IoT 연결성과 분석을 주로 데이터 수집을 위해 설계된 도구로 레이블 붙이는 것은 용서받을 수 있습니다. 이 기술들은 기계, 센서, 시스템으로부터 방대한 양의 정보를 수집하지만, 그들을 수집의 렌즈만으로 보는 것은 그들의 진정한 잠재력을 제한합니다. 기업들이 명확한 전략 없이 데이터를 축적하는 함정에 빠지면, 실행 가능한 인사이트로 전환하지 못해 상당히 중요한 기회를 놓치게 됩니다. 참고: 산업 연결성과 IoT가 제조 디지털 전환을 가능하게 하는 방법 조정된 접근 방식 없이는, 데이터는 소음이 됩니다. 그것은 팀들을 압도하고 중

최근 몇 년간, 사물인터넷(IoT)의 광범위한 사용 덕분에 산업 부문은 상당한 변화를 겪었습니다. IoT 장치들은 산업 환경의 필수적인 부분이 되었으며, 다양한 프로세스에서 장비, 센서, 기계로부터 데이터를 수집합니다. IoT 장치의 채택만으로도 상당한 개선을 가져왔지만, 진정한 운영 우수성을 이끄는 것은 IoT 분석의 힘입니다. IoT 장치들로부터 수집된 데이터를 처리하고 분석함으로써, 산업 관리자들은 운영 효율성 향상, 생산성 증가, 다운타임 감소 등으로 이어지는 정보에 기반한 결정을 내릴 수 있습니다. 현대 IoT 분석은

IoT 사용 사례의 수가 산업 전반에서 증가하고 있으며, 그중 많은 것들이 불과 몇 년 전보다 더 높은 ROI를 제공하고 있습니다. 이는 IoT 애널리틱스의 최근 IoT 사용 사례 채택 보고서 2024의 두 가지 주요 발견 사항입니다. 구체적으로, IoT 사용 사례의 수는 2021년부터 2024년까지 53% 증가했습니다. 그리고 92%의 조직이 IoT 사용 사례에서 긍정적인 ROI를 보고했습니다. 이는 몇 년 전의 인식과 철학에서 상당한 변화입니다. 예를 들어, 시스코(Cisco)의 2017년 설문조사에서는 IoT 이니셔티브의 6

공급망은 항상 이벤트와 결함에 취약하여, 가장 잘 관리되는 기업과 서비스조차 당혹스럽게 만들었습니다. 실시간 인공지능이 마침내 이 복잡한 노력에 약간의 이성을 가져올까요? 아니면 모든 병에 대한 최신 만능약으로 선전되는 것일 뿐일까요? 본질적으로 공급망은 필요한 만큼 배달하기 위해 매우 많은 움직이는 부분에 의존합니다. 이러한 부분들 중 많은 것들이 서로 달라, 원자재 공급업체부터 공장, 트럭, 선박, 창고, 소매업체까지 다양합니다. 의사결정자와 관리자들이 무슨 일이 일어나고 있는지 완벽한 그림을 얻을 수 있을까요? 아마 아닐 것

제조 산업이 디지털 진화를 계속함에 따라, 기업의 전체 운영 전반에 걸쳐 배포된 산업용 IoT(IIoT) 장치의 데이터에 더 많이 의존하게 될 것입니다. 2025년을 내다보면, 이러한 장치들은 점점 더 높은 연결성을 가지게 되고, 정보에 기반한 의사결정을 위한 훨씬 더 풍부하고 세밀한 데이터를 생성할 것입니다. 이러한 향상된 역량은 IIoT 장치들을 훨씬 더 광범위한 애플리케이션에 유용하게 만들 것이며, 그들의 데이터는 기존 노력을 더욱 발전시켜 생산성 향상, 비용 절감 등을 위해 사용될 것입니다. 핵심은 2025년이 운영, 효율

데이터 중심 조직은 가장 신선하고 최신 정보를 기반으로 결정을 내리는 능력에 따라 성공하거나 실패합니다. 공급망 최적화, 금융 거래의 사기 탐지, 실시간 고객 경험 개인화 등 어떤 경우든 데이터의 신선함은 최우선입니다. 그러나 많은 조직들에게 이 데이터 즉시성의 성배는 여전히 달성하기 어렵습니다. 그들은 여전히 배치 처리와 과거 분석을 위해 구축된 강력한 도구인 전통적인 데이터 웨어하우스나 다른 레거시 데이터 스토어에 의존하고 있지만, 실시간 분석의 요구를 처리하기에는 부적합합니다. 결과는? 중요한 비즈니스 결정이 더 이상 신선하

소매 부문은 매장, 고객 서비스 채널, 창고, 공급망 전반에 걸쳐 IoT 지원 장치와 센서의 확산으로부터 자유롭지 못했습니다. 이제 소매업체들은 이 데이터를 더 잘 활용하기 위해 인공지능을 추가하고 있습니다. 따라서 사물의 인공지능(AIoT)이 소매업체들에게 중추적인 것으로 부상하고 있습니다. 왜일까요? IoT 장치의 데이터와 AI를 결합하면 소매업체들이 매장 내 경험을 재구상하고, 서비스 제공을 강화하며, 모든 운영 수준에서 제품 가시성을 유지할 수 있도록 돕습니다. 글로벌데이터(GlobalData)의 소매 및 의류 분야 Io

산업 제조 조직들은 종종 고유한 과제, 즉 레거시 장치, 기계, 시스템과 씨름합니다. 이러한 노후화된 OT 시스템은 다른 시대의 운영을 위해 설계되었으며, 일반적으로 독점 통신 프로토콜에 의존하고 다른 시스템과 데이터를 공유하거나 조직에 데이터를 접근 가능하게 만들도록 설계되지 않았습니다. 그들이 과거에는 충분했을지 모르지만, 그들은 현대 애플리케이션과 원활하게 통합하거나 시스템 간에 데이터를 공유하도록 의도되지 않았습니다. 이러한 통합 부족과 데이터 접근의 어려움은 디지털 전환을 수용하려는 제조업체들에게 상당한 걸림돌을 만듭니다

토털 품질 관리의 개념을 만든 아르망 V. 파인바움 박사는 히든 플랜트(hidden plant)라는 개념도 도입했습니다. 이는 오류, 재작업, 유휴 설비와 같은 비효율성으로 인해 제조 시스템 내에서 잠자고 있는 미개발 잠재력입니다. 오늘날, 이 보이지 않거나 숨겨진 공장이라는 개념은 제조업체들이 실제로 해결할 수 있는 것으로 진화했습니다. 사물인터넷(IoT)이 이러한 비효율성을 실시간으로 조명하기 때문입니다. 센서, 분석, 컴퓨팅 파워를 활용하여 제조업체들은 숨겨진 프로세스를 발견하고 최적화할 수 있으며, 이론적 낭비를 실행 가능

정보 기술(IT)과 운영 기술(OT)의 통합은 산업 제조 환경을 재편하고 있으며, 효율성, 혁신, 경쟁력 향상의 기회를 제공합니다. 전통적으로 IT와 OT는 사일로에서 운영되어 왔습니다. IT는 데이터 중심의 엔터프라이즈 운영에 집중하고, OT는 공장 현장의 물리적 프로세스를 관리합니다. 이 두 영역의 융합은 원활한 데이터 교환, 실시간 분석, 통합 제어 시스템을 촉진하여 운영 효율성 향상과 정보에 기반한 의사결정으로 이어집니다. 이 통합은 단순한 기술 업그레이드가 아니라 디지털 시대에 경쟁 우위를 유지하기 위해 노력하는 제조업체

데이터 레이크하우스는 유연하고 다목적인 리포지토리로 부상했습니다. 이 스마트 토크 에피소드에서 스트라톨리(Stratola)의 CEO 디네시 챈드라세카와 게스트인 스타버스트(Starburst)의 CEO 겸 회장 저스틴 보그만은 데이터 레이크하우스의 기능을 실시간 데이터와 고성능 쿼리를 포함하도록 확장하여 거의 실시간에 가까운 인사이트를 제공하는 방법(점점 더 일반적인 사용 사례)에 대해 논의합니다. 두 가지 핵심 기술이 필요합니다: 카프카 스트림과 강력한 쿼리 엔진. 특히 흥미로운 것은 오픈소스 소프트웨어와 오픈 포맷의 중요성에 대

건설 산업은 우리가 살고, 일하고, 연결되는 환경을 형성하는 글로벌 개발의 중추입니다. 세계 GDP의 거의 13%를 차지하며 다양한 부문에 수백만 명을 고용하고 있습니다. 그러나 경제 성장과 인프라에서 중요한 역할에도 불구하고, 이 산업은 비효율성, 비용 초과, 재작업으로 어려움을 겪고 있으며, 이는 연간 거의 1조 달러의 낭비에 기여합니다. 지속 가능하고, 더 빠르고, 더 비용 효율적인 건축 솔루션에 대한 수요가 증가함에 따라, 워크플로를 현대화하고 이러한 시스템적 과제를 해결하기 위해 AI와 같은 혁신 기술의 채택이 시급한 필요

10년 전, 인더스트리 4.0의 비전은 산업 제조 분야의 획기적인 혁신을 약속했습니다. 상호 연결된 시스템, 실시간 데이터, 고급 분석을 활용하여 기업들은 전례 없는 수준의 효율성, 생산성, 민첩성을 확보할 것으로 기대되었습니다. 그러나 오늘날 많은 산업 제조업체들은 냉혹한 현실과 직면해 있습니다. 인더스트리 4.0의 결과가 종종 기대에 미치지 못한다는 것입니다. 인더스트리 4.0의 비전과 현실 핵심적으로 인더스트리 4.0은 물리적 생산 시스템을 디지털 기술과 통합하여 스마트하고 상호 연결된 팩토리를 만드는 것을 목표로 했습니다.

수년 동안 자동차 제조사들은 데이터 기반 기술을 활용하여 제조 운영을 개선하고, 비용을 절감하며, 효율성을 높여왔습니다. 대부분은 IoT와 고급 분석을 사용하여 운영을 실시간으로 모니터링합니다. 최근에는 디지털 트윈, 가상 개발 및 협업 등으로 이러한 기술들이 보완되었습니다. 이제 인공지능(AI)이라는 추가 도구가 무기고에 추가되었습니다. 인공지능은 디지털 트윈, 가상 개발, IoT 지원 시스템과 같은 스마트 제조 기술을 지능, 자동화, 예측 기능을 추가함으로써 보완하고 강화합니다. 점점 더 인공지능과 머신러닝(ML)이 더 스마

IoT 장치들은 2025년에 새로운 기술과 역량을 통합하여 그 어느 때보다 강력해질 것으로 예상됩니다. 이러한 발전들은 산업 기업들이 이전에는 불가능했던 방식으로 IoT를 더 많이 활용할 수 있게 할 것입니다. 2025년에 많은 발전이 예상되는 영역 중 하나는 IoT 연결성입니다. 제조업체들이 운영을 현대화하고 점점 더 자동화함에 따라, 장비와 생산 라인에서 나오는 운영 데이터의 분석이 필수적이 되었습니다. 이 데이터에서 도출된 인사이트를 사용하는 애플리케이션은 무선 인프라가 갖춰져 있을 때만 작동할 수 있습니다. 점점 더 많은

자동차 제조사들은 더 많은 운전자 요구 기능을 더 빠르게 시장에 출시하면서 엄격한 규제와 공급망 문제에 대처하기 위해 스마트 제조 기술로 눈을 돌렸습니다. 과거에는 이러한 기술들이 본질적으로 독립적으로 배포되고 사용되었으나, 이제는 더 높은 수준의 스마트 팩토리 전략으로 이동하고 있습니다. 특히 AI, IoT, 자동화를 원활하게 통합하는 초연결 생산 환경에 대한 관심이 더 높아질 것으로 업계는 예상합니다. 이러한 스마트 팩토리는 단순한 열망을 넘어 경쟁 필수 요소가 되고 있습니다. 2025년 스마트 팩토리의 새로운 점은? AI

산업용 AI 배포 및 확장 모범 사례 링크 산업용 AI 배포 및 확장 모범 사례 인공지능(AI)은 산업 운영을 혁신하여 조직이 워크플로를 최적화하고, 다운타임을 줄이며, 생산성을 향상하도록 돕습니다. 각 산업 분야는 AI를 고유한 방식으로 활용합니다. 자동차 스마트 제조 링크 자동차 스마트 제조 자율주행, 전기차, 공유 모빌리티, 연결성의 교통 혁명을 차세대 설계 및 개발 도구로 선도합니다. 데이터 파이프라인 자동화 센터 링크 데이터 파이프라인 자동화 센터 비즈니스가 데이터 중심이 되고 분석에 더 많이 의존함에 따라, 올바른 데

사물인터넷과 엣지 컴퓨팅이 확산되면서 기업들, 특히 제조업체와 기술 제공업체들은 원판매 이후에도 소프트웨어 패치 제공, 예측 및 예방적 유지보수 서비스 등을 통해 고객으로부터 수익을 창출하는 서비스 제공 모델로 비즈니스 모델을 전환하기 시작했습니다. 그러나 기업들은 이러한 패치나 서비스의 독점 공급자가 자신들이어야 한다는 조항을 추가했습니다. 이제 시장의 반발과 정부 규제가 이러한 제한을 변화시키고 있으며, 잠재적으로 애프터마켓에서 더 경쟁적인 서비스를 가능하게 하고 있습니다. MIT 슬론 매니지먼트 리뷰에 기고한 얀 레커와 제

오늘날 데이터 중심의 세계에서 제조업체들은 운영 효율성을 높이고, 안전을 보장하며, 실시간 의사결정을 내릴 수 있는 더 빠르고 스마트한 방법을 모색하고 있습니다. 이러한 목표를 달성하는 데 도움이 되는 가장 유망한 도구 중 하나가 바로 실시간 시각 지능입니다. 그러나 라이브 비디오 스트림과 센서 데이터로부터 실시간으로 실행 가능한 인사이트를 도출하는 시스템을 구축하려면 여러 통합 구성 요소로 이루어진 복잡하고 잘 조율된 아키텍처가 필요합니다. 1단계: 데이터 수집 모든 시각 지능 시스템의 첫 번째 레이어는 데이터 수집입니다. 이는

스포츠 용품 산업에서 혁신은 브랜드의 생존을 가르는 전장이다. 소비자는 더 혁신적이고, 개인화되었으며, 지속가능한 제품을 요구한다. 이에 제조사는 제품 수명 주기의 모든 단계를 근본적으로 재고해야 하는 압박에 직면해 있다. 어떻게 달성할 수 있을까? 해답은 시뮬레이션, IoT, AI 기반 분석 등 혁신 기술을 동력으로 한 디지털 전환에 있다. 이러한 기술력은 제품 설계와 제조를 고도화할 뿐 아니라, 브랜드가 고객과 소통하고 급변하는 시장에서 경쟁하는 방식 자체를 근본적으로 재편하고 있다. 이 새로운 시대에는 지능화, 유연성, 지속