생산적인 방식으로 IoT를 설정하는 8가지 방법

IoT 프로젝트의 성공 비결은 초기에 비즈니스를 참여시키고 모든 프로젝트의 특정 요구 사항과 복잡성을 확실히 이해하는 것입니다.

올해 초 Beecham Research에서 실시한 설문 조사에 따르면 기업의 거의 5분의 3(58%)이 IoT 프로젝트가
실패 - 12%만이 완전히 성공했다고 말했습니다.

기업은 IoT 프로젝트에서 긍정적인 결과를 얻기 위해 어떻게 이러한 가능성을 극복할 수 있을까요? SoftwareAG와 Beecham이 발행한 eBook에 따르면 많은 문제는 비즈니스 측면의 참여 부족에서 비롯되며 "주로 프로젝트의 특정 요구 사항과 IoT 솔루션 자체의 복잡성에 대한 이해 부족으로 귀결됩니다." .

참조: IIoT 시스템의 5G 통합으로 인더스트리 4.0 채택 가속화

기술 문제도 참석해야 합니다. “많은 IoT 프로젝트는 수집된 데이터를 전송하고 성공적인 통합을 가능하게 하기 위해 고대역폭, 고성능, 저지연 네트워크 연결이 필요하며 기업은 종종 올바른 연결을 선택하고 조달하는 데 어려움을 겪습니다.

일반적인 IoT 문제를 극복하고 결과를 확인하는 방법은 eBook의 저자가 탐구했습니다.

크게 생각하고, 작게 시작하고, 빠르게 움직이십시오. 연구원들은 "미래의 IoT 사용에 대한 명확한 비전을 수립하십시오"라고 조언합니다. “IoT 노력에 집중하고 우선 순위를 지정하는 것이 중요합니다. 여기에는 가장 즉각적인 비즈니스 이점을 약속하는 프로젝트를 선택하는 것이 포함될 수 있습니다. 또한 비즈니스 전반에 걸쳐 가장 큰 지원을 받고 가장 가시적인 이점을 제공할 수 있는 프로젝트를 고려할 수도 있습니다.”

비즈니스 사례 구축: “측정할 명확한 목표와 목표를 설정하십시오. IoT 프로젝트가 가질 수 있는 2차 이점과 이를 측정하는 방법에 대해 생각해 보십시오. 비용, 예상 이익 및 위험을 정의하면 조직의 리더십으로부터 동의를 얻고 성공과 ROI를 측정하는 데 도움이 됩니다."

데이터에서 통찰력 확보: “분석을 추가하면 해당 프로젝트가 게임 체인저가 됩니다. IoT 데이터를 분석하면 비즈니스 목표와 목표를 실현하기 위해 행동할 수 있는 통찰력을 갖게 됩니다.”

결합된 솔루션 만들기: “단순히 데이터를 시스템으로 가져오는 경우가 아닙니다. 시스템 간의 워크플로를 오케스트레이션할 수 있어야 합니다. IoT 데이터는 인공 지능과 머신 러닝을 사용하여 비즈니스 프로세스를 혁신하는 데 중요한 역할을 합니다.”

모두를 위한 IoT 만들기: “IoT가 IT 전문가의 전유물이던 시대는 지났습니다. 제조 현장에 있는 사람을 비롯한 운영 기술 전문가는 IoT를 사용하여 프로세스와 효율성을 즉시 개선할 수 있습니다.
셀프 서비스 IoT의 출현으로 OT 전문가는 IT의 도움 없이 장치를 연결하고 해당 장치에서 데이터를 소비하기 시작하며 자체적으로 통합 및 분석을 생성할 수 있습니다.”

처음부터 보안 고려: “기업으로서 걱정해야 할 것은 자신의 데이터뿐만 아니라 고객 및 파트너로부터 수집하는 데이터도 마찬가지입니다. IoT 플랫폼을 사용하면 IoT 장치의 보안을 훨씬 쉽게 관리할 수 있습니다. 수천 대의 장치를 보유하려는 경우에 매우 중요한 새 장치의 추가를 단순화하고 최소한의 보안 표준을 적용하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한 다음을 구현하여 데이터를 보호하는 데 도움이 될 수 있습니다.
세분화 및 암호화."

범위를 제한하지 마세요. “아무도 그것을 '특정' 사물의 인터넷이라고 부르지 않습니다. 어떤 '사물'을 연결한다는 목표를 실현하려면 어디서나 사물을 연결할 수 있어야 합니다."

바퀴를 재발명하지 마십시오. “할 수 있는 모든 기존 지식과 도구를 활용하십시오. 일부 플랫폼에는 자체 SDK와 개발자 커뮤니티가 있습니다. 선택한 항목이
엣지, 클라우드, 온프레미스 등 어디에서나 동일한 API를 사용하고 컴퓨팅 플랫폼 간에도 데이터 및 분석 모델을 공유할 수 있습니다.”