2024년 글로벌 IoT 시장 가속화:AI 기반 장치가 성장 주도

독일 시장 통찰력 회사인 IoT Analytics의 새로운 보고서는 올해 연결된 IoT 장치의 폭발적인 성장을 수량화합니다. 또한 2024년의 중요한 추세는 IoT 장치에 AI를 통합하는 것이라고 밝혔습니다.

시장의 예상 성장과 관련하여 IoT Analytics는 연결된 IoT 장치가 2024년에 13% 증가하여 연말까지 188억 개에 이를 것으로 예상하고 있습니다. 회사는 향후 몇 년간 지속적인 성장을 기대하고 있습니다. 구체적으로, 연결된 IoT 장치의 수가 2030년까지 400억 개로 증가할 것으로 예측합니다.

보고서는 Wi-Fi, 블루투스, 셀룰러 IoT라는 세 가지 기술이 시장의 거의 80%를 차지하고 있다고 지적합니다. 특히 보고서에서는 다음과 같은 사실을 발견했습니다.

Wi-Fi는 전체 IoT 연결의 31%를 차지합니다.  이 시장(및 Wi-Fi를 사용하는 다른 시장)에서는 지난 몇 년 동안 많은 회사가 Wi-Fi 5 장치에서 Wi-Fi 6 및 Wi-Fi 6E로 전환하는 등 변화가 있었습니다. 최신 Wi-Fi 세대 기술을 사용하는 조직은 일반적으로 Wi-Fi 5 환경에 비해 더 높은 대역폭에서 작동하는 더 많은 장치를 지원할 수 있습니다. 올해는 차세대 Wi-Fi 7을 지원하는 기기가 출시되기 시작했습니다.

전 세계적으로 연결된 IoT 장치의 25%가 Bluetooth를 사용합니다.  Bluetooth Smart라고도 알려진 Bluetooth 저에너지(BLE)는 IoT 장치가 전력으로 작동하는 동안 안정적인 연결을 유지할 수 있도록 지속적으로 개발되어 왔습니다. 보고서는 "BLE는 이제 자산 추적 장치와 같은 배터리 구동식 IoT 장치에 선호되는 옵션"이며 심지어 산업 부문에서도 IO-Link 무선 기술에 대한 관심이 증가하기 시작했다고 밝혔습니다.

셀룰러 IoT(2G, 3G, 4G, 5G, LTE-M, NB-IoT)는 전 세계 IoT 연결의 거의 21%를 차지합니다.  IoT Analytics의 Global Cellular IoT Connectivity Tracker &Forecast에 따르면 2023년 글로벌 셀룰러 IoT 연결은 전년 대비 24% 증가했습니다. 또한 올해에는 5G RedCap 기술이 도입되었습니다. 5G RedCap은 다운링크와 업링크에서 각각 150Mbps와 50Mbps의 처리량을 제공합니다. 이 기술을 지원하는 사람들은 5G에 대한 더 광범위한 적용 가능성을 목표로 하며 산업 애플리케이션에서 더 광범위한 사용 사례를 제공합니다.

AI와 IoT 통합을 통한 풍부한 이점

보고서에서 확인된 주목할만한 추세 중 하나는 올해 인공지능이 IoT 장치에 통합되는 것입니다. IoT Analytics의 수석 분석가인 Satyajit Sinha는 발표된 성명에서 "생성 AI와 엣지 AI를 포함한 AI 기술의 통합은 2024년의 중요한 추세입니다."라고 말했습니다.

AI 통합에 관심이 집중되는 이유는 무엇인가요? "Edge AI는 엣지 IoT 장치가 로컬에서 데이터를 처리하고 대기 시간을 줄이고 실시간 응답을 가능하게 함으로써 IoT 환경을 근본적으로 변화시키고 있습니다."

AI를 산업 환경의 IoT 장치에 통합하면 운영 효율성, 안전 및 의사 결정을 개선하는 등 여러 가지 주요 이점을 얻을 수 있습니다.

통합이 채택되는 일부 응용 분야는 다음과 같습니다:

1. 예측 유지 관리 :AI는 IoT 데이터를 분석해 장비 고장이 발생하기 전에 예측함으로써 다운타임을 줄이고 기계의 수명을 연장할 수 있습니다. 이를 통해 비용이 많이 드는 수리와 계획되지 않은 유지 관리를 최소화할 수 있습니다.
2. 최적화된 운영 :AI는 실시간 IoT 데이터 분석, 생산 워크플로 최적화, 에너지 사용, 자원 할당을 통해 프로세스 자동화를 강화합니다. 프로세스를 동적으로 조정하여 효율성을 높일 수 있습니다.
3. 안전성 향상 :AI 기반 IoT 장치는 환경 조건, 기계 성능, 작업자 행동을 모니터링하여 운영자에게 잠재적인 위험을 경고할 수 있습니다. 이는 보다 안전한 작업 환경과 사고 위험 감소로 이어집니다.
4. 실시간 분석 및 의사결정 :AI는 대량의 IoT 데이터를 실시간으로 처리하여 의사결정자에게 실행 가능한 통찰력을 제공합니다. 실시간 정보를 기반으로 생산 프로세스 및 운영을 신속하게 조정할 수 있습니다.
5. 공급망 최적화 :IoT의 AI는 자산 추적, 물류 최적화, 수요 예측을 통해 공급망 투명성과 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 이를 통해 지연 시간이 줄어들고 비용이 절감되며 재고 관리가 향상됩니다.
6. 에너지 효율성 :AI 알고리즘은 IoT 센서의 데이터를 분석하여 에너지 사용을 최적화하고 낭비를 줄이고 비용을 절감할 수 있습니다. 이는 제조 및 유틸리티와 같이 에너지 소비가 높은 산업에서 특히 유용할 수 있습니다.

요점:AI를 IoT에 통합하면 산업 환경이 더욱 스마트해지고 효율적이 되며 현대 운영의 복잡성에 적응할 수 있게 됩니다.