디자인에 의한 연결성

혈류가 인체의 각 개별 시스템에 영양을 공급하는 것처럼 정보와 데이터는 조직의 모든 부분의 생명선입니다. 문제는 대부분의 조직이 제대로 연결되어 있지 않다는 것입니다. 결과적으로 이 생명의 혈구가 시스템 간에 제대로 이동할 수 없어 각 시스템이 고립되고 활용도가 낮고 영양이 부족합니다.

데이터 사일로는 제대로 연결되지 않은 시스템의 증상으로, 시간과 리소스가 낭비되고 각 직원이 자신의 오래된 캐시에서 기존 데이터 세트를 재생성하려고 시도할 때 잘못된 의사 결정, 기회 상실 및 노력의 중복을 초래합니다. 정보.

데이터는 조직의 생명선입니다. (출처:Bentley Systems)

통합되고 통합된 정보의 필요성

데이터 사일로 문제를 해결하는 방법은 이러한 데이터 사일로와 시스템 간의 연결성을 개선하는 것입니다. 인더스트리 4.0 및 디지털 트윈과 같은 업계 동향 및 표준은 새로운 데이터 소스와 기존 데이터 소스를 모두 연결하고 선별하여 보다 총체적이고 보다 잘 연결된 생태계를 만들기 위해 통합되고 집계된 정보에 대한 이러한 요구의 절정입니다.

디자인에 의한 연결은 연결의 발전뿐만 아니라 솔루션 및 소프트웨어의 실제 설계에 연결을 포함하도록 확장하고 옹호합니다. 시스템은 설계상 서로 다른 시스템이나 구성 요소에서 인텔리전스를 검색, 상속, 평가 및 공유할 수 있어야 합니다. 하위 단위 수준에서 실시간으로 모니터링, 분석 및 제어할 수 있어야 하며 시스템 수준 및 전체 생태계 내에서 데이터를 시각화할 수 있어야 합니다. 이것이 디지털화를 가속화할 접착제입니다.

항상 승리 열기

개방은 단일 공급업체 솔루션에 얽매이지 않는다는 의미입니다. 데이터를 자유롭게 가져오고 내보낼 수 있습니다. 개방형 기술로 애플리케이션을 작성하면 어디서나 실행할 수 있습니다. 특정 클라우드에서 실행할 필요가 없으며 서비스 약관에 의해 제약을 받는 클라우드에 데이터를 저장하지 않아도 됩니다. 언제든지 데이터에 액세스하고 내보낼 수 있습니다.

폐쇄적이거나 독점적인 제한 없이 다중 공급업체 장치 간에 데이터를 교환할 수 있을 때 조직이 이점을 얻을 수 있는 많은 이점이 있습니다. 비독점 개방형 표준을 활용하면 데이터 소스와 엔드포인트 간의 상호 운용성이 제한 없이 보장됩니다. 사용하는 설계 플랫폼에 관계없이 동료 검토를 쉽게 수행할 수 있으므로 설계 팀은 강력하고 안정적인 데이터를 보장하면서 적은 비용으로 공동 작업, 혁신 및 개발 가속화를 수행할 수 있습니다.

개방성은 표준화에 달려 있습니다.

대부분의 조직에서 정보 기술 인프라는 새로운 레거시 온프레미스 및 클라우드 애플리케이션과 서비스의 덩어리입니다. 이러한 시스템은 하룻밤 사이에 교체될 수 없으며 앞으로 몇 년 또는 수십 년 동안 연결된 정보 생태계에서 역할을 해야 합니다. 이러한 이기종 및 매우 자주 지리적으로 분산된 시스템 간의 실시간 정보 교환은 기능 간 비즈니스 프로세스 전반에 걸쳐 복잡한 비즈니스 시나리오를 지원하는 데 중요합니다.

산업 표준은 개방성을 촉진하고 다양한 공급업체의 제품 간의 상호 운용성을 가능하게 합니다. 그들은 상호 이해의 기반을 제공하고 의사 소통을 촉진하여 비즈니스 간 의사 소통을 향상시키고 개발을 가속화합니다. 유지력이 있는 상호 운용성 표준은 다음과 같습니다.

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ISO 15926 자본 프로젝트의 데이터 통합 ​​및 상호 운용성을 위한 것입니다. 시스템 간의 데이터 공유, 교환 및 양도를 다룹니다.

ISO 18101 시스템 시스템, 개별 시스템(하드웨어 및 소프트웨어 포함) 및 구성 요소 간의 상호 운용성에 대한 요구 사항에 대한 지침을 제공합니다. 이 표준은 개방형 표준 MIMOSA CCOM에서 파생되었습니다.

OPC-UA(통합 아키텍처) 인더스트리 4.0과 산업용 사물 인터넷(IIoT)을 위한 가장 중요한 통신 프로토콜 중 하나입니다. 플랫폼 독립성 및 상호 운용성을 위해 산업 환경에서 기계, 장치 및 시스템 간의 데이터 교환을 표준화합니다.

RAMI 4.0 서비스 지향 아키텍처(SOA)와 네트워크 통신, 데이터 개인 정보 보호 및 사이버 보안을 위한 프로토콜을 정의하는 표준화된 모델입니다.

개방형 상호 운용성을 위한 산업 표준을 통해 공급업체는 협력하여 시스템을 개방하여 공급업체 소프트웨어 사용자가 자산과 데이터를 완벽하게 파악할 수 있습니다.

Edge 또는 Cloud, 두 세계의 장점 - 연결되어 있는 한

조직에 IIoT를 도입할 때 에지 장치를 활용하여 해당 장치의 데이터를 장치에서 직접 수집 및 처리하는 것을 고려할 수 있으며, 이는 컴퓨팅 기능을 데이터 수집 지점(IIoT 장치의 위치)에 더 가깝게 만듭니다. 이를 에지 컴퓨팅이라고 합니다.

엣지 컴퓨팅의 역할은 데이터를 수집, 저장, 필터링하고 클라우드 시스템으로 보내는 것입니다. SCADA(Supervisory Control and Data Acquisition)는 산업용 애플리케이션의 원격 모니터링 및 제어를 위해 설계된 제어 시스템 아키텍처입니다. 클라우드와 에지 컴퓨팅의 차이점은 단순히 처리가 이루어지는 위치에 있습니다. 클라우드는 중앙 집중식 데이터 센터를 통해 작동하는 반면 에지 컴퓨팅은 포인트 모음입니다. 클라우드 컴퓨팅을 사용하여 정보를 중앙 집중화하고 집계하면 시설의 완전한 디지털 트윈으로 절정에 달할 수 있는 많은 이점이 있습니다. 하지만 대기 시간 및 대역폭 문제부터 비용, 안정성, 개인 정보 보호 문제에 이르기까지 엣지 컴퓨팅을 사용하는 데에는 동등하게 타당하고 중요한 이유가 있습니다.

초연결 환경의 에지 장치. (출처:Bentley Systems)

궁극적으로 초연결되고 개방된 환경, 중앙 집중식 또는 분산형/에지 IIoT 생태계에서 의사 결정권자는 자산 성능에 대한 완전하고 시기적절하며 정확하고 신뢰할 수 있는 그림을 얻는 것이 중요합니다. 데이터로 격리된 생태계에서는 불가능한 종류의 이점입니다.

또한 IIoT 피드는 엄청난 개별 가치를 갖지만 자산 레지스트리, 작업 일정, 성능, 장애 및 안정성 관리 계획과 유지 관리 활동을 포함하여 기존 레거시 데이터 소스의 정보와 연결하고 결합하여 가치를 최적화해야 합니다. 결정권자.

사업 결과 및 의사 결정

초연결성을 주입하면 비즈니스 결과가 변경될 수 있습니다. 예를 들어, 드릴 작업을 모니터링하는 팀은 드릴 헤드 교체를 시작하고 작업 중단을 최소화할 시기를 결정하기를 원할 수 있습니다. 드릴 헤드 끝에 있는 카메라와 관련 센서는 진동, 온도, 각속도 및 움직임을 측정한 다음 비디오, 오디오 및 기타 데이터를 포함한 시계열 신호를 전송합니다. 이 데이터는 객체 식별, 정밀 지리 위치 및 프로세스 연결과 관련하여 가능한 한 실시간에 가깝게 분석되어야 합니다.

고급 예측 분석은 드릴 헤드 상태를 과거 패턴 및 유사한 굴착 장치 또는 지질과 비교하여 드릴링 속도와 성능이 허용 가능한 속도 이하로 감소할 때를 결정하고 예측 가능한 구성 요소 오류를 식별합니다. 드릴링 일정과 결합된 이러한 예측을 통해 작업자는 드릴 헤드 교체 시기를 결정할 수 있습니다.

이상적으로 예비 부품 공급망은 예측 또는 교체 결정에 따라 자동으로 트리거될 수 있습니다. 트리거되면 구매 주문에 이어 배송을 위한 운송 및 물류가 수행되고 파손되기 전에 교체를 실행하기 위한 인력 일정이 잡힙니다. 각 프로세스 및 작업의 드릴 헤드 및 지연 시간에 대한 데이터는 향후 집계 연구를 위해 캡처되거나

이 시나리오에서 장비에서 오는 신호는 최적의 가치를 위해 집계되고 통합된 정보 집합으로 합성되어야 합니다. 이 경우 시계열 신호, 자산 레지스트리 데이터, 성능 데이터 및 측정항목을 함께 평가하는 것이 가장 좋습니다.

클라우드 컴퓨팅과 에지 컴퓨팅을 엔지니어링 모델, 신뢰성 분석, 공급망 및 유지 관리 데이터와 명확하게 결합하면 최상의 결과를 얻을 수 있지만 이는 데이터 세트와 데이터를 연결하는 아키텍처에서만 가능합니다. 연결된 데이터는 실시간으로 컨텍스트를 제공하여 자산 성과가 주요 비즈니스 지표에 어떤 영향을 미치는지 확인할 수 있습니다.

사람, 프로세스 및 데이터 연결성

"디자인에 의한 연결"이라고 하면 사람 간, 사람과 데이터 간의 연결도 의미합니다. 연결성 비즈니스 전략은 생산성을 기하급수적으로 향상시킵니다.

비즈니스 프로세스 통합은 소프트웨어에 관한 것만이 아니며 확실히 IT에 관한 것도 아닙니다. 비즈니스 프로세스 통합은 개선된 데이터 분석 전략으로 조직의 문화를 통합하고 데이터를 사람이 실행 가능하게 하거나 실시간으로 자동화할 수 있도록 합니다. 비즈니스 프로세스 통합은 연결성을 활용하도록 설계된 핵심 비즈니스 이니셔티브입니다.

Bentley의 iTwin 연결 데이터 환경

Bentley의 iTwin 연결된 데이터 환경. (출처:Bentley Systems)

Bentley의 iTwin 연결된 데이터 환경의 예시 다이어그램에서 데이터 수집 및 집계와 관련된 비즈니스 프로세스가 연결되어 실시간 디지털 트윈 생성에 집합적으로 기여합니다. 이 경우 ISO 15926 표준을 기반으로 하는 스키마를 구현하는 Bentley, AVEVA 또는 Hexagon과 같은 CAD 도구의 엔지니어링 모델은 브리지라고 하는 것을 통해 획득됩니다. 커넥터라고도 하는 브리지 A와 B는 이러한 스키마를 이해하고 이를 iModel BIS 스키마로 변환합니다. 여기에서 수집된 데이터는 통합 엔지니어링 데이터 세트가 되도록 집계되며, 시각화 및 분석에 사용할 수 있습니다.

동시에 구성 및 안정성 관리 도구의 정보가 수집되어 업계 CCOM 호환 데이터 모델로 변환됩니다. iModel과 마찬가지로 이 운영 데이터는 수집되어 운영 데이터 허브로 통합됩니다. 거기에서 iModelHub에 있는 엔지니어링 데이터 및 지오메트리 데이터는 물론 Microsoft Azure IoT 허브를 통해 제공되는 IIoT 데이터에 대해 보고하고 결합하여 사용자에게 완전한 실시간 디지털 트윈을 제공할 수 있습니다.

디지털 트윈은 물리적 자산, 프로세스 또는 시스템의 디지털 표현으로, 이를 통해 성능을 이해하고 모델링할 수 있습니다. 디지털 트윈은 여러 소스의 데이터로 지속적으로 업데이트되므로 실제 시스템 또는 자산의 현재 상태를 반영할 수 있습니다. 모든 것이 모든 것과 연결되어 있으며 이 정보를 사용하여 의사 결정을 지원하는 능력에서 디지털 트윈의 진정한 가치가 실현됩니다.

열린 이유, 연결된 이유, 지금 연결해야 하는 이유

모두가 "열어라"고 말합니다. 그러나 당신이 의미하든 그렇지 않든 개방성의 정도는 없습니다. 개방형 기술은 공급업체 전환 기능을 갖도록 설계되었습니다. ISO 15926 및 최근에는 ISO 18181과 같은 오픈 소스 및 개방형 상호 운용성 표준과 같은 패턴을 채택하고 기본적으로 포함함으로써 고객 및 타사 개발자가 애플리케이션 및 클라우드 서비스와 상호 작용하는 것을 최대한 쉽게 만듭니다.

오픈 소스 및 오픈 데이터는 설계, 건설, 시운전, 유지 보수 및 운영의 모든 측면에서 시설을 완전히 나타내는 완전하고 충실도가 높은 디지털 트윈을 만드는 길을 열어줍니다.

개방적이고 연결된 것은 그 자체로 목표가 아닙니다. 기술 사용자가 데이터에 쉽게 액세스할 수 있도록 하는 조직 구조에 구축된 기업 전략입니다.