IoT가 제조 현장을 얼마나 스마트하게 만드나

4차 산업혁명의 패러다임을 이끄는 핵심 기술 두 가지가 있습니다. 그것은 인공지능(AI)과 사물인터넷(IoT)입니다. 그런데 최근에는 이 IoT의 연결성에 AI의 초지능이 결합된 지능형 사물인터넷(AIoT)이 뜨고 있습니다. AI와 IoT의 융합인 지능형 사물인터넷은 기업의 디지털 전환과 맥을 같이 하면서 큰 관심을 불러 일으키고 있습니다.

IoT 센서는 방대한 양의 데이터를 수집하고, 이 빅데이터는 다시 인공지능으로 흘러 들어갑니다. 수십억 개의 센서는 제조, 의료, 항공우주, 방위, 운송, 텔레콤, 스마트시티 분야 등에서 거대한 데이터 흐름을 실시간으로 감지하고, AI은 여기서 패턴을 분석해 사용자가 원하는 행동을 예측해 수행합니다.

또한 제조, 에너지, 기타 산업용 사례에서 사용되는 연결된 장치를 가리키는 산업용 사물인터넷(IIoT)은 산업용 기계에 더 많은 자동화와 자체 모니터링을 도입함으로써 효율성을 높이고 있습니다.

이번 콘텐츠에서는 AIoT와 IIoT 기술이 일상 생활은 물론 제조 현장을 어떻게 바꾸어가고 있는 지 살펴보겠습니다.

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이미 곳곳에서 활약 중인 AIoT

AIoT의 사용 범위는 아주 넓습니다. 데이터 분석을 통한 정보 최적화가 필요한 곳이면 어디든 적용 가능합니다. 특히 제조업, 자동차, 통신업, 항공우주산업 등 다양한 산업 분야에서 적용 되며 산업의 판도를 바꾸어고 가고 있습니다.

4차 산업 혁명으로 제조 기업들은 스마트 팩토리 구축을 위한 디지털 대전환의 물결에 놓여 있습니다. IoT가 적용된 장비에서 생성된 방대한 네트워크 데이터를 AI를 통해 학습된 컴퓨터가 문제 해결 및 의사 결정을 하게 한다면 단순한 산업 자동화 수준을 넘어 지능형 공장화를 달성할 수 있습니다.

자율주행 자동차는 AIoT의 집약체입니다. AIoT 기술이 적용된 자율주행차는 센서로 데이터를 수집하고 그 이후 그 데이터를 빠르게 분석합니다. 도로 상황, 장애물 등 외부 상황과 운전자의 상태, 행동을 토대로 의사결정하고 주행을 시작하거나, 멈출 수 있습니다.

산업뿐만 아니라 일상 생활에서도 쉽게 접할 수 있는 AIoT 사례는 늘어나고 있숩나다. 구글 스마트홈이 가장 유명한 예로 앱 하나로 가전 기기 제어가 가능합니다. 또한 생활 위험 알림, 유행병, 유해물질 알림 등 사회적 이슈에 대응해 AIoT 기술이 실사용되고 있습니다.

최근에는 의료 분야에서 개발된 의료 로봇은 시설 소독, 재활용품 선별, 병원 내 자재 운반 등의 작업을 수행합니다. AIoT로 원격 진단 및 케어, 위급 환자 식별 및 처리를 통해 사회 전반에서 도움을 주는 형태로 발전할 수 있습니다.

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Industrial IoT의 시대

IIoT는 산업과 응용 분야에서 IoT의 확장과 사용을 의미합니다. IIoT는 로봇 공학, 의료 기기 및 소프트웨어 정의 생산 프로세스를 포함한 산업 애플리케이션을 포함합니다. M2M(Machine-to-Machine) 통신, 빅데이터 및 머신 러닝에 중점을 둔 IIoT을 통해 기업은 운영 효율성과 안정성을 높일 수 있습니다.

IIoT는 일반적인 소비자 장치와 IoT와 관련된 물리적 장치의 인터넷워크를 뛰어 넘는다. 따라서 농업, 의료, 제조, 운송 및 유틸리티와 같은 산업 운영의 물리적 인프라에 대한 모니터링과 제어는 스마트 센서와 액추에이터의 사용을 통해 훨씬 더 쉬워집니다.

5G로 불리는 4차 산업혁명의 맥락에서, IIoT는 사이버 물리 시스템과 생산 프로세스가 빅데이터의 도움을 받아 어떻게 변모하도록 설정되는지가 중요합니다. 센서 및 기타 정보를 포함한 실시간 데이터는 산업 기기와 인프라가 의사 결정 과정에서 통찰력과 구체적인 조치를 도출하는 데 도움을 줍니다. 더 넓은 맥락에서 보면, 도시가 스마트시티로 진화하고, 공장이 스마트공장이 되는 방법 등 연결된 생태계를 활용하기 위해서는 IIoT가 중요합니다.

스마트 기기 및 기계간에 데이터를 일관되게 획득하고 전송함으로써 산업 및 기업에 많은 성장 기회가 생성됩니다. 예를 들면, 기업은 이 데이터를 통해 공급 망에서 오류나 비효율성을 감지해 즉시 해결할 수 있으므로 운영 및 재무에서 효율성을 추구할 수 있습니다.

IIoT의 적절한 통합은 또한 자산의 사용을 최적화하고, 장애 지점을 예측하며, 심지어 유지보수 프로세스를 자율적으로 트리거할 수 있습니다. 연결된 스마트 기기를 채택함으로써 기업은 더 많은 양의 데이터를 더 빠른 속도로 수집하고 분석할 수 있습니다.

이를 통해 확장성과 성능이 향상될 뿐만 아니라 생산 층과 일반 사무실 간의 격차를 해소할 수 있습니다. IIoT의 통합은 산업 단체들에게 그들의 운영이 어떻게 진행되는지에 대한 보다 정확한 시각을 제공하고, 정보에 입각한 비즈니스 결정을 내리는 데 도움을 줄 수 있습니다.​

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IIoT 도입 시, 조심해야할 부분!

​그러나 IIoT 채택은 필연적인 보안 문제를 수반합니다. IIoT를 채택하면, 산업 운영 방식에 혁명을 일으킬 수 있지만, 연결성이 높아지는 가운데 보안을 유지하는 전략을 마련해야 하는 과제가 있습니다.

해커가 연결된 시스템에 액세스하게 되면, 비즈니스가 중대한 침해에 노출될 뿐만 아니라 잠재적으로 운영이 중단될 수도 있습니다. 어느 정도는 IIoT를 채택하는 기업이 물리적 부품과 디지털 부품을 모두 안전하게 관리하기 위해 기술 기업처럼 계획하고 운영해야 합니다.

사용자의 데이터는 유럽 연합(EU) 일반 데이터 보호 규정(GDPR)과 같은 해당 개인 정보 보호 규정에 따라 처리해야 합니다. 합니다. 수집된 데이터는 장치와 인프라에 대한 통찰력을 생성하는 데 중요한 역할을 하지만, 개인 정보는 일반 로그 데이터와 분리하는 것이 필수적입니다.

개인 식별 정보(PII)와 같은 정보는 암호화된 데이터베이스에 저장돼야 하며, 암호화되지 않은 정보를 다른 관련 활동과 함께 클라우드에 저장하면, 기업이 위험에 노출될 수 있다는 점을 알아야 합니다.

보안되지 않은 IIoT 시스템은 운영 중단과 금전적 손실로 이어질 수 있으며, 그 중에서도 상당한 결과를 초래할 수 있다. 더 많이 연결될수록 보안 위험은 더 커집니다.

이를 위해 IIoT 채택 기업은 제조업체와 서비스 제공업체가 데이터를 어떻게 전송하고 저장하는지 알 수 있어야 합니다. 아울러, 문제가 발생할 경우, 제조업체와 서비스 제공업체는 기업에 처리해야 할 사항을 적극적으로 알릴 수 있어야 합니다.

마지막으로, 서버와 저장된 데이터를 활용하는 해커의 위험을 완화하기 위해 서버 기반 보호를 실행하는 보안 구현을 제공해야 합니다. 그리고 무엇보다도, IIoT 관련 보안 전문가를 양성하는 것이 중요합니다.

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IIoT와 AIoT가 제조업에 미치는 영향

전기 모터는 단일 제품으로 전 세계에서 전기를 가장 많이 소비하는 제품입니다. 전기 모터는 산업용 전력 소비의 약 2/3와 글로벌 전력 소비의 약 50%를 차지합니다. 즉, 두 발전소 또는 기타 전원 중 하나는 모터를 구동하는 데에만 사용되는 것을 의미합니다.

문제는 평균적인 산업용 모터의 효율이 약 88%에 불과하다는 것입니다(상용 모터의 경우 훨씬 더 낮을 수 있음). 적절한 센서와 제어 시스템을 사용하여 이 효율을 획기적으로 개선할 수 있습니다.

예기치 못한 장비 고장으로 인해 발생하는 다운타임은 산업체 기업에 가장 큰 위험 중 하나입니다. 이 문제를 완화하는 한 가지 방법은 예측 유지 보수 방법을 채택하는 것입니다. 센서를 통해 장비를 모니터링하고 IIoT 및 AIoT 기능을 활용하여 정상 작동에서 벗어난 편차를 감지하고 잠재적 장애 모드 및 시간 프레임을 예측하는 방법입니다.

IIoT 및 AIoT 기능을 사용하는 이유는 이러한 기능이 인간보다 더욱 효과적으로 패턴을 찾아내고, 기록 데이터로부터 추세를 파악하고, 잠재적 고장을 추정할 수 있기 때문입니다.

인간은 방대한 양의 숫자 데이터로 패턴을 감지하고 이상 현상을 식별하는 데 어려움이 있지만, 데이터가 그래픽 형식으로 제공된다면 훨씬 더 쉽게 패턴을 감지하고 이상 현상을 파악할 수 있습니다. 또한 운영을 지속하면 AI 학습 데이터 및 분석 케이스를 축적해 AI 예측 정확도를 높일 수 있으므로 더욱 효과적입니다.

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앞으로의 AIoT 시장

리서치앤마켓에 따르면 AIoT 시장은 2025년까지 650억불 이상 성장할 것으로 예측됩니다. 과기부는 지능형 사물인터넷(AIoT) 신기술을 적용한 킬러 서비스를 발굴 사업으로 디지털 대전환을 주도하는 핵심 기반을 마련하겠다고 언급한 바 있습니다. 덧붙여 올해 국민체감 성과가 높은 AIoT 과제 발굴을 위해 스마트홈, 재난안전, 농림축산어업 등 분야의 12개 과제에 총 85.5억을 집중 지원하겠다고 밝혔습니다.

AIoT와 IIoT는 앞으로가 더 기대되는 기술입니다. 씽플러스는 제조 분야에서 IoT 기술 도입을 위한 전체 프로세스를 지원합니다. 구체적인 도입 방법이 궁금하시면 씽플러스로 문의해주세요!