산업용 AIoT: AI와 IoT 융합으로 인더스트리 4.0 혁신 주도

AI, IoT의 과제 해결사

블록체인과 엣지 컴퓨팅 같은 다른 최첨단 기술들과 함께 AI와 IoT는 산업 생태계에서 파괴적 혁신의 정점에 있습니다. 기업과 비즈니스는 경쟁 우위 확보와 효율 증대를 위해 이 트렌드 기술들에 투자하고 있습니다.

개별 수준에서도 이 기술들은 산업에 꽤 유익하지만, 이들의 융합은 더 큰 규모에서 전례 없는 이점을 부여합니다. Collectively, these technologies enable the development of connected intelligent machines that share information with each other and take well-informed decisions without any human intervention.

AI는 현재 성장 중인 기술입니다. 올해 말까지 1,530억 달러 시장 가치에 도달할 것으로 예상됩니다. 도입 시 생산률을 높이고 인건비를 30% 절감할 수 있습니다.

IoT도 어디에나 확대되고 있습니다. 연결 기기는 2025년까지 800억 개를 넘어설 것으로 예측되며, 약 1,800제타바이트 데이터를 생성할 것입니다. 이 방대한 데이터 양을 관리하고 유용한 통찰을 도출하기 위해 가까운 미래에 AI는 민첩하고 고성능 솔루션을 갖춘 도구가 될 것으로 기대됩니다.

AI, IoT의 과제 해결사

보안 이슈 외에 IoT 시스템이 현재 직면한 가장 큰 과제는 엔드 디바이스에서 들어오는 대량 데이터의 수집과 관리입니다. 이 데이터를 관리, 분석, 유용한 통찰 창출을 위해 인공지능의 처리 역량이 탐구되고 있습니다.

인공지능 구현은 기기와 기계를 다양한 수준에서 스마트하고 지능적으로 만듭니다.

1) 보조 지능(Assisted Intelligence)

이 수준에서 AI는 위험 식별을 가능하게 하고 기업에 고장 예측·예보 능력을 부여합니다. 실시간 기계 모니터링, 가동 중단 조건 방지, 전반적 효율 증대가 가능합니다.

2) 증강 지능(Augmented Intelligence)

이 수준에서 AI는 기계에 자기결정 지능을 부여하고 잠재적 오작동이나 병목 현상에 대해 인간에게 경고합니다.

3) 자율 지능(Autonomous Intelligence)

기계가 자율성의 힘을 얻어 이 지능 수준에서 필요한 조치를 취할 수 있습니다. 새로운 작업 방식을 학습해 기업 생산률 증대에 효과적 역할을 합니다.

기계에 심고자 하는 지능 수준에 따라 산업은 AI(머신러닝과 함께)를 사용해 IoT 디바이스나 연결된 기계에서 전송된 데이터를 처리할 수 있습니다.

산업 현장에서 IoT와 AI의 이점

1) 완전 자율 환경

사물인터넷은 기업이 엔드투엔드 운영과 프로세스를 전면적으로 모니터링할 수 있게 합니다. 텔레매틱스 역량으로 이상 징후를 감지하고 일일 절차에 대한 유용한 통찰을 얻을 수 있습니다. 그러나 전통적 방법으로 데이터 처리는 꽤 관행적이고 시간 소모적입니다.

AI는 더 빠른 속도로 데이터를 처리해 기업이 실시간으로 필요한 조치를 취하게 합니다. 이 빠른 대응은 기업 생산률 증대에 도움을 줍니다. 게다가 AI는 기계와 다양한 장비가 서로 상호작용하고 인간 개입 없이 필요한 조치를 수행할 수 있는 자율 환경을 만듭니다.

2) 전반적 효율성 개선

데이터 분석과 데이터 마이닝은 기업이 유용한 통찰, 패턴, 추세 개발을 위해 가장 많이 투자하는 분야입니다. IoT는 엔드 디바이스에서 지속적인 데이터 흐름을 만들게 해 기업의 데이터 사이언티스트와 분석가 의존도를 낮춥니다.

인공지능은 기업이 개별 구성요소 성능을 평가하는 데 활용할 수 있는 고급 분석 수준을 제공합니다. AI 기반 데이터 분석은 전통적 시스템보다 훨씬 효과적이며, 이를 통해 시설 전반적 효율을 높이고 생산률을 향상시킬 수 있습니다.

3) 예지보전

인공지능은 기계나 기타 장비를 충분히 스마트하게 만들어 이상 징후를 감지하고 원치 않는 오작동이나 병목으로 이어질 파라미터를 모니터링하게 합니다. 기업은 따라서 계획적 또는 상태 기반 유지보수에서 수리와 복구를 위한 예방적 방법으로 전환할 수 있습니다.

예지보전은 갑작스러운 고장과 가동 중단 가능성을 낮춰 기업 효율 개선에 기여합니다. 딜로이트 연구에 따르면 AI와 IoT는:

• 유지보수 계획 시간을 20~50% 단축
• 설비 가용성과 가동 시간을 10~20% 향상
• 유지보수 비용을 5~10% 절감

4) 확장성 증대

IoT 디바이스는 고성능 컴퓨터부터 마이크로 센서와 칩셋까지 다양합니다. 그러나 표준 IoT 시스템에는 배터리 구동 센서가 포함되어 방대한 데이터 볼륨 생성을 돕습니다. 인공지능은 대량 유입 데이터를 식별·요약하고 필요한 정보를 선별해 다른 기기로 전달하고 클라우드 플랫폼에 저장합니다. 이는 빅데이터 홍수를 편리한 수준에서 관리하고 IoT 생태계 규모 확장을 가능하게 합니다.

IoT와 AI 결합의 일반적인 적용 사례

1) 로봇

제조업은 AI와 IoT 같은 본질적 기술을 가장 많이 도입하는 산업입니다. 로봇은 요즘 생산 기업의 중요한 장비입니다. 자재 이동, 제작, 가공 작업을 담당합니다. 센서 내장으로 로봇은 이제 스마트하고 자립적으로 변하고 있습니다. AI 기술과 함께 이 로봇들은 이제 정보에 입각한 결정을 내리고 협업해 제조 단위 생산량을 늘리는 능력을 갖췄습니다.

2) 자율주행차

자율주행 또는 반자율주행 차량은 IoT와 AI가 함께 작동하는 최고의 사례입니다. 이들은 연결된 네트워크의 일부가 되어 도로 위 다양한 상황에 기반해 작동합니다. 차량 AI 시스템은 운전자 행동 예측, 보행자 식별, 도로 상태 판단, 교통 혼잡 모니터링으로 차량 주행을 제어합니다.

3) 대기열 감지

소매업체는 계산대 긴 대기열을 자주 다룹니다. AI는 카메라와 센서 같은 다양한 데이터 포인트로 고객 움직임을 감지하고 대기열을 관리합니다. AI 시스템은 지속적인 고객 흐름 유지, 결제 시간 단축, 계산원 생산성 향상을 위한 동적 인력 수준도 제안할 수 있습니다.

4) 스마트 온도조절기

스마트 온도조절기는 AI와 IoT 기반 시스템 활용의 또 다른 좋은 사례입니다. 사용자는 스마트폰으로 원격지에서 개인 선호도에 맞춰 방 온도를 확인·관리할 수 있습니다. 시스템은 주변 조건과 방 안 인원 수에 기반해 방 온도 관리에도 사용될 수 있습니다.

결론

AI와 IoT 기술 융합을 기반으로 새로운 제품과 서비스가 개발되고 있습니다. 블록체인과 엣지 컴퓨팅 같은 다른 기술들도 더 보편화되고 있으며, IoT와의 융합도 새로운 애플리케이션을 제공합니다. 스마트 계약 솔루션은 IoT와 블록체인 혼합의 한 사례입니다. 곧 이 기술들이 새로운 혜택과 함께 폭발해 연결되고, 스마트하고, 지능적인 세계 창출을 촉진할 것입니다.