에지 분석으로 Industry 4.0 업그레이드

시장 통찰력 제공업체 IoT Analytics의 연구 은 지능형 도구를 통합하여 에지 컴퓨팅 시스템을 '스마트'하게 만드는 것이 기술의 지속적인 성장의 핵심 동인임을 밝혔습니다.

에지 분석은 지능적인 에지 솔루션의 주요 인에이블러로서 짧은 대기 시간, 대용량 데이터 작업을 가능하게 하여 사용 사례의 범위를 확장합니다. 로우 코드 스트리밍 분석 플랫폼 Crosser의 공동 창립자이자 CMO인 Johan Jonzon은 , 인더스트리 4.0에서 에지 분석의 중요한 역할을 설명합니다.

산업 자동화 제공업체 Yokogawa 에서 실시한 2020년 설문 조사 응답자의 48%는 디지털화 전략의 핵심 초점으로 생산성을, 40%는 운영 효율성을 주요 목표로 생각한다고 밝혔습니다.

엣지 컴퓨팅은 이러한 가속화를 촉진하는 데 핵심적인 역할을 하지만 엣지를 지능적으로 만드는 것은 가치를 유지하는 데 필수적입니다. 에지 분석은 IIoT 장치에서 수집한 데이터를 에지에서 직접 수집, 분석 및 실행하여 제조업체가 효율성을 개선하고 혁신을 더 빠르게 수행할 수 있도록 하는 프로세스입니다. 하지만 어떻게?

머신 데이터 액세스

빅 데이터는 인더스트리 4.0의 토대를 마련했지만 올바른 방식으로 빅 데이터에 액세스하는 것은 제조업체에 계속 도전 과제를 안겨줍니다. 공장 현장에는 귀중한 통찰력을 제공할 가능성이 있는 데이터를 수집하는 매우 다양한 기계가 있습니다. 관련 데이터를 올바른 형식으로 검색하는 것은 에지 기능을 최대한 활용하려는 제조업체의 첫 번째 장애물입니다.

그러나 엣지 분석이 제어하는 ​​것은 데이터의 양만이 아닙니다. 또한 기계 호환성 및 비교를 위해 서로 다른 데이터 세트를 공통 형식으로 변환하여 데이터를 조화시키는 데 사용됩니다. 공장 현장에는 다양한 방식으로 데이터를 수집하는 여러 세대의 장비가 있습니다.

에지에서 이 방대한 양의 데이터를 처리하면 클라우드 시스템에 과부하가 걸리는 것을 방지하고 관련 비용도 크게 절감할 수 있습니다. 고가의 클라우드 진입 서비스를 피함으로써 클라우드에서 관련 데이터를 처리하고 저장하는 것만으로 비용을 최대 99%까지 절감할 수 있습니다.

산업 프로세스 간소화

데이터 액세스 문제를 극복하는 것이 제조업체의 에지 분석의 첫 번째 이점이지만 수집된 데이터를 최대한 활용하는 방법을 설정하는 것은 퍼즐의 다음 조각입니다. Forrester 에서 수행한 연구 수집된 모든 데이터의 60~73%가 분석에 사용되지 않는 것으로 추정됩니다. 그러나 실시간으로 데이터를 활용하면 장비 성능을 향상하고 운영 효율성을 간소화할 수 있습니다.

에지에서 데이터를 분석하면 제조업체는 데이터가 생성될 때 이를 평가하고 성능을 향상시키기 위해 기계에 응답할 수 있습니다. 예를 들어, 기계가 실행되는 속도는 공장 현장의 다음 기계에서 수집된 데이터에 대한 응답으로 즉시 수정할 수 있습니다.

클라우드가 아닌 에지에서 이 작업을 수행하도록 선택하면 이 애플리케이션이 가능합니다. 데이터를 로컬에 유지하면 서로 다른 소스의 데이터를 사용하여 서로 다른 프로토콜에서 실행되는 서로 다른 세대의 장비 간에 가치 있는 M2M(Machine to Machine) 통신이 촉진되어 제조 프로세스가 간소화됩니다.

사업 관리 개선

생산 현장의 효율성은 생산이 느려지거나 장비가 고장나면 전체 공급망에 큰 지장을 줄 수 있는 모든 비즈니스 운영에 영향을 미칩니다. 에지 분석이 데이터를 클라우드로 전송하지 않고 기계와 프로세스를 연결할 수 있는 것처럼 데이터를 ERP(전사적 자원 관리) 시스템에 통합할 수도 있습니다.

ERP 시스템은 회사의 재무, 공급망, 운영, 제조 및 인적 자원 활동을 모두 한 곳에서 관리하는 비즈니스 프로세스 관리 소프트웨어입니다.

ERP 시스템은 정보를 사용하여 '이벤트'에 대응하여 실시간으로 비즈니스 기능을 연결하는 이벤트 중심 아키텍처(EDA)로 점점 이동하고 있습니다. 최신 이벤트 기반 에지 분석 소프트웨어는 공장 현장과 ERP 시스템 간의 연결 레이어로 사용될 수 있으며, 관련 데이터를 다른 비즈니스 기능에 실시간으로 전송하는 데 사용할 수 있습니다.

이러한 방식으로 공장 현장에서 직접 수집된 데이터를 여러 비즈니스 영역에서 사용하여 품질 관리를 개선하고 증가하는 제품 수요를 충족하며 예상치 못한 장비 다운타임으로 인한 중단을 방지할 수 있습니다.

에지 분석은 스마트 에지 인프라를 최대한 활용하기 위한 핵심 기술입니다. 더 효율적인 생산 산출을 위해 기계, 프로세스 및 기타 비즈니스 영역 간의 실시간 통신을 촉진함으로써 제조업체는 에지 분석을 통해 공장 현장뿐만 아니라 회사 전체 운영에서 효율성을 높일 수 있는 기계 데이터의 잠재력을 극대화할 수 있습니다.

저자는 로우 코드 스트리밍 분석 플랫폼 Crosser의 공동 설립자이자 CMO인 Johan Jonzon입니다.