최첨단 산업은 다양한 산업 현장에 점점 더 많은 장치가 배포되는 것을 특징으로 합니다. 장시간 작동으로 인해 때때로 일부가 잘못될 수 있습니다. 문제를 조기에 식별하고 예방 조치를 취하려면 작업 상태를 추적해야 합니다. 전통적으로 유지보수 엔지니어는 순회하며 현장으로 자주 파견됩니다. 그러나 이 경우 상당한 비용이 발생할 수 있으며 대개는 일부 문제를 즉시 식별할 수 없습니다.
산업용 IoT(IIoT)의 발전으로 현장 장치들이 인터넷에 연결되어 중앙 위치에서 장비 작동 상태를 지속적으로 모니터링할 수 있게 되었습니다. 어떤 일이 발생하든 실시간으로 클라우드에서 볼 수 있으며 결함이 발생하면 엔지니어는 문제를 찾아 즉각적인 조치를 취할 수 있습니다.
더 많은 장치가 인터넷에 연결되고 증가하는 데이터 볼륨을 생성함에 따라 제조업체와 사용자는 보다 효율적인 유지 관리뿐만 아니라 성장을 촉진하기 위해 데이터에서 도출된 더 많은 인사이트를 찾고 있습니다. 이것은 데이터를 더 깊이 파고들어 더 나은 처리 및 분석하는 것을 의미합니다. 이러한 모든 요구는 "클라우드 + 엣지"의 조화로 IIoT 에코시스템에 대한 더 큰 기술적 과제를 만들고 있습니다.
1. 다양한 장치들로부터 데이터 수집
산업 현장에 배치된 장치는 현장의 여러 부분에서 데이터를 계속 캡처하여 기계와 환경을 모두 모니터링합니다. 이러한 장치는 서로 다른 인터페이스(직렬 포트, 이더넷 포트, 블루투스, Wi-Fi 등)로 구축되기 때문에 모든 장치에서 데이터를 수집하기가 쉽지 않습니다. 현장의 다양한 기기들이 대량의 데이터를 생성하고 있는데, 이는 이를 수집하고 처리해야 하는 게이트웨이가 직면한 큰 과제입니다.
서로 다른 장치는 서로 다른 프로토콜로 통신합니다. 같은 범주 내에서도 꽤 많은 옵션이 있을 수 있습니다. 한편 일부 제조업체는 사설 프로토콜을 통해 통신합니다. 데이터를 전송하는 대부분의 기존 게이트웨이는 이러한 프로토콜 중 일부만 지원하므로 사용자에게 호환성 문제가 발생합니다. 이는 단일 사이트에 여러 종류의 게이트웨이가 필요하다는 것을 의미하며, 이는 장비에 대한 막대한 지출과 브랜드 전환에 대한 높은 비용을 의미합니다.
