에서 소개한 바와 같이읽기/쓰기
산업 기업에서 일어나고 있는 일을 관찰해 보면 흥미로운 진화가 일어나고 있습니다. 이는 기업이 산업용 사물 인터넷 (IIoT) 을 향해 잠정적으로 첫 발을 내딛을 때 중요한 의미를 갖습니다.
전통적으로 운영 기술 (OT) 팀은 환경을 하드웨어 및 소프트웨어 환경 내의 자동화 장비 측면에서 생각하는 경향이 있었습니다.그들은 스스로를 “록웰 상점” 또는 “지멘스 상점”이라고 묘사할 수 있습니다.그들은 자동화를 가능하게 하는 도구를 찾아냈습니다.
하지만 상황이 바뀌기 시작했습니다.엔지니어가 도구보다는 자동화 시스템에서 생성되는 데이터에 더 집중하는 조직이 점점 더 많아지고 있습니다.이러한 발전은 데이터와 고급 분석이 비즈니스 가치를 창출할 수 있는 엄청난 기회를 제공한다는 인식이 높아지고 있음을 반영합니다.애플리케이션보다는 데이터에 초점을 맞추는 사람들이 점점 더 많아지고 있습니다.이는 사고방식의 중대한 변화입니다.
이러한 변화를 주도하는 요인은 무엇일까요?이는 부분적으로 생산 프로세스에 가까운 엣지에서 컴퓨팅 인텔리전스가 증가하면서 데이터가 폭발적으로 증가했기 때문입니다.
네 가지 “I”는 무엇입니까?
이것이 진정한 IIoT 인프라로 나아가는 첫 번째 단계입니다. 저는 이를 “네 가지 'I'”라고 부릅니다.비즈니스 분석을 사용하여 인사이트와 효율성을 높이는 Insightful에서 시작합니다.그런 다음 인프라 전반의 요소를 연결하여 실시간 최적화를 가능하게 하는 인텔리전트 환경으로 전환할 수 있습니다.궁극적인 상태는 인간의 개입 없이 인공 지능 (AI) 을 기반으로 실시간으로 의사 결정이 내려지는 '인비저블 (Invisible) '입니다.
대부분의 산업 기업은 정보에 입각한 단계에 있지만, 미래 지향적인 기업은 고급 단계로 가는 로드맵에 대해 전략적으로 생각하고 있습니다.일부 산업은 체감된 투자 수익률을 기반으로 다른 산업보다 빠르게 발전하고 있습니다.예를 들어, 식음료 산업은 IIoT 기술을 적극적으로 수용하고 있습니다.이들은 실시간 데이터 분석을 사용하여 생산 효율성뿐 아니라 브랜드 가치에 중요한 제품의 안전과 품질을 보장하는 것이 얼마나 중요한지 잘 알고 있습니다.규제가 심한 다른 업계에서는 규정 준수를 보장하는 데 도움이 되는 생산 데이터의 가치를 보고 있습니다.
반면 일부 “구식” 산업에서는 효율성을 최적화하거나 경쟁 우위를 확보하는 측면에서 데이터의 가치를 제대로 인식하지 못할 수 있습니다.기술이 발전함에 따라 이러한 지지자들은 실시간 분석을 현대 산업 기업의 필수 구성 요소로 인식하기 시작하거나 따라잡기 시작할 것으로 예상합니다.
이러한 데이터 증가와 비즈니스에 대한 중요성 증대는 “데이터”를 “이해”하는 기업의 경우 인프라를 현대화하는 촉매제입니다.이러한 인프라는 가속화되는 데이터 성장을 수용할 수 있도록 확장 가능해야 하고 실시간 데이터 분석을 새로운 방식으로 사용할 수 있도록 유연해야 합니다.데이터에 대한 의존도가 높아짐에 따라 귀중한 데이터를 보호하는 방법에 대해 생각해야 합니다.즉, 데이터 가용성과 무결성을 사후 고려 사항이 아니라 핵심 요구 사항으로 간주해야 합니다.
