산업을 혁신하는 IIoT와 인더스트리 4.0
IIoT와 Industry 4.0은 이러한 기술 이니셔티브가 생산성과 수익성을 어떻게 향상시킬지 지속적으로 강조하면서 업계 미디어를 장악하고 있습니다.그러나 내러티브는 이후 진화했습니다.센서부터 클라우드 모델까지, 실시간 분석을 위한 필수 구성 요소이자 중간 데이터 수집/저장 지점으로 엣지 컴퓨팅을 포함하는 모델까지.이러한 진화를 굳게 믿는 사람으로서, 무엇이 있는지 직접 들을 수 있는 기회가 있으면 언제나 좋습니다.정말산업 기업 내부에서 벌어지고 있습니다.제조 인터넷 컨퍼런스 (IoM) (시카고)IIoT 관련 공급업체 및 최종 사용자가 함께 참여할 수 있는 좋은 장소임이 입증되었습니다..
최종 사용자를 두 그룹으로 나누겠습니다. 하나는 이미 IIoT를 도입하고 있는 그룹이고, 다른 하나는 평가 및 구현의 다양한 단계에 있는 사람들입니다.미디어에서 주로 논의되는 프로젝트는 다음과 같습니다.
- 예측 유지 관리
- 디지털 트위닝
- 머신 러닝 앱
- 전사적 통합
이들 각각은 조직의 서로 다른 부분에서 얻은 데이터를 활용하여 운영을 최적화합니다.
여기서 한 가지 공통점은 성공적인 구현은 OT와 IT의 융합에 달려 있다는 것입니다. 이 두 조직이 성공적으로 협력하지 않으면 IIoT 프로젝트를 성공적으로 구현하기가 매우 어려울 것입니다.이는 데이터가 공장 (및 기업 내 다른 곳에 있는 일부 애플리케이션의 경우) 에서 소싱되어 OT 환경 내부 및 외부의 저장소로 전송되기 때문입니다.그곳에서 원하는 목표를 달성하기 위해 다양한 형태의 분석이 수행됩니다.
적절한 조치 취하기
새로운 애플리케이션과 공장 외부로의 데이터 전송은 일반적으로 자동화 엔지니어에게 공통적인 문제를 안겨줍니다.이는 기존 제어 프로세스 및 사이버 보안의 붕괴입니다.가상화 및 사이버 보안 계층과 같은 기술을 사용하여 새로운 애플리케이션을 원활하게 추가하는 능력은 일반적으로 IT 전문가의 영역입니다.그러나 엣지 컴퓨팅이 IT, 심지어 OT 분야에서도 플랜트 환경까지 깊숙이 침투함에 따라 컴퓨팅 플랫폼이 기본적으로 가상화 기술을 지원하는 것이 점점 더 중요해지고 있습니다.또한 자체 보호 기능이 있고 유지 관리가 쉽습니다.한 가지 확실하게 말할 수 있는 것은 데이터가 손실되면 어떤 형태의 분석도 성능이 저하된다는 것입니다!
IIoT는 머신 러닝 및 인공 지능 기술과 밀접하게 연관되어 있는 경우가 많지만 기업들은 기존 데이터로 많은 작업을 수행할 수 있다는 사실을 깨닫고 있습니다. 이러한 영역에 즉시 투자할 필요가 없습니다.기존 제어 시스템의 수명에 따라 자산을 추가 센서로 보강해야 할 수도 있습니다.분석 대상 (추가) 데이터를 추출하여 로컬에 저장할 수 있도록 신중하게 고려해야 합니다.
제조 인터넷 컨퍼런스에 참가한 한 회사가 바로 이 문제로 어려움을 겪고 있었습니다.현대식 PLC는 제어 루프 실행과 함께 데이터를 추출하고 처리할 수 있는 처리 능력이 부족했습니다.인프라가 일부 수정되면 엣지 컴퓨팅 시스템이 이 회사의 요구 사항에 적합합니다.
일부 상황에서는 단순히 시스템 프로세스를 상호 연결하여 이점을 얻을 수 있습니다.이는 수동 데이터 수집 및 기록을 전자 시스템으로 대체함으로써 이루어집니다.결과는?
비교적 간단한 그래픽 상관 관계 도구를 사용하여 오류를 제거하고 거의 즉각적인 피드백을 제공합니다.이는 신뢰할 수 있는 엣지 컴퓨팅이 중요한 역할을 할 수 있는 영역 중 하나입니다.
주요 문제 해결
제조 인터넷 컨퍼런스의 참석자 대부분은 평가 또는 계획 단계의 복합적인 단계에 있었습니다.어떤 경우에는 달성하고자 하는 것이 무엇인지 명확하게 알고 있었고, 다른 경우에는 어디서부터 시작해야 할지 결정하려고 했습니다.일부는 파일럿 프로젝트를 구현한 후 본격적인 배포에 어려움을 겪고 있었습니다.
여러 사람이 제기한 세 가지 주요 관심사는 다음과 같습니다.
- 생산 현장의 지연 시간
- 클라우드 구현
- 대규모 클라우드 기반 구현과 관련된 비용
많은 사람들이 클라우드 사용이 IIoT 프로젝트에 가져올 수 있는 이점을 개념적으로 이해했지만, 이러한 유형의 구현을 비효율적으로 만드는 요구 사항은 다음과 같습니다.
- 반응형 공정 제어를 위한 실시간 피드백
- 품질 조정
- 임박한 기계 고장 예방
비용 상승을 우려하는 고객의 경우 LTE 모바일 연결 및 클라우드 컴퓨팅 비용이 크게 하락했으며 여전히 사용량을 기준으로 하는 경우가 많습니다.또한 구현 규모가 커짐에 따라 월별로 변동하고 에스컬레이션되며 시간이 지남에 따라 더 많은 데이터가 누적됩니다.물론 클라우드는 파일럿 프로젝트에 유용할 수 있으며 공장, 판매, 공급망, 물류 및 기타 영역의 데이터를 결합할 수 있는 전사적 배포에 적합한 해답일 수 있습니다.예측 유지보수와 같이 순수한 플랜트 수준의 애플리케이션에서는 클라우드가 항상 정답인 것은 아닙니다.
엣지 컴퓨팅은 이제서야 IIoT 논의에 등장하고 있는 새로운 개념입니다.클라우드 기반 IIoT를 위한 로컬 제어, 분석, 스토리지/사전 처리 및 데이터 필터링을 위한 컴퓨팅 기능을 배치할 수 있는 중요한 추가 옵션을 제공합니다.Stratus ztC Edge는 IIoT와 유사한 애플리케이션, 간소화된 설치에 대한 요구 사항, 원격 위치를 통한 복원성, 원격 관리, 자동화된 장애 진단 및 비숙련 직원의 서비스 가능성에 대한 흥미로운 토론을 이끌어냈습니다.
한 발 앞서가는 산업 기업
자금이 넉넉한 포춘지 선정 500대 대기업들이 IIoT 기술에 투자하고 있습니다.구현에 어려움이 없는 것은 아니지만 이러한 프로젝트는 성과를 거두고 있습니다.생산 측면에서 유용했던 기존 애플리케이션 외에 분석을 활용하는 방법을 모색하는 산업 기업이 점점 더 많아지고 있습니다.어떤 사람들은 자신이 달성하고자 하는 것에 대한 명확한 아이디어를 가지고 있고, 어떤 사람들은 다양한 기술이 그들을 위해 무엇을 할 수 있는지 이해하려고 노력하고 있습니다.분명한 것은 성공을 이루기 위해서는 어떤 형태의 IT/OT 융합 및 협업이 필요하다는 것입니다.
클라우드와 머신 러닝/AI 사용에 많은 관심이 집중되고 있지만 엣지 컴퓨팅이 중요한 역할을 한다는 인식이 점점 더 커지고 있습니다.엣지 컴퓨팅은 각각 원격 위치에 있는 단일 생산 라인, 여러 라인 또는 전체 플랜트를 지원할 수 있습니다.엣지의 경우 원격 시스템은 거의 항상 IT와 OT의 손이 닿지 않는 곳에 있기 때문에 단순성, 자체 보호, 원격 관리, 손쉬운 유지 관리 및 자가 치유가 중요한 고려 사항입니다.
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