IIoT란 무엇입니까?

지능형 센서와 액추에이터를 사용하여 제조 및 산업 공정을 개선하는 것을 산업용 사물 인터넷(IIoT)이라고 합니다. 산업용 인터넷이라고도 하는 IIoT는 스마트 머신의 기능과 실시간 분석을 활용하여 산업용 머신이 수년간 생산해 온 데이터를 더 많이 활용합니다. 이러한 데이터를 분석하면 유지 관리 및 문제 해결 능력이 향상되는 동시에 가시성이 향상됩니다. 또한 비용을 절감하고 보안을 강화하며 생산성을 높일 수 있습니다.

M2M(Machine-to-Machine), 연결성, 빅 데이터 및 기계 학습에 대한 강조는 기업과 산업에서 더 높은 효율성과 신뢰성을 가져왔습니다. 모두 IIoT라고 하는 M2M 사물 인터넷 덕분입니다. IIoT는 로봇 공학, 의료 기술 및 소프트웨어 정의 생산 프로세스와 같은 다양한 산업 응용 분야에 걸쳐 그 범위를 확장합니다.

인간과 달리 스마트 머신은 실시간으로 데이터를 수집하고 평가할 수 있습니다. 또한 발견한 내용을 단순화된 방식으로 신속하게 전달하여 보다 빠르고 정확한 비즈니스 결정을 내릴 수 있습니다. 이것이 스마트 머신이 IIoT의 주요 엔진인 이유입니다.

IIoT는 어떻게 작동합니까?

IIoT는 산업 운영에서 데이터를 수집, 모니터링 및 분석하기 위해 함께 작동하는 장치, 센서, 애플리케이션 및 관련 네트워킹 장비의 생태계입니다.

IIoT의 이점은 무엇입니까?

산업용 사물 인터넷의 가장 큰 이점 중 일부는 인적 오류 및 수작업 감소와 전반적인 효율성 향상으로 보아야 합니다.

장치 또는 기계 간의 통신이 개선되고 스마트해졌습니다. 또한 유지 관리 및 품질 관리에서 IIoT의 잠재적 사용을 무시할 수 없습니다. 재정적으로나 금전적 측면에서 비용이 절감됩니다. 이를 통해 업계의 안전성이 크게 향상되었습니다.

IIoT는 향후 몇 년 동안 더 통합된 장치 아키텍처 및 프로토콜을 구동하여 원활한 기계 통신을 가능하게 하여 연결성을 향상시킬 것으로 예상됩니다.

어떤 산업에서 IIoT를 사용하고 있습니까?

첫째, 농업 산업에서 산업용 센서는 토양 수분, 영양분 및 기타 요인에 대한 정보를 수집하여 농민이 가능한 최고의 작물을 재배하도록 돕습니다. 중장비를 통한 공장의 생산성 향상.

자동차 산업에서 IIoT는 제조 공정에서 많이 사용됩니다. 산업용 로봇은 자동차 산업에서 널리 사용되며 IIoT는 이러한 시스템을 예방적으로 유지 관리하고 생산에 영향을 미치기 전에 문제를 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다.

석유 및 가스 산업에서도 산업용 IoT 장치를 사용합니다. 일부 석유 회사는 열화상 및 시각적 이미지를 사용하여 파이프라인을 스캔할 수 있는 무인 항공기를 보유하고 있습니다. 이 정보는 안전한 작동을 보장하기 위해 다른 유형의 센서의 데이터와 결합됩니다.

분명히 결국 IIoT에서 볼 수 있듯이 많은 산업이 관련되어 있습니다. 많은 IIoT 사용 사례는 정부(스마트 도시) 및 의료를 포함한 산업에서도 탐색됩니다.

IIoT는 안전한가요? IIoT의 위험과 과제는 무엇입니까?

IIoT의 채택은 산업 운영 방식을 재구성할 수 있는 잠재력을 가지고 있지만 더 큰 연결성에 직면하여 보안을 보장하면서 디지털 변환 이니셔티브를 개선하기는 어렵습니다. 그리고 스마트 장치의 성장으로 보안 결함이 증가하고 보안 책임에 대한 의문이 제기되었습니다.

생산에 투입된 후에도 IIoT 장치는 종종 기본 암호를 유지합니다. 이와 유사하게 많은 IIoT 장치는 일반 텍스트로 데이터를 보냅니다. 이러한 상황으로 인해 해커가 IIoT 장치에서 흐르는 데이터를 가로채는 것은 매우 간단합니다. 이와 유사하게 공격자는 안전하지 않은 IIoT 장치의 제어권을 장악하고 이를 기반으로 사용하여 다른 네트워크 리소스를 공격할 수 있습니다.

IIoT 사이버 공격의 영향은 단순히 가상이 아닙니다. Trisis 공격은 인터넷에 연결된 센서를 악용하고 사이버-물리적 네트워크에 대한 액세스 권한을 획득함으로써 맬웨어가 산업 네트워크에 어떻게 이미 도입되었는지 보여주었습니다.

IIoT 장치는 부적절하게 설치된 경우 네트워크에 새로운 취약성을 도입할 수 있습니다. 악용될 수 있는 새로운 공격 벡터를 제공하는 것 외에도 IoT 항목은 보호 기능이 부족한 경우가 많으며 보안 연구원이 전 세계적으로 많은 사용자가 있는 장치에서 결함을 찾는 것은 일상적인 일입니다.

또 다른 위험은 해커가 피싱 이메일을 보내거나 맬웨어를 설치하여 사무실 PC 및 IIoT 장치와 같은 다른 네트워크 장치를 통해 산업 환경에 액세스할 수 있다는 것입니다. IIoT 장치는 일반적으로 나머지 비즈니스를 실행하는 정보 기술과 다른 네트워크에서 작동해야 합니다.

기업이 점점 더 많은 IIoT 장치를 배포함에 따라 효율적인 장치 관리 전략을 채택하는 것이 중요합니다. IIoT 장치, 이러한 네트워크에서 공유되는 데이터 및 이들이 작동하는 물리적 시스템은 모두 기본 로그인 암호 변경 및 사용 가능한 즉시 패치 설치와 같은 이러한 보안 기본 사항의 일부로부터 이점을 얻을 수 있습니다.

패치를 적용하는 것은 Windows 업데이트 및 기타 PC 소프트웨어만큼 쉽지 않습니다. 산업 시설이 모든 센서, 장치 및 네트워크를 통해 인터넷에 연결된 사이버-물리적 시스템에 대한 데이터를 가지고 있더라도 말입니다. 업데이트는 수동으로 패치해야 하는 경우가 많습니다.

IIoT의 응용

지능형 물류

생산 수준을 유지하는 것도 중요하지만 효율적인 공급망 전달도 필수적입니다. 운송 회사는 자산 관리를 추적하는 데 사용합니다. 이를 통해 조직은 인벤토리에 대한 가시성과 자재 가용성, 진행 중인 작업 등에 대한 보다 현실적인 타임라인을 제공합니다.

생산

이것은 가장 많이 사용되는 IIoT 부문입니다. 산업용 IoT는 장비, 액세서리 및 작업장 센서를 연결하여 프로세스 엔지니어와 관리자에게 절실히 필요한 생산 가시성을 제공할 수 있습니다.

예측 유지보수
이 프로세스에서 센서는 필수 성능 메트릭을 실시간으로 모니터링하고 문제가 감지되고 생산을 긴급하게 중단해야 하는 경우 경고를 보냅니다.

멀리 떨어진 자산을 유지 관리할 때 서비스 호출이 감소하면 운영 효율성이 높아지고 운영 비용이 절감되며 상당한 시간, 노력 및 비용을 절약할 수 있습니다.

소매

요즘에는 4G에 연결된 작은 마이크로컨트롤러가 클라우드를 통해 데이터를 쉽게 수집, 구성 및 분석할 수 있으며 점점 더 강력하고 저렴한 IoT 플랫폼을 통해 지구상 거의 모든 곳에서 움직이는 자산을 실시간으로 식별, 위치 및 모니터링할 수 있습니다. 기업은 현지 고객의 선호도를 반영하고 보다 효과적인 광고로 특정 그룹을 타겟팅하도록 상점 전면을 조정할 수 있습니다. 매장은 이러한 데이터 기반 통찰력 덕분에 경쟁업체와 차별화됩니다.

스마트 시티

스마트 시티는 센서와 무선 또는 셀룰러 기술이 널리 사용되는 도시 지역입니다. 인프라 요구 사항에 이 연결된 기술을 포함하도록 노력하고 있습니다. IoT는 주차 솔루션, 폐기물 관리, 자원 관리, 오염 제어, 물 분배, 교통 관리 등과 같은 다양한 방식으로 도시 운영에 포함될 수 있습니다.

웨어러블

IoT의 또 다른 분명한 적용 사례입니다. 그러나 IIoT에서는 소비자 부문과 밀접한 관련이 있습니다. 피트니스 모터를 사용하여 작업장 안전을 보장하는 데 점점 더 많이 사용되고 있습니다.

업계에서 성공적으로 작동하는 더 많은 응용 프로그램이 있습니다. 스마트카, 로보틱스, 스마트통신, 스마트그리드 등 제조업 분야에서 더 큰 돌파구가 다가오고 있으며 정부와 기업은 이에 대비하고 있다.

IIoT의 미래

앞으로 예측 유지보수는 모든 규모의 기업이 연결된 시설의 상업적 이점을 활용할 수 있도록 개선된 장치 연결성 및 보다 접근 가능한 가격 책정과 함께 IIoT의 미래에 더 많은 관심을 받게 될 것입니다.

5G의 도입은 IIoT 장치가 사용되는 방식에 상당한 영향을 미칠 것입니다. 5G의 고속 및 낮은 대기 시간으로 인해 이전에는 고속 연결 부족으로 인해 불가능했던 원격 위치에 IIoT 장치를 배포할 수도 있습니다.

미래의 디지털 혁신은 특히 기업이 공급망과 생산 프로세스를 자동화하기 위해 노력할 때 IIoT 장치에 크게 의존할 것입니다. 빅 데이터 분석도 IIoT 데이터를 포함하도록 발전할 것입니다.

이러한 이점 중에는 생산성 향상, 비용 절감, 즉각적인 제어, 문제 및 기회의 빠른 감지 등이 있습니다.

팀 작업: Anvi Barde , Tyagi Anushka , Arya Pimpalgaonkar , Aryan Kamath , Kshitij Bhure