[지도에 공간 분석 넣기]

PTC Reality Lab의 수석 엔지니어인 James Hobin은 2019년 말 Reality Lab에 합류했을 때,

3D 센서를 통한 공간의 실시간 가상화에 중점을 둔 연구 인 'Reality Zone'을 주도했습니다.

Microsoft Azure Kinect 카메라를 사용하면 Reality Zone이 공간 스캔을 실시간으로 캡처합니다.

이것은 기계와 벽과 같은 물리적 물체뿐만 아니라 기계 학습, 

인간 및 공간 내에서 이러한 사물의 움직임을 통해 공간의 가상화를 가능하게합니다.

실시간 가상화 또는 디지털 트윈을 통해 제품, 재료, 사람 및

물리적 공간을 캡처하는 여러 데이터 스트림이 제공됩니다.

Hobin은 Reality Zone 연구를 활용하여 캡처 된

데이터의 공간 분석을 가능하게 하는 새로운 기술을 만들었습니다.

그의 작업에서 여러 데이터 스트림이 공간적으로 결합되어,

그 결과 사용자에게 직관적 인 분석 도구를 제공하는 실시간 공간 인프라가 탄생했습니다.

Spatial Analytics 기술은 움직임, 성능, 다운 타임을 분석하도록 설계된 인공 지능을 사용하며,

모두 공간을 하나의 컨텍스트로써 사용합니다.

기본적으로 공간 분석 도구는 문제를 컨텍스트에 배치하는 데 도움되며,

공장 작업 흐름에서 문제를 해결하기 위한, 보다 직관적으로 이해하게 합니다.

그의 작업은 공간 내 데이터를 컨텍스트화하기 때문에 실시간으로 또는

시간이 지남에 따라 쉽게 통찰력을 도출할 수 있습니다.

표면을 긁어 모으는 동안 공간 분석은 다음과 같은 최적화 노력에 중요한 질문에 답할 수 있습니다.

시간 및 움직임 연구 : 기존의 과학적 관리는 프로세스, 프로세스의 단계 또는 

특정 영역에 소요되는 시간을 이해하여 공간 분석을 통해 실시간으로 지속적으로 변화

건강 및 안전 : 작업장에서 항상 가장 중요한 공간 분석을 통해 작업자가 안전 지침을 따르게 하고, 

공장과 같은 현장에서 실시간 데이터, 컴퓨터 비전, 과거 성능 데이터 또는

이러한 유형의 데이터 스트림 조합을 활용하고 분석하여 작업자와 기계 모두의 안전과 협업을 개선 가능

장소의 디지털 트윈 : 여러 데이터 세트를 통합하여 공장 현장에 대한 조감도와 세부 정보를 모두 제공하는 공간 분석은 이동에 대한 가시성을 제공하고 프로세스 및 성능을 개선하는 방법에 대한 데이터 기반 권장 사항을 만들 수 있습니다. 대규모 데이터 세트를 통해 공간 분석은 이전에는 볼 수 없었던 이질적인 데이터 스트림 간의 상관 관계를 개발하기 시작할 수 있습니다.

아래는 실제 공간 분석 데모 비디오입니다.

[인간 중심 기술 개발]

Hobin의 연구에 중요한 요소 중 하나와

그가 개발하고 있는 관점은 인간을 중심에 두는 것입니다.

예를 들어, 독창성은 데이터 활용 능력을 통해 발휘합니다.

Hobin은 "우리는 각 시청자의 전문 지식에 관계없이 가독성을 높이기 위해 분석 및

시스템의 프레젠테이션을 지속적으로 개선합니다."라고 말합니다.

인간의 관점으로 데이터로 분석을 제시하면

사람들은 친숙하고 관련성이 있기 때문에 진행 상황을 이해할 수 있습니다.

창의성 측면에서 모든 기술 수준에 대해 용이성이 가장 중요합니다.

이는 공간 분석 기술이 쉬우면, 사람들이 간단한 작업으로 프로세스를 설계할 수 있음을 의미합니다.

접근성에 대해 힘을 쏟은 Spatial Toolbox를 통해 디자인, 튜토리얼 및 문서와 함께 작동하기를 바란다고 Hobin은 말했습니다.

그는 불필요한 복잡성을 모두 제거하는 방향으로 나아가는 것이 중요하다고 생각합니다.

목표는 공간 분석과 인간 사이에 양방향 흐름이 있는 투명한 시스템을 만드는 것입니다. 

"근로자는 진정한 전문가입니다."

작업을 수행하는 작업자부터 현장 관리자에 이르기까지

모든 사용자를 위해 다양한 '렌즈'를 생성함으로써

그는 보다 효율적이고 최적화된 협업을 가능하게 하는 것을 구상합니다.

PTC에서는 다양한 산업 사용 사례를 위한 공간 컴퓨팅 및 공간 분석을

연구하고 개발하는 데 적극적으로 참여하고 있습니다.