산업 분야의 AI와 IoT: 데이터 수집은 쉽지만 유용하게 만드는 것이 진짜 과제

우리는 스마트 팩토리, 연결된 기계, 그리고 AI 기반 산업 시스템에 대해 자주 듣습니다. 하지만 던져볼 만한 실질적인 질문이 있습니다.

산업 기업이 모든 데이터를 수집한 후에는 어떻게 될까요?

센서는 수천 개의 측정값을 생성할 수 있고, 연결된 장치는 정보를 공유할 수 있으며, 모니터링 시스템은 실시간 업데이트를 제공할 수 있습니다. 하지만 이 모든 것이 자동으로 더 나은 의사결정으로 이어지지는 않습니다.

진정한 기회는 사물 인터넷(IoT)의 데이터 수집 능력과 인공지능(AI)의 분석 능력을 결합하는 데서 옵니다.

IoT는 산업 환경에서 데이터를 제공합니다. IoT 장치와 센서는 장비 성능, 온도, 진동, 압력, 작동 시간 및 환경 조건에 대한 정보를 수집할 수 있습니다. 이 정보는 기업이 운영 전반에서 무슨 일이 일어나고 있는지 이해하는 데 도움을 줍니다.

하지만 데이터 수집은 첫 번째 단계일 뿐입니다. 여러 기계, 시설 또는 시스템으로부터 정보가 들어올 때, 의미 있는 패턴을 식별하는 것이 어려워질 수 있습니다. 바로 이 지점에서 AI가 도움을 줄 수 있습니다.

AI는 패턴 식별에 도움을 줍니다
AI는 수집된 데이터를 분석하여 추세, 비정상적인 측정값 및 그렇지 않으면 알아차리기 어려울 수 있는 패턴을 식별할 수 있습니다. 장비 유지보수를 고려해 봅시다. 센서는 기계의 진동이나 온도 변화를 기록할 수 있습니다. AI는 이러한 측정값을 관련 역사적 데이터와 함께 분석하여 잠재적인 문제 징후를 파악하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

이후 유지보수팀은 조사하고 조치가 필요한지 결정할 수 있습니다. 이것이 예측 유지보수(predictive maintenance)의 한 응용 분야입니다. 모든 고장을 예측한다는 것을 보장하지는 않지만, 팀이 사용 가능한 장비 데이터를 더 잘 활용하도록 도울 수 있습니다.

다른 세 가지 실질적인 응용 분야

1. 자산 가시성 (Asset Visibility)

기업들은 종종 자신들의 장비, 도구, 차량 또는 자재가 어디에 위치하는지에 대한 정확한 그림을 유지하는 데 어려움을 겪습니다. RFID, GPS, 블루투스 저전력(BLE), 그리고 IoT 센서와 같은 기술은 자산 가시성을 개선하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

AI는 자산 이동 및 활용 패턴 분석을 더욱 지원할 수 있습니다. 이는 특히 창고, 제조 시설, 물류 운영에 관련성이 높습니다.

1. 재고 및 자원 계획

재고 결정은 수요, 재고 가용성, 지연, 자원 소비 등 여러 요인에 따라 달라집니다. AI는 역사적 및 실시간 정보를 분석하여 비즈니스가 계획을 개선하는 데 도움이 될 수 있는 패턴을 식별할 수 있습니다. 이러한 통찰력의 유용성은 데이터의 품질과 분석 접근 방식의 적합성에 달려 있습니다.

1. 운영 모니터링 및 안전

연결된 장치는 장비 상태, 환경 조건, 제한 구역, 비정상 활동에 대한 정보를 제공할 수 있습니다. 이 정보가 효과적으로 분석될 때, 팀이 주의를 요하는 상황을 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이러한 시스템은 기존의 안전 절차와 인간의 감독을 보완해야 하며, 대체해서는 안 됩니다.

모든 것을 작동하게 만드는 어려운 부분

AI와 IoT를 결합하는 것은 단순히 센서를 설치하고 분석 시스템에 연결하는 것 이상을 포함합니다.

산업체는 다음 사항들을 다루어야 할 수 있습니다:

데이터 품질: 측정값이 정확하고 일관성이 있습니까?
통합: 새로운 시스템이 기존 장비 및 소프트웨어와 통신할 수 있습니까?
보안: 연결된 장치와 운영 데이터는 어떻게 보호될 것입니까?
실질적 가치: 이 시스템이 실제 비즈니스 문제를 해결할까요?
인간의 개입: 누가 결과를 해석하고 어떤 조치를 취할지 결정할 것인가요?

오래된 산업 인프라는 통합을 더 어렵게 만들 수 있으며, 제한된 기술 전문성이나 신뢰할 수 없는 연결성은 구현에 영향을 미칠 수 있습니다. 이것이 바로 기술을 선택하기 전에 문제를 정의해야 하는 이유입니다.

산업 AIoT를 위한 더 나은 시작점

모든 기계를 한 번에 연결하려고 하기보다는, 기업은 명확하게 정의된 하나의 과제부터 시작할 수 있습니다.

예를 들어:

반복되는 운영 문제를 파악합니다.
이를 설명하는 데 어떤 데이터가 도움이 될지 결정합니다.
해당 데이터를 어떻게 수집할 수 있는지 평가합니다.
AI 분석이 유용한 추가 통찰력을 제공할지 판단합니다.
접근 방식을 테스트하고 실제 결과를 평가합니다.

이러한 접근 방식은 기술을 조직 전체로 확장하기 전에 실제로 유용성이 있는지 여부를 평가하는 것을 더 쉽게 만듭니다. AI와 IoT를 결합하여 산업적 과제를 해결하는 방법에 관심 있는 분들을 위해, Aperture Venture Studio는 AIoT 및 산업 기술에 초점을 맞춰 이 분야에서 활동하고 있습니다.

마지막 생각

AI와 IoT는 서로 다른 목적을 가지고 있지만, 이 둘의 결합된 가치는 실제 세계의 의사결정을 얼마나 효과적으로 지원하느냐에서 나옵니다. IoT는 기업이 물리적 자산과 환경으로부터 정보를 수집하는 데 도움을 줍니다. AI는 그 정보를 해석하고 조사할 가치가 있는 패턴을 식별하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 신뢰할 수 있는 인프라, 적절한 데이터, 그리고 인간의 판단은 이러한 통찰력을 행동으로 전환하는 데 여전히 필수적입니다.

산업용 AIoT의 목표는 데이터를 더 많이 수집하는 것이 아닙니다. 이미 운영에 필요한 비즈니스의 데이터를 더 잘 활용하는 것입니다.

오늘날 산업용 AIoT에서 가장 큰 과제는 무엇이라고 생각하십니까? 데이터 품질, 시스템 통합, 사이버 보안, 아니면 분석적 통찰력을 실제 의사결정으로 전환하는 것입니까?