[논문 리뷰] Industrial Internet of Things Intelligence Empowering Smart Manufacturing: A Literature Review

Yujiao Hu, Qingmin Jia외 7명|arXiv (Cornell University)|2023. 12. 02.

Digital Transformation in Industry인용 수 8

한 줄 요약

IIoT 지능을 정의하고 다섯 계층의 계층적 아키텍처를 제안하며 스마트 제조 혁신을 주도하는 일곱 가지 기술을 식별하는 포괄적인 문헌 리뷰.

ABSTRACT

The fiercely competitive business environment and increasingly personalized customization needs are driving the digital transformation and upgrading of the manufacturing industry. IIoT intelligence, which can provide innovative and efficient solutions for various aspects of the manufacturing value chain, illuminates the path of transformation for the manufacturing industry. It's time to provide a systematic vision of IIoT intelligence. However, existing surveys often focus on specific areas of IIoT intelligence, leading researchers and readers to have biases in their understanding of IIoT intelligence, that is, believing that research in one direction is the most important for the development of IIoT intelligence, while ignoring contributions from other directions. Therefore, this paper provides a comprehensive overview of IIoT intelligence. We first conduct an in-depth analysis of the inevitability of manufacturing transformation and study the successful experiences from the practices of Chinese enterprises. Then we give our definition of IIoT intelligence and demonstrate the value of IIoT intelligence for industries in fucntions, operations, deployments, and application. Afterwards, we propose a hierarchical development architecture for IIoT intelligence, which consists of five layers. The practical values of technical upgrades at each layer are illustrated by a close look on lighthouse factories. Following that, we identify seven kinds of technologies that accelerate the transformation of manufacturing, and clarify their contributions. The ethical implications and environmental impacts of adopting IIoT intelligence in manufacturing are analyzed as well. Finally, we explore the open challenges and development trends from four aspects to inspire future researches.

연구 동기 및 목표

• 제조 혁신의 불가피성을 설명하고 중국 산업 현장의 실용 교훈을 도출한다.
• IIoT 지능을 정의하고 제조 기능, 운영, 배치 및 응용 전반에 걸친 가치를 제시한다.
• IIoT 지능을 위한 계층형 개발 아키텍처를 제안하고 lighthouse factory 인사이트를 통해 이점을 설명한다.
• IIoT 지능 채택을 가속화하는 일곱 가지 기술을 식별하고 그 기여를 명확히 한다.
• 향후 연구를 이끄는 열린 과제와 미래 동향을 논의한다.

제안 방법

• IIoT 지능을 전체 가치 사슬에 걸친 기술, 방법, 프로덕션 및 플랫폼으로 정의한다.
• 다섯 계층의 계층적 개발 아키텍처를 제안한다: Equipment, Networking, Software, Modeling, Analysis & Optimization.
• 각 계층에서의 실용적 가치를 보여주기 위해 lighthouse factory 사례를 활용한다.
• 일곱 가지 기술 범주를 식별하고 IIoT 지능 가속화에서의 역할을 설명한다.
• 디지털 제어, 결정론적 반응, 비용 효용적 배치, 확산에 걸친 열린 과제와 미래 동향을 종합한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 IIoT 지능이 무엇이며 스마트 제조를 위해 무엇을 할 수 있는가?
• RQ2 IIoT 지능의 개발 아키텍처는 무엇인가?
• RQ3 어떤 기술이 IIoT 지능의 개발을 가속하는가?
• RQ4 IIoT 지능의 열린 과제와 미래 동향은 무엇인가?

주요 결과

• IIoT 지능은 제조 가치 사슬 전반에 걸쳐 디지털 연결, 감지, 지능적 분석, 인지 및 실시간 의사결정을 가능하게 한다.
• 다섯 계층의 계층형 아키텍처(Equipment, Networking, Software, Modeling, Analysis & Optimization)는 IIoT 지능이 스마트 제조를 어떻게 가능하게 하는지 명확하게 한다.
• 일곱 가지 기술: industrial robots, machine vision, networking, digital twins, deep learning, smart hardware, cloud/edge computing 가 IIoT 지능을 가속화한다.
• Lighthouse factories는 아키텍처 각 계층에 대한 업그레이드의 실용적 가치와 수익을 보여준다.
• 디지털 제어, 결정론적 반응, 배치 비용, 그리고 IIoT 지능의 확산에서 열린 과제와 미래 동향이 확인되었다.