학

원하든 원하지 않든 로봇은 인간의 능력을 넘어서는 수준의 품질, 정확성 및 생산성을 가능하게 합니다(위험한 환경에서도). 실제로 제조 프로세스가 완전히 자동으로 처리되는 어두운 공장은 이미 제조업. 그렇다고 해서 인간의 필요성이 완전히 사라진 것은 아닙니다. 협동로봇(또는 협동로봇)은 제조의 대안이 되기 시작했으며 중소기업에 큰 파괴자가 될 것으로 예상됩니다. 협동로봇 시장 가치는 2025년까지 97억에 이를 것으로 예상됩니다. 이러한 유형의 로봇은 기계와 사람이 함께 일할 수 있게 해줍니다. 협동로봇은 IIoT의 반대처럼 들릴지 모르지만 실제로는 큰 발전입니다. 특히 6단계 협동로봇은 인간과 로봇의 긴밀한 상호 작용을 포함할 뿐만 아니라 로봇이 모바일 플랫폼에 있고 제조 공장의 어느 곳이든 이동할 수 있습니다. 모바일 자산과 함께 자산 추적이 필요합니다.

에지 컴퓨팅

클라우드 컴퓨팅에는 SaaS, PaaS, IaaS의 세 가지 기본 서비스 모델이 있습니다. 그러나 제조의 미래에 대한 응용은 실시간 또는 실시간 정보에 가깝습니다. 앞서 언급했듯이 제조업체는 연간 2엑사바이트의 데이터를 수집하고 있습니다. 그리고 그 데이터를 증거 기반의 빠른 결정에 사용할 수 있는 정보로 전환하려면 강력한 클라우드 컴퓨팅이 필요합니다. 데이터를 정보로 전환할 때의 과제는 처리 능력입니다. 여기에 에지 컴퓨팅이 도움이 됩니다. 클라우드를 피하여 대기 시간을 줄이고 분산 컴퓨팅 인프라를 통해 에지 네트워크를 장치에 더 가깝게 만듭니다. 에지 컴퓨팅은 센서가 지역 날씨 또는 장치의 위치를 ​​실시간으로 알려주는 방법입니다. Gartner에 따르면 "기존 데이터 센터는 2025년까지 사라질 것입니다."

인더스트리 4.0의 미래

장애물이 없는 여정은 없으며, Industry 4.0이 주류가 되기 전에 제조업체가 해결해야 할 몇 가지 장애물이 있습니다. 이러한 문제는 개인 정보 보호 및 보안 또는 새로운 기술 설치와 같은 다양한 형태와 형태로 나타납니다. 현재 대부분의 제조업체는 테스트 시즌에 있습니다. 그들은 기존 인프라 위에 새로운 센서와 AI 프로토타입을 레이어링하고 있습니다. 여기 Link-Labs에서는 프로세스를 효율적으로 관리하기 위해 해당 데이터를 사용하기 위한 보고 및 분석을 제공하는 비용 효율적인 실내 및 실외 자산 추적 및 RTLS를 전문으로 합니다. IoT 제조의 미래로 나아가는 데 도움이 필요하시면 자세한 내용을 문의해 주십시오.