지난 10년 동안 IoT는 비즈니스 세계에서 꾸준히 채택되었습니다. 기업은 이미 IoT 장치와 해당 데이터 기능을 사용하여 구축하거나 최적화하고 있으며 비즈니스 및 소비자 기술의 새로운 시대를 열고 있습니다. 이제 인공 지능과 기계 학습의 발전으로 "인공 지능"(AIoT)을 활용하는 IoT 장치의 가능성이 열리면서 다음 세대의 물결이 다가오고 있습니다.
AIoT를 채택하고 투자하는 소비자, 기업, 경제 및 산업은 AIoT의 힘을 활용하고 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다. IoT는 데이터를 수집하고 AI가 이를 분석하여 지능적인 행동을 시뮬레이션하고 최소한의 인간 개입으로 의사 결정 프로세스를 지원합니다.
IoT를 사용하면 장치가 서로 통신하고 이러한 통찰력을 기반으로 조치를 취할 수 있습니다. 이러한 장치는 제공하는 데이터만큼만 우수합니다. 의사결정에 유용하려면 데이터를 수집, 저장, 처리 및 분석해야 합니다.
이는 조직에 과제를 안겨줍니다. IoT 채택이 증가함에 따라 기업은 데이터를 효율적으로 처리하고 이를 실제 의사 결정 및 통찰력에 사용하는 데 어려움을 겪고 있습니다.
이는 클라우드와 데이터 전송이라는 두 가지 문제로 인해 발생합니다. 클라우드는 IoT 장치의 모든 데이터를 처리할 수 있도록 확장할 수 없으며 IoT 장치에서 클라우드로 데이터를 전송하는 데 대역폭이 제한됩니다. 통신 네트워크의 규모와 복잡성에 관계없이 IoT 장치가 수집하는 방대한 양의 데이터로 인해 지연과 혼잡이 발생할 수 있습니다.
일부 IoT 애플리케이션은 자율 주행 자동차와 같은 빠른 실시간 의사 결정에 의존합니다. 효과적이고 안전하기 위해 자율주행차는 인간과 마찬가지로 데이터를 처리하고 즉각적인 결정을 내려야 합니다. 대기 시간, 불안정한 연결 및 낮은 대역폭으로 인해 제한되지 않습니다.
자율주행차는 이러한 신속한 의사결정에 의존하는 유일한 IoT 애플리케이션과는 거리가 멀습니다. 제조에는 이미 IoT 장치가 통합되어 있으며, 지연이나 지연은 긴급 상황 시 프로세스에 영향을 미치거나 용량을 제한할 수 있습니다.
보안 측면에서 생체 인식은 특정 영역에 대한 접근을 제한하거나 허용하는 데 자주 사용됩니다. 빠른 데이터 처리가 없으면 긴급 상황에서의 위험은 말할 것도 없고 속도와 성능에 영향을 미치는 지연이 발생할 수 있습니다. 이러한 애플리케이션에는 매우 짧은 대기 시간과 높은 보안이 필요합니다. 따라서 처리는 가장자리에서 이루어져야 합니다. 데이터를 클라우드로 전송하고 다시 클라우드로 전송하는 것은 불가능합니다.
IoT 장치는 매일 약 10억 GB의 데이터를 생성합니다. 2025년까지 전 세계 IoT 연결 장치 수는 420억 대에 이를 것으로 예상됩니다. 네트워크가 성장함에 따라 데이터도 성장합니다.
필요와 기대가 변화함에 따라 IoT만으로는 충분하지 않습니다. 데이터가 증가하면서 기회보다 더 많은 과제가 발생하고 있습니다. 장벽은 모든 데이터의 통찰력과 가능성을 제한하지만 스마트 장치는 이를 변화시키고 조직이 조직 데이터의 진정한 잠재력을 발휘할 수 있도록 해줍니다.
인공지능을 통해 IoT 네트워크 및 장치는 과거의 결정으로부터 학습하고, 미래의 활동을 예측하며, 성능 및 의사결정 능력을 지속적으로 향상시킬 수 있습니다. AI를 사용하면 장치는 데이터 전송으로 인한 지연이나 혼잡 없이 "스스로 생각"하고, 데이터를 해석하고, 실시간 결정을 내릴 수 있습니다.
AIoT는 조직에 광범위한 이점을 제공하고 지능형 자동화를 위한 강력한 솔루션을 제공합니다.
(1) 가동 중지 시간 방지
해양 석유 및 가스 산업과 같은 일부 산업은 가동 중지 시간으로 인해 어려움을 겪습니다. 예상치 못한 장비 오류로 인해 가동 중지 시간으로 인해 비용이 많이 발생할 수 있습니다. 이를 방지하기 위해 AIoT는 장비 고장을 사전에 예측하고 장비에 심각한 문제가 발생하기 전에 유지 관리 일정을 계획할 수 있습니다.
(2) 운영 효율성 향상
인공지능은 IoT 장치로 들어오는 대량의 데이터를 처리하고 인간보다 더 효과적으로 기본 패턴을 감지합니다. 머신 러닝을 갖춘 인공 지능은 결과 개선에 필요한 작동 조건과 수정 사항을 예측하여 이러한 기능을 향상시킬 수 있습니다.
(3) 새롭고 향상된 제품 및 서비스 활성화
자연어 처리가 지속적으로 개선되어 장치와 인간이 보다 효과적으로 통신할 수 있습니다. AIoT는 더 나은 데이터 처리 및 분석을 통해 새로운 제품이나 기존 제품 및 서비스를 향상시킬 수 있습니다.
(4) 리스크 관리 개선
급변하는 시장 환경에 적응하기 위해서는 리스크 관리가 필요합니다. AI와 IoT는 데이터를 사용하여 위험을 예측하고 이상적인 대응의 우선순위를 정하여 직원 안전을 개선하고 사이버 위협을 완화하며 재정적 손실을 최소화할 수 있습니다.
AIoT는 제조, 자동차, 소매를 포함한 많은 산업에 혁명을 일으켰습니다. 다음은 다양한 산업 분야에서 AIoT를 적용하는 몇 가지 일반적인 사례입니다.
(1) 제조
제조업체는 장비 모니터링을 위해 사물 인터넷을 활용해 왔습니다. 한 단계 더 나아가 AIoT는 IoT 장치의 데이터 통찰력과 인공 지능 기능을 결합하여 예측 분석을 제공합니다. AIoT를 통해 제조업체는 창고 재고, 유지 관리 및 생산에서 적극적인 역할을 수행할 수 있습니다.
제조 분야의 로봇 기술은 운영을 크게 향상시킬 수 있습니다. 로봇에는 데이터 전송과 인공지능을 위한 센서가 내장돼 있어 지속적으로 데이터를 학습해 제조 과정에서 시간을 절약하고 비용을 절감할 수 있다.
(2) 영업 및 마케팅
소매 분석은 카메라와 센서에서 데이터 포인트를 캡처하여 고객의 움직임을 추적하고 계산대에 도달하는 데 걸리는 시간과 같은 실제 매장에서의 행동을 예측합니다. 이는 직원 배치 수준을 권장하고 계산원 생산성을 향상시켜 전반적인 고객 만족도를 높이는 데 사용될 수 있습니다.
주요 소매업체는 AIoT 솔루션을 사용하여 고객 인사이트를 통해 매출을 늘릴 수 있습니다. 모바일 기반 사용자 행동 및 근접성 감지와 같은 데이터는 고객이 쇼핑할 때 개인화된 마케팅 캠페인을 제공하는 데 사용할 수 있는 귀중한 통찰력을 제공하여 오프라인 매장으로의 방문객 수를 늘립니다.
(3) Automobile
AIoT에는 유지 관리 및 리콜을 포함하여 자동차 산업에 다양한 애플리케이션이 있습니다. AIoT는 오작동이나 결함이 있는 부품을 예측하고 리콜, 보증, 안전 기관의 데이터를 결합하여 어떤 부품을 교체해야 하는지 파악하고 고객에게 서비스 점검을 제공할 수 있습니다. 차량은 궁극적으로 신뢰성에 대한 더 나은 평판을 얻게 되며, 제조업체는 고객의 신뢰와 충성도를 얻게 됩니다.
AIoT의 가장 유명하고 아마도 가장 흥미로운 애플리케이션 중 하나는 자율 주행 자동차입니다. 사물인터넷에 지능을 제공하는 인공지능을 통해 자율주행차는 다양한 상황에서 운전자와 보행자의 행동을 예측하여 운전을 더욱 안전하고 효율적으로 만들어줍니다.
(4) 의료
양질의 의료의 주요 목표 중 하나는 이를 모든 지역 사회로 확대하는 것입니다. 의료 시스템의 규모와 복잡성에 관계없이 의사는 증가하는 시간과 업무량에 대한 압박을 받고 있으며 환자와 보내는 시간은 줄어들고 있습니다. 행정적 부담을 극복하면서 고품질의 의료 서비스를 제공하는 것은 엄청난 과제입니다.
의료기관 역시 대량의 데이터를 생성하고 영상 및 검사 결과를 포함한 대량의 환자 정보를 기록합니다. 이 정보는 환자 치료의 질을 향상시키는 데 중요하고 필요하지만, 의료 기관이 이 정보에 신속하게 액세스하여 진단 및 치료 결정을 내릴 수 있는 경우에만 가능합니다.
IoT와 AI를 결합하면 진단 정확도 향상, 원격 의료 및 원격 환자 치료 가능, 시설에서 환자 건강 추적에 대한 관리 부담 감소 등 이러한 질환에 대한 많은 이점이 있습니다. 아마도 가장 중요한 것은 AIoT가 환자 정보를 처리하여 인간보다 더 빠르게 중증 환자를 식별하고 효율적인 환자 분류를 보장할 수 있다는 것입니다.
위 내용은 IoT가 인공 지능의 잠재력을 수용하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
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