이전에 게시된 바와 같이 오토메이션 월드
최근에는 모두가 인공 지능 (AI) 과 머신 러닝에 대해 이야기하고 있는 것 같습니다.실제로 IDC는 AI 지출이 2017년 120억 달러에서 2021년에는 576억 달러로 증가할 것으로 예측했습니다.다국적 대형 산업체들이 경쟁력을 유지하기 위해 이미 AI를 도입하기 시작했지만, 중소 기업들도 이제 이러한 생각을 시작할 때입니다.
기업들이 IIoT의 등장으로 생산 시스템에서 생성된 데이터를 계속 축적함에 따라 많은 기업들이 수집한 인사이트가 처리 가능한 수준 이상이라는 사실을 깨닫고 있습니다.데이터 분석 자체만으로는 충분하지 않습니다. 운영을 추진하려면 데이터를 사용해야 합니다.여기서 AI의 역할이 점점 더 커질 것입니다.
AI의 힘과 AI 지출의 중요성
머신 러닝은 이야기의 절반에 불과합니다.방대한 양의 빅 데이터를 선별하여 패턴과 비즈니스 통찰력을 식별하는 데 사용할 수 있지만, 진정한 가치는 기업이 이러한 통찰력을 활용하여 무언가를 실현할 수 있게 해주기 때문에 AI의 힘에서 비롯됩니다.이는 자원 가용성 부족으로 인한 생산 라인 스케줄링의 자동 수정에서부터 공급망 전반의 변경 사항을 처음부터 끝까지 관리하여 충돌을 방지하고 중단을 방지하는 것까지 모든 것을 의미할 수 있습니다.온디맨드 경제가 부상하고 글로벌 공급망이 점점 더 복잡해짐에 따라 AI 기반 인텔리전스를 통해 기업은 경쟁이 치열한 시장에서 성공을 유지할 수 있을 것입니다.
이 모든 것이 너무 야심차게 들릴 수도 있으니 자세히 설명해 보겠습니다.AI에는 기본적으로 빅 AI와 리틀 AI의 두 가지 유형이 있습니다.빅 AI는 여러 비즈니스에 걸쳐 복잡한 문제를 대규모로 해결하는 것을 목표로 합니다.이를 위해 보통 클라우드에 있는 엄청난 양의 데이터를 사용합니다.반면, Little AI는 단일 생산 라인을 최적화하는 동시에 필요한 인적 상호 작용의 양을 최소화하는 것과 같은 미시적 문제에 초점을 맞추고 있습니다.운영 시스템이 자동화되는 곳과 가까운 온프레미스 환경에서는 Little AI가 살고 있습니다.기본적으로 Little AI는 가용성이 높고 지능형 자동화를 주도하는 시스템에 배포되는 실시간 에지 기반 분석입니다.
지금 바로 “리틀 AI”를 시작하세요
AI의 힘을 효과적으로 활용하려면 먼저 인프라를 가속화해야 합니다.여기에는 일반적으로 에지에서 정보를 처리하는 시스템으로 정보가 쉽게 전달될 수 있도록 네트워킹을 업그레이드하는 작업이 포함됩니다.그런 다음 센서를 배포하여 데이터를 수집하고 분석을 통해 데이터를 이해할 수 있습니다.거기에서 데이터 과학자를 초빙하여 AI의 이점을 최대한 활용할 수 있도록 지원하는 최적화를 구현할 것입니다.
많은 산업 기업들이 이제 막 AI의 물에 발을 담그기 시작했습니다.그러나 다양한 산업 전반에서 디지털 혁신의 속도가 빨라짐에 따라 오늘날 비즈니스에서 AI를 어떻게 활용할 수 있을지 생각해 볼 필요가 있습니다.
