IIoT 동향 및 주목해야 할 과제

IIoT(산업용 사물 인터넷)는 산업 환경에 IoT를 적용한 것입니다. IIoT는 인더스트리 4.0이라고도 하지만, 후자는 주로 제조 부문에 초점을 맞추고 업그레이드된 기술을 사용하여 이 분야에서 낭비를 줄이고 가치를 높입니다. 다음은 IIoT 트렌드와 주목해야 할 과제입니다.

IIoT는 산업 장비가 사용되는 모든 영역을 포괄합니다.

인더스트리 4.0과 마찬가지로 IIoT는 생산성과 수익을 최적화할 수 있는 연결된 기계를 통해 프로세스를 혁신할 것입니다. IIoT는 운송에서 공공 안전, 에너지에서 제조에 이르기까지 다양한 산업에서 볼 수 있습니다.

이 분야에는 새로운 경향이 있으며 우리는 도전 과제 리더들이 이러한 경향을 관리하려고 하는 이유를 알아야 합니다.

이종 시스템의 데이터 유입 해결

IoT를 사용하는 모든 사람에게 점점 더 많은 데이터가 들어오고 있지만 이는 IIoT 세계에서 특히 그렇습니다. 운영자는 방대한 양의 데이터에 압도되어 의사 결정에 대한 권한을 활용하기가 어렵습니다. 데이터를 이해하기가 어려운 한 가지 이유는 데이터가 서로 다른 시스템에서 많이 나오기 때문입니다.

UrsaLeo의 COO/CPO인 Angie Sticher , 라이브 센서 데이터, 자산 데이터, 유지 관리 데이터와 결합된 사실적인 3D 디지털 트윈을 제공하는 유일한 회사는 "서로 연결되지 않고 사실적인 뷰를 제공할 수 없는 서로 다른 시스템의 다양한 유형의 데이터 스트림 주어진 환경에서 무슨 일이 일어나고 있는지.

데이터의 홍수를 관리하는 데 도움이 되도록 기술이 배포되고 직원과 관리자에게 문제를 신속하게 분류하고 문제 해결에 도달할 수 있는 도구를 제공하는 이러한 시스템 사이를 이동하는 워크플로를 만들고 있습니다.

궁극적으로 이는 사고의 해결 단계에 더 빨리 도달하는 데에도 도움이 됩니다.”

IIoT의 성공적인 제조

현재 추세가 미국 제조업의 증가를 나타내지는 않지만 IIoT 업계의 일부에서는 이것이 바뀔 수 있다고 생각합니다. Joy Weiss, 사장 겸 CEO 템포 자동화 인쇄 회로 기판 어셈블리(PCBA)를 위한 스마트 팩토리 스타트업 인 는 이러한 추세가 빛을 발하는 것을 보았습니다. “미국에 기반을 둔 제조 파트너로 전환하는 것을 선호하는 회사들 사이에서 증가 추세를 보았습니다.

최근 코로나바이러스로 인한 글로벌 보건 위기를 포함하여 여러 가지 이유로 해외 계약 대신 이러한 파트너를 사용합니다.”라고 그녀는 말했습니다. "이러한 장점 중 일부는 지리적 근접성, 추가된 IP 및 보안 인증 및 표준, 미국에서 조달한 정품 구성 요소 및 부품의 사용을 포함합니다."

Christine Kyle-Remmert, CEO 겸 LoneStarTracking 설립자 북미 전역에 최신 Cat-M1 셀룰러 기술과 셀룰러 없는 LoRaWan 배포를 포함하는 텔레매틱스 솔루션을 제공하는 회사는 전력 소비, 전송 거리 및 가격이 이 기술의 성공적인 배포에 역할을 하는 세 가지 요소라고 설명합니다. .

“기술이 발전함에 따라 센서는 점점 더 작아지고, 더 가벼우며, 더 저렴해지고 있습니다. 그러나 아무도 돌아다니며 배터리를 교체할 시간이 없습니다. 불과 몇 년 전만 해도 IoT 센서의 수명은 1~2년에 불과했습니다. 그러나 오늘날 우리는 단일 코인 셀 배터리로 10년 이상 지속될 수 있는 센서를 배포하고 있습니다.”라고 Kyle-Remmert가 설명합니다.

“LoRaWAN과 같은 기술을 사용하여 IoT 센서는 이제 매우 적은 전력으로 10km 이상 통신할 수 있습니다. 저렴한 비용으로 센서를 개발할 수 있다면 더 많은 센서를 배포하여 더 밀집된 커버리지를 확보하는 데 아무런 제약이 없습니다.”

IIoT 세계의 기술 격차

많은 새로운 기술과 마찬가지로 기술 격차가 이 산업에 침투합니다. Ekaterina Lyapina, 솔루션 설계자이자 AI 및 IIoT 컨설턴트 자이프라 , 기계, 야금, 광업, 석유 및 가스를 위한 산업 디지털화 기술을 개발하는 회사는 “생산 라인에 새로운 스마트 로봇을 설치하는 데 필요한 자격은 대부분의 회사에서 제공되지 않는 경우가 많습니다.

시설과 공장에는 진행 중인 생산을 업데이트할 자유 시간과 로봇 기술자가 부족합니다. 이는 최신 로봇 공학 기술을 사용할 수 없기 때문에 AI 및 IIoT 트렌드에 뒤처지게 만듭니다. 그들은 인공 지능 강화 시스템의 통합, 구현 및 디버깅 기술이 부족합니다.

따라서 AI 자동화의 걸림돌은 가장 먼저 근로자의 자격입니다. 특히 신경망의 훈련과 맞춤화는 AI의 보물을 파헤치려면 깊은 전문가의 지식이 필요합니다.”

Sticher는 이러한 기술 격차에 대한 잠재적인 솔루션을 제공하며 “가상화는 여러 부문에서 교육 비용 절감을 주도하고 있습니다. Digital Twins 및 3D 모델은 실제 환경을 반영하고 학습 곡선을 단축하기 때문에 직원 교육을 더 쉽게 만듭니다.

많은 시스템의 데이터를 결합하고 확장하는 것과 함께 디지털 트윈은 환경의 현재 상태에 대해 현실적이고 쉽게 액세스할 수 있는 정보 허브를 제공합니다.”

결론

특히 세계의 새로운 질서와 함께 Covid-19로 인한 새로운 제한과 규제로 인해 2020년 말 IIoT가 어떤 위치에 있는지 보는 것이 흥미로울 것입니다.

이 산업의 혁신이 계속되는 동안 기업들은 보다 즉각적인 주의가 필요한 변화와 안전 예방 조치와 씨름하고 있습니다.

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