AI와 IoT 교차점의 데이터로부터 가치 창출

경쟁 우위를 점하려는 산업 공장에게 데이터 생성은 익숙한 것입니다. 그러나 그 데이터로부터 가치 창출을 이뤄낸 발전은 판도를 바꿀 수 있습니다.

(이미지 출처: Weidmüller)

새로운 데이터 기반 서비스는 엔지니어와 제조업체가 제품의 품질을 높이고 비용은 절감할 수 있는 수준 높은 기술의 스마트 팩토리를 만드는 수익성 있고 효율적인 비즈니스 모델을 수립하도록 영감을 주고 있습니다.

그런데 제조업체는 어떻게 데이터를 가치로 전환할 수 있을까요? 많은 제조업체가 인공 지능(AI)의 가능성과 그것이 산업용 사물 인터넷(IIoT)과 교차하는 방식에서 영감을 받습니다. 기계 학습 알고리즘의 발전, 데이터 수집과 개선으로 효율성과 생산성이 향상되고 있습니다.

처음에는 매우 복잡해 보이지만 실제로는 스마트 산업의 구체적인 이점으로 이를 달성할 수 있습니다.

특히 기계 학습과 같은 인공 지능 방식은 기계 데이터 분석에 사용되는 도구입니다. 데이터를 함께 연결하고 확인되지 않은 상관관계를 식별할 수 있습니다.

Weidmüller의 개념은 기계와 플랜트 엔지니어링을 위한 자동화 기계 학습 소프트웨어를 통한 간편한 AI 사용을 포함합니다. 이를 위해 데이터 과학 전문 지식이 없는 도메인 전문가가 자체 데이터 기반 솔루션을 직접 생성할 수 있도록 산업 응용 분야의 기계 학습 사용을 표준화하고 단순화했습니다.

소프트웨어 도구는 사용자에게 모델 개발 프로세스를 안내합니다. 기계 및 프로세스 전문가는 다운타임과 오류를 줄이고 유지보수 활동을 최적화하며 제품 품질 향상을 위하여 데이터 과학자의 지원 없이도 기계 학습 모델을 쉽게 생성하고 수정하며 실행할 수 있습니다. 이 소프트웨어는 복잡한 응용 분야 지식을 신뢰성 있는 기계 학습 응용 분야로 변환하고 보관하는 데 도움을 줍니다.

자동화 기계 학습은 이상 감지와 분류에서부터 오류 예측에 이르기까지 다양한 분야에 적용할 수 있습니다. 그러나 예측 유지 보수를 위해 이상을 감지하고 이를 기반으로 예측을 하려면 데이터를 수집하고 상관관계를 설정해야 합니다. 일반적으로 기계와 플랜트에 대한 충분한 양의 공정 관련 데이터가 있습니다. 이 데이터에서 부가가치를 얻기 위해 기계 학습 방식으로 분석하고 적절한 모델을 개발합니다.

산업용 IoT를 달성하는 쉬운 방법이 있다고 생각합니다. 구성 요소라고 생각하는 네 가지 수준의 솔루션을 지원합니다.

1. 데이터 분석 및 비즈니스 로직 - 데이터 기반 디지털 서비스로 구체적인 부가가치를 달성합니다.
2. 데이터 통신 - 네트워크 인프라를 통해 안정적으로 데이터를 전송하여 최고 보안 수준의 네트워크 간 통신을 제공합니다.
3. 데이터 사전처리 - 컨트롤러, I/O 시스템, 에너지 계측기 등의 IoT Edge 기술로 데이터 흐름과 비용을 절감할 수 있습니다.
4. 데이터 취득 - 컨트롤러, 기계, 센서, 계측기 및 아날로그 신호 변환기를 사용하여 신규 및 재개발 응용 분야의 신뢰할 수 있고 가치 있는 데이터에 액세스합니다.

데이터에서 부가가치를 얻는 것은 인공지능을 사용하는 것에서부터 시작됩니다. 이는 경고 신호처럼 간단할 수도 있고, AI의 기계 학습에 사용될 수도 있습니다. 기계의 동작을 알고 이해하기 위해 이 네 가지 구성 요소를 사용하여 AI와 IoT를 결합하고 데이터로부터 가치를 만들어냅니다. Future Factories 동영상 시리즈에서 Weidmuller가 산업 자동화 영역에서 인공지능을 사용하여 시장 판도를 바꾸는 자동화 기계 학습에 대해 자세히 알아보십시오.