최신 Global IoT Market

2024년 IoT(사물인터넷)의 주요 트렌드는 AI와 IoT통합으로 산업 환경과 운영의 복잡성에 더 스마트하고 효율적으로 대응할 수 있게 되었다.

독일의 마켓 인사이트 회사인 IoT Analytics의 새로운 보고서에 따르면 올해 커넥티드 IoT 장치의 폭발적인 성장을 기록하고 있다. 

또한 2024년의 중요한 추세는 AI와 IoT 장치의 통합이다.

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IoT Analytics의 보고서에 따르면 커넥티드 IoT 장치는 2024년에 13% 증가하여 연말까지 188억 개에 이를 것으로 예상된다. 

향후 몇 년 동안 지속적인 성장을 기대하고 있다. 특히 커넥티드 IoT 장치의 수가 2030년까지 400억 개로 증가할 것으로 예측한다.

이 보고서는 Wi-Fi, Bluetooth 및 셀룰러 IoT의 세 가지 기술이 시장의 거의 80%를 차지하고 있다며 다음과 같은 사실을 발견했다.

Wi-Fi는 모든 IoT 연결의 31%를 차지한다. 

지난 몇 년 동안 많은 기업이 Wi-Fi 5 장치에서 Wi-Fi 6 및 Wi-Fi 6E로 전환하면서 변화가 있었다. 

최신 Wi-Fi 세대 기술을 사용하는 기업들은 일반적으로 Wi-Fi 5 환경에 비해 더 높은 대역폭에서 작동하는 보다 많은 디바이스를 지원할 수 있다. 

올해 차세대 Wi-Fi 7을 지원하는 기기가 출시되기 시작한다.

전 세계 커넥티드 IoT 장치의 25%가 Bluetooth에 의존한다.

Bluetooth Smart라고도 하는 BLE(Bluetooth Low Energy)는 IoT 장치가 전원으로 작동하는 동안 안정적인 연결을 유지할 수 있도록 지속적으로 개발되어 왔다. 

이 보고서는 "BLE는 이제 설비자산 추적 장치 같은 배터리 구동식 IoT 장치에 선호되는 옵션"이며 산업 부문에서도 IO-Link 무선 기술에 대한관심이 높아지고 있다고 주장한다.

셀룰러 IoT(2G, 3G, 4G, 5G, LTE-M 및 NB-IoT)는 전 세계 IoT 연결의 거의 21%를 차지한다.

IoT Analytics의 Global Cellular IoT Connectivity Tracker & Forecast에 따르면 2023년 글로벌 셀룰러 IoT 연결은 전년 대비 24% 성장했다. 

또한 올해에는 5G RedCap 기술이 도입되었다. 5G RedCap은 다운링크와 업링크에서 각각 150Mbps와 50Mbps의 처리량을 제공한다. 

이 기술은 5G에 대한 더 넓은 적용 가능성을 목표로 산업 애플리케이션에서 더 광범위한 사용 사례를 창출할 수 있도록 서비스를 제공한다.

AI와 IoT 통합으로 제조 운영의 이점

보고서에서 확인된 주목할 만한 트렌드 중 하나는 올해 AI와 IoT 장치의 통합이다.

IoT Analytics 수석 애널리스트인 Satyajit Sinha는 "생성형 AI와 엣지 AI를 포함한 AI 기술의 통합이 2024년에 중요한 트렌드"라고 말했다.

AI 통합에 관심이 있는 이유는 무엇인가? "엣지 AI는 엣지 IoT 장치가 로컬에서 데이터를 처리할 수 있도록 하여 대기 시간을 줄이고 실시간 대응이 가능하여 IoT 환경을 근본적으로 변화시키고 있다."

산업 환경에서 AI와 IoT 장치의 통합으로 운영 효율성, 안전성 및 의사 결정을 개선하는 여러 주요 혜택을 얻을 수 있다.

AI와 IoT 통합이 채택되고 있는 적용 분야는 다음과 같다.

예측 유지 관리: 

AI는 IoT 데이터를 분석하여 장비 고장이 발생하기 전에 예측하여 가동 중지 시간을 줄이고 기계의 수명을 연장할 수 있다. 

이를 통해 비용이 많이 드는 수리와 돌발적인 유지 보수를 최소화할 수 있다.

운영 최적화: 

AI는 실시간 IoT 데이터를 분석하고 생산 워크플로, 에너지 사용 및 리소스 할당을 최적화하여 프로세스 자동화를 강화한다. 

효율성을 높이기 위해 프로세스를 다이나믹하게 조정할 수 있다.

안전성 향상: 

AI 기반 IoT 장치는 환경 조건, 기계 성능 및 작업자 행동을 모니터링하여 작업자에게 잠재적 위험을 알리므로 작업 환경을 보다 안전하게 하고 사고 위험을 줄일 수 있다.

실시간 분석 및 의사 결정: 

AI는 대량의 IoT 데이터를 실시간으로 처리하여 의사 결정자에게 실행 가능한 통찰력을 제공한다. 

이를 통해 실시간 정보를 기반으로 생산 프로세스 및 운영을 신속하게 조정할 수 있다.

공급망 최적화:

IoT의 AI는 자산을 추적하고, 물류를 최적화하고, 수요를 예측하여 공급망 투명성과 효율성을 개선할 수 있다. 

이를 통해 리드타임과 재고 관리 강화로 비용을 절감할수 있다.

에너지 효율성: 

AI 알고리즘은 IoT 센서의 데이터를 분석하여 에너지 사용을 최적화하고 낭비를 줄이고 비용을 절감할 수 있다. 

프로세스 공정 및 유틸리티와 같이 에너지 소비가 많은 산업에서 활용이 기대된다.

참고 | https://www.rtinsights.com/2024-global-iot-market-more-smarter-devices/​​