이 글에서는 인간-기계 데이터 인터페이스의 의미를 소개합니다. 공장 소유주는 이 글을 통해 인간-컴퓨터 데이터 인터페이스의 개념과 미래 공장에서 인간-컴퓨터 데이터 인터페이스의 역할에 대해 자세히 알아볼 수 있습니다.
이 기사에서는 다음 내용을 다룹니다.
- 인간-기계 데이터 인터페이스는 무엇을 의미하나요?
- 인간-기계 데이터 인터페이스의 주요 이점
- 어떤 산업에서 사용하고 있나요?
- 구현에는 무엇이 필요한가요?
인간-컴퓨터 데이터 인터페이스는 무엇을 의미하나요?
사물인터넷과 빅데이터 환경
제조에 IoT 플랫폼이 점점 더 많이 사용됨에 따라 방대한 양의 데이터가 생성되고 있습니다. "스마트" 팩토리 환경은 방대한 양의 데이터, 머신 러닝, 인공 지능, 증강 및 가상 현실 솔루션, 통합 IoT 플랫폼이 있는 연결된 기계를 생성하고 제공하는 것입니다. 실제 데이터는 기계의 센서, 연결된 장치, 물류, 내장형 HMI, 내부 SCADA 시스템, 고객 구매 패턴과 같은 외부 소스에서 나올 수 있습니다. 오늘날 의사 결정 프로세스에 통합해야 할 수많은 데이터 소스가 있습니다.
빅데이터 및 비즈니스 인텔리전스 솔루션은 데이터에서 통찰력을 얻기 위해 점점 더 평가되고 있습니다. 대부분의 경우 이 데이터는 추가 분석 및 처리를 위해 클라우드로 전송됩니다. 여러 생성된 데이터 소스의 데이터를 저장하고 처리할 수 있는 강력한 산업용 클라우드 솔루션이 필요합니다.
하지만 즉각적인 결정을 내려야 할 때가 있는데, 그럴 경우 데이터를 먼저 클라우드로 전송하는 대신 엣지에서 처리해야 합니다. 엣지 컴퓨팅은 데이터가 실제로 생성되는 곳에 더 가까운 IoT 플랫폼에서 데이터를 처리하는 것을 포함합니다. 공장의 경우 공장 현장에서 데이터를 처리하는 것을 포함합니다.
중요한 조립 라인의 중요한 기계가 과열되는 상황을 생각해 보세요. 모든 데이터를 먼저 클라우드로 보내야 하는 경우 즉각적인 조치가 필요하기 때문에 시간이 많이 걸릴 수 있습니다. 지연 시간과 네트워크 연결과 관련된 문제도 영향을 미칠 수 있습니다. 이 경우 엣지 컴퓨팅은 클라우드 기반 프로세스보다 더 바람직한데, 기계의 센서가 공장 현장의 HMI로 필요한 데이터만 보낼 수 있기 때문에 공장 인력이 즉시 기계의 온도를 적절히 조정할 수 있기 때문입니다.
인간 데이터 인터페이스
인간-기계 데이터 인터페이스 개념은 인간이 기계에서 생성된 데이터와 직접 상호 작용하는 것에 관한 것입니다. 또한 뇌와 기계의 사고 패턴 간의 연결을 설명합니다. 즉, 데이터는 인간의 뇌와 기계 사이에서 흐릅니다.
많은 공장 소유주는 공장 현장의 기계가 다른 기계의 입력을 필요로 하고 내부 SCADA 시스템의 일부이기 때문에 기계 간 참여에 익숙합니다. 대부분은 또한 언어를 사용하여 인간 상호 작용을 용이하게 하는 개념에 익숙합니다.
인간-기계 데이터 인터페이스는 인간-기계 소통에 관한 것입니다. 인간 데이터 인터페이스는 신경 패턴과 소통을 파악하고 이해할 수 있을 뿐만 아니라 다른 감각적 지표를 인식하고 이해할 수 있는 기계가 필요합니다. 여기에는 리테일러가 특정 제품에 대한 고객의 반응을 측정하거나 긍정적인 관심을 보인 제품에 대한 홍보 정보를 실시간으로 제공할 수 있도록 얼굴 인식 시스템을 사용하는 것이 포함될 수 있습니다. 기계는 또한 이러한 소통에 효과적으로 참여하기 위해 음성 명령, 시각적 신호, 바이오피드백 및 기타 감각적 데이터를 처리하고 이해할 수 있어야 합니다.
인간 데이터 인터페이스는 기계가 인간의 뇌/직접적인 인간 피드백으로부터 받은 데이터를 학습하고 처리할 수 있기 때문에 기계 학습의 Industry 4.0 목표와 일치합니다. 따라서 이 개념을 공장 환경에 적용하면 과열된 기계의 경우 시각적 단서나 공장 작업자의 직접 음성 명령으로 온도를 조절할 수 있습니다.
인간-기계 데이터 인터페이스의 주요 이점
향상된 의사결정 능력
데이터 중심 플랜트 최적화는 예측 유지 관리 솔루션과 머신 러닝 알고리즘과 같은 다른 빅데이터 통찰력의 개발을 용이하게 했습니다. IoT 플랫폼이 구축되면 인간 데이터 인터페이스를 통해 인간의 뇌가 먼저 클라우드로 데이터를 전송하지 않고도 이러한 플랫폼에서 직접 데이터와 통찰력에 액세스할 수 있습니다.
데이터 참여 프로세스 간소화
데이터 분석은 상당히 복잡한 분야입니다. 백엔드 시스템 개발에는 여전히 고급 기술 역량이 필요하지만, 인간-기계 인터페이스는 기존 프런트엔드 시스템의 복잡성을 줄일 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.
실시간 데이터 분석 및 처리
인간 데이터 인터페이스는 엣지 처리 환경에 적합하며 실시간으로 중요한 의사 결정과 데이터 분석을 가능하게 합니다. 대기 시간으로 인한 시간 지연이 없으며 처리해야 할 데이터만 전송되므로 더 작은 데이터 패킷이 관련됩니다.
업계에서 이를 사용하고 있나요?
현재 Human Data Interface를 사용하는 산업은 많지 않습니다. 의료 분야는 Human Data Interface 기술을 일찍 도입했으며 하반신 마비 환자를 돕는 데 사용되었습니다. 가까운 미래에 점점 더 많은 산업이 Human Data Interface 모델을 채택할 것으로 예상됩니다.
구현에는 무엇이 필요한가요?
태도 변화
인간 데이터 인터페이스를 구현하기 위해 극복해야 할 첫 번째 장애물은 태도입니다. 전통적으로 데이터 분석과 빅데이터 관리에 대한 연구는 데이터 분석가와 다른 IT/비즈니스 전문가만이 수행했습니다. 데이터를 쿼리하려면 데이터베이스와 여러 프로그래밍 언어도 이해해야 합니다. 인간 데이터 인터페이스 개념은 인간의 뇌가 기계에 직접 명령을 내릴 수 있는 능력과 기계가 인간의 신호와 감각적 지표를 포착할 수 있는 능력에 의존합니다. 즉, 최종 사용자의 기술 수준이나 전문성에 관계없이 데이터 흐름을 용이하게 할 수 있으며, 이를 위해서는 데이터 쿼리 및 관리에 대한 현재 태도를 극적으로 바꿔야 합니다.
데이터 이해
인간의 뇌는 기계가 전송한 데이터를 이해할 수 있어야 하며 그 반대도 마찬가지입니다. 가상 현실 훈련 및 기타 AI 도구를 사용하여 사람들에게 더 복잡한 데이터 세트에 대한 기계 참여 세션을 제공할 수 있습니다. 기계는 또한 직접적인 인간 피드백을 처리하는 데 필요한 센서와 알고리즘을 갖추어야 합니다.