초고속 인터넷의 보급과 IT의 진화에 따라 제조업도 운영 효율성 향상 및 장애 예측 등을 위해 스마트 제조로 이동하고 있습니다. 현장에서 실시간 정보 수집을 가능하게 하는 엣지 디바이스의 중요성이 날로 커지고 있습니다.
이번 시간에는 제조업의 스마트 제조를 주도하고 있는 엣지 디바이스의 종류와 역할, AI 및 IoT와의 관계, 활용 사례에 대해 설명합니다.엣지 디바이스를 사용하여 제조를 더 스마트하게 만드는 것을 고려하고 있는 제조 업계의 제조 관리 담당자라면 이 문서를 참조로 사용하십시오.
제조 및 생산 관리 분야의 엣지 디바이스란 무엇일까요?
제조 산업의 엣지 디바이스를 이해하려면 먼저 엣지 디바이스에 대한 개요를 파악한 다음 어떤 유형이 있는지 이해해야 합니다.여기서는 엣지 디바이스와 특히 제조 현장에서 사용되는 엣지 디바이스 유형에 대한 개요를 제공합니다.
엣지 디바이스란?
제조업에서 엣지 디바이스는 장비 또는 시설과 가장 가까운 수준에서 데이터를 수집하는 단일 기능 장치 또는 일정 수준의 처리 능력을 갖춘 장치 또는 장치입니다.
이것의 장점은 장치 및 장비 근처에 배치하고 실시간으로 데이터를 수집할 수 있다는 것입니다.또한 디바이스가 일정 수준의 처리 능력을 갖추면 현장에서 지연 없이 데이터를 처리할 수 있어 네트워크 및 데이터 센터의 부하를 줄일 수 있습니다.
참고로 엣지 디바이스와 비슷한 또 다른 용어가 있습니다. 바로 “IoT 디바이스”입니다.IoT는 “사물 인터넷 (Internet of Things)" 의 약자이므로 인터넷에 연결되어 있다는 것을 전제로 합니다.반면에 “엣지”는 단순히 끝을 의미하며 인터넷 연결을 가정하지 않습니다.결국 둘 다 존재한다고 가정하지만 인터넷에 연결된 엣지 디바이스를 IoT 디바이스라고 할 수 있습니다.
엣지 컴퓨팅에 대한 자세한 내용은 다음 문서를 참조하십시오.
엣지 컴퓨팅이 주목받는 이유는 무엇일까요?클라우드와 온프레미스 컴퓨팅의 차이점은 무엇인가요?| 스트라투스 블로그
제조 분야의 주요 엣지 디바이스 유형
다양한 유형의 엣지 디바이스가 있습니다.여기서는 제조 산업에서 사용되는 주요 유형의 엣지 디바이스를 소개합니다.
- 여기에는 데이터를 수집하는 센서와 카메라가 포함됩니다.
.기계의 작동 상태를 확인하고, 제품의 품질 및 외관을 검사하고, 제조 공정을 모니터링하는 데 사용됩니다.사용 목적에 따라 가속도 센서, 진동 센서, 고해상도 카메라, 멀티 카메라 시스템 등 다양한 유형의 장치가 사용됩니다. - 데이터를 수집하고 기계를 제어하는 장치의 전형적인 예
PLC (프로그래머블 로직 컨트롤러) 입니다.PLC는 장비와 시설을 자동으로 제어하는 장치입니다.PLC에서 장비 또는 설비가 자동으로 수행하기를 원하는 동작을 설정하여 연결된 장비 또는 시설을 원격으로 제어할 수 있습니다. - 수집된 데이터를 외부로 전송하는 장치
일반적으로 엣지 디바이스에는 포함되지 않지만 게이트웨이에 센서 기능이 있는 디바이스는 에지 디바이스로 취급될 수 있습니다.게이트웨이는 엣지 디바이스와 클라우드 간의 통신을 위한 중개자 역할을 하여 여러 엣지 디바이스를 집계하는 데이터 처리를 가능하게 합니다. - 수집된 데이터를 처리하는 장치
이들은 센서 및 카메라와 같은 장치에서 수집한 데이터를 현장에서 즉시 처리하는 장치입니다.여기에는 절전형 소형 싱글보드 컴퓨터와 임베디드 시스템이 포함됩니다.이 중 복잡한 처리가 가능한 장치를 특히 엣지 컴퓨팅이라고 합니다.
모바일 장치 (스마트폰) 및 태블릿도 여기에 분류됩니다.이러한 장치는 생산 라인 모니터링, 작업 지침 발행, 재고 관리 외에도 애플리케이션을 사용하여 전체 생산 라인을 실시간으로 모니터링합니다.
제조 분야의 엣지 디바이스 사용 사례
엣지 디바이스가 제조에 사용되는 방법의 예는 다음과 같습니다.
기계 모니터링
센서와 카메라를 사용하여 제조 라인과 기계의 작동 상태를 모니터링합니다.이를 통해 기계의 작동 상태를 실시간으로 모니터링할 수 있어 문제 발생 시 신속하게 대응하고 생산성을 개선하며 제품 품질을 관리할 수 있습니다.
생산 프로세스 개선
기계의 작동 상태를 분석하여 생산 라인의 병목 현상을 식별하고 개선할 수 있습니다.또한 생산 라인의 각 공정에서의 작업 시간을 측정하여 생산성 향상으로 이어질 개선 방안을 제시할 수도 있습니다.
인벤토리 관리
제품 재고를 효율적으로 관리할 수 있습니다.창고에 센서를 설치하여 재고의 양과 위치를 모니터링할 수 있습니다.또한 2D 바코드를 읽을 수 있는 엣지 디바이스를 사용하여 재고의 입고 및 품절을 관리할 수 있습니다.
엣지 디바이스와 AI 간의 친화성
글로벌 인포메이션 주식회사가 2022년 1월에 발표한 시장 조사 보고서에 따르면, 제조용 IoT 시장은 2020년의 전 세계 1,753억 달러에서 2026년까지 3990억 8천만 달러에 달할 것으로 예상됩니다.
참조: 제조 분야의 사물 인터넷 (IoT) 시장 — 성장, 동향, COVID-19 영향, 예측 (2022-2027) | 글로벌 인포메이션 주식회사
제조 산업의 IoT는 계속해서 빠르게 성장하고 있지만 큰 과제도 따릅니다.IoT가 수집하는 데이터의 양은 급격히 증가하고 있으며 클라우드에서의 데이터 처리 및 분석은 한계에 도달하고 있습니다.그래서 지금은 친화력이 높은 엣지 디바이스와 AI의 결합이 크게 주목받고 있습니다.그 이유 중 하나는 AI와 결합하면 인간의 판단으로는 따라가지 못하는 대량의 데이터를 분석하고 인사이트를 얻을 수 있기 때문입니다.
위에서 언급한 것처럼 엣지 디바이스는 현장에서 수집된 데이터를 처리하여 중앙 데이터 센터의 부하를 줄입니다.여기에 AI를 결합하면 데이터 처리뿐 아니라 현장에서 신속하게 분석하고 의사결정을 내릴 수 있습니다.
예를 들어, 엣지 디바이스가 기계 이상을 감지하면 AI가 이상 원인을 식별하고 유지 보수의 필요성을 판단할 수 있습니다.최근에는 AI가 이미 내장된 엣지 디바이스도 출시되고 있습니다.이를 통해 그 어느 때보다 쉽고 빠르게 데이터를 분석하고 최적의 생산 라인 속도와 제품 품질에 영향을 미치는 요인을 결정할 수 있습니다.
또한 현장에서 AI를 이용한 실시간 데이터 분석을 위해서는 고도의 처리 능력이 필요한데, 그 처리가 중단되면 그 영향은 엄청날 것입니다. 특히 실시간으로 장애를 감지하지 못해 다운타임이 증가하고 장비와 작업자의 안전이 저하될 수 있습니다.
따라서 복잡한 처리가 가능하고 가용성이 높은 엣지 컴퓨팅 플랫폼을 고려해야 합니다.보안 기능 및 낮은 운영 부담과 같은 제조 산업에서 엣지 컴퓨팅을 사용하기 위한 플랫폼 요구 사항에 대한 정보도 이 페이지를 참조하십시오.
제조 산업에서 엣지 컴퓨팅을 사용할 때의 장단점과 필요한 요구 사항 설명 | Stratus 블로그
엣지 디바이스를 활용하는 것은 제조 현장을 더 스마트하고 효율적으로 만드는 데 중요합니다.
엣지 디바이스는 장비 또는 시설과 가장 가까운 수준에서 데이터를 수집하는 단일 기능 장치 또는 일정 수준의 처리 기능을 갖춘 장치 또는 장치입니다.일부 디바이스는 엣지 컴퓨팅 디바이스로 분류되며, 엣지 컴퓨팅 디바이스는 수집된 데이터를 네트워크를 통해 데이터 센터로 전송하여 저장할 뿐만 아니라 그 자리에서 데이터를 처리합니다.
최근 몇 년 동안 제조업에서는 IoT의 사용이 확대되고 있지만 처리하는 데이터의 양은 해마다 증가하고 있어 이제 클라우드에서의 데이터 처리 및 분석에는 한계가 있습니다.
제조 현장을 더 스마트하게 만들기 위해 엣지 측에서 더 효율적이고 빠른 데이터 처리를 가능하게 하는 “엣지 AI”라고 하는 AI와 결합된 엣지 디바이스를 사용할 수 있다는 희망이 있습니다.Edge AI에 대한 자세한 내용은 다음 문서를 참조하십시오.
Edge AI - 숙련된 엔지니어의 판단과 경험을 유지하기 위한 핵심 기술 | Stratus 블로그
