제조업의 새로운 자동화 및 효율성 시대

18세기와 19세기의 최초의 산업혁명은 물건이 제조되는 방식, 사람들이 일하는 방식, 사람들이 사는 방식을 바꾸면서 사회를 완전히 새롭게 만들었다. 19세기 후반에 시작된 2차 산업혁명은 전기와 철도망의 출시 덕분에 훨씬 더 많은 발전을 가져왔다. 그러나 현대를 정의하게 된 것은 20세기 후반에 시작된 디지털 혁명 또는 제3차 산업 혁명이었다. 이것은 컴퓨터가 널리 보급된 정보화 시대의 시작이었다.

 

4차 또는 5차 산업 혁명

우리가 4차 산업혁명 시대에 있는지, 사회가 이미 5차 산업혁명 시대로 발전했는지에 대한 논쟁이 있습니다. 어느 쪽이든, 지금 우리가 있는 단계는 방대한 양의 컴퓨팅 능력과 AI, ML, IoT와 같은 최첨단 기술의 흥미로운 가능성으로 정의된다. 우리 삶의 많은 측면에 통합될 때 이러한 발전을 당연하게 여기기 쉽다. 일반적인 미국 가정에서는 우리가 항상 곁에 두고 있는 스마트폰은 말할 것도 없고 스마트 TV, 비디오 초인종, 스마트 스피커와 같은 인공지능으로 작동되는 기기를 찾을 수 있을 것이다. 스마트 홈을 넘어 AI와 다른 기술이 거의 모든 산업에서 디지털 전환을 주도하고 있다.

 

제조업

제조업은 AI와 컴퓨터 비전(CV)과 같은 기술 발전이 어떻게 상업 부문에서 상황을 뒤흔들고 있는지를 보여주는 대표적인 예이다. 이미 지난 수십 년 동안 매우 자동화된 많은 공장들이 효율성을 더욱 높이고 비용을 절감하기 위해 컴퓨터 비전(CV) 애플리케이션을 채택했습니다. CV는 기계가 인간보다 훨씬 더 높은 신뢰성으로 분당 수백 또는 수천 개의 부품을 검사하는 것을 가능하게 한다. 또한 기계는 제품을 매우 정밀하게 검사하여 제품이 높이, 길이, 너비 등과 같은 특정 매개 변수를 충족하는지 확인할 수 있습니다.

 

인공지능

얼마나 많은 인공지능으로 작동하는 로봇이 인간과 나란히 작동하는지 보는 것은 흥미롭다. 이러한 유형의 협동 로봇 또는 코봇은 기계와 인간의 기술과 지능을 결합하여 두 세계의 최고를 제공합니다. 코봇은 단조롭고 반복적인 작업 대신 더 흥미로운 작업에 집중할 수 있도록 더 힘든 작업을 하고 근로자의 시간을 자유롭게 함으로써 생산성을 높이고 사람들을 안전하게 유지하는 데 도움을 줄 수 있다.

 

에지-AI 처리의 발전은 오늘날의 AI 로봇을 위한 길을 열었고 미래에 로봇의 새로운 가능성을 열어줄 것이다. 지능형 로봇은 수 톤의 정보를 실시간으로 처리해야 하므로 이러한 기계가 데이터를 클라우드로 전송하고 다시 전송하는 대신 에지에서 데이터를 처리하는 것이 훨씬 더 효율적이다. 전통적으로 로봇의 컴퓨팅 요구 사항을 충족할 수 있는 프로세서를 개발하는 것은 어려운 일이었다. CV 애플리케이션은 매우 높은 성능과 낮은 지연 시간을 필요로 하지만 전력 소비를 최소화하는 것도 마찬가지로 중요할 수 있다.

이전 기사에서 논의한 것처럼 플래시 메모리와 결합된 아날로그 컴퓨팅 기술은 에지에서 AI 처리의 과제를 해결하는 데 도움이 되고 있다. 플래시 메모리와 결합된 아날로그 컴퓨팅은 강력한 처리를 가능하게 하며 실리콘 비용을 최대 20배 절감하고 전력 효율을 10배 향상시킵니다. 제조업체들이 오늘날 우리가 상상조차 할 수 없는 훨씬 더 혁신적인 AI 기계와 프로세스를 개발하기 위해 어떻게 강력한 아날로그 컴퓨팅 솔루션을 활용하는지 보는 것은 흥미로울 것이다.

 

디지털 전환의 길을 걷고 있는 조직에게 IoT의 세계를 수용하는 것은 명백한 비즈니스 움직임으로 보일 수 있다. IoT는 실시간 데이터를 효율적으로 분석함으로써 기업이 더 나은 의사 결정을 내리고 효율성을 개선하며 고객 경험을 개선하고 성장을 촉진할 수 있도록 지원합니다.

 

분석을 통해 IoT 데이터의 힘을 활용하고 성공적인 IoT 개발 서비스의 기반으로 구축할 수 있습니다. 그리고 분석 기초를 제대로 갖추지 않으면 IoT로 성공할 수 없다.

 

IoT 분석

IoT 장치의 주요 목적은 정보를 캡처하고 분석하여 더 나은 의사 결정을 가능하게 하는 것이다. 예를 들어, 제조 공간에서 IoT 장치는 제조 장비로부터 데이터를 수집하고 분석하며, 경고를 제공하고, 장비 고장을 방지하고, 안전을 보장하며, 제조 비용을 절감한다. IoT 분석은 방대한 데이터 볼륨에서 통찰력과 가치를 발굴하는 데이터 분석 도구 및 기술 세트입니다.

 

사물인터넷 분석은 어떻게 되나요?

IoT 분석의 주요 목적은 IoT 장치에 의해 캡처된 데이터를 분석하고 실행 가능한 통찰력을 얻으며 더 높은 처리량을 달성하는 것이다. IoT 분석이 정확하고 시기적절한 분석을 제공하기 위해 필요한 것은 다음과 같다.

결과를 예측하고, 편차를 감지하고, 성능을 향상시키는 강력하고 현대적인 분석 솔루션입니다.
분석을 위해 IoT 데이터를 데이터베이스에 저장하기 전에 이를 정리하고 정리하는 데이터 관리 솔루션입니다.

지속적으로 증가하는 데이터 유입을 저장하고 관리하는 확장 가능하고 유연한 데이터 스토리지 솔루션입니다.
데이터 시각화 기능을 갖춘 강력한 분석 솔루션으로 동향을 파악하고 조치를 취합니다.

강력한 보고 엔진은 보고서와 대시보드의 형태로 실행 가능한 인텔리전스를 제공합니다.

 

어떻게 하면 맞출 수 있을까요?

IoT 데이터로 무엇을 달성하는 것을 목표로 합니까? 고객 서비스를 개선하시겠습니까? 실패를 줄이라고요? 성능 향상? IoT 데이터를 가장 가치 있게 수집하려면 데이터를 수집하는 이유를 이해하는 것이 중요합니다.

개인 정보 보호

IoT 장치는 고객 선호도, GPS 데이터, 카메라의 데이터 등과 같은 민감한 데이터를 분석한다. 사생활 보호는 사업상의 특권이다.

 

효율적인 데이터 관리 기술 사용

Hadoop과 같은 소프트웨어 라이브러리를 사용하여 대규모 데이터 세트를 분산 처리하면 유연성과 비용 효율성이 향상된 고속 및 대용량 데이터 분석이 가능합니다.

AI 활용

AI는 광범위한 IoT 정보를 보다 효율적이고 빠르게 처리할 수 있다. AI, 로봇 공학 및 자연어 처리의 세계를 활용하여 추세를 파악하고 상관관계를 이해하고 이상 징후를 감지하고 잘못된 긍정을 식별하는 등의 작업을 수행합니다.

분석 거버넌스 프레임워크 구현

감사 장치, 펌웨어, 소프트웨어 및 보안 제어 업데이트, 도난 또는 악성 장치의 연결 끊기 및 데이터 삭제를 포함하는 거버넌스 프레임워크를 구현하는 것은 광범위한 성공을 보장하는 데 큰 도움이 될 것입니다.