딜로이트는 중국, 일본, 인도, 한국, 대만, 싱가포르, 베트남, 말레이시아 등 아시아 15 곳 중 15 곳의 경쟁력있는 제조업 국가와 지역 중 15 곳이 아시아 지역에 10 개가있을 것으로 전망했다. 태국, 인도네시아 등이 있지만 이러한 목표를 달성하기 위해서는 아시아 태평양 지역의 제조업이 IoT (Internet of Things)를 받아 들일 필요가있다.
사물의 인터넷 아시아 생산은 전통적 제조에서 고급 또는 지능형 제조로 급속하게 이동하여 기술 개발로 인한 인력 부족 및 결함 문제를 해결합니다 .IoT (Internet of Things)의 사용 - 전통적으로 네트워크 센서, 시스템 제품에 연결됨 인터넷의 물건으로 제조업체는 운영 효율성을 개선하고 경쟁 우위를 확보 할 수 있습니다.
의류 제조업체를 예로 들자면 센서, 데이터 및 분석 기술을 사용하여 생산 장비 및 운영 환경의 효율성을 모니터링하고 실패를 예방하기위한 예방 조치를 취할 수 있습니다.이 예측 가능한 유지 관리 기능을 통해 제조업체는 상호 운용성이있는 공장 건물에서 Internet of Things는 전체 제품 라인에 실시간 모니터링 기능을 제공하기 때문에 제조업체는 생산 지연을 신속하게 감지하고 주문 요구 사항을 충족하도록 조정할 수 있습니다.
캡처 센서 데이터를 포함 및 데이터 전송 용량의 전송을 제공 - - 만약 IoT 데이터가 안전하고 신뢰할 수있는 전송을 할 수 있도록 컬렉션 : 데이터 관리 전략은 다음의 5 개 영역을 커버해야 할 것들 프로젝트의 인터넷의 성공의 열쇠 그래서 값 데이터의 것들 때문에 데이터 센터에 의해 기억 - 분석 센싱 데이터를 저장 - 센서 데이터 아카이빙 분석 - 경제적 장기간 데이터를 구축하는 정규화 센서 데이터를 제공했다.
제조업체는 또한 데이터 관리 전략이 데이터 센터에 저장된 핵심 데이터와 데이터 장치 및 기계 센서에 의해 생성 된 에지 데이터를 모두 포괄하는지 확인해야합니다. 전자는 수집 된 모든 데이터가 처리되기 전에 중앙 집중식 저장을 위해 데이터 센터로 전송된다는 것을 의미합니다. 분석 : 이것은 데이터의 백 분석에 매우 유용합니다.
후자는 에지 컴퓨팅 (edge computing)이라고도하며, 이는 디바이스가 생성하는 데이터를 필터링, 분석하고 초기 결정을 내리는 것을 의미합니다. 생산 라인의 로봇을 예로 들어 보겠습니다. 성능 데이터를 수집하고 중요하지 않은 것을 필터링 할 수 있습니다. 이 정보는 비정상적인 경우에만 과열이나 부품 고장과 같은 경고를 운영자에게 전송합니다. 에지 컴퓨팅 및 실시간 분석을 지원하기 위해 제조업체는 내장 플래시 SSD가있는 산업용 PC를 배치해야합니다. 기계는 일반적으로 기계적 하드 디스크 드라이브에 손상을 줄 수있는 큰 자기장 환경에서 작동하므로 제조업체는 사물의 인터넷을 채택 할 때 플래시 메모리 사용을 고려해야합니다.
또한 우수한 데이터 관리 전략을 통해 제조업체는 데이터가있는 곳과 관계없이 동일한 데이터 관리 도구 및 절차를 사용할 수 있어야하며 점점 더 많은 제조업체가 융통성을 유지하기 위해 하이브리드 클라우드를 채택하고 일관성을 유지해야합니다. 데이터 형식으로 다른 환경의 데이터를 쉽게 분석 할 수 있습니다.
특히 데이터 관리의 관점에서 극복해야 할 많은 과제가 있기 때문에 고급 제조 방법은 어려울 것 같습니다. 이러한 복잡성을 줄이는 한 가지 방법은 채택 된 솔루션이 데이터 네트워킹을 통일시키고 이들을 아키텍처 또는 플랫폼에 관계없이 작업 부하 또는 응용 시스템에 데이터가 제공되므로 데이터 사일로를 없애고 어디서나 데이터에 액세스 할 수 있으므로 제조 효율성을 높이고 혁신을 가속화 할 수 있습니다.
IDC는 2021 년까지 아시아 - 태평양 제조업체들이 전체 투자의 3 분의 1을 차지하면서 IoT에 투자 할 것이라고 예측하고 있지만 아시아 제조업체들은 지능형 및 상호 연결 기술을 기반으로 할 것이라고 전망했다. 무엇보다도 전염병을 따라 가기 위해 IoT 열차에 뛰어 드는 것이 아니라, 상호 연결된 장치에서 생성 된 데이터를 효과적으로 사용할 수 있도록 미래의 유연성을 보장하는 데이터 관리 전략이 필요합니다. 이런 식으로 사물의 인터넷을 사용하여 비즈니스 혼란을 모니터하고 경쟁 업체를 뛰어 넘는 올바른 결정을 내릴 수 있습니다.