AI)란? | Oracle 대한민국

HPE Synergy

HPE Synergy란? 세계 최초의 컴포저블 인프라 플랫폼입니다. 데이터 센터의 미래에 대비할 수 있습니다. 애플리케이션 딜리버리를 가속화합니다. 입문자 가이드에서 자세한 내용을 알아보십시오.

하나의 인프라로 모든 워크로드 실행

HPE Synergy는 하이브리드 클라우드 환경을 위한 구성 가능한소프트웨어 정의 인프라로서, 물리적 컴퓨팅 및 가상 컴퓨팅, 스토리지 및 패브릭 리소스의 유연한 풀을 통합 API에서 모든 워크로드의 모든 구성에 적용할 수 있으며 HPE Greenlake를 통해 서비스형으로 이용 가능합니다..

+ 자세히 알아보기

인프라 요건과 서비스 수준 목표가 다양한 기존 애플리케이션과 차세대 애플리케이션을 지원하는 단일 인프라를 관리하십시오.

즉각적인 속도로 인프라를 정확하게 구성하는 단일 인터페이스를 통해 애플리케이션 및 서비스 제공을 가속화할 수 있습니다. 코어에서 소프트웨어 정의 인텔리전스로 설계되고 HPE OneView로구동되는 HPE Synergy를 통해 한 줄의 코드로도 몇 분 만에 서비스를 시작할 수 있습니다.

컴퓨팅, 스토리지, 패브릭의 유연한 리소스 풀을 통해 물리적/가상/컨테이너화된 워크로드에 단일 소프트웨어 정의 인프라를 사용하여 고비용의 사일로를 제거하고, 리소스를 확보하고, IT 운영을 간소화하십시오.

개발자 친화적인 인프라로 비즈니스를 가속화하십시오. 통합 API를 통해 광범위한 파트너 에코시스템을 통해 인프라 운영을 자동화할 수 있습니다.

세계에서 가장 안전한 업계 표준 서버를 통해 제조 공급망에서 시작하여 수명이 다한 폐기 서비스로 마무리되는 강화된 전체적인 시각으로 접근하는 보안을 경험해 보십시오.

온프레미스에서 클라우드 서비스로 제공되는 구성 가능 컴퓨팅을 이용하면 민첩성을 확보하고 비용이 많이 드는 컴퓨팅 리소스의 수동 구성과 관리를 피할 수 있습니다. HPE GreenLake는 물리 및 가상 컴퓨팅, 스토리지, 패브릭 풀을 애플리케이션에 적합한 구성으로 전환하는 강력한 소프트웨어 정의 구성 가능 컴퓨팅 인프라를 제공합니다. 또한 이 모든 작업이 단일 인터페이스를 통해 이루어집니다.

AI란? 인공 지능에 대해 자세히 알아보기

AI, 즉 인공 지능이란 쉽게 말해 인간의 지능을 모방하여 작업을 수행하고 수집한 정보를 토대로 자체 성능을 반복적으로 개선할 수 있는 시스템입니다. AI는 다양한 형태로 나타납니다. 몇 가지 예는 다음과 같습니다.

• 챗봇은 AI를 사용하여 고객 문제를 더 빨리 이해하고 보다 효율적인 답변을 제공합니다.
• 지능형 어시스턴트는 AI를 사용하여 대규모 자유 텍스트 데이터 세트에서 중요한 정보를 구문 분석하여 일정을 개선합니다.
• 추천 엔진은 사용자의 시청 습관에 따라 TV 프로그램에 대한 자동 추천을 제공할 수 있습니다.

AI는 특정 AI)란? | Oracle 대한민국 형식이나 기능보다는 초강력 사고 및 데이터 분석을 위한 프로세스와 기능에 훨씬 더 가깝습니다. AI가 세상을 장악하고 있는 인간처럼 생긴 고기능 로봇의 이미지를 생각나게 하지만 AI는 인간을 대체하기 위한 것이 아닙니다. 이는 인간의 능력과 기여를 크게 향상시키기 위한 것입니다. AI는 매우 귀중한 비즈니스 자산입니다.

인공 지능 용어

AI는 온라인에서 고객과 의사 소통하거나 체스를 두는 것과 같이 사람의 입력이 필요했던 복잡한 작업을 수행하는 애플리케이션의 포괄 용어가 되었습니다. 이 용어는 머신 러닝 및 딥 러닝을 포함하는 하위 영역과 같은 의미로 사용되기도 합니다. 그러나 차이점이 있습니다. 예를 들어, 머신 러닝은 사용하는 데이터를 기반으로 성능을 학습하거나 개선하는 시스템을 구축하는 데 중점을 둡니다. 모든 머신 러닝이 AI이지만 모든 AI가 머신 러닝은 아닙니다.

AI의 가치를 극대화하기 위해 많은 기업이 데이터 사이언스 팀에 상당한 투자를 하고 있습니다. 데이터에서 가치를 추출하기 위해 과학 및 기타 방법을 사용하는 학제간 분야인 데이터 과학은 통계 및 컴퓨터 과학과 같은 분야의 기술을 비즈니스 지식과 결합하여 여러 소스에서 수집된 데이터를 분석합니다.

AI 및 개발자

개발자는 인공 지능을 사용하여 수동으로 수행하거나, 고객과 연결하고, 패턴을 식별하고, 문제를 해결하는 작업을 더 효율적으로 수행합니다. AI를 시작하려면 개발자는 수학에 대한 배경 지식을 갖고 알고리즘을 다루는 데 익숙해야 합니다.

인공 지능을 사용하여 애플리케이션을 구축하기 시작하면 소규모로 시작할 수 있습니다. 예를 들어, tic-tac-toe와 같은 비교적 간단한 프로젝트를 구축함으로써 인공 지능의 기초를 배울 수 있습니다. 학습은 모든 기술을 레벨 업하는 좋은 방법이며 인공 지능 역시 다르지 않습니다. 한 개 이상의 소규모 프로젝트를 성공적으로 완료한 후에는 인공 지능이 귀하를 취할 수 있는 제한이 없습니다.

AI 기술이 조직을 지원하는 방법

AI의 핵심 원칙은 인간이 세상을 인식하고 반응하는 방식을 복제한 다음 이를 능가하는 것입니다. 이는 빠르게 혁신의 초석이 되고 있습니다. 데이터의 패턴을 인식하여 예측을 가능하게 하는 다양한 형태의 머신 러닝으로 구동되는 AI는 다음과 같은 방법으로 비즈니스에 가치를 더할 수 있습니다.

• 사용 가능한 풍부한 데이터에 대한 보다 포괄적인 이해 제공
• 예측에 의존하여 지나치게 복잡하거나 일상적인 작업을 자동화

엔터프라이즈의 AI

AI 기술은 한때 인력이 필요했던 프로세스 또는 작업을 자동화하여 기업의 성능과 생산성을 향상시키고 있습니다. AI는 또한 인간이 할 수 없는 규모의 데이터를 이해할 수 있습니다. 이러한 기능은 상당한 비즈니스 이점을 가져다 줄 수 있습니다. 예를 들면 넷플릭스는 머신 러닝을 사용하여 개인화 수준을 제공하며, 이 회사는 2017년에 고객 기반을 25% 이상 늘릴 수 있었습니다.

대부분의 기업은 데이터 사이언스를 우선 순위로 삼고 여기에 많은 투자를 하고 있습니다. 3,000명 이상의 CIO가 참여한 Gartner의 최근 설문조사 결과, 응답자들은 분석 및 비즈니스 인텔리전스를 조직을 남들과 차별화해 줄 가장 중요한 기술로 꼽았습니다. 설문 조사에 참여한 CIO는 이러한 기술을 회사에 가장 전략적인 것으로 보고 있습니다. 따라서 이들이 가장 새로운 투자를 유치하고 있습니다.

AI는 대부분의 모든 기능, 비즈니스 및 산업에 가치가 있습니다. 여기에는 다음과 같은 일반 및 산업별 애플리케이션이 포함됩니다.

• 거래 및 인구 통계 데이터를 사용하여 특정 고객이 비즈니스(또는 고객 평생 가치)와의 관계 과정에서 지출할 금액을 예측합니다.
• 고객 행동 및 선호도에 따라 가격 최적화
• 이미지 인식을 사용하여 암 징후에 대한 X선 이미지 분석

엔터프라이즈가 AI를 사용하는 방법

Harvard Business Review에 따르면 기업들은 주로 다음과 같은 목적으로 AI를 이용하고 있습니다.

• 보안 침입 탐지 및 저지(44%)
• 사용자의 기술 문제 해결(41%)
• 생산 관리 작업 감소(34%)
• 승인된 공급업체 사용시 내부 규정 준수 측정(34%)

어떤 요소가 AI 도입을 촉진하고 있나요?

세 가지 요인이 산업 전반에 걸쳐 AI 개발을 주도하고 있습니다.

• 경제적인 고성능 컴퓨팅 기능을 즉시 사용할 수 있습니다. 클라우드의 풍부한 상용 컴퓨팅 성능을 통해 저렴한 고성능 컴퓨팅 성능에 쉽게 액세스할 수 있습니다. 이 개발 이전에는 AI에 사용할 수 있는 유일한 컴퓨팅 환경은 클라우드 기반이 아니고 비용이 엄청났습니다.
• 훈련에 많은 양의 데이터를 사용할 수 있습니다. AI는 올바른 예측을 하기 위해 많은 데이터에 대해 학습을 해야 합니다. 데이터 레이블 지정을 위한 다양한 도구가 있고 조직이 구조화된 데이터와 구조화되지 않은 데이터를 모두 저장하고 처리할 수 있는 용이성과 경제성의 출현으로 인해 더 많은 조직이 AI 알고리즘을 구축하고 학습할 수 있게 되었습니다.
• 응용 AI는 경쟁 우위를 제공합니다. 기업은 AI 통찰력을 비즈니스 목표에 적용하는 경쟁 우위를 점점 더 인식하고 있으며 이를 비즈니스 전반의 우선 순위로 삼고 있습니다. 예를 들어 AI가 제공하는 표적 추천은 기업이 더 나은 결정을 더 빨리 내리는 데 도움이 될 수 있습니다. AI의 많은 기능은 비용 절감, 위험 감소, 출시 시간 단축 등으로 이어질 수 있습니다.

엔터프라이즈 AI에 대한 5가지 일반적인 오해

많은 기업이 AI 기술을 성공적으로 채택했지만 AI 및 AI가 할 수 있는 것과 할 수 없는 것에 대한 잘못된 정보도 많이 있습니다. 여기에서는 AI에 대한 5가지 일반적인 신화를 살펴 봅니다.

• 오해 #1: 엔터프라이즈 AI는 자체 구축 방식이 필요합니다.
  진실: 대부분의 기업들은 자체 솔루션과 외부 솔루션을 결합하여 AI를 도입합니다. 사내 AI 개발을 통해 기업은 고유한 비즈니스 요구에 맞게 맞춤화할 수 있습니다. 사전 구축된 AI 솔루션을 사용하면 보다 일반적인 비즈니스 문제에 바로 사용할 수 있는 솔루션으로 구현을 간소화할 수 있습니다.
• 오해 #2: AI는 마법 같은 결과를 즉시 제공합니다.
  진실: AI 성공으로 가는 길에는 시간, 신중한 계획, 달성하려는 결과물에 대한 명확한 아이디어가 필요합니다. 연결이 끊긴 AI 솔루션 세트를 무작위로 제공하지 않으려면 전략적 프레임워크와 반복적인 접근 방식이 필요합니다.
• 오해 #3: 엔터프라이즈 AI는 이를 실행할 사람이 필요하지 않습니다.
  진실: 엔터프라이즈 AI는 인간을 대신하는 로봇이 아닙니다. AI의 가치는 인간의 능력을 강화하고 직원이 보다 전략적인 작업을 할 수 있도록 해방시킨다는 것입니다. 또한 AI는 올바른 데이터를 제공하고 올바른 방식으로 작업하기 위해 사람들에게 의존합니다.
• 오해 #4: 데이터는 많으면 많을수록 좋습니다.
  진실: 엔터프라이즈 AI에는 스마트 데이터가 필요합니다. AI에서 가장 효과적인 비즈니스 통찰력을 얻으려면 데이터가 고품질이고 최신 상태이며 관련성이 높고 풍부해야 합니다.
• 오해 #5: 엔터프라이즈 AI가 성공하려면 데이터와 모델만 있으면 됩니다.
  진실: 데이터, 알고리즘, 모델은 시작일 뿐, 변화하는 비즈니스 요구 사항을 충족하려면 AI 솔루션은 확장 가능해야 합니다. 현재까지 대부분의 엔터프라이즈 AI 솔루션은 데이터 사이언티스트가 직접 제작했습니다. 이러한 솔루션은 광범위한 수동 설정 및 유지 관리가 필요하며 확장되지 않습니다. AI 프로젝트를 성공적으로 구현하려면 AI로 나아갈 때 새로운 요구 사항을 충족하도록 확장되는 AI 솔루션이 필요합니다.

AI 운영의 이점과 과제

AI의 가치를 입증하는 수많은 성공 사례가 있습니다. 머신 러닝 및 인지 상호 작용을 기존 비즈니스 프로세스 및 애플리케이션에 추가하는 조직은 사용자 경험을 크게 개선하고 생산성을 높일 수 있습니다.

그러나 몇 가지 걸림돌이 있습니다. 몇 가지 이유로 AI를 대규모로 배포한 기업은 거의 없습니다. 예를 들어 클라우드 컴퓨팅을 사용하지 않는 경우 AI 프로젝트는 종종 계산 비용이 많이 듭니다. 또한 구축이 복잡하고 전문 지식에 대한 수요는 많지만 공급이 부족합니다. AI를 언제 어디서 통합해야할지, 그리고 언제 제3자에게 의지해야 하는지 아는 것은 이러한 어려움을 최소화하는 데 도움이 됩니다.

AI 성공 사례

AI는 몇 가지 중요한 성공 사례의 원동력입니다.

에 따르면 Associated Press는 짧은 수익 뉴스 기사를 자동으로 작성하도록 AI 소프트웨어를 훈련시켜 12배 더 많은 기사를 제작했습니다. 이러한 노력으로 언론인들은 더 심도있는 글을 쓸 수 있게 되었습니다.
• Mount Sinai의 Icahn School of Medicine에서 만든 AI 기반 도구인 Deep Patient를 사용하면 의사는 질병이 진단되기 전에 고위험 환자를 식별할 수 있습니다. insideBIGDATA에 따르면 이 도구는 환자의 병력을 분석하여 발병 1년 전까지 거의 80개의 질병을 예측합니다.

즉시 사용 가능한 AI로 AI 운영이 더 쉬워집니다

AI 기반 솔루션 및 도구의 출현은 더 많은 기업이 더 적은 비용으로 더 짧은 시간에 AI를 활용할 수 있음을 의미합니다. 즉시 사용 가능한 AI는 AI 기능이 내장되어 있거나 알고리즘 의사 결정 프로세스를 자동화하는 솔루션, 도구 및 소프트웨어를 의미합니다.

즉시 사용 가능한 AI는 머신 러닝을 사용하여 자가 치유하는 자율 운영 데이터베이스에서 이미지 인식 및 텍스트 분석과 같은 문제를 해결하기 위해 다양한 데이터 세트에 적용할 수 있는 사전 구축된 모델에 이르기까지 다양합니다. 기업이 가치 창출 시간을 단축하고 생산성을 높이며 비용을 절감하고 고객과의 관계를 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다.

AI를 시작하는 방법

챗봇을 통해 고객과 소통하세요. 챗봇은 자연어 처리를 사용하여 고객을 이해하고 고객이 질문하고 정보를 얻을 수 있도록 합니다. 이러한 챗봇은 시간이 지남에 따라 학습하므로 고객 상호 작용에 더 큰 가치를 추가할 수 있습니다.

데이터 센터를 모니터링하세요. IT 운영 팀은 모든 웹, 애플리케이션, 데이터베이스 성능, 사용자 경험 및 로그 데이터를 임계값을 자동으로 모니터링하고 이상을 감지하는 하나의 클라우드 기반 데이터 플랫폼에 배치하여 시스템 모니터링에 대한 엄청난 시간과 에너지를 절약할 수 있습니다.

전문가 없이 비즈니스 분석을 수행하세요. 시각적 사용자 인터페이스가 있는 분석 도구를 사용하면 비전문가가 쉽게 시스템을 쿼리하고 이해할 수 있는 답변을 얻을 수 있습니다.

AI의 모든 잠재력을 실현하는 데 방해가 되는 요소

AI의 약속에도 불구하고 많은 기업들이 머신 러닝 및 기타 AI 기능의 잠재력을 완전히 실현하지 못하고 있습니다. 그 이유는 무엇일까요? 아이러니하게도 문제는 대부분 사람이라는 것이 밝혀졌습니다. 비효율적인 워크플로는 기업이 AI 구현의 전체 가치를 얻지 못하게 할 수 있습니다.

예를 들어 데이터 사이언티스트는 머신 러닝 모델을 구축하는 데 필요한 리소스와 데이터를 얻는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. 팀원과 협력하는 데 문제가 있을 수 있습니다. 또한 관리해야 할 다양한 오픈 소스 도구가 있지만 애플리케이션 개발자는 데이터 사이언티스트가 개발한 모델을 애플리케이션에 포함하기 전에 완전히 다시 코딩해야 하는 경우가 있습니다.

오픈 소스 AI 도구 목록이 증가함에 따라 IT는 작업 환경을 지속적으로 업데이트하여 데이터 사이언스 팀을 지원하는 데 더 많은 시간을 소비하게 됩니다. 이 문제는 데이터 사이언스 팀이 작업하는 방식에 대한 제한된 표준화로 인해 더욱 복잡해집니다.

마지막으로, 고위 경영진은 회사의 AI 투자에 대한 모든 잠재력을 시각화하지 못할 수 있습니다. 결과적으로 그들은 AI가 성공하는 데 필요한 협력적이고 통합된 생태계를 만드는 데 충분한 후원과 자원을 빌려주지 않습니다.

올바른 문화 만들기

AI를 최대한 활용하고 성공적인 구현을 방해하는 문제를 피하는 것은 AI 생태계를 완전히 지원하는 팀 문화를 구현하는 것을 의미합니다. 이 유형의 환경에서:

• 비즈니스 분석가는 데이터 사이언티스트와 협력하여 문제와 목표를 정의합니다.
• 데이터 엔지니어는 데이터와 기본 데이터 플랫폼을 관리하므로 분석을 위해 완벽하게 작동합니다.
• 데이터 과학자는 데이터 과학 플랫폼에서 데이터를 준비, 탐색, 시각화 및 모델링합니다.
• IT 설계자는 온프레미스 또는 클라우드에서 데이터 사이언스를 대규모로 지원하는 데 필요한 기본 인프라를 관리합니다.
• 애플리케이션 개발자는 모델을 애플리케이션에 배포하여 데이터 기반 제품을 구축합니다.

인공 지능에서 적응형 인텔리전스로

AI 기능이 주류 엔터프라이즈 운영으로 발전함에 따라 적응형 인텔리전스라는 새로운 용어가 등장하고 있습니다. 적응형 인텔리전스 애플리케이션은 실시간 내부 및 외부 데이터의 힘을 의사 결정 과학 및 고도로 확장 가능한 컴퓨팅 인프라와 결합하여 기업이 더 나은 비즈니스 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다.

이러한 애플리케이션은 기본적으로 비즈니스를 더 스마트하게 만듭니다. 이를 통해 고객에게 더 나은 제품, 권장 사항 및 서비스를 제공할 수 있으며 이 모든 것이 더 나은 비즈니스 성과를 가져옵니다.

전략적 명령 및 경쟁 우위로서의 AI

AI는 효율성을 높이고 새로운 수익 기회를 얻고 고객 충성도를 높이려는 모든 비즈니스에 전략적 필수 요소입니다. 따라서 많은 조직에서 빠르게 경쟁 우위를 차지하고 있습니다. AI를 통해 기업은 더 짧은 시간에 더 많은 것을 달성하고, 개인화되고 매력적인 고객 경험을 생성하고, 비즈니스 결과를 예측하여 수익성을 높일 수 있습니다.

그러나 AI는 여전히 새롭고 복잡한 기술입니다. 이를 최대한 활용하려면 AI 솔루션을 대규모로 구축하고 관리하는 방법에 대한 전문 지식이 필요합니다. 성공적인 AI 프로젝트에는 단순히 데이터 사이언티스트를 고용하는 것 이상이 필요합니다. 기업은 AI를 통한 성공을 보장하기 위해 올바른 도구, 프로세스 및 관리 전략을 구현해야 합니다.

AI를 최대한 활용하기 위한 모범 사례

Harvard Business Review는 AI를 시작하기 위해 다음과 같은 권장 사항을 제공합니다.

• 수익과 비용에 가장 크고 즉각적인 영향을 미치는 활동에 AI 기능을 적용합니다.
• 인력을 제거하거나 추가하는 대신 AI를 사용하여 동일한 수의 인력으로 생산성을 높일 수 있습니다.
• AI 구현을 프론트 오피스가 아닌 백 오피스에서 시작합니다(IT 및 회계가 가장 큰 혜택을 누릴 것입니다).

AI 여정에 대한 도움 받기

AI 변환은 거부할 수 없습니다. 경쟁력을 유지하려면 모든 기업이 결국 AI를 수용하고 AI 생태계를 구축해야 합니다. 향후 10년 동안 AI를 어느 정도 도입하지 못한 기업은 뒤쳐질 것입니다.

귀하의 회사가 예외일 수 있지만 대부분의 회사는 AI 기능을 극대화할 수 있는 생태계 및 솔루션 유형을 개발할 수 있는 사내 인재와 전문 지식이 없습니다.

AI 혁신 여정에서 성공하기 위해 올바른 전략을 개발하고 올바른 도구에 액세스하는 데 도움이 필요하면 깊은 산업 전문 지식과 포괄적인 AI 포트폴리오를 갖춘 혁신적인 파트너를 찾아야 합니다.

트럭 및 버스 차량을 위한 천연가스 엔진 통찰력

상용 차량 공간에서 차량의 전반적인 운송 배출량을 줄이는 데 AI)란? | Oracle 대한민국 도움이 될 수 있는 선택의 폭이 늘어나고 있습니다. 선단이 엄격한 배출가스 규정을 준수하려고 하든 기업 ESG 및 지속 가능성 목표를 달성하든 탐색하기가 어려운 공간일 수 있습니다. 저탄소 연료 유형 통합, 운전자 교육, 새로운 서비스 요구 사항 학습 또는 대체 연료 채택의 정치적 불확실성을 극복하는 것에 대한 복잡성은 압도적이고 혼란스러울 수 있습니다.

하지만 가장 중요한 것은, 플릿이 비즈니스 모델에 큰 차질을 빚지 않는다는 것입니다. 디젤 엔진에서 얻는 것과 유사한 성능과 범위를 유지하여 비즈니스를 효과적으로 운영하는 동시에 더 깨끗하고 효율적으로 실행하기 위한 조치를 취해야 합니다. 이것이 바로 커민스가 도울 수 있는 부분입니다.

커민스는 다양한 저탄소 솔루션을 개발하여 선단이 비즈니스의 일상적인 운영에 큰 지장을 주지 않고 제로 배출로의 여정을 시작하도록 돕고 있습니다. 커민스는 배터리 전기(BEV) 및 수소 연료 전지와 같이 테일파이프 배출량이 전혀 없는 제품을 보유하고 있습니다. 또한 프로판, 수소, 천연가스와 같은 제로에 가까운 내연 제품을 생산합니다.

이 문서에서는 현재 사용 가능한 가장 성숙하고 검증되었으며 가장 파괴력이 낮은 저탄소 차량 유형 중 하나인 압축 천연가스(CNG) 엔진 및 차량에 특히 초점을 춥니다.

천연가스 엔진과 차량의 이점은 무엇입니까?

천연가스 엔진과 차량(또는 NGV)은 수십 년 동안 계속되어 왔습니다. 커민스는 30년 이상 거슬러 올라가는 CNG 엔진 제조 역사를 가지고 있습니다. 커민스는 그 당시 85,000대 이상의 천연가스 엔진을 제작했습니다. 이 엔진은 현재 테스트, 검증 및 사용 가능합니다.

천연가스는 글로벌 오일 시장에 연결되지 않는 풍부한 국내 연료 공급원입니다. 즉, 연료가 널리 공급되고 디젤과 가솔린 가격보다 가격이 더 안정적이고 저렴하다는 것을 의미합니다.

천연가스는 또한 차량에 사용되는 디젤 엔진과 유사한 출력과 토크 정격을 제공할 수 있으므로 CNG 차량을 차량에 통합하거나 구형 디젤 트럭을 쉽게 교체할 수 있습니다. 차량이 운반할 수 있는 총 탑재하중 또는 주행 범위에 대해 큰 양보를 하지 않고도 쉽게 차량을 교체할 수 있습니다. 이는 대중교통 버스, 장거리 운송, 쓰레기 수거, 픽업/배송 같은 응용 분야에 특히 중요합니다. CNG 차량은 수백 마일을 주행하고 대부분의 시간 동안 최대 부하로 작동할 것으로 예상됩니다.

운송 분야에서 천연가스의 또 다른 주요 이점은 재생 가능한 천연가스(RNG)를 통해 아제로 탄소 배출량을 달성할 수 있다는 것입니다. 재생 가능한 천연가스는 주로 유기 폐기물의 분해에서 비롯된 메탄을 사용하여 제조됩니다. 여기에는 폐수 처리 시설 또는 농업 폐기물에서 포획된 매립지 가스 또는 메탄이 포함됩니다.

RNG를 사용하면 총 탄소 강도 점수가 낮아집니다. RNG는 그렇지 않으면 가스에서 벗어났을 메탄으로 만들어지기 때문입니다. 이러한 가스를 포집하면 대기권으로 진입하는 것을 방지하고 RNG 차량의 총 유정 점수가 현저히 감소하여 RNG 공급원유에 따라 차량 생성 탄소 강도를 0 이하로 낮출 수 있습니다. 재생형 천연가스는 또한 화석 자원에서 얻은 천연가스와 기능적으로 동일합니다. 화석 천연가스와 소량의 RNG를 혼합하면 즉각적인 환경적 이점을 얻을 수 있습니다. 그리고 매년 RNG는 북미 지역에서 사용되는 모든 CNG의 더 큰 비율이 되어 천연 가스가 재생 가능한 미래에 어떤 역할을 할 것인지에 기여합니다.

RNG의 탄소 강도가 크게 감소한 것도 폐기물 관리, UPS, 베르너 트럭 같은 기업들이 천연가스 트럭에 투자하는 이유 중 하나입니다.

이 회사들은 혼자가 아닙니다. 2022년 지속 가능한 차량 보고서(State of Sustainable Fleets Report)에 따르면 RNG 엔진을 탑재한 트럭을 탑재한 차량은 지속적으로 천연가스 차량의 주요 이점으로 배출량 감소를 꼽고 있습니다. 2021년 캘리포니아 저탄소 연료 표준(LCFS)에서 보고된 모든 천연가스의 평균 탄소 농도가 0 미만이었으며, NGV는 차량 대를 위한 유일한 탄소 음수 운송 옵션이었습니다.

천연가스 엔진으로 전환할 때 어떤 경제적 영향이 있습니까?

2021년 내내 압축 천연가스는 변동성이 더 큰 디젤에 비해 분명한 비용 이점과 상대적 가격 안정성을 유지했습니다. 청정 연료는 그 가치를 계속 증명했으며, CNG의 가격은 2020에 비해 공공 연료 스테이션에서 평균 약 3% 증가했습니다.

디젤 가격은 전국적으로 거의 19% 증가했으며, 평균적으로 DGE(디젤 갤런 등가물) 기준 CNG 가격보다 평균적으로 25% 높았습니다. 연례 지속 가능한 차량대(State of Sustainable Fleets) 설문조사에서 연료 비용은 CNG 사용자의 주요 이점이며, 응답자의 79%가 낮은 비용을 이점으로 보고했습니다.

천연가스 엔진에 적합한 응용 분야는 무엇입니까?

대부분의 상업용 응용 분야는 천연가스에 적합합니다. 트럭과 버스에는 천연가스 엔진의 많은 예가 있습니다. NGV 채택을 선도하는 차량에는 쓰레기, 지역 운송, 대중교통 버스, 화물, 도시 및 공공 유틸리티 응용 분야를 포함하는 차량이 포함됩니다. 디젤 차량과 마찬가지로, 이 차량들은 더 쉬운 충전을 위해 현장에 설치된 CNG 급유 지점에서 연료를 보급하기 위해 매일 "기지로 귀환"합니다.

중장거리 트럭의 경우 급유가 더 어렵습니다. 장거리 트럭은 주요 고속도로를 따라 공공 급유 스테이션에 의존합니다. 현재 공공 CNG 펌프의 수는 디젤 펌프의 수로 인해 난장판이 되고 있지만 커민스와 여러 운송 업계 파트너들은 이를 변경하기 위해 진전하고 있습니다. 이 회사는 최근 러브스 AI)란? | Oracle 대한민국 트래블 스톱(Love's Travel Stops) 및 트릴리움(Trillium)과 협력하여 저탄소 및 제로 탄소 연료 및 파워트레인 솔루션을 강화하기 위한 계획을 발표했습니다.

커민스는 또한 최근 클래스 8 장거리 응용 분야를 위해 설계된 15리터 천연가스 엔진 X15N을 개발할 계획을 발표했습니다. X15N에 대한 소식은 이미 북미 중장비 트럭 시장에 상당한 관심과 흥분을 불러 일으키고 있습니다. 그 결과 중장비 트럭(HDT)이 선정한 2022년 상위 20대 신제품 중 하나로 선정되었습니다.

천연가스 엔진으로 전환하는 것이 언제 합리적일까요?

결론은 천연가스 엔진으로 전환할 때 개별 차량의 특정 듀티 사이클 및 임무 프로필에 따라 비즈니스 결정을 내린다는 것입니다. 운영 및 재정적 영향을 주의 깊게 평가해야 합니다. 점점 더 많은 기업들이 NGV가 제공하는 이점을 인식하고 있지만 각 상황은 다릅니다.

Search results 회사 설립

올해 스위스 바이오테크 연합(Swiss Biotech Association)에서 발간하는 스위스 바이오테크 보고서(Swiss Biotech Report)에는 다가올 새로운 10년의 윤곽이 소개되었습니다. 향후 10년간 스위스는 포괄적 생명 과학 생태.

보州 투자 환경

많은 혁신적인 회사와 최첨단 연구 시설을 갖춘 칸톤 바트(Waadt)는 비즈니스 개발에 아주 적합한 곳입니다. 칸톤 당국은 안정적이고 안전하며 좋은 환경에서 신속하게 회사를 설립할 수 있도록 수많은 프로그램을 통하여 귀하를 지원해드립니다.

바젤 지역 투자

바젤 지역은 굳건한 경제력이 있는 지역입니다. 높은 수준의 재능을 지닌 인재와 굳건한 산업 기반에 접근할 수 있다는 장점으로 바젤은 스위스의 미래 비지니스 및 혁신 허브가 되었습니다. 바젤 지역은 해외 사업 및 국내 사업 운영 시 스위스를 비지니스 지역으로 활.

금융 중심지 스위스

바젤슈타드 주에 투자하기

투자자 안내서

선도 기업

<<선도 기업>>을 클릭하시면 스위스와 리히텐슈타인에서 사업을 영위하는 주요 기업을 보실 수 있습니다. 역동적인 영상으로 귀하가 원하시는 조건에 맞는 기업들을 분야별, 국가별, 지역별로 보여드립니다.

스위스 AI)란? | Oracle 대한민국 직업 훈련

스위스 교육 시스템은 세계적으로 유명합니다. 높은 수준의 직업 훈련은 오늘날 스위스 경제가 혁신하고 발달할 수 있었던 원동력이며, 다양한 직업군을 보유하고 의욕 넘치는 뛰어난 전문가 및 경영인들에게 멋진 기회를 제공하고 있습니다.