AI 및 IoT : 비즈니스를 수행하는 방식을 변경할 두 개의 강력한 엔티티

자율 드론과 머신 러닝이 도래하기 전에 James Cameron은 1984년 꿈의 프로젝트인 The Terminator로 전 세계를 매료시켰습니다. 그곳에서 그는 인간을 기계로 대체하려는 미래형 인공 초지능 네트워크인 'Skynet'을 소개했습니다. 과학자들이 팬 서비스 액션 시리즈로 그것을 전달한 이후로 영화 프랜차이즈에 대해 많은 논의가 있었지만 기술적인 탁월함의 씨앗이 뿌려졌습니다. 인공 지능이 세계를 장악하든 말든, 그것은 확실히 기업에 혁명의 수단을 제공했고 우리와 같은 독자/토론가에게 생각할 거리를 제공했습니다.

삶을 똑같이 변화시키는 파괴적 기술의 또 다른 중요한 부분은 사물 인터넷입니다. AI와 마찬가지로 IoT도 성년이 되었습니다. 그 유틸리티에는 스마트 홈을 만드는 것뿐만 아니라 웨어러블 장치, 스마트 차량 및 스마트 도시도 포함됩니다. 비즈니스에서 인공 지능과 IoT 의 역할 은 현재 절정에 있습니다.

AI와 IoT 는 기업이 수행하던 방식을 재정의하고 있습니다. 한편으로는 강력한 기계 학습 하위 집합을 갖춘 AI가 실시간 분석과 인간과 기계 간의 더 큰 상호 작용을 통해 더 스마트한 작업 실행을 위한 길을 열었습니다. 반면에 IoT는 효과적인 지능형 기술을 통해 장치와 인간 간의 통신 규모를 확대했습니다. 사물 인터넷과 인공 지능 의 합류 는 서로의 응용 프로그램을 더욱 다양하고 강력하게 만듭니다.

더 나아가 비즈니스에서 IoT와 AI의 장점과 적용에 대해 논의할 것입니다.

합병: AI와 IoT가 비즈니스를 어떻게 변화시키고 있습니까?

AI와 IoT의 출현은 전체 비즈니스 환경을 크게 변화시켰습니다. IoT와 AI의 결합은 경영진이 오류 없이 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있습니다. IoT는 인터넷을 통한 장치 연결을 통해 많은 양의 데이터를 축적하지만 AI는 이 데이터를 동화하고 평가하는 데 도움이 됩니다.

IoT 장치의 기계 학습(AI 하위 집합)은 매우 고급 센서를 통해 데이터 수집의 패턴을 식별하고 오류를 감지하는 데 도움이 됩니다. 공기에 대한 자극, 온도, 습도, 공해, 소리, 진동, 조명 등과 같은 본질적인 것들이 이 기술로 일정 기간 동안 파생됩니다. 기존 기술과 달리 IoT 및 머신 러닝은 향상된 정확도로 운영 예측을 20배 더 빠르게 만듭니다. 이것이 AI 기술을 사용하는 기업의 매출이 증가하는 이유입니다. 아래 그래프에서 확인할 수 있습니다.

[2018년부터 2025년까지 AI를 활용한 기업이 창출한 수익(추정)]

IoT 혁명에서 인공 지능의 역할은 더 많은 연결된 장치의 판매를 의미하는 막대한 수익 증대에 도움이 되었습니다.

아래는 2015년에 얼마나 많은 IoT 구동 장치가 있었는지 보여주는 그래프이며 추정된 곡선은 2025년까지 엄청난 증가를 예측합니다.

IoT에 대한 수요는 확실히 증가하고 있습니다. AI와 함께 IoT는 현재 Fortune 500대 기업이든 신생 기업이든 모든 비즈니스에서 필요합니다. 두 사람의 능력에는 한계가 없기 때문에 기업은 잠재력을 최대한 발휘하여 잠재력을 세상에 드러내고자 합니다. 다음 이미지는 서로 다른 기술을 비교하고 가장 인기 있는 기술을 보여줍니다.

IoT가 데이터를 계속 수집함에 따라 AI는 이를 의미 있고 창의적인 행동으로 변환하는 책임을 집니다. 데이터 교환은 센서를 통해 이루어지며 그 과정에서 다음 중 몇 가지가 발생합니다.

• 데이터 통찰력을 더 정확하게 획득, 모니터링 및 평가합니다.
• 전체 프로세스가 더 빠르고 더 효율적입니다.
• 사이버 공격에 대한 감시가 보다 정의되고 강력해집니다.

비즈니스에서 AI와 IoT의 장점

AI와 IoT는 함께 막을 수 없는 기술의 힘입니다. IoT와 AI는 함께 통합되어 두 가지가 제공하는 몇 가지 이점을 누릴 수 있습니다. 다음은 같은 내용을 자세히 설명합니다.

데이터 수집, 공유 및 사용자 인식 공식화

데이터 수집은 비즈니스의 성장과 발전에 매우 중요합니다. IoT 전략을 사용하는 기업은 기술이 소비자 정보에 대한 더 많은 액세스를 제공함으로써 데이터 강제성을 어떻게 변화시킬 수 있는지 알고 있습니다. 비즈니스에서 AI 를 사용하면 해당 정보를 더 쉽게 처리할 수 있습니다. IoT 장치에는 사용자의 패턴과 장치와의 상호 작용을 추적, 기록 및 관찰하는 고유한 메커니즘이 있습니다. 기업은 획득한 데이터를 사용하여 소비자 경험을 향상시키기 위한 더 나은 수단을 고안합니다.

IoT 구현을 통해 평균 이상의 이익을 얻는 조직을 보여주는 통계

다운타임 제거

석유 및 가스 제조 조직은 보이지 않거나 계획되지 않은 고장을 겪을 수 있는 중장비를 사용합니다. 이로 인해 막대한 손실이 발생할 수 있는 가동 중지 시간이 발생합니다. AI 지원 IoT 플랫폼 이 있으면 예측 유지 관리가 가능합니다. 분석을 활용하여 사전에 조치 과정을 계획하고 운영에 영향을 미치지 않도록 함으로써 기계 고장 및 고장을 미리 예측하는 데 도움이 됩니다. Deloitte의 연구는 다음과 같은 결론을 이끌어 냈습니다.

• 유지보수 계획에 소요되는 시간 20~50% 감소
• 유지보수 비용 5~10% 절감
• 장비 가용성 및 가동 시간 10-20% 증가

보안 조치 강화

현재 데이터 침해 및 기밀 정보 도난이 증가함에 따라 보안과 안전은 비즈니스에서 가장 우려되는 요소입니다. AI 기반 IoT 플랫폼 은 개인 정보에 대한 강력한 지원을 제공하고 제3자의 침입을 허용하지 않습니다. 다양한 조직에서 M2M(Machine-to-Machine) 통신을 촉진하여 들어오는 위협을 감지하고 해커에게 자동화된 대응을 제공하고 있습니다. ATM의 불법 활동이 IoT 센서에 의해 포착되어 즉시 법 집행 기관에 전달되는 은행 부문의 일반적인 예가 될 수 있습니다.

자동화된 운영 효율성

IoT 배포 는 비즈니스를 간소화하고 정확한 예측을 하는 데 도움이 됩니다. 이 모든 것은 비즈니스 효율성을 개선하는 데 매우 중요합니다. 기술은 또한 중복 활동과 많은 시간을 소모하는 활동에 대한 통찰력을 제공하는 데 도움이 되기 때문에 오늘날 사물 인터넷에 투자 하는 것은 매우 필요합니다. 좋은 예는 AI 및 IoT로 할 수 있는 데이터 센터 냉각에 대한 Google의 지출 감소입니다. Google과 마찬가지로 효율성이 무시되지 않도록 미세 조정이 필요한 운영 활동을 찾을 수도 있습니다.

비즈니스 분석 처리에 도움

수요와 공급의 균형이 잘 맞아야 합니다. AI는 재고 관리를 개선하고 재고에 대한 압박을 해소하는 데 도움이 됩니다. 재입고가 필요한 시기를 미리 알 수 있기 때문입니다. 이는 소매업체가 나중에 너무 많은 제품을 저장해 놓고 판매할 수 없다는 사실을 알게 되므로 소매업체에 중요한 도움이 됩니다. 이것은 수동 방법보다 얼마나 정확한지 증명합니다. 재고 유지를 위한 데이터 및 분석을 수집하는 데 도움 이 되는 IoT 애플리케이션 이 있습니다.

더 나은 위험 관리

앞서 우리는 AI 및 IoT 플랫폼 이 사이버 보안 유지에 어떻게 도움이 되는지 언급했습니다. 금전적 손실, 인명 안전, 사이버 위협 등의 리스크 관리에 있어, 두 사람은 이러한 상황이 발생하지 않도록 수월하게 상황에 대처하고 신속한 대응을 하고 있습니다. 예를 들어, 일본 IT 장비 및 서비스 제공업체인 Fujitsu는 AI의 도움을 받아 웨어러블 장치에서 수집된 데이터를 통해 특정 작업자 안전을 유지하도록 합니다.

새롭고 향상된 제품 및 서비스의 범위

음성, 텍스트 또는 제스처를 통한 의사 소통을 개선하는 것을 목표로 하는 자연어 처리(NLP) 기술은 인간과 장치 간의 정보 전송을 증가시켰습니다. AI 기반 드론과 로봇은 이전에 존재하지 않았던 모니터링 및 검사에 완전히 새로운 의미를 부여합니다. 사람이 물리적으로 절대 할 수 없는 데이터를 가져오는 데 도움이 됩니다. 이것은 IoT와 AI의 미래 가 얼마나 강력한지를 증명합니다. 상업용 차량의 경우 모든 측정 가능한 정보를 모니터링하여 차량 관리에 도움이 됩니다. Rolls Royce는 AI 기반 IoT 사용 사례의 좋은 예입니다 . AI 기술을 사용하여 IoT 지원 항공기 엔진 유지 관리 요구 사항을 구현할 계획입니다. 이것은 지각 패턴을 생성하는 데 도움이 되고 심층적인 통찰력을 탐색하는 데 도움이 됩니다.

AI와 IoT가 빛을 발하는 사례

이제 AI 및 IoT 프로젝트 가 비즈니스 기회를 활용하는 데 도움 이 되는지 알았 으므로 몇 가지 AI 및 IoT 사용 사례 를 언급하여 새로운 비즈니스 모델을 만들고 더 나은 사용자 경험을 제공하는 데 있어 비즈니스에서 인공 지능과 IoT의 역할 을 이해 하겠습니다. 이러한 사례 중 다수는 또한 주의해야 할 가장 최첨단의 미래 지향적인 경향 을 보완합니다.

웨어러블

지금쯤이면 웨어러블이 현재 IoT 시나리오 에서 어떻게 핵심적인 역할을 하는지 들어보셨을 것 입니다. 피트니스 트래커, 스마트워치, 웨어러블 패닉 버튼, 원격 모니터링 시스템, GPS 트래커 및 음악 시스템은 IoT 생태계에서 큰 부분을 차지하는 웨어러블의 가장 인기 있는 예입니다. 가장 정확한 정보를 얻으려면 스마트 장치에 IoT 응용 프로그램 을 다운로드 하기만 하면 됩니다.

로봇 공학

제조 산업은 AI 중심 의 IoT 솔루션 채택이 절실히 필요 했습니다. 이는 얼굴 인식, 딥 러닝, 빅 데이터 분석, 특히 로봇에 도움이 됩니다. 로봇과 로봇 공학은 수십 년 동안 항상 기술의 선두 주자였으며 시간이 지남에 따라 더 똑똑하고 안정적이며 효율적이 되었습니다. 이식된 센서를 통해 세심한 커뮤니케이션이 용이합니다. AI와 IoT 의 융합을 사용하여 로봇은 새로운 환경을 정확하게 학습하고 적응할 수 있습니다. 이는 제조 공정을 선형화하고 시간과 비용을 절약합니다.

스마트 홈

스마트 홈 생태계는 성장하고 있으며 현재 가치는 9,100만 달러입니다. 특정 기기에 직접 가서 조작할 필요가 없는 가장 즐거운 기술 활동 중 하나입니다. AI 기반 IoT 기술을 사용 하면 전화기를 통해 조명, 팬, TV, 온도 조절기, AC 등을 제어할 수 있습니다. 내부 뿐만 아니라 외부로 여행을 가더라도 외부 스테이션에 전화를 걸어 기기가 잘못 설정되어 있는지 확인해야 하는 경우 간단한 명령으로 수행할 수 있습니다. 또는 직장에서 피곤한 하루를 보내고 집에 돌아와 목욕이 필요한 경우 집에 도착하기 10분 전에 물의 온도를 설정할 수 있습니다.

자율주행차

자율주행 자동차와 차량에 대한 생각은 흥미롭고 동시에 스릴 있는 것 같습니다. 강력한 센서, 설치된 카메라, 강력한 하드웨어 및 소프트웨어 통합을 통해 자동차는 도로, 교통, 추가 경로, 내비게이션, 기상 조건, 소비자 행동 등의 기념비적인 정보를 수집합니다. 자율 주행 자동차는 미래 기술에서 인공 지능의 역할을 강조할 완벽한 예입니다 . 한 가지 주요 관련 요소는 안전입니다. 많은 사람들이 무인 자동차를 타고 처음 여행을 하는 동안 불안에 직면할 것이지만, 그것이 바로 게임의 전부입니다. 그것은 어떤 희생을 치르더라도 승객의 생명을 우선시할 강력한 학습 능력과 고성능 AI 메커니즘을 가지고 있습니다.

아마존 고

이것은 AI 기술 사용 의 진정한 걸작입니다 . Amazon은 소매점을 지원하기 위해 IoT를 사용하여 사용자에게 보다 편리한 쇼핑 경험을 제공합니다 . 계산원이나 계산대 없이 센서가 있으면 전체 프로세스가 최적화됩니다. 예를 들어, 센서는 활동을 결정하는 데 사용됩니다. 슈퍼마켓이나 소매점과 마찬가지로 품목이 정리되어 있고 제품을 선택하면 자동으로 장바구니에 추가되고 다시 보관하는 순간 장바구니에서 제거됩니다. 그것은 당신의 지불 모드에 연결되어 당신이 아이템을 가지고 가게를 떠날 때 당신의 계정이나 온라인 지갑에서 총액이 인출됩니다. 자율주행차처럼 컴퓨터 비전, 딥 러닝 알고리즘, 센서 융합을 사용해 '저스트 워크 아웃' 기술을 탄생시켰다.

보건 의료

이것이 현재의 필요입니다. 코로나바이러스 팬데믹으로 모든 사람들은 건강에 대해 더욱 조심하게 되었고 AI 및 IoT와 같은 기술은 전체 의료 시스템을 활용하고 있습니다 . AI 기반 IoT 애플리케이션 및 배포는 데이터 수집을 통해 개인/환자에 대한 예방 조치, 조기 발견 및 약물 투여 제공을 지원합니다. 인터넷 기반 의료 기기, 의료 기록, 피트니스 트래커, 의료 모바일 앱 등에서 데이터를 가져옵니다 . 전 세계의 많은 의료 회사는 이러한 위험한 조건에서 사람들이 안전하게 지낼 수 있도록 IoT 투자 를 하고 있습니다.

스마트 시티

인공지능과 사물인터넷의 짝을 가장 잘 보여주는 사례다. 그것이 시민의 예의를 지킬 수 있다면 기술의 성공에 대해 많은 것을 말해줍니다. 스마트 교통 관리, 스마트 주차, 스마트 폐기물 관리, 스마트 치안 관리, 스마트 거버넌스 및 기타 많은 요소가 스마트 시티를 구성하는 구성 요소입니다. 스마트 시티를 위한 사물 인터넷은 도시가 운영되는 방식을 바꾸고 교통, 의료, 조명 등의 편의 시설을 대중에게 제공합니다. 스마트 시티는 틀림없이 미래 지향적인 개념이며 다루어야 할 근거가 많습니다. 위의 비디오는 3개 도시가 성공적으로 구현한 방법을 설명합니다.

다양한 비즈니스 유형에 기술을 통합하고 평범한 사물의 틀에서 틀에 얽매이지 않는 무언가를 만드는 엄청난 일을 해낸 많은 IoT 애플리케이션 개발 회사 가 있습니다. AI는 다른 현대 기술과 함께 IoT를 진정으로 재창조 하고 있으며, 이러한 기술 출현을 적극적으로 사용하는 기업은 좋은 말만 할 수 있습니다. 설명하기 위해 다시 생각할 필요가 없습니다 . IoT의 미래는 AI이며 앞으로도 그럴 것 입니다.

자주 묻는 질문

Q) AI는 IoT와 어떤 관련이 있나요?

IoT 또는 사물 인터넷은 다양한 장치/기계를 연결하고 모든 장치에서 수집된 데이터를 축적하는 것입니다. AI 또는 인공 지능은 인간 두뇌의 능력과 동등하거나 그 이상인 지능적인 행동을 주입하는 기술입니다. 그들은 함께 기술의 강력한 힘인 연결된 인텔리전스를 형성하며 이것이 바로 많은 사물 인터넷 회사 가 등장하는 이유입니다.

Q) IoT는 AI를 사용합니까?

그것은 확실히 않습니다! 연결된 장치 또는 IoT 장치를 통해 수집된 방대한 데이터는 AI 시스템이 인수하여 결과 지향적인 결과를 결정합니다. 날이 갈수록 두 기술이 더욱 유연해지고 IoT용 AI 애플리케이션이 더욱 원활해지면서 차량에서 도시 전체에 이르기까지 이 개념을 결합하여 제어할 수 있습니다.

Q) AI는 IoT에 어떤 도움이 되나요?

IoT의 역할은 장치를 연결하고 정보의 자유로운 흐름을 위한 인터페이스를 생성할 수 있도록 하는 것입니다. AI는 이 데이터를 감지하고 이를 사용하여 최적화된 결과를 생성합니다. AI의 하위 집합 머신 러닝은 프로세스를 이해하는 데 도움이 되며 안내 학습을 기반으로 출력을 제공합니다. AI로 구동 되는 IoT 기계 학습 조합은 기존의 모든 비즈니스 유형을 기존의 뿌리에서 변화시키는 것입니다. 스마트 시티, 자율 주행 차량, 스마트 홈, 스마트 소매 등이 몇 가지 두드러진 예입니다.

Q) AI와 IoT 중 어느 것이 가장 좋은가?

두 가지 기술이 결합되면 더욱 강력해집니다. 클라우드와 함께 IoT는 그 어느 때보다 커졌습니다. 수요가 너무 많기 때문에 AI 중심의 IoT 스타트업 이 증가하고 있습니다.

Q) 인공지능이 비즈니스에 왜 중요한가요?

내부 및 외부 목적 모두에서 AI는 모든 종류의 조직에 꼭 필요한 것입니다. 경쟁 우위를 제공하고, 효율성을 개선하고, 중복성을 줄이고, 자동화된 응답을 제공하고, 조직의 다양한 기능 영역 내에서 질서를 유지하는 데 도움이 됩니다. AI의 가장 좋은 점은 오랜 세월이 흘렀음에도 불구하고 항상 미래 지향적인 것처럼 보인다는 것입니다.

결론

따라서 이 기사에서 논의한 것처럼 IoT와 AI의 미래는 밝습니다. 이러한 현대 기술은 거의 모든 비즈니스 분야에서 범위가 더 넓습니다. AI와 IoT의 결합은 조직이 오류 없이 더 나은 의사 결정을 내리는 데 도움이 될 것입니다. 하지만 여전히 의문이 생기거나 비즈니스를 위한 AI 및 IoT 기반 솔루션을 설계하고 싶다면 지금이 IoT 개발 회사 또는 AI 개발 회사 에 연락할 때 입니다. 우리는 AI 개발 서비스와 함께 최고의 IoT 애플리케이션 개발 서비스를 제공하는 미국 최고의 AI 및 IoT 앱 개발 회사 중 하나입니다.