산업용 사물인터넷에 대한 심층적인 생각

산업사물인터넷(Industrial Internet of Things)은 사물인터넷 기술을 산업에 적용해 산업별 부가가치를 달성하는 기술 모델을 말한다.

모든 사물 인터넷은 모든 사물의 상호 연결, 특히 사물의 상호 연결을 구현하도록 설계되었습니다. 그러나 산업용 사물 인터넷은 그 자체로 고유한 속성을 가지고 있습니다. 인터넷의 밀도, 실시간성, 이질성에 대한 요구 사항은 높지 않은 반면, 산업용 사물 인터넷의 요구 사항은 주로 다음 세 가지 측면에 반영됩니다. 인터넷의 밀도, 인터넷의 실시간 특성, 인터넷의 이질성입니다.

모든 문제를 생각하려면 거시적인 것부터 미시적인 것까지 세밀한 과정이 필요하며, 산업용 사물인터넷도 예외는 아니라고 생각합니다. , 그렇지 않으면 실명을 가져오거나 큰 야망을 가져올 것입니다.

우리가 생각해야 할 첫 번째 질문은 산업용 사물인터넷의 가치와 의의, 목적이 무엇인가 하는 것이고, 두 번째는 산업용 사물인터넷이 무엇과 연결되어야 하는가에 대한 질문이며, 세 번째로 우리가 생각해야 할 것은 사물 인터넷과 연결된 사물의 계층 구조, 즉 깊이의 문제입니다. 네 번째로 생각해야 할 것은 실현의 가치와 비용 분석입니다. 다섯 번째로 생각해야 할 것은 산업용 사물 인터넷을 구축하는 방법입니다.

인터넷은 컴퓨터 간의 연결, 즉 사람 간의 연결을 실현했습니다. 이러한 연결은 인간의 상호 작용에 편리함을 가져다 주었으며, 이를 바탕으로 새롭고 파괴적인 비즈니스 모델이 많이 등장했습니다. 전자상거래, 인스턴트 메시징, 소셜 미디어 등 사물 인터넷은 사람과 사물, 사물과 사물 사이의 연결을 실현할 것이며, 더 나아가 새롭고 파괴적인 비즈니스 모델을 가져올 것으로 기대합니다. 이는 인간의 삶과 생산 방식에 새롭고 파괴적인 모델을 가져올 것으로 예상됩니다.

사물인터넷의 주요 전쟁터로서 산업사물인터넷에 대한 사람들의 기대는 산업디자인, 제조, 유통 전반에 혁명적인 변화를 가져오고 전통산업에 새로운 활력을 불어넣어 새로운 가능성을 제공하는 것이다. 에너지는 산업을 발전시키고 혁신하며 더 높은 차원으로 변화시킵니다. 컴퓨팅 및 저장 기능의 향상, 특히 빅 데이터 및 인공 지능의 개발로 인해 모든 산업에서는 데이터 수집 방법에 대한 전례 없는 요구 사항이 제시되었습니다. 데이터 수집 방법에 대한 요구 사항은 주로 네 가지 특성에 반영됩니다. 두 번째는 정확성이며 네 번째는 현재의 기술적 역량에서 충족될 수 있습니다. 동시에 가장 중요한 것은 산업용 사물인터넷이다. 우선, 강력한 컴퓨팅 성능을 갖춘 MCU가 RFID 칩의 가격까지 내려갈 정도로 칩 기술이 발전했다. 산업용 사물 인터넷에 물질적 기반을 제공하는 동시에 경제 요구 사항을 충족시키는 센트는 아날로그에서 디지털로, 단순 변조에서 상용화까지 지난 30년간의 통신 기술 발전을 보여줍니다. 복잡한 변조 기술을 통해 무선 통신은 매우 저렴하게 수백 미터 또는 심지어 킬로미터까지 도달할 수 있어 데이터 수집 요구 사항을 충족하는 동시에 산업용 사물 인터넷의 영구적인 온라인 특성으로 인해 산업용 사물 인터넷은 고효율 및 실시간 데이터 수집 요구 사항을 충족하며 최근 몇 년 동안 가격과 진보 측면에서 비약적인 발전을 이루었으며 모든 측면에서 큰 발전을 이루었습니다. 데이터 수집의 정확성.

종합적으로, 산업용 사물 인터넷의 출현은 다음과 같은 조건이 성숙되었을 때 나타나는 돌이킬 수 없는 추세입니다.

1. 급변하는 시장에는 데이터 지원이 필요하며, 이로 인해 시장 데이터 수집에 대한 긴급한 수요

2. MCU의 발전으로 컴퓨팅 성능이 급속히 향상되었습니다.

3. 변조 기술을 핵심으로 하는 통신 기술의 발전; 네트워킹을 위한 파이프라인 기반을 제공합니다.

4. 감지 기술, 특히 MEMS로 대표되는 마이크로 전자공학 기술의 발전은 세상을 인식하는 능력을 보장합니다.

산업 사물 인터넷은 다음과 같습니다. 계획되지 않은 다양한 기술과 수요의 발전과 진화의 산물이며, 수요에 의해 주도되는 많은 산업에서 생활, 생산, 경제가 일정 수준까지 발전한 후에 자연스럽게 나타나는 혁신의 산물입니다.

산업사물인터넷을 통해 전통경제에서는 디지털화할 수 없는 것이 디지털화되고, 과거에는 디지털화할 수 없었던 행위가 디지털화되며, 전통적으로 불가능했던 일이 가능해지며, 심지어는 쉽게 얻고 해결됩니다.

이 질문은 첫 번째 질문의 연속입니다. 경제학을 고려하지 않는다면 산업용 사물 인터넷은 연결될 수 있는 모든 것을 연결한다고 말할 수 있습니다. 계획할 때 타당성과 경제성을 고려해야 합니다. 그렇다면 산업용 사물 인터넷은 무엇과 연결되어 있을까요? 위의 가치, 의미, 목적에 대한 분석을 통해 우리는 목적에서 거꾸로 일하고 모든 것을 목적에서 시작하며 항상 주시해야 함을 알 수 있습니다. 예를 들어, OEE를 수량화해야 하는 경우 WIP를 줄이고 싶다면 WIP를 추적해야 합니다. 소비가 기업의 최우선 과제라면 에너지 효율화 IoT 등을 연계해야 합니다. 세상에 동일한 두 개의 잎이 없듯이, 세상에 동일한 두 개의 기업도 없습니다. 우리는 기업 자체에 대한 심층 분석을 수행하고 기업 가치에 집중하여 경제적 가치를 결정할 수 있습니다. 경제적 효율성 확보의 기반 산업사물인터넷 구현 범위 계획. 인터넷 범위의 핵심은 연결된 사물의 속성, 즉 연결된 사물의 속성과 기업의 목표 간의 결합을 분석하여 구현해야 할 산업용 사물인터넷의 범위를 결정합니다. 산업용 사물 인터넷을 구축하는 것입니다.

산업 사물 인터넷에 무엇이 연결되어 있는지 분석한 후 연결된 사물의 내용을 파악합니다. 다음으로 연결된 사물의 각 유형에 대해 어떤 속성을 디지털화해야 하는지 결정해야 합니다. 산업 사물 인터넷의 독특한 장애물은 산업 사물 인터넷에 연결되어야 하는 사물의 연결성 문제입니다. 특히 장치가 상호 연결될 때 연결성이 특히 두드러집니다. 예를 들어 일부 장치는 개방형 통신 프로토콜을 사용하고 있습니다. 인터페이스, 일부 장치는 프로토콜을 열지 않습니다. 그런 다음 연결은 솔루션 제공업체에게 큰 테스트입니다. 우리의 경험에 따르면 선택할 수 있는 네 가지 솔루션이 있습니다.

1. 개방형 장치 프로토콜을 사용합니다.

2. 장치와 함께 제공되는 센서를 사용합니다.

3. 새 센서를 추가합니다.

4. 관찰 측면과 크기를 변경합니다. 새로운 컬렉션 모드;

네 번째는 관찰의 측면과 차원을 바꾸고 새로운 연결 방법을 사용하는 것입니다. 프로토콜이나 인터페이스를 열지 않는 장치의 장애물을 피하는 것입니다. 그리고 장치에 의해 차단되는 것을 방지하기 위해 공급자가 앞장서고 본질적으로 데이터를 얻습니다. 예를 들어, 에너지 효율 테스트를 통해 장비의 사용 상태를 파악하고, 진동 감지를 통해 장비 부품 고장 및 회전 속도까지 분석합니다. 장비가 수동적으로 제공하는 데이터에서 시작하는 것이 아니라 첫 번째 원칙을 통해 필요한 정보부터 시작하면 됩니다. IoT 솔루션을 제공할 수 있습니다. 필요한 정보를 직접 목표로 삼고 장치에 직접 연결하는 것 외에도 필요한 정보를 얻을 수 있는 방법을 관찰하십시오. 왜냐하면 우리가 얻는 데이터만이 장치에서 제공하는 데이터와 정보적으로 "동형"일 수 있기 때문입니다. 예를 들어, IoT 장치에 진동 센서를 설치할 수 있습니다. 센서에서 얻은 데이터를 통해 장치가 켜져 있는지, 작동이 시작되는지 뿐만 아니라 장치의 속도도 알 수 있습니다. 첫 번째 원칙을 사용하지 않고 장치와의 상호 연결을 고집한다면 최소한 세 가지 데이터를 수집해야 하며 장치가 이를 제공하지 못할 수도 있습니다. 이는 엣지 컴퓨팅의 전형적인 사례입니다. 엣지 컴퓨팅의 컴퓨팅 규칙은 사용자 정의 기능이 있어야 합니다. 엣지 컴퓨팅은 고객, 제조업체, 심지어 제3자의 지식까지 쉽게 통합할 수 있는 지식 컨테이너라고 할 수 있습니다. 우리는 스크립트를 지원하는 장치를 개발하며 이미 예비 엣지 컴퓨팅 기능을 갖추고 있으며 이 영역에 대한 지원을 계속 늘려야 합니다.

따라서 기업의 가치와 사물의 연결성을 분석함으로써 연결되어야 할 사물의 수준과 연결된 사물의 연결 깊이를 명확하게 정의할 수 있습니다.

사물 인터넷에 연결된 사물의 계층 구조에서 중요한 개념은 관리 세분화입니다. 제조 산업의 경우 연결된 사물의 관리 세분화는 대략 다음과 같은 수준으로 나뉩니다.

1. 감지

2. 장비 수준

3. 생산 라인 수준

4. 작업장 수준

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즉, 경제성을 전제로 데이터 수집의 세분성을 정의해야 합니다. 이론적으로는 Fine granularity가 Coarse granularity보다 더 좋고 더 가치가 있어야 합니다. 그러나 비용 분석이 추가되면 더 미세한 granularity가 반드시 더 좋은 것은 아니며 다양한 제약 조건을 기반으로 균형점을 찾아야 합니다.

가치 비용은 기업 활동에서 항상 가장 높은 승인 또는 거부권을 가집니다. 처음 세 가지 분석을 통해 우리는 해결해야 할 마지막 질문만 남았는데, 이는 또한 가치 비용의 핵심이기도 합니다. 관리 세분성. 문제, 얼마나 세밀하게 관리해야 할까요? 이는 철학적인 질문을 제기합니다. 세상에 블랙박스가 필요한가요? 그것은 무엇을 의미합니까? 우리가 관리 세분성을 결정하면 그보다 더 미세한 정보가 블랙박스에 숨겨지게 됩니다. 이 블랙박스는 우리의 분석 깊이나 인식 깊이에 대한 제약과 제약이 될 것입니다. 블랙박스의 크기와 궁극적으로 산업용 사물인터넷(IIoT)에 연결된 사물의 특성을 파악하는 가치-비용 분석을 통해 이 균형점을 찾을 수 있습니다.

우리가 기대하는 것은 산업사물인터넷 구축의 가치이고, 그 밖의 모든 것은 방법론이다. 우선, 사물 인터넷을 계획할 때 우리는 멀리 내다보고 실용적이어야 합니다. 블랙박스의 크기를 고려할 때, 설계 계획은 블랙박스를 최대한 작게 만드는 것을 목표로 하고, 구현 계획은 가치-비용 분석을 바탕으로 적절한 블랙박스 크기를 선택하는 것입니다. 즉, 적절한 관리 세분성을 선택하여 투자와 수익의 균형을 맞추기 위해 블랙박스를 최대한 크게 정의하여 산업 사물 인터넷의 타당성을 검증하고 산업 인터넷 구현에 따른 위험을 줄일 수 있습니다. 가능한 한 많은 것.

간단히 말해서 산업용 사물인터넷의 구성 원리를 결정하기 위해서는 몇 가지 옵션을 사용해야 합니다.

1. 어떤 결과를 얻을 것으로 예상됩니까?

2. 원하는 결과를 어떻게 얻을 것으로 기대합니까?

3. 어떤 정보 기반이 필요합니까?

4. 산업용 사물인터넷이 이 정보를 얻을 수 있나요?

5. 산업용 사물 인터넷은 이 정보를 어떻게 얻나요?

6. 이 정보를 얻는 것이 얼마나 비용 효율적입니까?

7. 예상 결과가 경제적 이익과 일치하는지 평가하기 위한 회귀 분석은 무엇입니까?

8. 구현.