산업용 IoT와 AI: 장비, 빌딩, 차량의 막대한 가치 창출

기업들이 공장, 캠퍼스, 차량에 수십억 개의 센서를 장착하면서 산업용 사물인터넷(IIoT)으로 알려진 방대하고 상호연결된 생태계가 만들어지고 있습니다. IBM Watson IoT가 그 데이터를 실행 가능한 인사이트로 전환하는 데 도움을 줍니다.

2017년 IBM 비즈니스 가치 연구소(IBV) 연구 '지능형 연결'에 따르면, 설문 대상 산업 기업의 60%가 주로 효율성 제고를 위해 IoT를 운영 모델에 적극 통합하고 있었습니다. 그러나 IIoT 데이터의 80%가 비정형 상태로 남아 조직들이 의미를 추출하기 위해 분투하고 있습니다. AI가 이러한 인사이트를 개방하는 열쇠로, 사람과 시스템이 더 스마트하게 일하게 합니다.

같은 IBV 연구에서 가장 높은 IoT 도입률을 보이는 기업들—비전적 전략을 채택한 곳—의 3분의 2가 AI가 IoT의 완전한 잠재력 실현에 필수적이라고 동의했습니다.

IBM은 산업 장비, 빌딩 및 시설, 차량이라는 세 가지 핵심 자산 범주 전반에서 고객과 협력해 IIoT, 고급 분석, AI를 결합합니다. 목표는 명확합니다: 운영 비용 절감, 가동시간 증가, 제품 출시 가속화, 새로운 수익원 발굴.

산업 장비

제조업체는 오늘 인력 이탈, 기술 격차, 원자재 비용 상승, 빈번한 장비 가동중단 같은 생산성 과제에 직면해 있습니다. IoT와 AI를 융합함으로써 에너지 낭비부터 장비 고장까지 손실을 식별하고 예측해 일관된 제품 품질을 보장할 수 있습니다.

IBM의 Maximo 엔터프라이즈 자산 관리에 생산 최적화, 생산 품질 인사이트, 장비 유지보수 어시스턴트가 포함되었습니다. 이 도구들은 예측 유지보수, 시각·청각 검사, 처방적 수리 권고를 제공해 처리량과 품질을 극대화합니다.

빌딩 및 시설

유지보수와 에너지 비용이 건물 총소유비용의 약 70%를 차지합니다. IIoT와 AI로 자산 관리자는 공간, 에너지, 트래픽, 자산 사용 패턴을 분석해 낭비를 줄이고 부동산 수익을 최적화하는 활용 전략을 수립할 수 있습니다.

IBM의 TRIRIGA 시설 관리 포트폴리오에 빌딩 인사이트가 추가되어 엑사바이트급 빌딩 데이터를 해독하고, 에너지 사용을 시각화하며, 기상 및 과거 성과 데이터를 통합해 더 스마트한 투자 결정을 지원합니다.

차량

자율주행, 전기 파워트레인, 실시간 텔레메트리로 자동차 환경이 변화하고 있습니다. 현대 차량은 이제 1억 줄 이상의 코드와 수천 개의 엔지니어링 요구사항을 포함해 전례 없는 복잡성을 만듭니다.

IBM의 소프트웨어 & 시스템 엔지니어링 포트폴리오에 요구사항 품질 어시스턴트가 도입되었습니다—요구사항 품질을 평가하고 실행 가능한 개선 가이드를 제공하는 AI 지원 솔루션으로 시스템 엔지니어의 부담을 덜어줍니다.

IBM의 깊은 업계 전문성, AI 역량, 업계 선도적인 Watson IoT 플랫폼—최근 Forrester의 2018년 산업용 IoT 소프트웨어 플랫폼 평가에서 리더로 선정—은 자산 집약적 비즈니스가 IIoT 야망을 확장할 수 있게 합니다.

Watson IoT 플랫폼은 다양한 데이터 소스를 안전하게 연결하고, 블록체인으로 추적성을 적용하며, 실시간 AI 기반 분석을 제공합니다. 이 기반을 활용해 IBM Services는 전략, 구현, 보안, 관리 서비스를 아우르는 커넥티드 매뉴팩처링 오퍼링을 출시해 고객이 장비, 센서, 시스템을 통합해 전반적인 장비 효율성, 품질, 리드타임, 생산성을 개선하도록 돕습니다.

본 블로그 저자는 Kareem Yusuf 박사, IBM Watson IoT 총괄 매니저.