클라우드 기술로 스마트 제품 및 기계를 제작하여 새로운 수익 기회를 창출
제품과 시스템을 더 스마트하게 만들기
커넥티드 스마트 제품과 AWS를 통해 디지털 고객 참여를 지원하고 품질을
개선하세요.
이점
스마트 제품 및 서비스 솔루션
사용 사례 살펴보기
주요 오퍼에 대해 자세히 알아보기
AWS 기반 SimpleIOT를 활용한 커넥티드 제품에 대한 지침
이 지침에서는 클라우드 커넥티드 IoT 디바이스를 기초부터 생성하는 직관적인 SimpleIOT를 구현하도록 도와줍니다. SimpleIOT는 AWS 계정에서 모든 기능을 갖춘 서버리스 IoT를 빠르게 설정하도록 도와줍니다.
Distributed Load Testing on AWS
잠재적 성능 문제를 식별할 수 있도록 로드가 있는 상태에서 대규모로 소프트웨어 애플리케이션 테스트를 자동화합니다.
선택한 AWS 서비스 시작
고객 성공 사례
AWS를 사용하여 혁신적이고 독자적인 스마트 제품을 제공함으로써 고객 가치를 높이는 제조업체의 사례를 확인하세요.
IoT 솔루션의 출시 시간을 단축하고 개발 비용을 50% 절감한 Kemppi의 사례
AWS를 사용하여 주력 상품인 용접기용 IoT 솔루션을 제공하고 소프트웨어 개발 비용을 약 50% 절감한 Kemppi의 사례를 확인하세요.
iRobot 사례 연구
선도적인 글로벌 소비자 로봇 회사인 iRobot은 미션 크리티컬 플랫폼을 AWS 클라우드로 마이그레이션하여 소비자 측에서 디바이스를 프로그래밍해야 하는 부담을 없애고 각 디바이스가 집안을 제대로 파악할 수 있도록 했습니다.
AWS를 사용하여 20,000대의 Rotimatic을 판매한 Zimplistic
싱가포르 기반의 스타트업인 Zimplistic은 AWS 인프라 IoT 기능을 활용하여 하루에 8,400만 개 이상의 데이터 패킷을 처리하고 향후 요구 사항에 따라 확장합니다.
서비스 수준 고객 요청의 95%를 충족하는 UNOX
스마트 오븐을 설계하고 제조하는 UNOX는 AWS로 완전히 이전했습니다. SAP 시스템을 마이그레이션하고 AWS 서버리스 서비스를 도입한 후 UNOX는 비용 절감과 고객 만족도가 전반적으로 개선되는 경험을 했습니다.
스마트 제품 및 서비스 인포그래픽에서 새로운 수익 기회를 창출하는 데 AWS가 어떤 도움이 되는지 보기
주요 산업 파트너와 함께 혁신
PTC는 산업 기업이 회사 자체는 물론이고 고객 및 세상을 위한 가치를 창출할 수 있도록 지원합니다. ThingWorx® IoT 플랫폼을 통해 조직은 IoT 애플리케이션을 만들고 다양한 사용 사례에서 비즈니스 가치를 창출할 수 있습니다.
Hitachi Vantara LLC는 AWS 클라우드에서 검증된 포괄적인 엔터프라이즈급 기능을 통해 엣지부터 데이터 센터와 클라우드까지 AWS 클라우드에서 실행되는 까다로운 애플리케이션을 위한 서비스 수준 중심 결과를 제공합니다.
Wipro Limited는 선도적인 글로벌 정보 기술, 컨설팅 및 비즈니스 프로세스 서비스 회사로서 인지 컴퓨팅, 초자동화, 로보틱스, 클라우드, 분석 및 신흥 기술을 통해 제조업체의 디지털 전환을 지원하는 데 주력합니다.
HCL Technologies(HCL)는 AWS 플랫폼을 기반으로 엔터프라이즈 클라우드 컴퓨팅 솔루션을 구축하고 제공하는 프리미어 컨설팅 파트너입니다.
Capgemini는 컨설팅, 기술 서비스 및 디지털 트랜스포메이션 부문의 글로벌 리더로서 변화하는 클라우드, 디지털 및 플랫폼 환경을 통해 제조업체를 돕는 데 주력합니다.
Seeq는 공정 제조 조직이 온프레미스 Historian, Amazon Redshift 및 Amazon S3 데이터 서비스에 저장된 시계열 데이터에서 인사이트를 빠르게 조사하고 공유할 수 있게 해 줍니다. Seeq는 빅 데이터 및 기계 학습 기술의 혁신에 기반을 둔 진단, 모니터링 및 예측 분석을 통해 조직이 프로세스를 개선할 수 있는 인사이트로 데이터를 전환할 수 있도록 돕습니다.
리소스
백서, 동영상 및 기타 리소스를 확인하여 AWS 솔루션을 통해 더 스마트한 제품 및 서비스를 제작하는 방법에 대해 자세히 알아보세요.
기계 학습으로 4차 산업 혁명 주도
디지털 트랜스포메이션을 고려하는 산업 회사가 늘어나는 추세를 고려하여 이 eBook은 기계 학습을 통해 이상을 탐지하고 예측 유지 보수를 지원하는 방법에 대한 지침을 제공합니다.
