지난 10년 동안 소리쳐온 산업 4.0 또는 최근 몇 년간의 빅 데이터, 기계 학습에서 AIoT 스마트 공장까지, 그 운영의 필수 전제 조건은 데이터 수집을 위한 기계 네트워킹입니다. 머신 네트워킹이 이렇게 중요하다면, 기업은 어떻게 단계적으로 AIoT 스마트 공장에 도달하기 위해 나아가야 할까요? 아래 그림은 공장의 디지털 변환을 위한 다섯 가지 단계를 설명합니다.
제1 단계: 머신 네트워킹 
기존의 기계 네트워킹 능력을 정리하는 것은 가장 시간이 많이 걸리고 포기하기 쉬운 제1 단계입니다. 말에 의하면 만사는 시작이 가장 어렵다고 말할 수 있습니다. 우리는 기계를 다음과 같이 5가지 유형으로 분류하는 것을 권장합니다.
- 수리 또는 개조가 불가능한 기계, 예를 들어 기계에는 시작 및 중지 버튼만 있고 생산 결과가 표시되지 않는 경우입니다.
- 직접적인 기계 네트워킹은 불가능하지만 기계는 생산 관련 데이터를 고정된 디렉토리에 저장합니다.
- 기계는 데이터를 고정된 디렉토리에 저장하지 않지만 개조 방식을 통해 생산 데이터를 가져올 수 있습니다.
- 연결 기능이 있지만 단방향 통신만 지원하는 경우, 즉 기계가 데이터를 시스템으로 전송하고 시스템이 기계의 고정 디렉토리에 생산 매개 변수를 배치하고 기계가 읽은 후 생산을 수행하는 경우입니다.
- 위의 네 번째 유형의 기능과 같이 기계는 언제든지 시스템의 쿼리에 생산 상태를 응답할 수 있으며 이는 기계 네트워킹의 최적의 조건입니다.
제2 단계: 데이터 저장 
빅 데이터의 도래 이전에는 기계에 데이터가 있더라도 많은 공장이 저장 공간을 비싸게 여겨 기계 데이터를 데이터베이스에 저장하지 않으며 대부분의 경우 파일을 몇 달에서 몇 년 동안 보관한 후 삭제합니다. 그러나 최근 몇 년간 빅 데이터베이스의 등장으로 이러한 대용량 기계 생산 데이터를 경제적으로 저장할 수 있게 되었으며, 이러한 데이터를 저장해야만 후속 데이터 탐색 및 AI 활용 가능합니다.
제3 단계: 실시간 대시 보드 
실시간 대시보드는 대용량 데이터를 저장하기 전에도 만들 수 있습니다. 데이터 소스는 생산 또는 장비 직원의 데이터 입력에 의존하며 실시간 데이터 제공의 불가능성이 가장 큰 단점입니다. 이는 후속 OEE(장비 전체 효율) 보고서의 정확성에 영향을 미치며 실제 생산량과 기계 사양 생산량 간의 불일치를 초래합니다. IIoT 구현을 통해 기계 상태를 실시간으로 실시간 대시보드에 반영할 수뿐만 아니라 후속 보고서가 정확한 데이터를 기반으로 계산되도록 보장합니다.
제4 단계: 데이터 탐사 
머신 네트워킹의 다른 목표 중 하나는 빅 데이터에서 데이터 간의 관계를 찾는 것입니다. 예를 들어 기계가 특정 경고 메시지를 5분 동안 연속으로 표시한 후 10분 이내에 90% 확률로 고장이 발생한다는 관계를 찾을 수 있습니다. 그런 다음 우리는 기기 엔지니어에게 사전 처리를 미리 알려 고장 발생 빈도와 처리 시간을 줄이고 생산 효율을 향상시킬 수 있습니다.
데이터 플랫폼에 대해 학습하십시오. 시스템 간에 데이터를 통합하여 AI, BI, 앱 또는 내부 시스템과 같은 다양한 기업 응용 프로그램을 충족할 수 있습니다. 이로써 기업 서비스를 계획할 때 데이터 중복성 문제를 해결하고 데이터 처리 비용을 줄일 수 있습니다.
제5 단계: AIoT 스마트 공장 
빅 데이터 분석을 통해 유도 된 로직을 사용하면 실시간 기계 연결과 결합하여 AI가 생산 능력을 최대화하거나 실시간 상황에 따라 생산 매개 변수를 자동으로 조정하거나 AI가 실시간 이미지를 사용하여 신속한 품질 검사를 수행하는 등 스마트 공장이 수행할 수있는 작업입니다. 제4 단계의 데이터 탐사와 제5 단계의 스마트 공장은 모두 공장 생산 효율을 향상시키기 위해 빅 데이터를 기반으로합니다. 차이점은 데이터 탐사가 기존 데이터를 기반으로 데이터 로직을 찾는 데 사용되는 반면, AI는 미래를 예측하기 위해 실시간 데이터를 사용합니다.
예를 들어, 5분 동안 특정 경고 메시지가 연속으로 발생하는 기계가 10분 이내에 90% 확률로 고장하는 경우, 이것은 데이터 탐사 중에 발견된 논리입니다. 이 논리를 프로그램에 작성하고 언제든지 모니터링하고 통보를 보낼 수 있으며 이것이 데이터 탐사 이후의 효과입니다. 그러나 새로운 논리를 계속 찾지 않는 한 모니터링 논리는 여기까지이므로 모니터링은 수동 방식입니다.
AI를 도입한 후에는 기존 데이터 탐사에서 발견된 논리 외에도 AI가 실시간 데이터를 계속 모니터링하고 데이터 간의 관련성 논리를 찾아내는 등 모니터링을 수동에서 능동으로 변경하여 문제를 조기에 발견하고 더 많은 처리 시간을 확보할 수 있습니다. 
기업에 제공하는 AI의 이점을 이해하십시오.
우리 회사는 ERP, MES, WMS, APS 등 다양한 시스템을 도입하는 데 도움을 주는 것뿐만 아니라 머신 네트워크의 연결 및 실시간 상황판 설치, 그리고 마지막 단계인 AIoT 스마트 공장 구축을 지원합니다. 우리는 기업의 디지털 전환 과정을 가속화하고 시행착오 기간을 줄일 수 있는 다양한 경험을 가지고 있습니다.
1. 합리적이고 효율적인 운송 연계 작업 절차를 어떻게 구현할 것인가?
2. 인력 확보의 어려움을 극복하고 비용을 절감하는 방법은 무엇인가?
3. 인력 작업 오류율이 높은 상황에서 안정적이고 효율적인 제품 생산을 어떻게 보장할 것인가?
4. 안전 위험이 있는 환경에서 AGV가 인력을 대체하여 작업할 수 있는 방법은 무엇인가?
5. 상하 승하차를 어떻게 정확하게 맞추는가?
7. 현장 작업자들이 운송으로 인한 피로를 최소화하고 제품 생산에 더욱 집중할 수 있도록 하는 방법은 무엇인가?
8. 자동화 운송을 통해 관리 비용을 줄이고 생산 관리의 통제를 향상시키는 방법은 무엇인가?
