산업별 채택
어떤 산업이 IIoT 기회를 활용하기 위해 빠르게 움직이고 있습니까?
역할별 IIoT 사용 사례 분포
비즈니스 결과를 도출하기 위해 어떤 방식으로 IIoT가 적용되고 있을까요?
제조 사용 사례:
제조 부문 운영 인텔리전스 - 61%
제조 공정을 모니터링하고 실시간 통찰력을 제공하는 대시보드를 만들기 위해 여러 다양한 설계 시스템과 자산에서 데이터를 수집합니다.
제조 사용 사례:
제조를 위한 예측 유지보수 - 12%
운영 자산 정보(센서 판독, 서비스 기록, 환경 조건)를 수집하고 자산을 유지보수할 준비가 되는 시점을 예측하는 분석 모델과 사후 대응(고장 수리) 유지보수 접근 방식을 사용합니다.
제조 사용 사례:
자산 상태 모니터링 - 12%
공장 자산의 상태와 성능을 모니터링 및 추적하고 머신 러닝을 배포함으로써 알려진 패턴(이상 감지)을 기반으로 비표준 활동을 평가하고 결과적으로 KPI의 통합 실시간 가시성을 통해 통찰력을 제공합니다.
제조 사용 사례:
품질 모니터링 및 검증 - 4%
이상 알림 또는 경고를 통해 실시간으로 제품 품질을 모니터링합니다.
제조 사용 사례:
디지털 지침 - 4%
교육, 품질 검증, 유지보수 실행, 운영 모니터링을 개선할 수 있도록 3D 또는 증강 현실을 통해 디지털 콘텐츠(즉, 작업 지침, 제조 공정, 안전 절차 등)를 제공합니다.
서비스 사용 사례:
원격 모니터링 - 39%
위치, 성능, 사용률, 상태에 따라 원격으로 제품을 추적하여 문제를 모니터링, 트러블슈팅 및 진단합니다.
서비스 사용 사례:
자산 유지보수 - 17%
현장 예방 유지보수와 운영 자산의 수리를 위해 장비 및 기계를 실시간으로 모니터링합니다.
서비스 사용 사례:
원격 서비스 - 19%
실시간 제품 및 자산 모니터링에 임베디드 진단 기능을 추가하여 양방향 파일 전송 또는 원격 소프트웨어 업데이트를 포함한 원격 액세스 및 자산의 원격 서비스를 구현합니다.
서비스 사용 사례:
예측 유지보수/서비스 - 14%
서비스 제품 정보(센서 판독, 서비스 기록, 환경 조건)를 수집하고 기계를 정비할 준비가 되는 시점을 예측하는 분석 모델과 사후 대응(고장 수리) 서비스 접근 방식을 사용합니다.
운영 사용 사례:
자산 모니터링 - 47%
KPI의 통합 실시간 가시성을 통해 통찰력을 제공하기 위해 알려진 패턴(이상 감지)을 기반으로 비표준 활동을 평가하기 위해 운영 자산(유동 또는 고정)의 상태와 성능을 모니터링 및 추적하고 머신 러닝을 배포합니다.
운영 사용 사례:
운영 인텔리전스 - 25%
운영 프로세스를 모니터링하고 실시간 통찰력을 제공하는 대시보드를 만들기 위해 여러 다양한 설계 시스템과 자산에서 데이터를 수집합니다.
운영 사용 사례:
운영을 위한 예측 유지보수 - 14%
운영 자산 정보(센서 판독, 서비스 기록, 환경 조건)를 수집하고 자산을 유지보수할 준비가 되는 시점을 예측하는 분석 모델과 사후 대응(고장 수리) 유지보수 접근 방식을 사용합니다.
데이터 소싱
IIoT 솔루션 내에서 활용되는 데이터 소스에는 어떤 것이 있을까요?
