게브하르트(Gebhardt), AIoT와 엣지 분석 통합으로 완벽한 운영 조화 실현

IoT와 AI는 산업계에 파장을 일으키는 별개의 기술 트렌드다. IoT는 신경계처럼 기기들을 연결해 신호를 주고받게 한다. 반면 AI는 뇌처럼 데이터를 사용해 전체 시스템을 제어하는 정보 기반 의사결정을 내린다. 이 둘이 결합하면 스스로 교정하고 치유하는 지능형 연결 시스템, 즉 '사물 인공지능(AIoT, Artificial Intelligence of Things)'을 형성한다.

클라우드 컴퓨팅, M2M(기기 간 통신) 등 전통적 IoT 기술로 제조사는 기계 연결, 데이터 저장, 데이터 의미 부여라는 세 가지 핵심 과제를 수행해왔다. 이제 AIoT 도입으로 네 번째 능력인 '행동(Act)'이 추가된다.

하지만 AIoT를 실현하려면 빠른 의사결정을 지원하는 데이터 관리 시스템이 필요하다. 클라우드 저장이 가능하지만, 데이터 소스 근처인 엣지(Edge)에서 분석하면 AIoT를 다음 단계로 끌어올린다.

생산 공정 간소화

AI의 힘을 풀려면 가능한 한 낮은 지연시간으로 의사결정해야 한다. AI 시스템이 기계 결함 알림을 받거나, 더 생산적인 작업을 위해 기계 속도나 이동 패턴 변경을 감지하면 즉시 조치해 생산을 중단하거나 조정할 수 있다. 클라우드 대신 엣지에 AI 시스템을 통합하면 초저지연의 가치를 활용해 기계를 최대한 빨리 정지시키고, 불량·결함 제품을 줄일 수 있다.

엣지에서 AIoT를 통합하려면 업계 리더들은 먼저 오프라인에서 AI 모델을 구축해야 한다. 그런 다음 저장된 데이터셋으로 모델을 훈련시켜 요구사항을 충족할 때까지 반복한 뒤, 온라인으로 내보내 새로운 실시간 데이터에 적용한다.

하지만 저장된 데이터(훈련 단계에서 이미 정렬됨)로 테스트하는 것과 실시간 데이터를 온라인 시나리오에 적용하는 건 매우 다르다. 실시간 데이터는 필터링되거나 분류되지 않았고, 각 세트가 서로 다른 시간에 도착해 AIoT에 정보의 혼돈을 초래한다.

엣지 분석의 등장

데이터를 이해하려면 AIoT가 사용하기 전에 처리해야 한다. 그게 바로 엣지 분석(Edge Analytics)의 역할이다. 예를 들어 크로서 플랫폼(Crosser Platform)은 모든 엣지, 온프레미스, 클라우드에서 스트리밍 분석, 자동화, 통합을 위한 로우코드 소프트웨어 플랫폼이다. 목표는 복잡성 제거, 개발 단순화, 비프로그래머도 혁신 속도를 높이고 총소유비용(TCO)을 대폭 낮추도록 하는 것이다.

크로서 플랫폼 같은 시스템은 데이터가 AIoT에 도달하기 전 여러 방식으로 준비한다. 예를 들어 공장 현장의 다양한 기계에서 오는 데이터(여러 소스에서 들어오며 포맷이 다를 수 있음)를 조화시킨다.

다른 소스와 포맷의 데이터가 플랫폼에서 정기적으로 집계된다. 또한 데이터 소스별 샘플링 레이트가 다르면 중간 값을 보간해 모든 센서의 새 데이터로 모델을 매 업데이트마다 갱신한다. 시계열 데이터에 다양한 타임 윈도우를 생성하기도 한다.

피처 추출(Feature Extraction)에도 활용된다. 사용 모델에 따라 원시 데이터에서 추가 피처를 생성해야 할 수 있다. 예: 진동 데이터를 시간 영역에서 주파수 영역으로 변환. 이 모든 단계가 AIoT 도달 전 데이터를 간소화한다.

게브하르트 사례

크로서 플랫폼이 독일 진스하임(Sinsheim) 소재 창고 자동화 솔루션 제조사 게브하르트 인트라로지스틱스 그룹(Gebhardt Intralogistics Group)의 AIoT 전략 구현을 어떻게 도왔는지 보자. 게브하르트는 컨테이너를 창고 전체로 빠르게 이송하는 지능형 셔틀을 생산한다. 셔틀 진동으로 인한 운영 결함을 식별해 유지보수 비용을 최소화하는 이상 탐지 솔루션을 찾고 있었다.

크로서의 플로우 스튜디오(Flow Studio)로 게브하르트는 엣지에서 실시간 데이터 처리, 조화, 필터링을 수행하고, 수집된 데이터로 AI가 학습해 예지보전을 구현함으로써 기계 가용성 증대와 자산 수명 연장을 달성했다.

기계 지능은 큰 힘을 가지지만, 다른 지원 기술이 그 잠재력을 온전히 발현하도록 돕는다. 엣지에서 AIoT를 통합하는 산업 리더들은 프로세스 최적화를 빠르고 효율적으로 수행하는 반응형 제어 시스템의 이점을 누릴 수 있다.