제조업체, 공급망·생산·혁신 위해 AI 강화 IoT 도입

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

수많은 IoT 엣지에서 이제 풍부한 데이터가 스트리밍되고 있으므로, 비즈니스에 가치 있는 통찰을 제공하기 위해 인공지능(AI)을 적용하는 방법을 생각하기 시작하는 것은 자연스럽습니다. 제조업체에게 이는 게임 체인저가 될 수 있으며, 비용을 대폭 절감하고 서비스 비즈니스로의 진입을 가속화할 수 있습니다. 그러나 많은 기업이 아직 이 여정의 초기 단계에 있습니다.

임박한 IoT와 AI의 융합은 최근 보스턴 AI World 컨퍼런스 패널에서 탐구되었습니다. RTInsights의 수석 편집자 레스 예만스(Les Yeamans)가 사회를 맡았습니다.

참고: 독일, 제조를 IoT 예술 형태로 전환

현재 IoT 확장 AI가 제조업체에 제공하는 세 가지 주요 이점은 공급망 최적화, 스마트 제조, 제품 또는 서비스 혁신이라고 IDC 연구 디렉터 리드 파퀸(Reid Paquin)은 말했습니다. 현재 그는 "스마트 제조가 대부분의 기업이 시작하고 투자를 집중하는 곳입니다. 이는 특히 공정 제조, 구체적으로 자산 관리에서 그렇습니다."라고 덧붙였습니다. 이산 제조 측면에서 그는 "큰 기회는 제품과 서비스입니다. 많은 제조업체가 제품을 더 빨리 출시하려 할 뿐만 아니라 제품-서비스 믹스를 변경하려 하며, 서비스화로 이동하고 있습니다."라고 말했습니다.

데이터와 AI 주도 기업으로의 이동은 많은 제조업체에게 시간이 걸릴 수 있다고 패널리스트들은 동의했습니다. "모든 데이터 과학이나 AI 프로젝트에서 첫 단계는 데이터를 수집하고 정리하는 것입니다."라고 IBM의 데이터 및 AI 전문가 랩 배송 리더 자카리아 에슬라미(Zachariah Eslami)는 말했습니다. 과제는 기업의 이질적인 부분에서 데이터를 모으는 것이라고 관찰했습니다. "문제는 데이터와 데이터 컬렉션, 웨어하우스가 종종 다른 IT 그룹, 단일 저장소나 지식 카탈로그 없이 사용하는 다른 팀들에 분산되어 있어, 데이터를 가져와 배포하고 조작하고 인사이트를 추출하고 그 위에 머신 모델을 구축할 수 없다는 것입니다."

IoT-AI 프로젝트의 또 다른 과제는 일반적인 기술 부족이라고 에슬라미는 계속했습니다. "이는 컴퓨터 과학에 적응하고, 이해하고, Python이나 R 노트북을 배우고 사용하는 의미에서뿐만 아니라, 데이터를 정리하고, 준비하고, 분석을 시작하여 그 위에 머신 모델을 구축할 수 있도록 무엇인지 명확히 이해하는 의미에서도 그렇습니다."

AI 여정 시작에 관해서는 "당신이 어디에 서 있는지는 당신이 어디에 앉아 있는지에 달려 있습니다."라고 ABI Research의 수석 애널리스트 라이언 마틴(Ryan Martin)은 말했습니다. "제법 큰 제조 공장을 소유하고 있다면(수십만 평방피트), 상태 모니터링이나 자산 추적으로 시작하세요. 자산 추적은 비용을 돕고 회사가 조직적으로 유지되도록 돕기 때문에 훨씬 더 관련성이 높습니다." 예지보전도 또 다른 시작점입니다. "한 달에 몇 개만 교체하면 되는데 모든 소화기를 매달 점검하러 누군가를 보내는 것은 말이 안 됩니다."

파퀸은 자산 관리가 IoT 강화 AI의 좋은 시작점이라는 데 동의했으며, 비전 기반 품질 시스템도 추가했습니다. 또한 "모든 대형 ERP 제공업체가 애플리케이션에 AI를 엮으려 하고 있으며, 특히 재무 측면과 계획 측면에서 그렇습니다."

패널리스트들은 제조용 디지털 트윈 채택도 논의했습니다. 부품, 기계, 전체 공장, 공장 내 제품을 위한 디지털 트윈을 구현하는지 여부. "제조업은 디지털 트윈을 위한 매우 큰 공간입니다."라고 에슬라미는 말했습니다. "NASA가 처음 구현했고, GE는 제트 엔진에, 지멘스는 대체 에너지에, 셰브론은 유전 분배에 사용합니다. 디지털 트윈의 좋은 점은 그 모든 것의 기반에 모델이 있으며, 데이터를 가져다가 다양한 상황과 조건을 테스트할 수 있다는 것입니다. AI로 실시간으로 여러 변수를 입력하고 테스트하고, 성능을 조정하고, 시간이 지남에 따라 어떻게 반응할지 볼 수 있습니다. 엄청난 비용 절감입니다."

실시간 M2M 네트워크를 더 잘 촉진할 임박한 5G 네트워크 도래도 검토되었습니다. "5G는 4G가 3G보다 빨리 나온 것처럼 4G보다 빨리 올 것입니다."라고 마틴은 예측했습니다. "5G로 오는 능력이 흥미롭습니다. 결정론적 네트워킹. 즉, '그 로봇을 멈추라고 말하는 것이 진동 센서가 계속되는 것보다 더 중요하다'는 것입니다. 그것은 2021~2025 기간에 5G 사양과 함께 내려올 것입니다."

마틴은 "실제로 것들을 보기 시작하려면 시간이 좀 걸릴 것이지만, 5G로 보는 초기 시험들은 엄청나게 매력적입니다. 기술은 그들이 말한 대로 작동합니다. 그저 올바른 표준으로 감싸서 시장에 내놓는 문제일 뿐입니다."라고 덧붙였습니다.