산업용 AIoT:인더스트리 4.0을 위한 인공 지능과 IoT 결합

블록체인 및 에지 컴퓨팅과 같은 다른 첨단 기술 중에서 AI와 IoT는 산업 생태계를 파괴하는 정점에 있습니다. 기업과 기업은 현재 경쟁 우위를 확보하고 효율성을 높이기 위해 이러한 최신 기술에 투자하고 있습니다.

이러한 기술 자체가 산업에 매우 유익한 개별 수준에서 이들 기술의 융합은 더 큰 규모에서 훨씬 더 큰 전례 없는 이점을 제공합니다. 종합적으로, 이러한 기술은 정보를 서로 공유하고 사람의 개입 없이 정보에 입각한 결정을 내리는 연결된 지능형 기계의 개발을 가능하게 합니다.

AI는 현재 성장하는 기술입니다. 올해 말까지 시장 가치는 1,530억 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 이를 채택하면 생산 속도를 높이고 인건비를 30% 줄일 수 있습니다.

IoT도 유비쿼터스로 확장되고 있습니다. 연결된 장치는 2025년까지 800억 개의 벤치마크를 넘어 약 180제타바이트의 데이터를 개발할 것으로 예상됩니다. 이 대용량 데이터를 관리하고 유용한 통찰력을 개발하기 위해 가까운 장래에 AI는 민첩한 고성능 솔루션.

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IoT를 위한 챌린지 종결자로서의 AI:

보안 문제 외에 IoT 시스템이 현재 직면하고 있는 가장 큰 문제는 최종 장치에서 대량의 데이터를 수집하고 관리하는 것입니다. 이 데이터에서 유용한 통찰력을 관리, 분석 및 생성하기 위해 현재 인공 지능의 처리 기능이 탐색되고 있습니다.

인공 지능의 구현은 다양한 수준에서 장치와 기계를 지능적이고 지능적으로 만듭니다.

1) 보조 지능:

이 수준에서 AI는 위험을 식별하고 기업이 고장을 예측하거나 예측할 수 있는 능력을 제공합니다. 기계를 실시간으로 모니터링하고 가동 중지 상태를 방지하며 전반적인 효율성을 높일 수 있습니다.

2) 증강 지능:

이 수준에서 AI는 기계가 스스로 결정을 내리고 잠재적인 오작동이나 병목 현상에 대해 인간에게 경고하는 지능을 제공합니다.

3) 자율 지능:

기계는 자율성을 획득하므로 이 수준의 지능에서 필요한 조치를 취할 수 있습니다. 그들은 일을 하는 새로운 방법을 배우므로 회사의 생산 속도를 높이는 데 효과적인 역할을 합니다.

기계에 포함시키려는 지능 수준에 따라 산업체는 AI(기계 학습과 함께)를 사용하여 IoT 장치 또는 연결된 기계에서 전송된 데이터를 처리할 수 있습니다.

산업의 IoT 및 AI 이점:

1) 완전한 자율 환경:

사물 인터넷을 통해 기업은 완전한 종단 간 운영 및 프로세스를 심층적으로 모니터링할 수 있습니다. 텔레매틱스 기능을 사용하여 이상을 감지하고 일상적인 절차에 대한 유용한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 그러나 전통적인 방법을 통한 데이터 처리는 상당히 전통적이며 시간이 많이 걸립니다.

AI는 더 빠른 속도로 데이터를 처리하고 기업이 실시간으로 필요한 조치를 취할 수 있도록 합니다. 이 더 빠른 응답은 기업이 생산 속도를 높이는 데 도움이 됩니다. 또한 AI는 기계와 다양한 장비가 서로 상호 작용하고 인간의 개입 없이 필요한 조치를 수행할 수 있는 자율 환경을 만듭니다.

2) 전반적인 효율성 향상:

데이터 분석 및 데이터 마이닝은 기업에서 유용한 통찰력, 패턴 및 추세를 개발하기 위해 가장 많이 투자하는 분야 중 하나입니다. IoT는 기업이 최종 장치에서 데이터의 지속적인 흐름을 생성하도록 지원하여 데이터 과학자 및 분석가에 대한 기업의 의존도를 낮춥니다.

인공 지능은 개별 구성 요소의 성능을 평가하는 데 사용할 수 있는 고급 수준의 분석을 기업에 제공합니다. AI 기반 데이터 분석은 기존 시스템보다 훨씬 더 효과적이므로 시설의 전반적인 효율성을 높이고 생산 속도를 높이는 데 사용할 수 있습니다.

3) 예방적 유지보수:

인공 지능은 기계 또는 기타 장비를 이상 징후를 감지하고 원치 않는 오작동이나 병목 현상을 유발할 수 있는 매개변수를 모니터링할 수 있을 만큼 충분히 지능적으로 만듭니다. 따라서 회사는 정기 또는 상태 기반 유지 관리에서 예방적 수리 및 복원 방법으로 이동할 수 있습니다.

예측 유지 관리는 갑작스러운 고장 및 가동 중지 시간의 가능성을 줄여 기업이 효율성을 개선하는 데 도움이 됩니다. Deloitte의 연구에 따르면 AI와 IoT는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 유지 관리 계획 시간을 20%~50% 단축합니다.

• 장비 가용성 및 가동 시간을 10%~20% 향상시킵니다.

• 유지 관리 비용을 5~10% 절감합니다.

4) 확장성 향상:

IoT 장치는 고급 컴퓨터에서 마이크로센서 및 칩셋에 이르기까지 다양합니다. 그러나 표준 IoT 시스템에는 방대한 데이터 볼륨의 개발에 기여하는 배터리 구동 센서의 사용이 포함됩니다. 인공 지능은 대량의 데이터 유입을 식별 및 요약하고 필요한 정보를 면밀히 조사한 다음 다른 장치로 전달하여 클라우드 플랫폼에 저장합니다. 이를 통해 편리한 수준에서 빅 데이터 홍수를 관리하고 IoT 생태계의 규모를 한 단계 높일 수 있습니다.

IoT 및 AI 혼합의 몇 가지 일반적인 애플리케이션:

1) 로봇:

제조는 AI 및 IoT와 같은 전형적인 기술의 가장 큰 산업 채택자입니다. 로봇은 오늘날 생산 회사에서 중요한 장비입니다. 그들은 재료의 이동, 제작 및 가공 작업을 담당합니다. 센서가 내장됨에 따라 로봇은 이제 지능화되고 독립적으로 변하고 있습니다. AI 기술과 함께 이 로봇은 이제 정보에 입각한 결정을 내리고 협력하여 제조 단위의 생산량을 늘릴 수 있는 능력을 얻었습니다.

2) 자율주행 자동차:

자율주행 또는 반자율주행차는 IoT와 AI가 함께 작동하는 가장 좋은 예입니다. 그들은 연결된 네트워크의 일부가 되어 도로의 다양한 상황에 따라 작동합니다. 차량용 AI 시스템은 운전자의 행동을 예측하고, 보행자를 식별하고, 도로 상태를 파악하고, 교통 혼잡을 모니터링하여 차량의 운전을 제어할 수 있습니다.

3) 대기열 감지:

소매업체는 계산대에서 긴 대기열을 처리해야 하는 경우가 많습니다. AI는 카메라 및 센서와 같은 다양한 데이터 포인트를 사용하여 고객의 움직임을 감지하고 그에 따라 긴 대기열을 관리합니다. AI 시스템은 또한 고객의 지속적인 흐름을 유지하고 계산 시간을 줄이며 계산원의 생산성을 높이기 위해 동적 인력 수준을 제안할 수 있습니다.

4) 스마트 온도 조절기:

스마트 온도 조절기는 AI 및 IoT 기반 시스템을 사용하는 또 다른 좋은 예입니다. 사용자는 스마트폰을 사용하여 원격 위치에서 개인 취향에 따라 방의 온도를 확인하고 관리할 수 있습니다. 이 시스템은 주변 조건과 방에 있는 사람들의 수에 따라 방의 온도를 관리하는 데에도 사용할 수 있습니다.

결론:

AI와 IoT 기술의 융합을 기반으로 새로운 제품과 서비스가 개발되고 있습니다. 블록체인 및 에지 컴퓨팅과 같은 다른 기술도 보편화되고 있으며 IoT와의 융합도 새로운 애플리케이션을 제공합니다. 스마트 계약 솔루션은 IoT와 블록체인이 혼합된 애플리케이션 중 하나입니다. 머지 않아 이러한 기술은 연결되고 스마트하며 지능적인 세상을 만드는 데 도움이 되는 새로운 이점으로 폭발할 것입니다.