AI World 통찰: 엣지 데이터 활용의 에너지 비용

AI World의 벽난로 옆 대화에서 엣지에서 데이터 추출 시 직면하는 문제들을 논의했습니다.

제조업체들이 다양한 생산 시스템을 열고 그 안에 갇힌 데이터를 활용하기 시작할 준비가 되었다고 가정하기 쉽습니다. 현실은 훨씬 더 복잡할 수 있습니다.

엣지에서 데이터 추출 시 직면하는 문제들은 콘티넨탈 오토모티브 시스템즈(Continental Automotive Systems)의 엔지니어링 프로젝트 매니저 조셉 에트리스(Joseph Etris)와 Zededa Inc.의 지역 영업 디렉터 존 올드(John Auld)의 벽난로 옆 대화에서 탐구되었습니다. 저는 최근 보스턴 AI World 컨퍼런스의 일부인 이 세션을 사회할 기회가 있었습니다.

참고: 제조업이 IoT 팩을 선도

에트리스의 콘티넨탈 부서는 자동차 분야용 촉매 변환기를 제조합니다. 에너지 집약적인 작업입니다. 2018년, 에트리스와 그의 팀은 1990년대에 처음 설치된 지멘스 프로그래머블 로직 컨트롤러(PLC) 전반에서 전기 사용량과 관련 배출을 포착, 분석, 완화하기 시작했습니다. 에트리스가 설명한 과제는 더 새로운 전기 센서에서 나오는 데이터와 통합하기 위해 PLC에서 SCADA 데이터를 추출하는 것이었습니다.

많은 벤더가 완벽한 IoT 세계에서 구형 산업 시스템이 쉽게 데이터를 내줄 수 있다고 주장하지만, 이는 현실과 거리가 멉니다. 에트리스는 레거시 생산 시스템이 열려 있도록 설계되지 않았고, 종종 네트워크가 활성화되지 않았다고 말합니다.

당시 지멘스를 대표했던 올드는 콘티넨탈 팀과 협력하여 PLC 데이터를 추출하고 실시간 캘리브레이션을 제공했습니다. 또한 데이터는 10분마다 아마존 웹 서비스 클라우드 저장소에 업로드됩니다.

콘티넨탈이 직면한 과제는 제조 환경 전반에서 직면하는 문제의 증상이라고 올드는 설명합니다. "많은 회사 내 사일로에 존재하는 다크 데이터가 많이 있습니다." 이는 기술적 과제뿐만 아니라 조직적 과제도 제시합니다. 여러 팀이 AI 오버 IoT 노력에 동참해야 하기 때문입니다.

AI와 IoT 시대의 데이터 스토리지 관리는 패널리스트들이 논의한 또 다른 영역이었습니다. 많은 조직은 다양한 컨트롤러와 센서 어레이에서 스트리밍되는 데이터 볼륨 증가로 고전할 것이며, 종종 데이터 레이크에 보관하게 됩니다.

제조업체는 모든 세대의 생산 시스템에서 데이터를 추출하고 읽을 수 있는 공통 인터페이스 계층을 구축해야 한다고 올드는 말했습니다. 또한 일관성이 보장되어야 합니다. 다양한 시스템의 데이터가 다른 의미와 임계값을 가질 수 있기 때문입니다. 많은 제조업체에게 과제는 각자의 이니셔티브와 표준을 가진 여러 개의 별도 공장이 있을 수 있다는 것입니다.