산업용 IoT는 단순한 유행어가 아닙니다., 연결성과 데이터 중심 혁신이 지배하는 4차 산업혁명 속에서, IIoT가 주목을 받다. 인터넷에 연결된 센서를 활용하는 것이 포함됩니다., 장치, 산업 기업의 운영 프로세스를 최적화하는 기계.
Grand View Research는 다음과 같은 잠재적인 CAGR을 예측합니다. 23.2% 산업용 IoT 시장을 위한 2023 에 2030, 예상 규모를 초과하는 경우 $1,693.30 ~에 의해 10 억 2030. 이 강력한 예측은 IIoT 채택이 기록적인 성장을 보인 이유를 설명합니다. 2023, 어려운 경제에도 불구하고. 대부분의 산업 4.0 이제 변화에는 연결된 장비와 통합 데이터 분석을 갖춘 스마트 팩토리가 포함됩니다.. 이 가이드는 IIoT의 현재 상태에 대한 최신 정보를 제공합니다., 실제 응용 프로그램, 기업과 그 사이의 모든 것을 위한 혜택. 시작하자!
산업용 IoT 또는 IIoT 란 무엇입니까?
간단히 말해서, IIoT는 공장 작업 현장의 기계에 인터넷과 같은 연결을 도입합니다., 데이터 기반 효율성을 실현하기 위해 운송 야드의 차량과 기타 산업 현장의 기술. 산업용 IoT 연결을 가능하게 하는 핵심 원칙은 측정하고 모니터링할 수 있는 항목을 최적화할 수 있다는 것입니다.. IIoT는 센서와 연결성을 통합하여 기계와 같은 산업 자산에 직접 적용합니다., 차량 및 직원 도구.
기계가 원활하게 통신할 수 있고 대량의 기계 데이터가 생산 품질에 관한 정보에 입각한 비즈니스 통찰력으로 전환될 수 있는 세상을 상상해 보세요., 장비 상태, 공급망 가시성 등. 본질적으로, 산업용 IoT는 사각지대를 제거하고 보다 스마트한 산업 자동화를 위해 실제 세계의 데이터에 액세스할 수 있도록 합니다..
산업용 IoT는 어떻게 작동하나요?
IIoT 생태계는 센서에 의존합니다., 연결성, 세 가지 수준에 걸쳐 동시에 작동하는 데이터 처리 및 분석:
엣지 레이어: 산업용 IoT 센서가 장착된 기계 장비와 기업 네트워크 또는 공용 클라우드를 통해 전송하기 전에 산업 자산의 데이터 흐름을 집계하고 처리하는 IoT 게이트웨이와 같은 하드웨어로 구성됩니다..
플랫폼 레이어: 수신을 위한 중앙 집중식 컴퓨팅 인프라, 산업현장의 방대한 데이터를 저장 및 분석. 온프레미스 서버 또는 클라우드 호스팅 IoT 플랫폼은 연결된 장치 관리 기능과 맞춤형 애플리케이션 구축을 위한 도구를 제공합니다.. ERP와 같은 레거시 엔터프라이즈 시스템과의 안전한 데이터 통합도 가능합니다..
애플리케이션 계층: 대시보드 및 시각화를 통해 캡처된 IoT 데이터를 표시하는 사용 사례별 IIoT 소프트웨어를 의미합니다.. 라인 운영자와 시설 관리자는 이러한 애플리케이션을 활용하여 전반적인 장비 효율성을 추적합니다., 공급망 이동 또는 기타 비즈니스 우선순위.
포괄적인 산업용 IoT 아키텍처 내에서, LPWAN과 같은 일반적인 지원 통신 시스템을 찾을 수 있습니다. (저전력 광역 네트워크 – NB-IoT 또는 LoRaWAN을 생각해 보세요.) 또는 중장비가 포함된 넓은 물리적 공간에 걸쳐 확장된 무선 범위를 제공하는 WiFi.
IIoT 아키텍처의 핵심 기술
IIoT 배포가 더욱 다양해지고 복잡해짐에 따라, 활성화 기술 조합도 계속 발전하고 있습니다.. 다음은 최신 IIoT 기술 스택에서 찾을 수 있는 몇 가지 핵심 요소입니다.:
- 센서: 모터와 같은 산업 자산에 연결된 센서, 압축기와 생산 라인은 IoT 연결 모듈에 실시간 데이터를 공급합니다.. 여기에는 온도가 포함됩니다., 압력, 습기, 진동, 전압 등. 다양한 장비 원격 측정 판독값을 자주 안정적으로 캡처합니다..
- 연결 프로토콜: 센서 간 원활한 통신을 위한 IT 인프라, Wi-Fi와 같은 표준을 통한 게이트웨이 및 플랫폼/애플리케이션 레이어, 5지, 블루투스 LE (에너지 부족) 기타. LPWAN 기술은 일부 구현의 장거리 및 저전력 요구 사항을 충족합니다..
- 클라우드 및 컴퓨팅 인프라: Azure의 IaaS 활용, 호스팅된 스토리지를 신속하게 확장하기 위한 AWS 또는 하이브리드 모델, 처리 및 분석 능력.
- 분석 및 인공 지능: 통계 모델링을 통한 인사이트 추출, 예측 오류 분석을 안내하는 기계 학습 및 AI, 동적 스케줄링, 타겟 캠페인 관리 등.
함께, 이러한 핵심 정보 기술은 스마트 팩토리 전반에 걸쳐 완전한 IoT 구현을 위한 기본 요소를 형성합니다., 연결된 제품과 자동화된 공급망.
IIoT는 무엇을 할 수 있나요?? 주요 사용 사례 및 애플리케이션
제조 전반에 걸쳐, 교통, 유틸리티 및 기타 산업 부문, 산업용 IoT 애플리케이션으로 안전성 향상, 효율성을 높이고 새로운 수익원을 창출합니다.. 다음은 가장 가치 있는 사용 사례 중 일부입니다.:
예측 유지보수
IoT 원격 측정을 기반으로 장비 오류에 대한 조기 경고를 통해 가동 중지 시간을 방지하여 연간 수백만 달러를 절약합니다.. 정유소의 스마트 펌프나 제조 공장의 네트워크로 연결된 CNC 기계를 생각해 보세요..
자산 추적
자본설비의 실시간 위치 및 상태를 파악, 차량 및 화물은 활용도 증가 및 프로세스 개선으로 이어집니다..
공급망 추적
연결된 물류는 화물 운송 가시성을 높이고 자산 활용도를 높이는 동시에 낭비를 최소화합니다., 도난 등.
인력 안전
산업 종사자를 위한 웨어러블은 통합 플랫폼을 통해 환경 위험이나 장비 작동에 대한 적절한 교육 부족을 모니터링하여 작업자 안전 정책을 시행하는 데 도움이 됩니다..
에너지 관리
유틸리티 및 정유소와 같은 고에너지 사용 시설용, IIoT를 통해 사용 패턴을 모니터링하여 낭비를 줄이고 지속 가능성을 향상할 수 있습니다..
오토메이션 & 로봇 공학
IIoT 데이터에서 얻은 통찰력은 공급망 최적화에 도움이 됩니다, 해당 지능을 사용하여 프로그래밍된 스마트 기계를 통한 창고 물류 및 작업 현장 생산.
대부분의 산업용 IoT 솔루션은 고가치 자산의 효율성 향상에 중점을 두는 반면, 일부는 공급망 전체의 운영 효율성을 향상했습니다.. 다음에 다루는 이점은 선도적인 기업의 신속한 IIoT 채택 뒤에 있는 순전히 상업적인 논리를 강조합니다..
산업용 IoT 모니터링 도입의 이점
정확한 통계는 출처에 따라 다르지만, 제조와 같은 산업 분야의 초기 IIoT 채택자, 물류 및 유틸리티는 몇 가지 주요 영역에서 이익을 얻는 것으로 보입니다.:
가동 시간 향상: 일부 소식통은 심지어 1-2% 예측 경보를 통한 더 나은 자산 가용성은 고장 및 가동 중지 시간을 줄여 중공업 운영자의 연간 수백만 달러를 절약할 수 있습니다.. 광업에 대한 모든 중장비 투자 전반에 걸쳐 이익이 계속 증가하고 있습니다., 기름 & 가스, IIoT 프로그램으로 모니터링되는 항공 및 유틸리티.
더 높은 효율성: 세부적인 운영 가시성을 통해 예비 데이터에 따르면 어떤 경우에는 한 자릿수 비율로 인건비를 절감할 수 있습니다.. 수동 보고 자동화를 통한 생산성 향상으로 효율성도 향상될 가능성이 높습니다..
더 나은 유연성: IIoT 데이터를 통한 변동에 대한 동적 적응은 기업이 불확실성을 더 잘 처리하는 데 도움이 됩니다.. 이 기술은 수요 예측 및 용량 조정에 도움이 될 것으로 보입니다..
향상된 안전성: 가스 감지, 단독 작업자 모니터링 등 작업자 안전을 위한 IIoT의 초기 적용은 작업장 사고율 감소에 대한 가능성을 보여줍니다., 업계 추정에 따르면.
분명히 산업 기업을 위한 것입니다., 결과 데이터 흐름에서 가치를 추출하는 다양한 경로를 고려할 때 기계 자산에 대한 기존 투자를 연결하는 것은 단순히 상업적인 의미가 있습니다..
산업 4.0 vs IIoT vs IoT – 무엇’차이점은 무엇입니까??
커넥티드 솔루션의 폭발적인 인기를 고려하여, 당신은 종종 같은 의미로 사용되는 여러 기술 용어를 접하게 될 것입니다. 그러나 IoT 간에는 몇 가지 확실한 차이점이 있습니다., IIoT 및 산업 4.0 강조 표시하는 데 유용합니다.:
IoT는 광범위하게 웨어러블과 같은 소비자 중심의 노력을 의미합니다., 스마트 가전, 내장된 센서와 인터넷 연결을 활용하는 연결된 차량 등.
IIoT는 특히 효율성을 높이고 앞서 언급한 중공업 자산 주변의 프로세스 안정성을 최적화하기 위해 유사한 정보 기술을 적용하는 작업을 다룹니다. – 유전이나 공장 작업 현장 기계의 시추 장비를 생각해 보세요..
산업 4.0 제조 부문의 지속적인 디지털 혁신을 나타냅니다. – 그러나 생산 라인 데이터에 대한 장비 센서 및 분석과 같은 기본 IIoT 빌딩 블록을 기반으로 합니다..
요약하면:
IoT는 메가트렌드 우산이다
IIoT는 예측 유지 관리와 같은 산업 사용 사례에 IoT 구성 요소를 집중시킵니다.
산업 4.0 IIoT 지원 스마트 공장 및 연결된 프로세스를 통해 제조 하위 부문 발전에 중점을 두고 있습니다.
IIoT 구현의 과제
IIoT처럼 유망한 것으로 보입니다., 대규모 채택은 여전히 다음과 같은 기술 및 조직적 장애물에 직면해 있습니다.:
- 운영 기술 (구약) 팀은 IoT 업그레이드와 호환되는 복잡한 레거시 장비를 유지하거나 센서 판독에서 잘못된 경고를 감지하는 데 어려움을 겪고 있습니다.. 부서 간 긴밀한 협업이 중요.
- 내부자 위험에 대한 우려, 취약한 인증 표준 또는 암호화되지 않은 데이터 흐름은 기업 IT 참여를 통한 분석 통합에 중요한 클라우드 마이그레이션을 방해합니다.. 규제 요구 사항으로 인해 IIoT 데이터 관리도 복잡해졌습니다..
- 제약 장비와 같은 특정 전문 분야에서는 IIoT 하드웨어 및 통신 표준을 보편적으로 정의하는 데 지연이 있습니다.. 통합 프레임워크가 부족하면 복잡성과 비용이 발생합니다..
- 데이터 과학 또는 전체 기술 스택 역량에 대한 사내 전문 지식이 부족하여 진행 속도가 느려지거나 컨설팅 의존도가 높아집니다.. 기술 격차를 해소하는 것은 여전히 지속적인 과제로 남아 있습니다..
MOKO가 산업용 IoT 채택을 돕는 방법
많은 기업이 일부 기술 및 기타 장벽으로 인해 IIoT 개념 증명에서 본격적인 운영화로 발전하는 데 어려움을 겪고 있습니다.. MOKO와 같은 숙련된 산업용 IoT 장치 제조업체가 등장하는 곳입니다..
이상으로 200+ 다양한 IoT 제품 IIoT Bluetooth 자산 비콘, MOKO는 장치 활성화뿐만 아니라 사용 사례를 중심으로 한 민첩한 배포 접근 방식을 제공합니다.. 당사의 인증된 엔지니어는 귀하의 응용 분야에 따른 생산성 잠재력 또는 비용 절감을 발견하기 위해 완벽하게 맞춤화된 센서 계측 및 통신 하드웨어를 구현합니다.. 우리는 귀하의 자산과 운영을 더욱 원활하게 디지털화하는 길을 만듭니다.
산업용 IoT 솔루션 시작하기
IIoT 채택으로 인한 수익이 스스로를 대변하는 동안, 기존 산업 환경 내에서 기술 기반을 구축할 때 초기 단계에서는 신중한 계획과 규율 있는 실행이 매우 중요합니다..
따라야 할 모범 사례 단계는 다음과 같습니다.:
- 문제점 파악: 반복되는 가동 중지 시간과 같은 현재 운영 문제 매핑, 공급 병목 현상 등. IIoT 투자의 개선 목표를 명확하게 설명하기 위해 예산에 영향을 미칩니다..
- 잠재적 영향 정량화: 논의된 IIoT 사용 사례를 통해 우선순위 문제점을 해결함으로써 가능한 효율성 향상 또는 비용 절감에 대한 예측을 구축합니다..
- 작게 시작하세요, 잘 확장하세요: 엔터프라이즈 수준 확장 전 원활한 파일럿 테스트를 위해 복잡한 전체 사이트 계측보다는 초기 범위를 영향력이 큰 장비 또는 워크플로우로 제한하십시오.. 클라우드 기반 평가판을 먼저 고려하세요..
- 모니터 기술 적합성: 센서 판독값이 장비 상태 또는 작동 조건을 정확하게 반영하는지 확인. 비슷하게, 분석 및 애플리케이션을 제공하기 위해 플랫폼에서 데이터 흐름이 안정적으로 집계되는지 확인.
- 초기 결과를 통한 채택 촉진: 빠른 운영 성과를 보여줌으로써 IIoT의 전체 기능을 파악하는 데 필요한 지속적인 투자 확보에 대한 이해 관계자의 신뢰를 높입니다., 장기적인 잠재력.
레거시 물리적 인프라를 최신 디지털 플랫폼과 연결하는 데 필요한 변화를 탐색하는 동시에, MOKO와 같은 경험이 풍부한 산업용 IoT 하드웨어 파트너는 산업용 솔루션 운영자가 가치 창출 시간을 가속화하도록 돕습니다..
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