Top 4 IoT 분석 애플리케이션 및 사용 사례

  • 12/21/2021
  • 실시간 : 6 min
IoT Analytics

사물 인터넷(IoT)은 여러 기술을 포함하고 있습니다. 사물 인터넷이라는 용어는 지능형 센서와 칩을 통해 정보를 수집한 다음 인터넷을 통해 전송하는 연결된 물리적 객체 또는 "사물"의 네트워크를 집합적으로 의미합니다. 이를 통해 조직은 해당 데이터를 수집하고 그 데이터를 궁극적으로 비즈니스 결정을 내리는 데 사용할 수 있습니다.

IoT는 방대한 양의 정보를 생성하며 수년 동안 전 세계 데이터의 성장에 크게 기여했습니다. IoT는 네트워크 내 연결된 "사물"에서 실시간 데이터를 수집하여 작동하기 때문에 IoT 데이터의 양은 시간이 지남에 따라 기하급수적으로 증가하고 있습니다. 데이터의 규모와 빠르게 변화하는 특성 외에도 데이터는 매우 복잡하며 다양한 형식으로 생성됩니다.

이러한 속성 때문에 조직이 IoT 플랫폼의 이점을 활용한다 하더라도 수집한 정보를 분석하는 것은 항상 시간과 비용이 많이 드는 도전 과제였습니다. 혼돈스러운 데이터를 이해하는 데 필요한 리소스와 전문가에 대한 비용을 기꺼이 지불하지 않는 한, IoT 데이터의 엄청난 규모와 복잡성으로 인해 데이터 기반의 인사이트를 얻기는 힘들었습니다.

시장과 기술이 성숙해지면서 가격 경쟁력을 갖춘 고급 사물 인터넷 분석 솔루션을 이용하여 이전에는 액세스할 수 없었던 데이터에서 인사이트를 얻기 시작하였고, 이런 인사이트는 기업의 비즈니스 운영 방식을 완전히 변화시켰습니다.

이제 다양한 산업 분야의 조직이 사물 인터넷 분석을 사용하여 비즈니스 의사 결정을 내리는 방법에 대해 설명하겠습니다.

IoT 분석을 효과적으로 사용할 수 있는 조직의 수가 증가함에 따라 혁신적인 애플리케이션 및 고급 분석 사용 사례의 수도 유사하게 증가했습니다.

IoT 분석의 정의

사물 인터넷 분석을 사용하면 사물 인터넷이 생성하는 방대한 양의 데이터를 이해할 수 있습니다. 이 데이터는 수많은 센서와 장치를 통해 생성됩니다. 하나의 기계에 수십 개의 서로 다른 센서가 있을 수 있고 각 센서는 지속적으로 데이터를 생성합니다. IoT 분석은 IoT 연결 장치에서 데이터를 수집하고 통찰력을 생성하며 패턴을 감지하거나 비즈니스 결정을 내릴 때 기업이 사용할 수 있는 예측을 수행하는 데 있어서 핵심적인 역할을 합니다.

조직이 IoT 데이터를 이해하기 위해 활용할 수 있는 다양한 종류의 고급 분석 솔루션이 있습니다. 올바른 솔루션은 생성되는 데이터의 양, 제공되는 인사이트의 복잡성, 그리고 이러한 인사이트를 기반으로 하는 작업의 유형에 따라 다릅니다.

IoT 분석의 유형

사물 인터넷 분석의 유형은 해결해야 할 문제와 생성하는 인사이트의 유형에 따라 분류됩니다. 4개의 주요 유형으로는 묘사 분석, 진단 분석, 처방 분석 그리고 예측 분석이 있습니다.

  • 묘사 분석

묘사 분석은 IoT 연결 장치에서 생성되는 실시간 데이터를 이해하는데 사용할 수 있습니다. 묘사 분석으로 장치의 성능을 모니터링하고 정상적으로 실행되고 있는지 여부를 결정합니다. 이러한 유형의 분석은 이상 징후를 감지하고, 장치를 내부에서 또는 소비자가 사용하는 방식을 이해하고, 조직 자산의 위치를 파악하며, 특정 기계의 아웃풋을 이해하는 등의 작업에 사용할 수 있습니다.

  • 진단 분석

진단 분석은 현상이 발생하는 이유에 대한 인사이트를 제공합니다. 이상, 비효율 영역 또는 기타 경향을 이해하는 데 사용할 수 있습니다. 장치가 최적의 성능을 발휘하지 못하는 경우 진단 분석은 IoT 데이터를 확인하여 문제가 무엇인지 식별합니다.

  • 예측 분석

예측 분석은 머신 러닝 기능을 통합하여 향후 이벤트가 발생할 가능성을 평가합니다. 머신 러닝 모델은 방대한 양의 과거 데이터를 기반으로 트레이닝하기 때문에 특정 결과로 이어지는 특정 사물의 추세와 확률을 파악할 수 있습니다. 이를 통해 얻은 지식을 IoT 장치에서 생성되는 실시간 데이터에 적용하여 미래를 효과적으로 예측합니다. 이러한 유형의 인사이트를 통해 조직은 원치 않는 결과가 예측되는 경우 해당 예측 결과를 바꾸기 위해 사전에 조치를 취할 수 있는 시간을 얻게 됩니다.

  • 처방 분석

고급 분석 기능 중 하나는 바로 처방 분석입니다. 처방 분석은 묘사, 진단 또는 예측 분석의 결과에 영향을 미치기 위해 취할 수 있는 조치에 대한 추가적인 인사이트를 제공합니다. 이를 통해 조직은 실패를 예방하고, 효율성을 개선하고, 아웃풋을 피하거나 증가시키는 방법 등을 더 잘 이해할 수 있습니다.

IoT 분석으로 예측 유지 보수 지원

IoT 예측 분석을 예측 유지 보수 모델에 적용함으로써 기업은 장치의 현재 상태 뿐만 아니라 미래의 니즈까지 더 잘 이해할 수 있습니다. 예측 유지 보수는 장비를 서비스할 최적의 시간을 알려주고 심지어 가능한 오류를 발생하기 전에 예측 및 예방할 수 있습니다. 예측 유지 보수는 계획되지 않은 다운타임 최대 30% 감소, 서비스 속도 최대 83% 단축, 현장에서 보내는 시간 최대 75% 감소 등의 서비스 결과 혁신을 이끌어내고 있습니다.

IoT 분석 산업 애플리케이션

제조 및 산업

산업 기업의 경우 IoT 분석 애플리케이션으로 제품 품질, 생산 효율성 및 고객 서비스를 향상시킬 수 있습니다. 이들 기업은 생산 중에 가상 환경에서 제품을 테스트 및 모니터링할 수 있기 때문에 시장 출시 전에 문제를 사전 식별할 수 있습니다. 조직은 스마트 제조 장비를 사용하여 제조 프로세스와 효율성 향상이 가능한 잠재적 영역을 더 잘 이해할 수 있습니다. 제품이 시장에 출시되면 조직은 예측 유지 보수를 활용하여 서비스 비용을 줄이고 고객 만족도를 높일 수 있습니다.

헬스케어

의료 분야는 사물 인터넷 분석을 사용하여 사물 인터넷이 제공하는 인사이트를 활용함으로써 보다 환자 중심적이고 전체적인 접근 방식을 이끌어가고 있습니다.

스마트폰의 의료 앱과 웨어러블 및 스마트 병상과 같은 연결된 의료 기기를 사용하여 의료 서비스 제공자는 이제 환자의 건강에 대해 더 깊이 이해할 수 있게 되었습니다. 환자에 대한 추가 인사이트로 잠재적 위험을 파악하고 의료 서비스 제공자가 환자를 사전에 치료할 수 있게 되었습니다.

병원 외부에서 사용하는 웨어러블 및 앱을 통해 의료 서비스 제공자는 원격으로 환자의 지표와 바이탈 사인을 모니터링하고 환자가 의료 서비스 제공자와 물리적으로 가까이 있지 않은 경우에도 특정 결과에 대해 자동으로 경고를 받을 수 있습니다.

공급망

속도와 효율성은 공급망의 수익에 매우 중요하기 때문에 공급망 업계의 많은 IoT 애플리케이션은 프로세스를 최적화하는 능력과 관련이 있습니다. IoT로 원자재와 제품의 정확한 위치를 식별할 수 있습니다. 즉, 이는 조직이 제품이 공급망을 통해 이동하고 발전하는 방식을 추적하고 예측할 수 있다는 것을 의미합니다. 이 분석은 효율성을 높일 수 있는 적절한 영역과 비효율적인 부분을 수정하는 방법에 대한 실행 가능한 인사이트를 파악하는 데 도움이 됩니다.

에너지

공급업체와 최종 사용자 모두 IoT 분석이 에너지 산업에 적용되는 방식의 혜택을 받습니다. 에너지 공급업체의 경우 센서가 장착된 에너지 계량기를 통해 생산 공장과 다양한 유통 지점 간의 전기 네트워크를 모니터링하고 제어할 수 있습니다. 최종 사용자의 경우 에너지 소비 방식과 원하는 경우 소비 방식을 변경하는 방법에 대한 인사이트를 얻을 수 있습니다.

IoT 분석의 과제

사물 인터넷과 관련된 고급 분석은 비교적 새롭고 도전적인 분야입니다. IoT 분석에는 IoT 장치에서 생성되는 엄청난 양의 이기종 데이터가 사용되는데, 이로 인해 일반적으로 빅 데이터 분석과 관련된 몇 가지 본질적인 문제가 있습니다. 그 중 하나가 시각화입니다. 생성되는(그리고 계속 생성될) IoT 데이터의 양을 고려해볼 때 데이터 저장 및 관리가 주요 과제입니다. 현재의 빅 데이터 저장 기능은 제한적이므로 이 데이터를 분석하는 문제는 계속해서 커져가고 있습니다. 두번째로 IoT 데이터는 정형, 비정형 또는 반정형 등 다양한 형식으로 제공되기 때문에 이런 데이터를 시각화하여 비즈니스 의사 결정에 사용하는 것은 어려울 수 있습니다. IoT 데이터가 명확하고 실행 가능한 인사이트를 제공하려면 우선 시각화에 최적화된 데이터가 필요합니다.

분석 솔루션 구축 방법

시장에서 혁신적인 솔루션[링크: https://www.ptc.com/ko/products/thingworx/iot-analytics]의 가용성은 이전에 엄청난 양의 데이터를 사용할 수 없었던 조직에게는 사업 판도를 바꿀 수 있는 부분입니다. ThingWorx [링크: Thingworx 페이지]와 같은 제품은 데이터 분석의 장벽을 제거하여 기업이 데이터 과학자 팀을 구성할 필요 없이 데이터가 제공하는 가치에 집중할 수 있도록 합니다. 이러한 솔루션을 통해 조직은 대용량 IoT 데이터를 실행 가능한 인사이트로 바로 전환하여 엔터프라이즈 기능 전반에 걸쳐 의사 결정을 향상시킬 수 있습니다.

결론

의료에서 제조까지 [링크: https://www.ptc.com/ko/resources/iiot/report/leveraging-predictive-analytics-to-proactively-service-products-in-the-field ] , 다양한 산업 분야의 조직은 비즈니스 의사 결정에 IoT 분석을 사용하고 있습니다. 사용 가능한 다양한 유형의 분석을 활용하여 조직은 제품이 사용되는 방식, 특정 결과가 발생하는 이유 등을 이해할 수 있으며 미래를 예측하고 미래 결과를 변경하는 방법에 대한 인사이트를 얻을 수 있어 기업이 운영되는 방식까지 재정의할 수 있습니다.

IoT 분석 솔루션

ThingWorx IIoT 솔루션 플랫폼으로 기업들이 직면한 과제를 어떻게 해결하였는지 확인하시기 바랍니다

Tags:
  • 커넥티드 기기
  • 산업 연결성
  • 산업용 사물 인터넷
  • ThingWorx
  • 항공우주 및 방위
  • 자동차
  • 전자 및 하이테크
  • 산업 장비
  • 생명과학
  • 정유/가스
  • 소매 및 소비자 제품
  • Software and Technology
  • 예측 분석
  • SCP

작성자 소개

캐롤라인 디토레

캐롤라인은 PTC content excellence team의 컨텐츠 마케터이며, 그녀는 주로 사물인터넷(IoT), 증강현실(AR) 그리고 PLM 기술 관련 컨텐츠를 작성합니다.