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IBM 소개 : IBM 맥시모 지능형 자산 관리를 통해 자산 활용도를 최적화하고 가동 시간을 늘리며 효율성을 높이고 운영 비용을 절감합니다. 이러한 기능은 이제 Maximo Application Suite에 연결된 스마트폰 앱인 Maximo Mobile을 통해 현장의 기술자에게 제공되고 있습니다. Maximo Mobile은 AI 및 원격 인간 지원, 디지털 트윈, 기본 모바일 기능 및 셀 서비스 없이 사용 가능한 연결 해제 모드를 사용합니다. Maximo Mobile을 사용하면 자산이 고장나면 기술자가 전문가와 원격으로 협업하고 Watson에 액세스하여 문제를 진단하고 가능한 수정 사항을 식별하는 기능을 포함하여 보다 강력한 솔루션에 액세스할 수 있습니다.

이 에피소드의 주요 질문 및 주제 :

(01 : 01) 조 버티 소개

(01 : 39) IBM 소개 및 IoT 공간에서 IBM의 역할

(03 : 10) 유지 관리에서 IoT의 역할은 무엇입니까? 장비를 담당하는 기술자의 역할이 어떻게 바뀌고 있습니까?

(05 : 20) AI는 이 모든 장비의 유지 관리와 관련된 기술 격차를 어떻게 해결하고 있습니까?

(10 : 21) AI는 자산 관리의 미래에 어떤 영향을 미치나요?

(12 : 23) 새로 사용 가능한 이 모든 데이터가 어떻게 사후 유지 관리에서 장비의 예측 유지 관리로의 변화를 가능하게 합니까?

(13 : 58) 연결성은 이러한 초점의 변화에 ​​어떻게 적합합니까?

(16 : 18) 클라우드 컴퓨팅과 엣지 컴퓨팅은 자산 관리의 미래에 어떤 영향을 미칠까요?

(18 : 56) 레거시 시스템에 어떻게 접근합니까? 고객과의 대화는 어떤 모습이며 기존 인프라에 어떻게 적응할 계획입니까?

(19 : 58) 현장 작업자의 안전을 유지하는 데 현장의 차세대 모바일 기술이 어떻게 도움이 됩니까?

(21 : 58) 디지털 트윈이란 무엇이며 어떤 산업에서 디지털 트윈의 사용을 실제로 수용하고 있습니까?

(23 : 54) 올해 남은 기간 동안 IoT의 미래에 가장 기대되는 것은 무엇입니까?

대본 :

– [내레이터] 당신은 IoT For All Media Network를 듣고 있습니다.

– [Ryan] 여러분, 안녕하세요. IoT For All Media Network에서 진행되는 IoT For All 팟캐스트의 다른 에피소드에 오신 것을 환영합니다. 저는 IoT For All의 공동 제작자 중 한 명인 호스트 Ryan Chacon입니다. 이제 이 에피소드로 넘어가기 전에 가장 좋아하는 팟캐스트 플랫폼을 구독하거나 IoTforall.com/newsletter에서 뉴스레터에 가입하는 것을 잊지 마세요. 따라서 더 이상 고민하지 말고 IoT For All 팟캐스트의 이 에피소드를 즐기십시오. IoT For All 쇼에 오신 것을 환영합니다. 지금까지의 일주일은 어떻게 흘러가고 있습니까?

– [Joe] 좋아요, 한 주 잘 지내고 계신가요?

– [Ryan] 그리 나쁘지는 않습니다. 여기 DC 지역은 정말 덥지만, 바라건대 당신이 있는 곳은 더 좋은 날씨입니다.

- [조] 아니요. 텍사스는 덥습니다.

- [라이언] 알았어! 청중에게 간략한 소개, 배경 정보, 관련성이 있다고 생각하는 모든 것을 제공하고 청중이 누구의 말을 듣고 있는지에 대한 더 많은 통찰력을 제공하는 것으로 시작하고 싶습니다.

- [조] 알았어. 그래서 제 배경은 기업가입니다. 저는 20개 이상의 소프트웨어 제품을 출시했습니다. 나는,

– [라이언] 으흠

– [Joe] 몇 년 전에 회사를 운영하다가 IBM에 매각했습니다. 그리고 그 이후로 우리의 IoT 비즈니스는 물론 날씨 비즈니스, 블록체인 공급망, Watson 미디어 및 기타 많은 것들도 IBM에서 벗어났습니다.

- [라이언] 음.

- [라이언] 대단해. IBM에 대해 조금 더 이야기하고 IoT, AI, 그런 종류의 분야, 당신이 하는 일, 시장에 제공하는 것, 접근 방식이 다른 사람과 어떻게 다른지에 대해 조금 더 이야기할 수 있다면 어쩌면 거기에 다른 것이 있을지도 모릅니다.

- [조] 알았어. 우리는 약 XNUMX~XNUMX년 전에 IoT에 투자하기 시작했으며 IBM은 내가 자산 집약적이라고 부르는 산업에 막대한 투자를 하고 있습니다.

- [라이언] 알았어.

– [Joe] 그리고 그것은 글로벌이기 때문에 고객과 유틸리티, 석유 및 가스, 운송,

– [라이언] 으흠

– [Joe] all that 제조, all that, IoT, 집약적

– [라이언] 그래

– [조] 당신이 기대하는 산업. 그것이 투자의 원래 이유였습니다. Maximo라는 제품의 대규모 설치 기반도 있습니다. 따라서 Maximo는 전 세계 수천 개의 회사에서 유지 관리를 수행하는 데 사용됩니다. 따라서 자산과 IoT, 이 두 가지의 수렴, 수렴을 유지하는 것은 자연스러운 일입니다. 또한 건물을 유지 관리하는 TRIRIGA라는 포트폴리오도 있습니다. 아시다시피 IoT는 건물 내부와 그 밖의 모든 것에 내장되어 있습니다. 그래서 그것들은 다른 것들 사이에서 두 개의 큰 포트폴리오입니다. 우리는 공급망 사업도 가지고 있습니다. IoT는 해당 부문에서 더 부상하고 있지만 특히 COVID 이후에 전 세계적으로 선적 컨테이너 및 상품을 추적하는 것을 생각해 보십시오.

– [조] 사람들이 알고 싶어

– [라이언] 맞아

– [Joe] 공급망에 무슨 일이 일어나고 있습니까? 따라서 해당 부문에서도 IoT에 대한 더 많은 투자를 보게 될 것입니다.

- [라이언] 대단해. 말씀하신 한 가지는 유지 관리 측면에 대한 것이었습니다. 현재 우리가 가지고 있는 IoT 연결 장치의 출현으로 인해 기술자의 역할이 어떻게 바뀌었는지 말씀해 주시면 감사하겠습니다. 그들에 의해 구동되는 장비를 수리하고 유지합니다. 그리고 당신이 사물의 측면에서 보는 것과 같은 종류입니다.

- [조] 네. 글쎄요, 장비의 일부가 변경되었습니다. 제가 자랄 때, 저는 아버지와 함께 자동차 작업을 하곤 했죠, 그렇죠? 오늘은 차에 손도 대지 않았다. 나는 차의 후드를 열었고, 나는 마치 내부에서 무슨 일이 일어나고 있는지

– [라이언] 맞아

– [Joe] 도처에 전선이 있고 모든 것에 센서가 내장되어 있습니다. 그래서 장비가 바뀌었습니다. 그래서 기술자의 삶이 바뀌었습니다. 점점 더 나빠지고 있습니다. 우리는 어느 시점에서 농부들이 로봇을 사용하여 밭을 오르락내리락 하는 것을 좋아할 것으로 예상하고 있습니다. 단지, 단지 잡초를 뽑는 것뿐이겠죠? 비료를 예로 사용하는 대신. 그래서 당신은 이제 농부가 있습니다.

– [라이언] 그래

– [Joe]는 로봇을 유지해야 합니다. 따라서 장비의 변경도 현대화되고 있는 것 중 하나입니다. 있어, 많다

– [라이언] 알았어

– [Joe] 노후 자산

– [라이언] 맞아

– [Joe]와 그것들은 교체해야 하고, 새 것은 센서가 있고, 데이터 비용과 칩 비용은 훨씬 낮아졌습니다.

- [라이언] 맞아.

– [Joe] 그래서 그들은 더 잘 유지되고 더 잘 모니터링 될 수 있도록 임베디드 컴퓨터, 칩 및 연결과 함께 모두 배송됩니다.

- [라이언] 네. 최근에 칩에 대한 이야기를 많이 들었습니다. 적어도 제가 이야기한 사람들 중에는 칩 쪽에 부족함이 있는 것 같습니다. 그것이 당신이 보는 것과 같은 것입니까, 아니면 어떻게 접근하고 있습니까?

– [Joe] 특정 구간에 있습니다.

- [라이언] 네.

- [Joe] 일시적인 문제라고 생각합니다. 그래서 그것은,

- [라이언] 알았어.

– [Joe] 그들이 "과도기 문제"라고 부르는 것. 즉, 반도체에 더 많은 투자가 이루어질 것입니다. 우리는 그 나라가 어느 나라인지에 따라 더 많이 움직일 것으로 예상합니다. 따라서 더 많은 미국 기반 제조 시설을 볼 수 있습니다.

– [라이언] 맞아

– [Joe] 해외가 아닌 칩을 제조하지만,

– [라이언] 맞아

- [Joe] 장기적으로 칩 부족은 없을 것이고 일시적인 문제다.

– [라이언] 알았어. 잠시 전 장비 유지 관리에 관한 질문으로 돌아가겠습니다. 그래서 저는 AI 구성 요소도 가져올 수 있는지 확인하고 AI가 이 새로운 기술로 인해 발생하는 기술 격차를 해소하는 데 어떻게 도움이 되는지 이야기하고 싶었습니다.

– [조] 네

– [Ryan]은 현재 전 세계에서 이러한 복잡한 자산을 유지 관리하고 수리하도록 훈련받은 사람들을 돕습니다.

– [Joe] 알다시피, 그것에 대한 약간의 배경은, 당신은 누군가가 직장에 막 들어온다는 이분법을 가지고 있다는 것입니다. 온라인에서 성장하고 비디오 게임을 하기 때문에 우리는 거의 누구입니까? 십대 같은 무인 항공기 운영자를 생각해 보십시오. 그들은 실제로 로봇과 무인 항공기, 자율 주행 차량 등을 실제로 조작할 수 있는 유용한 기술을 가지고 있습니다. 그리고 20년, 30년 동안 일한 기술자가 있고 잔디 깎는 기계와 자동차에서 일하며 자라난 기술자도 있습니다. 그래서

– [라이언] 네

– [Joe] 그들은 소매를 걷어붙이고 장비를 가지고 놀기 시작할 가능성이 더 큽니다. 어, 학교에 오는 사람은 아마도 그것을 고치는 방법에 대한 YouTube 비디오를 찾아 갈 것입니다. 그러니 그런 관점에서 생각해보세요. 이제 은퇴하고 지식을 잃어가고 있는 인력이 있습니다. 그래서 그것을 포착하고 주입할 수 있을 뿐만 아니라 AI를 사용하여 사용자 매뉴얼, 비디오, 과거 작업, 주문 내역을 검색하여 실제로 문제를 해결하고 수정할 수 있습니다. 그 아이디어는 실제로 Star Track, Trek과 같은 쇼에서 비롯되었습니다. Star Trek을 본 적이 있다면,

- [라이언] 알았어. 당신은 그들이 컴퓨터와 상호 작용하고 있음을 참조하십시오. 그것들은 공중에 있는 물건을 만지는 것과 같습니다. 실제 우주선은 그들에게 오, 이 방 엔진에 문제가 있다고 말하고 있습니다. 그리고 그 너머에 엔진룸에 남자가 있는데 무슨 이유에서인지 소리를 지르며 수리를 하려고 하는 거죠, 그렇죠? 하지만, 그건

- [라이언] 맞아.

- [Joe] 실은 20, 30대 기술자 맞죠?

- [라이언] 맞아.

– [조] 20~30년 경력의 기술자가 실제로 영상을 보지 않고도 장비 수리를 할 줄 안다. 따라서 AI는 우리가 보고 있는 과도기적 노동력을 이끌고 있으며, 그 지식과 노동력을 처음 접하는 사람들의 고급 기술 집합을 포착해야 할 필요가 있습니다.

- [라이언] 현장 작업자나 기술자 등이 보조를 위해 사용하는 특정 모바일 도구가 있습니까?

– [Joe] 새로운 모바일을 출시했는데 물어봐 주셔서 감사합니다. 실제로 AI 지원이 내장되어 있습니다. 그래서 우리는 Watson AI를 사용하고 있습니다.

- [라이언] 알았어. 괜찮아.

– [Joe] 원격 협업도 있습니다. 따라서 실제로 경험 많은 기술자가 있는 원격 센터에 전화하는 것을 생각할 수 있습니다. 그러면 인간 기반의 도움과 AI 기반의 도움을 모두 받을 수 있습니다. AI가 있지만 실제로 우리는 AI 기반 부품 식별을 가지고 있습니다. 태블릿과 휴대전화에서 카메라를 사용할 수 있습니다.

– [라이언] 오, 잡았다, 잡았다

– [Joe] 그리고 오, 이것은 이 부분, 이 특정 부분, 왜냐하면 오른쪽 부분이 닫혀 있기 때문입니다.

– [라이언] 맞아

– [Joe]도 작동하므로 식별할 수 있는 올바른 부품과 데이터가 있어야 합니다. 알다시피, 꽤 진행되고 있습니다. 즉, 지구상의 모든 것이 디지털화되어야 합니다.

– [라이언] 그래

– [Joe]가 작동하려면 디지털 발자국이 필요합니다. AI는 당신이 그것에 공급하는 데이터만큼만 훌륭합니다.

– [라이언] 물론이죠.

– [Joe] 우리는 지구상의 모든 것을 디지털화하는 데 도움이 되는 디지털 트윈 교환을 시작했습니다. 하지만 해야 할 일이 많습니다. 노래가 없는 iTunes를 생각해 보십시오. 그게 바로, 음, 당신도 알다시피,

- [라이언] 네 맞아요 맞아요

– [Joe] 그것이 우리가 모든 것을 디지털화하는 곳입니다. 그러나 우리는 앞으로 AI와 알고리즘에 더 유용한 형태로 공통 자산의 엄청난 가속화와 디지털화를 보게 될 것입니다.

– [Ryan] 네, 제 생각에는 IoT와 AI가 함께 작동하는 방식이 좋은 방법이라고 생각합니다. 고급형입니다. 많은 경우 사람들은 AI와 IoT를 따로따로 생각하지만, IoT가 해당 데이터를 수집하고 가져와 AI 시스템이 제 역할을 할 수 있는 방법이 중요합니다. 당신이 말했듯이 AI는 끌어낼 수 있는 데이터만큼 강력합니다.

– [Joe] 네, 알다시피, 그것은 초기의 초기 IoT 프로젝트입니다. 하나의 잘 알려진 프로젝트는 Apache 헬리콥터입니다. 그들은 넣어,

– [라이언] 으흠

– [Joe] 그들은 모든 것에 센서를 설치하는 데 수십억 달러를 썼고 너무 많은 데이터를 수집했습니다. 그들은 간신히 그것을 저장할 수 있습니다. 오른쪽? 그리고 나서 그들이 하는 일은 추락하는 헬리콥터를 붙잡고 추락한 이유를 이해하는 것입니다. 이것이 그들이 그 특정 프로젝트에 많은 돈을 쓰는 이유입니다. 그러나 그들이 배운 것은 센서를 잘못된 위치에 놓고 있다는 것입니다.

– [라이언] 으흠

– [Joe] 센서 자체에 오류가 발생하는 등의 문제가 있었지만 지금 일어나고 있는 일은 다른 방식으로 수행되고 있다는 것입니다. 우리는 어떤 문제를 해결하려고 합니까? 그렇다면 어떤 센서가 필요할까요? 그리고 그것들을 어디에 넣을 것인가? 어떤 센서가 작동합니까? 그들이 장비 내부에 내장되어 있기 때문입니까? 그래서 우리는 프로젝트가 처음 수행되었던 10~15년 전보다 훨씬 더 발전했습니다.

- [라이언] 맞아. 그리고 저는 우리가 IoT 측면에서 자산의 유지 관리 측면과 관련하여 처음 대화를 시작했을 때 이야기를 하고 싶었습니다. 하지만 AI가 미래에 어떤 영향을 미치고 있는지 말씀해 주시겠습니까? 자산 관리와 어떤 종류의 AI가 실제로 그러한 스포츠에 사용되고 있습니까?

– [Joe] 거기다, AI는 다양한 수준에서 사용되고 있습니다. 하나는 기계 학습을 사용하여 실패를 예측하는 것입니다. 그리고 특정 유형의 장비에서는 AI가 지원에 사용되고 있습니다. 그래서 AI 기반 지원, 제가 언급한 기술자 지원, AI는 시각 인식과 같은 용도로 사용되고 있습니다. 예를 들어, 장비 사진을 찍고 시각적으로 "오, AI 모델이 이렇게 보여야 하고 그렇게 보여야 한다는 것을 알고 있기 때문에 뭔가 문제가 있습니다. 오른쪽? 그리고 컴퓨터 비전은 소리에 사용됩니다. 그래서, 그리고 아시다시피, 정말 경험 많은 기술자는 실제로 일부 장비 옆을 지나갈 수 있으며 그들은 "아, 저기, 저건 베어링이 나쁘다"고 말할 수 있습니다. 그리고 저는 기술자와 함께 했습니다. 즉, 그런 것입니다. 나는 아무 것도들을 수 없습니다. 나는 당신이 무슨 말을 하는지 잘 모르겠습니다. 따라서 마이크와 센서를 사용하여 특정 유형의 모터 고장이나 베어링 또는 기타 진동을 감지할 수 있습니다.

- [라이언] 음,

– [조] 기타.

- [라이언] 맞아.

- [Joe] 그래서 사용하던데, 이상 탐지라고 하는 것의 사용 여부를 결정합니다. 즉, 이전에 한 번도 해보지 않은 것과는 다른 일을 하고 있다는 것입니다. 그리고 만약 그렇다면, 누군가가 실제로 그것을 보아야 합니까? 따라서 변칙 모델은 상당히 높습니다. 사용되는 유일한 유형의 모델은 아니지만 이상 감지는 일반적으로 사용되는 모델이 다릅니다. 집에서 에어컨이 진동하기 시작하면

- [라이언] 맞아.

– [Joe] 그리고 이전에는 진동기가 없었습니다. 아마도 팬에 문제가 있는 것 같습니다. 맞죠? 문제가 발생하고 있습니다. 따라서 AI 모델은 이를 포착한 다음 모든 것이 부서지기 전에 수리하고 쉿, 알다시피, 산산조각이 나고

- [라이언] 맞아.

- [조]는 유닛 전체에 데미지를 준다.

– [Ryan] 글쎄요, 그것은 예측적 유지보수 측면에서 좋은 지적입니다. 우리가 현재 사용할 수 있는 이 모든 데이터, 즉 우리가 가져오고 작업을 분석하는 장비에서 나오는 데이터를 어떻게 보고 있습니까? 접근 방식이 고장 나면 수리 및 유지 관리에서 문제가 발생할 때를 예측할 수 있는 것으로 전환하는 것입니다. 일이 잘못되어 미연에 방지하는 것, 그런 변화가 시장에서 일어나고 있는 것을 어떻게 보십니까?

– [Joe] 거기에, 하나, 사람들이 예측 예측을 하고 있습니다. 일종의 하나의 추세입니다.

- [라이언] 음.

– [조] 사람들이 원격 모니터링 센터를 구축하고 있습니다. 따라서 기술자가 매주 검사를 수행하는 대신 장치 옆을 걸어가며 한 기술자가 한 번에 수백 장치를 모니터링하도록 하여 데이터가 원격 모니터링 센터를 설정하는 데 사용된다고 상상해 보십시오. 그렇게 하는 한 가지 방법입니다. 대부분의 사람들이 이해하는 일반적인 것은 집에 있는 알람 시스템입니다. 맞죠? 누군가의, 원격으로 모니터링하는 시스템입니다. 서비스 비용을 지불한 다음 서비스를 받으면 먼저 전화를 걸고 문제가 있으면 경찰에 전화를 겁니다. 장비에 대해서도 같은 일을 할 수 있습니다. 수천 개의 자산은 아니더라도 수백 개의 자산에 대한 일종의 확장 모니터링을 가질 수 있습니다. 그래서 그건

- [라이언] 음.

- [Joe] 현재 진행 중인, 특히 COVID와 함께 COVID가 실제로 그 가속화를 주도했습니다.

– [라이언] 맞아

– [Joe] 사회적 거리두기, 거리두기 문제가 있었고 일부 식물은 아주 적은 수의 사람들로 계속 운영할 수 있기 때문입니다. 그리고,

- [라이언] 맞아.

– [Joe] 하지만 여전히 모든 것을 모니터링하고 모든 것이 제대로 작동하는지 확인해야 합니다. 예를 들어 원자력 시설과 같이 모니터링을 중단할 수는 없습니다. 당신은 매일 무슨 일이 일어나고 있는지주의를 기울여야합니다

- [라이언] 물론이죠.

– [조] 시간별.

– [Ryan] 그리고 기술이 발전함에 따라 특히 연결성 측면에서 5G가 구현되기 시작하고 더 넓은 의미에서 채택되고 있습니다. 연결 기술의 진화, 특히 이에 영향을 미치는 5G, 수리 및 유지 관리가 아닌 예측 및 예방으로의 전환을 어떻게 보고 계십니까?

– [Joe] 네, 거기에는 두 가지가 있습니다. 하나는, IoT 데이터가 기술자의 손에 넘어가고 있다는 것입니다. 더러운 작은 비밀은 기술자가 실제로 IoT 데이터에 액세스할 수 없다는 것입니다. 음, 하지만

- [라이언] 음.

– [Joe] 작업이 있습니다. 사람들은 예를 들어 제조 시설이 매일 운영되고 있는지 확인하고 운영하고 운영하며 SCADA 시스템 또는 IoT 데이터에 액세스할 수 있습니다. 기술자는 실제로 액세스할 수 없었습니다. 그래서 우리는 실제로 그 데이터를 가져와 모바일이나 기술자의 손에 넣었습니다. 하나의 큰 변화입니다. 그리고 그것은 실제로 아름답습니다. 그것은 지금까지 일어나지 않은 매우 획기적인 원인입니다. 이제 기술자는 온도, 진동, 과거 정보를 볼 수 있습니다. 따라서 장비를 유지 관리하는 방식이 근본적으로 바뀌고 있습니다. 그래서, 그리고 특히 5G에서 일어나고 있는 몇 가지 근본적인 변화가 있습니다. 무슨 일이 일어나고 있는지는 전혀 발음조차 할 수 없다는 것입니다. 이동 통신사는 실내 5G에 대해 이러한 장기를 가지고 있습니다. 그냥 실내 5G라고 부르겠습니다.

- [라이언] 물론이죠.

- [Joe] 그렇죠, 울트라밴드입니다. 와이파이는 뭔가요, ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ

- [라이언] 맞아 맞아 맞아

- [조] 그래서 와이파이처럼 더 나은 이름이 필요하지만 아직 존재하지 않는데 누군가 지어줄 것 같은. 하지만 그들이 하고 있는 것은 5G로 실내를 뒤덮고 있기 때문에 매우 가까운 공간에서 높은 충실도에서 매우 잘 작동하기 때문에 전체 제조 시설을 가져갈 수 있고 기본적으로 무선을 얻을 수 있습니다. 시설의 모든 곳에서 5G를 사용하고 이를 통해 카메라 및 기타 사물, 기타 센서, 비디오 음향,

- [라이언] 맞아.

– [Joe] 또는 사운드 센서

- [라이언] 맞아 맞아

- [조] 사방에. 그리고 그들은 전선을 사방에 배치하지 않고는 실제로 그렇게 할 수 없었습니다.

- [라이언] 음.

– [Joe] 그래서 그것은 새로운 종류의 로봇을 가능하게 하고 있습니다.

- [라이언] 맞아.

– [Joe] AI 기반 육안 검사, 예.

– [Ryan] 여기에서 우리가 이야기한 것과 같은 변화에 대해 말하자면, 연결 부분뿐만 아니라 이제 클라우드 컴퓨팅과 일종의 에지 컴퓨팅이 우리의 변화뿐만 아니라 영향을 미치고 있다고 생각합니다. 에 대해 이야기했지만 미래에 자산 관리를 형성하는 방식도 마찬가지입니까?

– [Joe] 지금 수집하고 있는 많은 데이터가 클라우드로 푸시되고 있습니다. 따라서 보다 장기적인 예측 분석을 수행할 수 있습니다. 예를 들어 장비가 고장날 것이라고 예측하는 경우 일반적으로 몇 주, 며칠, 몇 주, 몇 달 후 미래를 예측합니다.

- [라이언] 맞아.

– [Joe] 클라우드에서 모든 작업을 수행하고 데이터를 집계할 수 있습니다. 이제, 제가 모니터링을 하려고 하고, 그것이 중요하다면, 만약 이것이 실패하고 제가 그것이 실패하는 순간을 알아야 한다면, 당신은 엣지에서 그렇게 할 것입니다. 그래서 여전히 엣지에서 실행되고, 현장에 있는 누군가에게 경고하거나 문자를 보내거나, 원격 모니터링 센터에 문제가 있음을 알릴 수 있는 장소가 있지만 실제로 처리할 수 있기 때문에 클라우드가 점점 더 많이 사용되고 있습니다. 사물의 컴퓨팅 측면. 또한 내가 언급한 것처럼 원격 모니터링 센터는 확장을 처리할 수 있습니다.

- [라이언] 알았어.

– [Joe] 원격 모니터링 센터가 클라우드에서 실행될 가능성이 가장 높고 XNUMX분 또는 몇 분마다 데이터 피드를 받은 다음 더 잘할 것입니다. 따라서 의미 있는 것을 클라우드에 넣고 의미 있는 것을 가장자리에 두십시오. 그리고 일부 공급업체와 사람들은 여전히 ​​그것을 이해하고 있다고 생각하지만 시간이 지나면서 정상화되는 경향이 있습니다. 뭔가가 새로운 개념이 되었을 때 모두가 그것을 향해 달려가는 경우가 있습니다. "모두 끝까지 달려가자!" 처럼 그리고

– [라이언] 네, 맞아요.

– [Joe] 그리고 그것은 의미가 없을 수도 있습니다. 우리가 경계 아래에 있다는 것이 이해가 되지 않을 수도 있습니다. 맞습니다. 그러나 가장자리에 속한 것의 가장자리에, 바로 클라우드에,

- [라이언] 맞아.

– [Joe] 클라우드에 속한 것. 그래서 우리가 말하는 것처럼 일종의 정상화되고 있습니다.

– [Ryan] 네, 더 나은 옵션을 제공하는 것만으로도 모든 것이 필요한 위치와 운영 방식에 따라 효율적이고 적절한 비용으로 모든 종류의 솔루션을 구축하는 것입니다. 이러한 솔루션이 많습니다. 그것은 많은 의미가 있습니다.

- [조] 맞습니다. 응. 가장자리에 많은 하드웨어가 있습니다.

– [라이언] 물론이죠.

– [Joe] 내부 시설에서. 예를 들어 한 고객과 이야기를 나누었습니다. 그들은 Windows 2012를 사용하고 여전히 PC와 함께 실행되고 제조 시설을 운영하고 있으며 더 이상 사용 방법을 모르는 고객입니다. 그리고 그것을 옮기면 재부팅하는 것만으로도 실제로는 다시 시작되지 않을 수 있다는 걱정이 됩니다. 드라이브가 재부팅될 수 있습니다. 그냥 안 될 수도 있고 또 안 찰 수도 있어, 만약 드라이브가

- [라이언] 맞아.

- [Joe] 회전을 멈추면 죽을 것입니다. 따라서 가장자리에는 오래되었고

- [라이언] 맞아.

– [Joe] 컨테이너화 또는 현대화. 즉, 현재도 진행 중입니다.

– [Ryan] 잠재 고객과 작업할 때 그 문제에 어떻게 접근합니까? 그 대화는 일반적으로 어떻게 진행되나요? 그리고 어떤 의미에서 미래에 대비할 수 있도록 돕기 위해 일반적으로 무엇을 하고 있습니까?

– [Joe] 네, 두 가지를 하고 있습니다. 하나는 있는 그대로 연결하는 것입니다.

– [라이언] 알았어

– [Joe] 알다시피, 그들은 그것을 만지고 싶지 않지만 일반적으로 지역 역사가나 지역 데이터 웨어하우스로 이동하는 피드 또는 데이터 피드를 가지고 있습니다. 그래서 우리는 일반적으로 거기에 연결하고 즉시 AI 작업을 시작한 다음 AI 모델을 실행하고 모바일로 기술자에게 전달합니다.

- [라이언] 맞아.

- [조] 맞아. 그래서 우리는 폐쇄 루프 프로세스인 클로(clo)라고 부르는 것이 있습니다. 우리가 하고 있는 또 다른 일은 OpenShift를 사용하여 엣지에서 물건을 컨테이너화하는 것입니다.

– [라이언] 알았어.

– [Joe] 경험이 있다면 IBM과 OpenShift에 대해 들어본 적이 있을 것입니다.

- [라이언] 음, 네. 반쯤 깨어있죠? 모든 것을 컨테이너화하는 데 사용됩니다. 그래서 오래된 것들 중 일부는 컨테이너화되고 일부는 다시 작성되거나 현대화되고 있습니다.

- [라이언] 말이 되네요. 맞는 말이다. 괜찮아. 이제 우리가 최근에 이야기하고 있는 한 가지 최근 게스트는 주변, 작업자 및 작업자 안전입니다. 따라서 이러한 종류의 기술은 기술자 및 현장 작업자와의 대화와 관련이 있습니다. 그리고 저는 우리가 지금까지 이야기한 것뿐만 아니라 IoT에 연결되고 AI에 연결된 다른 모든 기술이 현장에서 이 차세대 모바일 기술이 어떻게 작업자 안전을 개선하는 데 도움이 되는지 궁금합니다. 여러분 모두가 어떤 일에 관여하고 있는지에 대한 정보입니다.

- [조] 네. 모든 기술자는 모바일이나 태블릿 또는 컴퓨터를 가지고 있기 때문에 실제로

- [라이언] 맞아. 예를 들어 기술자와 시설 주변에 센서를 부착하십시오.

- [라이언] 알았어.

- [Joe] 사람이 가지 말아야 할 위험한 지역이 있으면 그 특정 지역에 비콘이라고 하는 것을 가질 수 있습니다. 하지만 안전 조끼, 헬멧, 모바일 애플리케이션 내부의 패닉 버튼에 센서가 내장되어 있습니다. 그 모든 것들이 적용됩니다. 예를 들어 어떤 회사의 이름도 밝히지 않겠지만 재난이 있었습니다. 시설 내 물리적 위치와 같이 주어진 시간에 모든 직원을 찾아야 하는 염소 공장처럼 모든 기술자에 대한 안전 센서가 있는 회사는 해당 직원을 찾을 수 있으며 가장 가능성이 높습니다. 소방서와 다른 사람들이 도움을 주기 위해 올 때 더 많은 생명을 구합니다. 다른 하나는 직원들이 안전에 관한 모범 사례를 따르도록 하는 것입니다.

- [라이언] 물론이죠.

– [Joe] 그러나 그것은, 그렇지 않습니다. 시도는 큰형이 아닙니다. 그래서 나, IBM은 윤리적 AI라고 불리는 것에 대해 실제로 강한 입장을 취했습니다. 예를 들어, 우리는 시각적 인식을 사용하지 않기 때문에 "이봐, Joe는 그 장비에 가까웠어요"라고 말하지 않을 것입니다. 그리고 우리는 시각적 인식을 사용하여 지도를 작성하고 있습니다. 누군가의 얼굴. 그래서 우리는 그 사업에 있지 않습니다. 그리고 우리는 이에 대해 분명한 입장을 취했습니다. 그래서 거기에 선을 긋고 윤리적 AI라고 부르는 곳이 있습니다.

- [라이언] 맞아. 글쎄요, 환상적입니다. 여기에서 마무리하기 전에 마지막으로 묻고 싶은 것은 우리가 이전에 느슨하게 이야기하고 있었지만 전반적으로 많은 자료가 나오는 것을 보았지만 디지털 트윈에 대한 IBM의 직접적인 자료도 있었습니다. 그리고 그것은 우리가 많이 다루게 되는 주제가 아니므로 가능한 한 평신도 용어로 청중에게 디지털 트윈이 실제로 무엇을 의미하는지 설명할 수 있다면 좋겠습니다. 그런 다음 디지털 트윈이 어떤 영향을 미치며 어떤 산업이 실제로 이를 가장 많이 수용하고 있는지에 대한 분기입니다.

- [Joe] 그 '스타트렉' 경험을 하려면 디지털 트윈이 정말 필요하죠? 자산의 디지털 모델이 있어야 합니다. 부품이 무엇인지, 어떻게 고장 났는지, 고장 코드,

- [라이언] 맞아.

– [Joe] 뭐, 어떤 센서가 내장되어 있는지. 따라서 AI 경험을 주도하는 데 정말 필요합니다. 저, 아시다시피, 저는 앞서 언급했지만 지금 우리가 가지고 있는 것은 노래가 없는 iTunes입니다. 그래서 AI인 이 훌륭한 음악 플레이어를 갖게 되었고 예상대로 흥얼거리거나 작동하게 하려면 노래가 정말 필요합니다.

- [라이언] 맞아.

– [Joe] 그래서 디지털 트윈이 필요한 것입니다. 그리고 IBM조차도 지구상의 모든 것을 디지털화할 만큼 충분히 큰 회사는 없습니다. 따라서 오래된 자산과 기존 자산을 모두 디지털화하려는 엄청난 노력이 있습니다.

- [라이언] 음.

– [Joe] 그리고 IBM이 한 것은 디지털 트윈용 iTunes를 실제로 제공한 것입니다. 이것이 우리의 전체 생태계가 디지털 트윈을 업로드할 수 있도록 하는 디지털 트윈 교환입니다. 그래서 우리는 실제로 수천 개의 디지털 트윈을 보유하고 있습니다. 실제로 가입하여 디지털 트윈을 생성하고 오픈 소스로 만들 수 있습니다.

- [라이언] 알았어.

– [Joe] 실제로 디지털 트윈을 만들 수 있는 곳과 거의 비슷합니다.

- [라이언] 물론이죠.

– [Joe]를 게시하고 실제로 수익을 창출합니다. 그래서 우리 생태계는

- [라이언] 물론이죠.

– [Joe]는 IP를 소유하고 디지털 트윈을 소유하고 그에 대한 대가를 받습니다. 우리는 단지 쌍둥이의 이동을 용이하게 하고 있을 뿐입니다.

- [라이언] 알았어.

– [Joe] 필요한 사람들에게.

- [라이언] 대단해. 글쎄요, 이것은 우리가 정기적으로 다루지 않는 많은 것들에 대한 훌륭한 대화였습니다. 그러나 우리는 잠시 동안 다루어야 했습니다. 따라서 시간을 내어 이러한 많은 주제에 대해 조명해 주셔서 감사합니다. 귀하의 관점에서 IBM의 관점에서 마지막 질문을 하고 싶습니다. 년, 내년으로? 팬데믹에서 벗어나 IoT와 AI를 발전시키면서 가장 기대되는 점이나 기대하는 점은 무엇인가요?

– [Joe] 글쎄요, 제가 가장 기대하는 것은 Maximo 애플리케이션 제품군을 출시했다는 것입니다. 그래서 우리는 사물인터넷을

- [라이언] 알았어.

– [Joe] 운영, 신뢰성, 우리의 APM 제품 및 유지 보수를 하나의 솔루션으로 결합했습니다. 그래서 우리는 이 세 가지를 모두 사용할 수 있는 지구상에서 유일한 회사이며 IoT, 데이터, 디지털 트윈 등에 실제로 액세스할 수 있는 모바일 기술자입니다. 당신에게 광고를 퍼붓고 싶지만, 그게 바로 내가 가장 흥분되는 일입니다. 우리, 나는 그것에 대해 작업했습니다

- [라이언] 글쎄요.

- [조] XNUMX년. 그래서 어느 정도 감흥이 있어야 해요.

– [라이언] 오, 당신은 이것 이후에, 당신의

- [조] 불명확한 삼년.

- [조] 네. 배송도 되고 이쁘고,,

- [라이언] 굉장해.

- [조] 2월 XNUMX일 맥시모월드에 갑니다. 그리고 그들은 로봇과 다른 것들에 대한 꽤 흥미로운 것들을 가지고 있습니다.

– [라이언] 멋지다.

- [Joe]도 파이프를 타고 내려옵니다.

- [라이언] 굉장해. 네, 아니요, 당신이 그것에 대해 이야기하는 데 문제가 없습니다. 왜냐하면 당신이 XNUMX년 동안 일한 목소리에서 흥분을 들을 수 있기 때문입니다. 배송되었다는 사실이 놀랍습니다. 아니요, 청중에게 전달하는 데 문제가 없습니다. 청중이 확인하기에 좋을 것 같습니다. A, 마지막으로 묻고 싶은 것은 청중이 추가 질문이나 후속 조치 또는 기타 사항이 있는 경우 현재 진행 중인 작업에 대해 조금 더 알고 싶어하는 것입니다. 가장 좋은 방법은 무엇입니까?

- [조] 쉽네요. ibm.com/maximo로 이동하면 됩니다.

- [라이언] 대단해. 좋습니다. Joe, 좋은 대화였습니다. 시간 내주셔서 감사합니다. 청중이 들을 수 있도록 이 에피소드를 공개하게 되어 매우 기쁩니다. 청중이 필요한 모든 정보를 얻을 수 있도록 귀하가 이야기한 모든 것에 대한 적절한 링크를 모두 보내도록 하겠습니다. IBM과 IoT 및 AI 측에서 하고 있는 일에 대해 자세히 알아보세요.

- [조] 굉장하다. 저를 주셔서 감사합니다. 감사합니다.

– [Ryan] 안녕하세요 여러분, 이번 주 IoT For All 팟캐스트에 참여해주셔서 다시 한 번 감사드립니다. 이 에피소드를 즐기셨기를 바랍니다. 재미있었다면 평가나 리뷰를 남겨주시고 어떤 플랫폼에서 듣고 계시든 팟캐스트를 구독하십시오. 또한 쇼에서 보고 싶은 게스트가 있는 경우 ryanIoTforall.com에 메모를 남겨주시면 게스트로 초대할 수 있도록 최선을 다하겠습니다. 그 외에도 들어주셔서 다시 한 번 감사드리며 다음에 또 뵙겠습니다.

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출처: https://www.iotforall.com/podcasts/e137-ai-asset-management-field-work