2024년 글로벌 IoT 시장 가속화: AI 기반 디바이스가 성장 견인

독일의 시장 인사이트 기업인 IoT Analytics의 새로운 보고서에 따르면, 올해 연결된 IoT 디바이스의 폭발적인 성장이 수치화되었으며, 2024년의 중요한 트렌드는 IoT 디바이스에 AI가 통합되고 있다는 점입니다.

시장 성장 전망

IoT Analytics에 따르면 연결된 IoT 디바이스는 2024년에 13% 증가하여 연말까지 188억 개에 달할 것으로 예상됩니다. 향후 몇 년간 지속적인 성장이 예상되며, 2030년까지 연결된 IoT 디바이스 수가 400억 개로 증가할 것으로 전망됩니다.

주요 연결 기술: Wi-Fi, 블루투스, 셀룰러 IoT

보고서에 따르면 세 가지 기술이 전체 시장의 거의 80%를 차지합니다: Wi-Fi, 블루투스, 셀룰러 IoT. 구체적인 비중은 다음과 같습니다.

Wi-Fi: 전체 IoT 연결의 31% 차지

최근 몇 년간 Wi-Fi 5에서 Wi-Fi 6 및 Wi-Fi 6E로의 전환이 두드러집니다. 최신 세대 Wi-Fi 기술을 사용하는 조직은 일반적으로 Wi-Fi 5 환경보다 더 많은 디바이스를 더 높은 대역폭으로 지원할 수 있습니다. 올해는 차세대인 Wi-Fi 7을 지원하는 디바이스가 출하되기 시작했습니다.

블루투스: 전 세계 연결된 IoT 디바이스의 25% 차지

블루투스 저전력(BLE), 일명 블루투스 스마트는 IoT 디바이스가 전력 효율을 유지하면서 안정적인 연결을 지속할 수 있도록 지속적으로 개발되어 왔습니다. 보고서는 "BLE이 이제 자산 추적 디바이스와 같은 배터리 구동 IoT 디바이스의 선호 옵션"이며, 산업 분야에서도 IO-Link 무선 기술에 대한 관심이 증가하고 있다고 언급합니다.

셀룰러 IoT: 전 세계 IoT 연결의 거의 21% 차지

2G, 3G, 4G, 5G, LTE-M, NB-IoT를 포함하는 셀룰러 IoT는 IoT Analytics의 글로벌 셀룰러 IoT 연결 추적기 및 전망에 따르면, 2023년 전 세계 셀룰러 IoT 연결이 전년 대비 24% 증가했습니다. 올해는 5G RedCap 기술이 도입되었습니다. 5G RedCap은 다운링크 150Mbps, 업링크 50Mbps의 처리량을 제공하며, 이 기술을 지원하는 측은 5G의 더 광범위한 적용 가능성을 목표로 산업 애플리케이션에서 더 다양한 사용 사례를 지원하고자 합니다.

AI와 IoT 통합의 이점

보고서에서 확인된 주목할 만한 트렌드 중 하나는 올해 IoT 디바이스에 인공지능이 통합되고 있다는 점입니다. IoT Analytics의 수석 분석가 Satyajit Sinha는 "생성형 AI와 에지 AI를 포함한 AI 기술의 통합은 2024년의 중요한 트렌드"라고 밝혔습니다.

왜 AI 통합에 관심이 쏠릴까요? "에지 AI는 에지 IoT 디바이스가 데이터를 로컬에서 처리할 수 있게 함으로써 지연 시간을 줄이고 실시간 응답을 가능하게 하여 IoT 환경을 근본적으로 변화시키고 있습니다."

산업 현장에서 IoT 디바이스에 AI를 통합하면 운영 효율성, 안전성, 의사결정 개선 등 여러 핵심 이점을 제공합니다.

주요 적용 분야

1. 예측 유지보수: AI가 IoT 데이터를 분석하여 장비 고장을 사전에 예측함으로써 가동 중단 시간을 줄이고 기계 수명을 연장합니다. 이는 비용이 많이 드는 수리와 예기치 않은 유지보수를 최소화합니다.
2. 운영 최적화: AI는 실시간 IoT 데이터를 분석하여 생산 워크플로, 에너지 사용, 자원 할당을 최적화함으로써 프로세스 자동화를 강화합니다. 효율성을 높이기 위해 프로세스를 동적으로 조정할 수 있습니다.
3. 안전성 개선: AI 기반 IoT 디바이스는 환경 조건, 기계 성능, 작업자 행동을 모니터링하여 운영자에게 잠재적 위험을 경고합니다. 이는 더 안전한 작업 환경과 사고 위험 감소로 이어집니다.
4. 실시간 분석 및 의사결정: AI는 대량의 IoT 데이터를 실시간으로 처리하여 의사결정자에게 실행 가능한 인사이트를 제공합니다. 실시간 정보를 기반으로 생산 프로세스와 운영을 신속하게 조정할 수 있습니다.
5. 공급망 최적화: IoT의 AI는 자산 추적, 물류 최적화, 수요 예측을 통해 공급망의 투명성과 효율성을 개선합니다. 이는 지연 감소, 비용 절감, 재고 관리 향상을 가져옵니다.
6. 에너지 효율성: AI 알고리즘은 IoT 센서의 데이터를 분석하여 에너지 사용을 최적화함으로써 낭비를 줄이고 비용을 낮춥니다. 이는 제조 및 유틸리티 등 에너지 소비가 많은 산업에서 특히 유익합니다.

결론적으로, IoT에 AI를 통합함으로써 산업 현장은 더 스마트하고 효율적이며 현대 운영의 복잡성에 적응할 수 있는 역량을 갖추게 됩니다.