- moneo IIoT platform
- IIoT의 ABC
ABC 포맷으로 설명하는 IIoT
산업을 혁신하는 산업용 사물 인터넷 (IIoT)의 흥미로운 세계에 대해 알아보십시오.
IIoT
는 디바이스를 네트워크로 연결하고, 실시간으로 데이터를 분석하여 생산 프로세스를 개선하고, 운영을 자동화하므로 예지보전을 가능하게 합니다.
"IIoT의 ABC"에서 설명한 중요 용어 모음(
)을 통해 이해와 지식을 심화하십시오.
Actuator (엑추에이터)
에너지를 기계적인 움직임으로 변환하는 디바이스입니다. 자동화 기술에서 액추에이터는 밸브를 열거나 닫거나 기계를 움직이는 등의 물리적 동작을 수행하는 데 사용됩니다.
As-i (Actuator-Sensor interface: 액추에이터-센서 인터페이스)
자동화 시스템에서 센서와 액추에이터의 배선을 간소화하는 산업용 네트워킹 기술입니다. AS-i는 간단한 2선식 버스를 통해 디바이스에 저렴한 비용으로 통신 및 전원을 공급할 수 있습니다.
APS (Advanced Planning and Scheduling: 첨단화된 기획 및 일정관리)
생산 프로세스를 최적화하고 병목 현상을 최소화하도록 디자인된 첨단화된 기획 및 일정관리 기술입니다.
AVA (Advanced Vibration Analysis: 첨단화된 진동 분석)
진동 데이터를 기반으로 기계의 상태를 평가하는 첨단화된 분석 방법입니다. AVA는 불규칙성과 잠재적 문제를 조기에 감지하는 데 도움이 됩니다.
Algorithm (알고리즘)
문제를 해결하거나 작업을 완료하기 위한 정확한 단계별 계획 또는 일련의 지침입니다. 알고리즘은 데이터 처리와 기계 학습의 기본입니다.
Anomaly detection (이상징후 감지)
데이터에서 비정상적이거나 벗어난 패턴을 식별하여, 산업 설비의 잠재적인 중단이나 장애를 조기에 감지합니다.
Artificial neural network (인공 신경망)
생물학적 신경망에서 영감을 얻은 기계 학습에 사용되는 컴퓨터 모델입니다. 데이터의 복잡한 패턴을 감지하고 IIoT에서 첨단화된 분석을 위해 사용됩니다.
Artificial general intelligence (인공 일반 지능)
인간 지능에 필적하는 다양한 작업을 처리할 수 있는 인공지능 (AI)의 한 형태입니다. 이러한 시스템은 산업 환경의 포괄적인 작업을 처리할 수 있습니다.
AI (Artificial Intelligence: 인공 지능)
일반적으로 인간의 지능을 필요로 하는 작업을 수행할 수 있는 컴퓨터와 시스템의 개발을 말합니다. AI는 예지보전 및 프로세스 최적화와 같은 다양한 영역에서 사용됩니다.
APM (Asset Performance Management: 자산 성능 관리)
데이터와 분석을 사용하여 산업 자산의 성능과 서비스 수명을 최적화하는 전략입니다.
AR (Augmented Reality: 증강 현실)
물리적 세계를 디지털 정보로 오버레이하는 기술로 유지보수, 교육 및 원격 지원을 위해 산업계에서 널리 사용되고 있습니다.
Automation (자동화)
사람의 개입 없이 프로세스 또는 절차를 제어하거나 최적화하기 위한 기술 사용 IIoT에서 이는 더 높은 효율성과 정밀성을 위해 자동화 기술을 산업 시스템에 통합하는 것을 의미합니다.
CAN bus
차량 및 기타 산업 어플리케이션에 사용되는 표준화된 통신 프로토콜입니다. 차량이나 기계에 설치된 다양한 컨트롤 장치, 센서, 액추에이터 간의 통신을 지원합니다.
인터넷을 통해 컴퓨팅 성능, 스토리지 및 어플리케이션을 제공합니다. 로컬 서버나 데이터 센터를 사용하는 대신, 원격 클라우드 서비스에서 리소스를 호스팅하여 필요에 따라 유연하고 확장성 있게 사용할 수 있습니다.
CMMS (Computerised Maintenance Management System: 전산화된 유지보수 관리 시스템)
기업의 설비, 기계 및 리소스의 유지보수 및 서비스를 관리하도록 설계된 컴퓨터 지원 시스템입니다.
Condition monitoring (상태 모니터링)
디바이스나 기계를 지속적으로 모니터링하여 작동 상태를 평가하고, 종종 센서와 데이터 분석을 사용하여 발생 가능한 고장을 예측합니다.
Corrective maintenance (수정 유지보수)
오류, 결함 또는 장애가 발생하면 즉시 수정합니다. 목표는 설비나 기계의 정상적인 기능과 성능을 복원하는 것입니다.
Cyber security (사이버 보안)
디지털 정보의 기밀성, 무결성 및 가용성을 보장하기 위해 컴퓨터 시스템, 네트워크 및 데이터를 무단 액세스, 공격 및 손상으로부터 보호하는 것을 포함합니다.
CPS (Cyber-Physical Systems: 사이버-물리적 시스템)
상호 연결된 컴퓨팅 장치와 물리적 구성요소로 구성된 시스템입니다. 이들은 물리적 프로세스를 모니터링하고 제어하기 위하여 함께 작동합니다.
Dashboard (대시보드)
그래프나 차트 형태로 데이터를 시각적으로 표현한 것으로, 특정 정보에 대한 빠른 개요를 제공합니다. 대시보드는 비즈니스 레포트, 핵심 성과 지표 모니터링, 시스템 제어 등 다양한 영역에서 사용됩니다.
Data flow: 데이터 흐름)
네트워크 또는 시스템 내의 데이터 흐름입니다.
Data lake (데이터 레이크)
대량의 원시 데이터를 기본 형식으로 저장할 수 있는 중앙 위치로, 분석과 조사를 용이하게 합니다.
Data management (데이터 관리)
액세스 및 사용을 최적화하기 위하여 시스템에서 데이터를 관리하고 구성하는 작업입니다.
Data mining (데이터 마이닝)
대규모 데이터세트의 데이터 패턴을 최대한 자율적이면서 효율적으로 식별하고 설명할 수 있는 프로세스입니다.
Data science (데이터 과학)
통계적 방법, 머신러닝 및 데이터 분석을 사용하여 데이터에서 Insights와 정보를 도출해 내는 학제 간 분야입니다.
Data transfer interval - Data stream interval (software) 데이터 전송 간격 - 데이터 스트림 간격 (소프트웨어)
네트워크 또는 시스템에서 데이터가 전송되는 속도입니다.
Data warehouse (데이터 웨어하우스)
분석 및 레포트를 위해 다양한 소스에서 데이터를 수집, 저장 및 준비하는 중앙 데이터베이스입니다.
Decision tree (의사결정 트리)
의사결정 과정을 나무 모양으로 구조화한 그래픽 표현입니다. 일반적으로 데이터 분석 및 기계 학습에 사용됩니다.
Deep learning (딥 러닝)
여러 계층의 인공 신경망 (딥 네트워크)에 초점을 맞춘 기계 학습의 하위 분야입니다. 이를 통해 복잡한 패턴과 기능을 데이터로 처리할 수 있습니다.
Digital transformation (디지털 전환)
디지털 기술을 비즈니스 운영의 모든 측면에 통합하여, 효율성과 혁신을 촉진하는 포괄적인 조직 혁신입니다.
물리적 오브젝트, 프로세스 또는 시스템의 디지털 표현입니다. 가상 환경에서 모니터링, 분석 및 시뮬레이션을 용이하게 합니다.
DHCP (Dynamic Host Configuration Protocol: 동적 호스트 구성 프로토콜)
네트워크에 있는 컴퓨터에 IP 어드레스와 네트워크 설정을 자동으로 제공하는 네트워크 프로토콜입니다.
Edge computing (엣지 컴퓨팅)
소스 바로 근처에서 데이터 처리, 종종 단말 장치나 센서에서 직접 처리합니다. 모든 데이터를 중앙 데이터 센터로 전송하는 것과 달리, 신속한 데이터 처리가 가능하고 지연시간을 최소화하며 향상된 효율성을 보유합니다.
Embedded systems (임베디드 시스템)
특정 기능이나 작업을 담당하는 기계 또는 장치에 통합된 컴퓨터 시스템입니다. IIoT 디바이스에서 널리 사용됩니다.
ERP (Enterprise Resource Planning: 기업 자원 관리)
기업의 다양한 비즈니스 프로세스를 통합하는 소프트웨어 솔루션입니다. 재무, 인사, 생산, 스토리지 등의 리소스를 중앙에서 관리하여 효율성과 조정을 개선할 수 있습니다.
Ethernet
컴퓨터 네트워크 배선에 널리 사용되는 표준입니다. 산업환경에서 IIoT 디바이스 연결을 위해 자주 사용됩니다.
FMEA (Failure Mode and Effects Analysis: 고장 모드 및 영향 분석)
시스템의 가능한 장애 모드와 그 영향을 평가하는 체계적인 방법입니다. 잠재적 위험을 파악하고 이를 최소화하기 위한 조치를 개발하는 것이 목표입니다.
Fieldbus
생산 환경에서 센서, 액추에이터 및 기타 장치를 상호 연결할 수 있는 산업용 통신 bus입니다. 필드버스 시스템은 분산 자동화 시스템에서 데이터 전송 및 컨트롤을 용이하게 합니다.
Field device (현장 디바이스)
주변환경의 데이터를 수집하거나 컨트롤하는 디바이스로, 주로 자동화된 시스템에서 사용됩니다.
Firewall (방화벽)
내부 네트워크와 외부 네트워크 간의 데이터 트래픽을 모니터링 및 규제하는 보안 장치입니다. 무단 액세스 및 보안 위협으로부터 보호합니다.
Fog computing (포그 컴퓨팅)
클라우드 컴퓨팅을 확장하여 데이터를 로컬에서 처리하고, 지연시간을 감소시키며 실시간 분석을 용이하게 합니다.
Gateway
서로 다른 네트워크를 연결하고, 네트워크 간에 데이터를 교환할 수 있는 인터페이스입니다. 이는 로컬 디바이스와 클라우드 사이에서 데이터를 전송하고 해석하는 중개자 역할을 할 수 있습니다.
GDSML (Generic Station Description Markup Language: 일반 스테이션 설명 마크업 언어)
산업 자동화, 특히 현장 디바이스 및 산업용 네트워크에서 사용되는 마크업 언어입니다. 컨트롤 및 자동화 시스템이 이러한 디바이스를 효율적으로 인식 및 통합할 수 있도록 표준화된 방식으로, 디바이스 정보를 설명하는 데 사용됩니다.
IIoT (Industrial Internet of Things: 산업용 사물 인터넷)
산업 환경에서 데이터 수집, 분석 및 자동화를 구현하여, 효율성과 생산성을 높이는 연결된 장치, 센서 및 기계의 네트워크입니다.
IPC (Industrial Personal Computer: 산업용 개인용 컴퓨터)
산업 어플리케이션용으로 디자인되어 생산 환경에서 사용되는 강력한 컴퓨터입니다. 컨트롤, 모니터링, 데이터 수집 등의 기능이 지원됩니다.
Industry 4.0
4차 산업혁명은 IoT, AI, 빅데이터와 같은 지능형 기술을 산업 프로세스에 통합하여 효율성, 유연성, 생산성을 향상시키는 것이 특징입니다.
Industry cloud platforms (산업 클라우드 플랫폼)
특정 산업의 요구에 맞춘 전문화된 클라우드 서비스입니다. 다양한 산업계 기업에서 클라우드 기술 사용을 지원하기 위한 산업별 솔루션을 제공합니다.
Machine learning (기계 학습)
알고리즘을 사용하여 데이터를 학습하고 예측 또는 결정을 내리는 인공 지능의 한 형태입니다.
M2M (Machine-to-Machine: 사물 간 통신)
사람의 개입 없이 디바이스 간에 직접 통신합니다. 이를 통해 네트워크로 연결된 컴퓨터 간에 데이터와 정보를 교환할 수 있습니다.
MES (Manufacturing Execution System: 제조 실행 시스템)
제조 업계에서 생산 프로세스를 모니터링, 컨트롤 및 최적화하는 데 사용되는 컴퓨터 기반 시스템입니다.
Material management (자재 관리)
회사 내 자재 흐름과 재고 수준을 관리하여 리소스를 효율적으로 사용합니다.
MTBF (Mean Time Between Failures: 평균 고장간격)
두 번의 연속적인 고장 사이에 시스템 또는 디바이스의 평균 작동시간입니다.
MTTF (Mean Time To Failure: 평균 고장시간)
시스템 또는 디바이스가 고장나기 전까지의 평균 작동시간입니다.
MTTR (Mean Time To Recovery: 평균 복구 시간)
시스템이 장애를 복구하고 정상 작동으로 돌아가는 데 걸리는 평균시간입니다.
MTTR (Mean Time To Repair: 평균 수리시간)
고장 발생 후 시스템 또는 장치를 복구하는 데 걸리는 평균시간입니다.
MTTR (Mean Time To Resolve: 평균 해결시간)
문제가 확인된 후, 완전히 해결되는 데 걸리는 평균시간입니다.
MTTR (Mean Time To Respond: 평균 응답시간)
문제 또는 장애가 감지된 후 이에 대응하는 데 걸리는 평균시간입니다.
메시지 큐 원격 측정 전송 (MQTT: Message Queuing Telemetry Transport)
IoT 및 IIoT 어플리케이션의 통신에 사용되는 효율적인 메시징 프로토콜로, 대역폭이 낮은 원격 위치에 이상적입니다.
Modbus
산업 자동화에서 전자 장치 간의 통신을 가능하게 하는 통신 프로토콜입니다.
On-premises (온프레미스)
사용자가 소프트웨어를 임대 또는 구매하여, 자체 데이터 센터 또는 자체 하드웨어에서 독립적으로 운영하는 서버 기반 소프트웨어의 라이센스 및 사용 모델입니다.
OPC UA (Open Platform Communications Unified Architecture: 오픈 플랫폼 커뮤니케이션 통합 아키텍처)
산업용 사물 인터넷 (IIoT)에서 안전하고 효율적인 데이터 통신을 할 수 있도록 하는 표준입니다.
OT (Operational Technology: 운영 기술)
산업 환경의 물리적 프로세스를 컨트롤, 모니터링 및 자동화하기 위한 하드웨어 및 소프트웨어 기술입니다. 정보 기술 (IT)과 달리 OT는 실제 프로세스를 직접 제어하는 데 중점을 둡니다.
OEE (Overall Equipment Effectiveness: 전체 장비 효율성)
생산 공장의 효율성을 측정하는 주요 수치입니다. 가용성, 성능 및 품질과 같은 요소를 고려합니다.
Predictive analytics (예측 분석)
데이터, 통계 알고리즘 및 기계 학습을 사용하여, 미래의 이벤트나 동향을 예측하고 이를 기반으로 정보에 입각한 의사 결정을 내립니다.
데이터 분석과 기계 학습을 사용하여 장비 고장이나 유지보수 필요성이 발생하기 전에 예측합니다. 이렇게 하면 다운타임이 줄어들고 효율성이 높아집니다.
Preventive maintenance (예방적 유지보수)
고장이나 비효율적인 운영으로 이어질 수 있는 잠재적인 문제를 방지하기 위해 정기적으로 예방적 유지보수 조치를 수행합니다.
Process data (프로세스 데이터)
특정 작업이나 작업을 수행하기 위해 시스템에서 표시되거나 처리되는 데이터입니다.
PPC (Production Planning and Control: 생산 계획 및 컨트롤)
제조 프로세스가 원활하게 진행되도록 하기 위해 기업에서 리소스 계획과 생산 계획 및 제어를 포함하는 프로세스입니다.
Profibus
산업 자동화 기술에서 자동화 장치 간 통신을 위해 널리 사용되는 산업 표준입니다. 센서, 액추에이터 및 컨트롤 장치를 필드버스 시스템에서 네트워크로 연결할 수 있습니다.
PLC (Programmable Logic Controller: 프로그래머블 로직 컨트롤러)
자동화 기술에서 기계와 프로세스를 제어하는 데 사용되는 특수 산업용 컴퓨터입니다. PLC는 특정 작업을 수행하도록 프로그래밍을 통해 설정됩니다.
PoC (Proof of Concept: 컨셉 증명)
아이디어, 컨셉 또는 기술을 대규모로 구현하기 전에 그 실현 가능성이나 효과를 입증하기 위해 고안된 실용적인 데모입니다.
Protocol
IIoT에서 디바이스와 시스템 간에 데이터가 전송되는 방식을 결정하는 MQTT, CoAP (Constrained Application Protocol) 등의 표준입니다.
RFID (Radio-Frequency Identification: 무선 주파수 식별)
전자기장을 사용하여 오브젝트에 부착된 라벨을 자동으로 식별하고 추적하는 기술입니다. 이를 통해 재고 관리와 자산 추적이 간소화됩니다.
Remote monitoring (원격 모니터링)
센서와 연결 기술을 사용하여, 디바이스 또는 프로세스를 원격으로 지속적으로 모니터링하고 분석합니다.
기본 구조를 변경하지 않고 새로운 기능이나 향상된 성능을 제공하기 위해 기존 시스템, 설비 또는 장치를 업데이트하거나 업그레이드하는 작업입니다.
Robotics
로봇의 디자인, 개발 및 사용. 로봇은 자율 또는 반자율로 작업을 수행할 수 있는 프로그래밍이 가능한 기계 장치입니다.
Root cause analysis (근본 원인 분석)
문제나 오류의 근본적인 원인을 파악하기 위한 체계적인 프로세스입니다. 단순히 증상을 치료하는 것이 아니라 실제 원인을 해결하는 것이 목표입니다.
Router (라우터)
라우터는 여러 PC 네트워크 간에 네트워크 패킷을 전송할 수 있는 네트워크 장치입니다. 주로 인터넷 연결, 여러 위치의 안전한 연결 또는 여러 로컬 네트워크 세그먼트의 직접 연결에 사용됩니다.
SSL (Secure Sockets Layer: 보안 소켓 계층)
인터넷을 통한 데이터의 안전한 전송을 보장하기 위해 정보 보안에 사용되는 암호화 프로토콜입니다. 온라인 거래 시, 민감한 정보를 보호하는 데 자주 사용됩니다.
Sensor (센서)
물리적 특성이나 환경 조건을 측정하여 전기 신호 또는 데이터로 변환하는 전자 또는 기계 장치입니다. 센서는 산업 자동화부터 소비자 기기에 이르기까지 다양한 어플리케이션에 사용됩니다.
Shop floor / Plant floor (작업 현장 / 공장 현장)
실제 생산 및 제조가 이루어지는 제조 회사의 물리적 위치입니다. 이곳은 기계, 직원, 생산 시설이 활발하게 움직이는 곳입니다.
SFI (Shop Floor Integration: 작업 현장 통합)
생산 수준과 관리 수준을 연결하여 가치 및 공급망의 모든 디지털화된 비즈니스 프로세스가 원활하게 연동되고 효과적으로 제어되도록 보장합니다.
Six Sigma (식스 시그마)
프로세스의 오류율을 줄이고 제품 또는 서비스의 품질을 개선하는 것을 목표로 하는, 품질 관리 방법론입니다. 통계적 방법을 기반으로 하며 효율성을 높이는 데 도움이 됩니다.
Smart factory (스마트 팩토리)
스마트 팩토리는 사물 인터넷 (IoT), 인공 지능, 자동화와 같은 첨단 기술을 통합하여, 생산을 보다 효율적이고 유연하며 연결성 있게 만듭니다.
Smart grid (스마트 그리드)
첨단 기술을 사용하여 에너지 소비를 최적화하고, 재생 에너지원을 통합하며, 그리드 안정성을 개선하는 지능형 전력망입니다.
Smart manufacturing (스마트 제조)
스마트 제조는 디지털 기술을 사용하여 제조 프로세스를 최적화합니다. 여기에는 보다 효율적인 생산을 위한 데이터 분석, 자동화 및 연결된 시스템 통합이 포함됩니다.
SaaS (Software as a Service: 서비스로서 소프트웨어 제공)
제3자가 어플리케이션을 운영하고 인터넷을 통해 액세스할 수 있으므로, 온프레미스 설치가 필요없는 라이센스 모델입니다.
Strong AI
인간이 수행할 수 있는 모든 지적 작업을 수행할 수 있는 고도로 발전된 형태의 인공 지능입니다. 현재까지 이러한 타입의 인공 지능은 아직 존재하지 않습니다.
Supervised learning (지도 학습)
라벨이 지정된 학습 데이터로 모델을 학습시켜, 패턴을 인식하고 향후 데이터를 분류하거나 예측하는 기계 학습의 한 형태입니다.
SCADA (Supervisory Control and Data Acquisition: 감독 제어 및 데이터 수집)
산업 공정에서 장비를 모니터링 및 제어하고, 실시간 데이터를 수집하며 프롯세스를 관리하는 데 사용되는 컨트롤 시스템 아키텍처입니다.
Supply chain (공급망)
제조업체에서 최종 사용자까지 제품 또는 서비스를 제조, 운송 및 제공하는 전체 프로세스.입니다.
SCV (Supply Chain Visibility: 공급망 가시성)
IIoT를 사용하여 전체 공급망을 추적하고 모니터링하여, 제품 및 자재의 이동에 대한 실시간 투명성을 제공합니다.
System interfaces (시스템 인터페이스)
서로 다른 시스템이나 구성요소가 서로 통신할 수 있도록 하는 인터페이스입니다.
Telemetry (원격 측정)
원격 소스에서 다양한 센서 데이터를 자동으로 측정하고 (일반적으로 무선으로) 전송합니다.
Tenant (테넌트)
테넌트는 클라우드의 고객을 의미합니다.
Time series data (타임 시리즈 데이터)
연대순으로 수집된 데이터입니다. 각 시점에 특정 값이 할당된 값 또는 이벤트의 시퀀스입니다.
Top floor (최상층)
전략적 의사 결정, 리더십, 기업 지배구조를 다루는기업의 상위 레벨입니다. 이와 대조적으로, 작업 현장/공장 바닥은 생산의 운영 수준을 나타냅니다.
TPM (Total Productive Maintenance: 총생산성 유지보수)
전반적인 장비 효율성을 극대화하는 것을 목표로 하는 제조 산업의 전략입니다. 이는 다운타임을 최소화하고 생산성을 높이기 위한 예지보전, 서비스 및 지속적인 개선을 통해 달성할 수 있습니다.
Training data (학습 데이터)
기계 학습 모델에 데이터를 제공하여 학습시킵니다. 이 데이터에는 모델이 패턴을 인식하고 예측하는 데 도움이 되는 라벨이 지정된 정보가 포함되어 있습니다.
TCP (Transmission Control Protocol: 전송 제어 프로토콜)
네트워크의 컴퓨터 간에 데이터를 신뢰성있게 전송하는 인터넷 프로토콜 스택의 프로토콜입니다. 데이터가 올바른 순서로 도착하고, 필요할 때 재전송되도록 보장합니다.
VM (Virtual Machine: 가상 머신)
단일 컴퓨터에서 여러 운영 체제를 실행할 수 있는 물리적 컴퓨팅 환경의 소프트웨어 기반 시뮬레이션입니다.
VPN (Virtual Private Network: 가상 사설망)
사용자가 마치 현장에 직접 있는 것처럼, 사설 네트워크에 안전하게 액세스할 수 있는 안전한 인터넷 연결입니다. VPN은 회사 네트워크에 대한 안전한 원격 액세스를 위해 자주 사용됩니다.
VR (Virtual Reality: 가상 현실)
특수 장치로 시뮬레이션된 컴퓨터로 생성된 환경입니다. 사용자는 이 인공 세계에 몰입하여 환경과 상호작용하며, 몰입감 넘치는 경험을 할 수 있습니다.
Virtualisation (가상화)
컴퓨터 하드웨어, 운영 체제, 저장 장치 및 네트워크와 같은 리소스의 가상 버전을 만듭니다. 이를 통해 리소스의 효율적인 사용 및 관리와 가상환경 제공이 용이해집니다.