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08/06/19, 07:51
* 다운 타임(down time) : 시스템, 기기, 부품 등이 장애로 인하여 사용할 수 없는 시간.
새로운 기술은 산업 환경에서 기계가 작동하는 방식을 변화시킬 준비가 되어 있다. 이제 고비용의 컨설팅과 혼란스러운 스프레드시트는 사라지고, 이해하기 쉬운 계기판(dash board)이 그 자리를 대체한다.
리서치 회사 Aberdeen에 따르면, 산업계에서 설비의 다운 타임에 따른 비용이 급증하고 있다. 1시간 동안의 설비 다운 타임 평균 비용은 2014년 이후 60% 증가하여 현재 평균 260,000달러까지 올랐다. 산업계 설비 다운 타임을 야기하는, 따분하지만 위험한 산업 과제들을 해결할 수 있는 새로운 기술들이 도입되고 있다.
큰 비용을 야기하는 급작스러운 다운타임을 예측하고 예방하기 위해 산업 사물인터넷(IIoT)과 머신 러닝(ML)을 통합하여 서비스를 제공하는 신생 기업들이 생겨나기 시작했다. 이들 설립자 중 일부는 인공지능과 머신러닝을 소프트웨어로 정의되는 네트워크(SDN)에 적절히 배치하는 등 정정보 업무에 뿌리를 둔 사람들이다. 스마트 제조를 단순화하기 위해 필요한 실제 경험과 분석적 전문지식이 결합된 것이다.
최근에 이 분야는 큰 관심을 받고 있다. 일부 신생 기업들은 초기 성공을 위하여 상당한 자금을 확보하고 있을 정도이다. 이들은 제조업체를 비롯한 병원 등 대기업이 사용하는 산업용 전기모터에 초점을 맞추고 있다. 어떤 이유로든 이 모터가 작동하지 않을 때마다 엄청난 비용이 드는 다운 시간이 발생한다. 이전에는 유지보수를 위한 기술 비용이 지나치게 방대해, 그런 곳에 대한 투자는 엄두도 내지 못했다.
포춘지 선정 500대 제조업체와 중공업업체들은 이미 센서와 인공지능 기술을 다루고 있다. 이 기술은 2019년 7월 미국 라스베이거스에서 열린 EASA 무역 박람회에서 산업용 모터의 독점 IoT 멀티센서 작동 시연, 신속한 대시보드 GUI 공급, AI 처리를 위한 데이터 수집 등으로 큰 반향을 일으켰다.
이렇게 제조는 IoT의 미래를 향한 움직임에 앞장서고 있다. 앞으로 인터넷은 점점 더 많은 사람들이 접속하는 것을 넘어 프린터, 가전제품, 카메라 등 IP 주소를 가진 모든 것에 지속적으로 접촉하는 수십억 개의 장치로 구성될 것이다. 인공지능과 머신 러닝이 없다면 이 엄청난 양의 정보는 큰 의미를 갖지 못할 것이다. 그러나 첨단 기술과 함께 과거의 성능 데이터는 더 낮은 비용으로 더 나은 성능을 이끌어내는, 통찰력의 보물창고가 된다.
새로운 기술은 산업 환경에서 기계가 작동하는 방식을 변화시킬 준비가 되어 있다. 이제 고비용의 컨설턴트와 혼란스러운 스프레드시트는 사라지고, 이해하기 쉬운 계기판(dash board)이 그 자리를 대체한다. 사이버 보안을 제외하고는, 다른 어떤 시장도 예측 분석 모델링으로부터 더 큰 이익을 얻을 수는 없을 것이다. 제조업의 따분하고, 힘들고, 위험한 도전들이 갑자기 매력적이고, 해결하기도 쉽게 된 것이다!
필자 Lloyd Clark에 대하여
Lloyd Clark는 독점적 산업 IoT 멀티센서 및 인공지능을 통해 가동시간 중의 품질 제어와 안전성을 극대화하여 제조업체와 중공업체가 최고의 성능을 발휘할 수 있도록 지원하는 플랫폼인 BlueRidge.ai의 설립자이다.
출처 : manufacturing tomorrow
번역 : K-Smart Factory