AI 세계에서:제조업체, IoT에 AI 추가 준비

IoT 확장 AI는 공급망 최적화, 스마트 제조, 제품 또는 서비스 혁신이라는 세 가지 주요 이점을 제조업체에 제공합니다.

현재 IoT의 수많은 에지에서 스트리밍되는 풍부한 데이터가 있으므로 인공 지능(AI)을 적용하여 비즈니스에 가치 있는 통찰력을 제공하는 방법에 대해 생각하기 시작하는 것은 자연스러운 일입니다. 제조업체의 경우 이는 비용을 크게 절감하고 서비스 비즈니스로의 진입을 가속화하는 게임 체인저가 될 수 있습니다. 그러나 많은 사람들이 이 여정의 시작에 불과합니다.

RTIinsights의 편집장 Les Yeamans가 진행한 최근 보스턴 AI World 컨퍼런스의 패널에서 IoT와 AI 간의 임박한 수렴이 탐구되었습니다.

참조: 독일, 제조를 IoT 예술 형식으로 전환

IDC의 연구 이사인 Reid Paquin은 IoT 확장 AI의 잠재력은 현재 제조업체에 공급망 최적화, 스마트 제조, 제품 또는 서비스 혁신이라는 세 가지 주요 이점을 제공한다고 말했습니다. 그는 현재 “스마트 제조는 대부분의 기업이 투자를 시작하고 집중하는 곳이다. 이는 특히 공정 제조, 특히 자산 관리에 해당됩니다.” 그는 개별 제조 측면에서 "큰 기회는 제품과 서비스입니다. 많은 제조업체가 제품을 더 빨리 내놓기 위해 노력하고 있지만 제품을 서비스 믹스로 변경하고 서비스화로 전환하려고 노력하고 있습니다."라고 말합니다.

많은 제조업체가 데이터 및 AI 기반 기업으로 전환하는 데 시간이 걸릴 수 있다고 패널리스트들은 동의했습니다. IBM의 데이터 및 AI 전문가 랩 및 학습 제공 리더인 Zachariah Eslami는 "모든 데이터 과학 또는 AI 프로젝트에서 첫 번째 단계는 데이터를 수집하고 구성하는 것입니다. 도전 과제는 기업의 이질적인 부분에서 데이터를 통합하는 것이라고 그는 관찰했습니다. "문제는 데이터 및 데이터 수집의 입력이며, 웨어하우스는 종종 단일 리포지토리 또는 지식 카탈로그 없이 이를 사용하는 여러 IT 그룹, 여러 팀에 분산되어 데이터를 가져와 배포하고 조작하고 이러한 통찰력을 추출할 수 있다는 것입니다. 그것에서.”

IoT-AI 프로젝트의 또 다른 과제는 일반적인 기술 부족입니다. "이는 컴퓨터 과학에 적응할 수 있고 Python 또는 R 노트북을 이해하고 학습하고 사용할 수 있다는 의미와 데이터를 정리하고 준비한 다음 분석을 시작하는 것이 무엇인지에 대한 명확한 이해를 갖고 있다는 의미입니다. 그 위에 기계 모델을 구축할 수 있습니다."

ABI Research의 수석 애널리스트인 Ryan Martin은 AI 여정을 시작할 때 "당신이 서 있는 위치는 어디에 앉느냐에 따라 달라집니다"라고 말했습니다. “만약 수십만 평방 피트의 적당한 크기의 제조 공장을 소유하고 있다면 상태 모니터링이나 자산 추적으로 시작하는 자산 추적이 비용과 비용을 모두 지원하기 때문에 단연코 가장 관련성이 높을 것입니다. 회사를 정리하세요.” 예측 유지 관리는 또 다른 출발점입니다. "4개만 교체해야 하는 경우 매달 다른 모든 소화기를 검사하기 위해 누군가를 파견하는 것은 의미가 없습니다."

Paquin은 자산 관리가 비전 기반 품질 시스템과 함께 IoT 강화 AI를 위한 좋은 출발점이라는 데 동의했습니다. 또한 "모든 대형 ERP 제공업체는 특히 재무 측면과 계획 측면에서 AI를 애플리케이션에 통합하려고 노력하고 있습니다."

패널리스트들은 또한 부품, 기계, 전체 공장, 공장 내 제품에 대한 디지털 트윈을 구현하는지 여부에 관계없이 제조에 디지털 트윈을 사용하는 것에 대해 논의했습니다. Eslami는 "제조는 디지털 트윈을 위한 매우 큰 공간입니다. “NASA가 먼저 구현하기 시작했고 GE는 제트 엔진용으로, Siemens는 대체 에너지용으로, Chevron은 유전 분배용으로 하고 있습니다. “디지털 트윈의 가장 큰 장점은 그 기반이 되는 모델이 데이터를 가져와 다양한 상황과 상황을 테스트할 수 있다는 것입니다. AI를 사용하면 실시간으로 여러 변수를 입력 및 테스트하고 성능을 조정하고 시간이 지남에 따라 어떻게 반응할지 확인할 수 있습니다. 엄청난 비용 절감 효과입니다.”

실시간 M2M(Machine-to-Machine) 네트워크를 더 잘 촉진할 5G 네트워크의 임박한 도래도 조사했습니다. Martin은 "5G는 4G가 3G보다 빨리 나온 것처럼 5G가 4G보다 빨리 나올 것"이라고 예측했습니다. "5G에서 흥미로운 점은 함께 제공되는 기능인 결정적 네트워킹입니다. 즉, '좋아, 진동 센서를 계속 작동시키는 것보다 로봇에게 멈추라고 말하는 것이 더 중요합니다.' 2021년에서 -2025년 사이에 5G 사양이 나올 것입니다.”

Martin은 "실제로 사물을 보기 시작하려면 시간이 걸릴 것입니다. 그러나 5G에 대해 우리가 보고 있는 초기 시험은 믿을 수 없을 정도로 매력적이며 기술은 그들이 말하는 대로 수행되고 있으며 올바른 표준을 포장하는 문제일 뿐입니다."라고 덧붙였습니다. 주위에 그리고 그것을 시장에 내놓기. "