IIoT에서 AI와 머신 러닝의 중요성
게시 됨: 2018-05-19비즈니스의 미래 재정의: 기계 학습과 AI가 IIoT를 향상시키는 방법
"Siri야, IIoT가 뭐야?" Siri에게 요청할 때마다 정확한 답변을 얻을 수 있습니다. 가상 비서가 사람처럼 제안하고, 생각하고, 말하는 방법이 궁금하십니까? 머신 러닝을 통해 그렇게 배웠기 때문입니다. 금융, 소매 및 의료는 기계 학습의 혜택을 받는 많은 산업 중 일부일 뿐입니다. 이제 Siri가 산업용 IoT(IIoT) 에 대한 많은 정보를 제공했으므로 기계 학습과 AI가 IIoT를 향상시킬 수 있는 방법에 대해 조금 더 자세히 살펴보겠습니다.
비즈니스의 미래를 재정의하다
IoT가 소비자 개인 장치에 대해 수행하는 작업과 마찬가지로 IIoT는 기계와 장비가 중요한 정보를 전달하고 전달하도록 지원하여 산업적 규모로 수행합니다 . 기계에 센서를 통해 서로 통신할 수 있는 기능이 있으면 효율성이 증가하고 비용이 절감되며 전체 워크플로가 간소화됩니다.
예를 들어, Airbus는 제조 프로세스를 재구성하기 위한 디지털 이니셔티브인 'Factory of the Future '를 시작했습니다. 센서를 도구와 통합하고 직원에게 스마트 안경과 같은 웨어러블 기술을 제공함으로써 Airbus는 생산성을 향상시키면서 오류를 크게 줄였습니다.
IBM Watson이라는 또 다른 인기 있는 예를 살펴보겠습니다. AI 도구는 종양학 연구에 사용되고 있습니다. 환자 데이터, 의료 기록 및 기타 다양한 요인을 분석하여 정보에 입각한 의사 결정을 내리는 데 도움을 줍니다.
이 모든 것과 그 이상이 2030년까지 산업용 사물 인터넷(IIoT)이 세계 경제에 14.2조 달러를 쉽게 추가할 수 있다는 Accenture 설문 조사에 추가되었습니다.
IIoT가 지속적으로 산업에 지속적인 영향을 미치고 있지만 AI 및 기계 학습의 도움으로 비용 절감, 보안 향상, 성능 증대 및 리소스 향상을 위해 잠금 해제할 수 있는 영역이 여전히 많습니다.
비즈니스 향상을 위한 데이터 활용
IIoT는 많은 양의 데이터 생성을 의미합니다. 데이터 생성이 잘 됩니다. 그러나 기업은 어떻게 그 데이터를 자신에게 유리하게 사용합니까? IIoT를 사용하는 모든 산업이 IIoT 플랫폼에서 기계 학습 및 AI를 활용하는 것은 아닙니다.
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빅 데이터는 많은 비즈니스 영역에서 새로운 개념이 아닙니다. 그러나 많은 양의 데이터 더미에서 유용한 데이터를 분류하는 것은 쉬운 일이 아닙니다. 예를 들어 보잉 787은 비행할 때마다 0.5테라바이트 이상의 데이터를 생성합니다.
약 5000개의 센서가 있는 Pratt & Whitney 엔진이 장착된 Bombardier 'C' 시리즈 제트 여객기는 5000GB의 데이터를 생성합니다. 그리고 우리는 여전히 한 산업의 개별 항공기에 있습니다. 전 세계 수천 대의 항공기가 비행할 때마다 생성되는 데이터의 양을 상상해 보십시오.
이와 관련하여 소매 산업 또는 의료 분야에서 생성된 과다한 데이터는 어떻습니까? 전자 상거래 웹 사이트는 기계 학습을 사용하여 소비자 구매 패턴을 이해하고 권장 사항을 제공합니다. IIoT 네트워크에 연결된 모든 기계에서 수집되는 데이터의 양에서 중요한 정보를 필터링하는 것은 개인의 능력을 넘어서는 것입니다.
여기에 기계 학습 및 AI와 같은 스마트 기술이 들어갑니다. 이러한 엔진에서 생성된 데이터는 AI를 사용하여 필요한 전력을 예측하고 연료 소비를 줄여 성능을 개선하는 데 도움이 됩니다. IIoT에서 기계 학습 및 AI를 사용하면 이전에 수집된 데이터 세트를 사용하여 기계의 동작을 예측할 수 있습니다.
이를 통해 조직에 막대한 비용을 초래할 수 있는 사고, 사고 및 기타 피해를 예방할 수 있습니다. 좋은 예는 원격 모니터링과 신호 시스템의 장애 실시간 감지를 통해 열차의 안전을 보장하기 위해 AI를 배치한 인도 철도입니다.
머신 러닝과 AI는 모든 도메인의 IIoT 네트워크에 적용할 수 있습니다. 의료 서비스를 받으면 인공 지능 연구원과 의료 스타트업에 투입되는 막대한 자금을 통해 머신 러닝과 AI가 환자에게 향상된 의료 서비스를 제공하는 데 얼마나 도움이 될 수 있는지 알 수 있습니다.
웨어러블 기기 또는 바이오센서에서 생성된 정량화 가능한 데이터를 주의 깊게 분석하고 그에 따라 치료를 변경할 수 있습니다. 데이터에 대한 세심한 분석은 보다 정확한 진단을 의미하기도 합니다.
앞으로의 길
머신 러닝은 예측 분석보다 한 단계 앞서 있습니다. 제안된 상황에 대한 답변을 제공할 뿐만 아니라 상황의 결과를 평가하고 결과를 가능하게 할 수 있는 다양한 순열 및 요소 조합을 컴퓨터에 전달합니다.
IIoT에 기계 학습과 AI를 통합하면 초기 단계에서 기계의 잠재적인 오류를 쉽게 식별할 수 있습니다. 이를 통해 예기치 않은 가동 중지 시간, 장비 고장, 수리 비용, 생산 손실 및 인력 피해로 인해 회사에서 발생해야 하는 막대한 비용을 절감할 수 있습니다.
IIoT의 기계 학습 및 AI의 도움으로 대규모 에너지 및 유틸리티 조직 은 소비자 수요를 예측하고 공급을 시기 적절하게 조정할 수 있습니다. IIoT의 머신 러닝 및 AI는 모든 분석 및 예측이 완전히 자동화되므로 기업이 간접비를 절감할 수 있도록 지원합니다. 시스템을 지속적으로 모니터링하고, 데이터 생성을 평가하고, 가능한 결과를 예측하기 위해 인력이 필요하지 않습니다.
AI와 IIoT의 기계 학습 하위 집합은 더 이상 별도의 개체로 볼 수 없습니다. 조직이 경쟁 우위를 확보할 뿐만 아니라 많은 이점을 얻기 위해서는 서로 협력해야 합니다.