Industrial DataOps:인더스트리 4.0을 위한 데이터 및 분석 활용

산업 DataOps의 관련성과 중요성은 무엇입니까?

제조 관점에서 데이터 및 데이터와 관련된 운영은 높은 위험이나 과도한 재고와 같은 기타 부담 없이 경쟁력 있고 혁신적이며 민첩한 시설을 만들고 유지하는 역할을 합니다. 데이터만으로는 앞서 나가기에 충분하지 않습니다. 데이터 분석에 대한 접근 방식으로서 DataOps는 자동화, 통계적 프로세스 제어 및 민첩한 방법론을 사용하여 고정확도 분석에 소요되는 시간을 단축하여 제조업체가 수집한 데이터를 더 빠르고 확실하게 사용할 수 있도록 하는 것입니다.

제조업체에게 좋은 DataOps는 상승하는 시장을 지배하는 것과 무의식적으로 트렌드의 반대편에 진입하여 중복 재고를 보유하는 것 사이의 차이를 의미할 수 있습니다. 이를 통해 제조업체는 비즈니스에 중대한 영향을 미칠 수 있는 변화하는 수요, 공급망 및 물류 정보, 그리고 데이터를 빠르고 높은 정확도로 사용하는 기타 모든 것을 파악할 수 있습니다.

데이터 자체는 원유에 비유할 수 있는 원시 자원입니다. 그 자체로는 기본 형태와 관련이 없습니다. 그러나 석유와 데이터 모두 잠재력을 내포하고 있습니다. 우리가 석유를 가스로 정제한 다음 이를 연소하여 슈퍼카와 로켓 선박에 동력을 공급하는 것처럼, Industrial DataOps에서 최적화된 프로세스를 통해 데이터를 정제하고 원시 데이터를 분석으로 변환한 다음 이를 사용하여 신속하고 과학적으로 비즈니스 결정을 강화할 수 있습니다.

인더스트리 4.0에서 DataOps의 역할은 IIoT 장치와 같은 기계가 생성하고 수집한 모든 정보를 효율적이고 정제되고 사용 가능한 비즈니스 "연료"로 압축하여 의사 결정을 주도하는 것입니다. 데이터 웨어하우스, 검사되지 않음.

산업용 DataOps란 무엇입니까?

Industrial DataOps는 속도와 유용성에 중점을 두고 조직 내에서 데이터를 처리하는 방법을 관리하는 방법입니다. 여기에는 데이터를 사용 가능한 분석으로 구체화하는 것과 관련된 프로세스, 자동화 및 워크플로가 포함될 수 있습니다. 이는 많은 기업이 처리하기에 너무 다루기 힘든 데이터 스트림이 계속 증가하는 상황에서 특히 중요합니다. DataOps는 데이터를 체계적이고 효과적으로 관리하는 방법을 제공하여 결과 분석이 회사와 계속 관련성을 유지하는 속도로 최대한 활용되도록 합니다.

Manufacturing Leadership Council에 따르면 Industrial DataOps 방법론의 4가지 C는 다음과 같습니다.

1. 연결된 데이터는 사일로가 무너지고 데이터가 섞이는 곳입니다. 이를 통해 실행 불가능한 더 깊고 복잡한 분석이 가능합니다. 연결된 데이터는 IIoT, 클라우드 및 에지 기술(MachineMetrics에서 제공하는 것을 뒷받침하는 기술)을 사용합니다.
2. 큐레이트된 데이터는 데이터가 함께 사용할 수 있는 형태로 결합되는 것입니다. 데이터 엔지니어는 기본적으로 관련 데이터 비트를 수집하고 분석을 위해 정리하여 결과가 가능한 한 정확한지 확인합니다. 그들은 압도적인 데이터 풀을 가져와 특정 질문이나 시나리오와 관련된 것으로 요약합니다.
3. 상황에 맞는 데이터는 정보 및 전문 지식의 계층을 추가하여 숫자만으로는 표시되지 않는 맥락을 제공합니다. 장비 고장 직후 15분 동안 제조 라인이 세 번 시작 및 중지되는 경우 각 "시작"이 실제로 기능, 정확성 및 정렬에 대해 교체된 부품을 테스트하고 있었을 가능성이 높습니다. 업계 전문가는 이를 발견하고 맥락을 제공할 수 있지만 숫자로 보면 이는 쉽게 잘못 해석될 수 있습니다.
4. 사이버 기밀은 증가된 연결 및 사용자 지정과 동시에 사이버 보안을 확장해야 할 필요성을 나타냅니다. 고객 데이터는 어떤 수를 써서라도 보호해야 하지만 이는 보안 및 데이터 거버넌스 전문가에게 문제를 복잡하게 만들 수 있습니다.

사용할 수 없는 데이터에 빠져드는 기업

위에서 언급했듯이 많은 기업이 데이터 저장소의 무게에 짓눌리고 있습니다. 데이터를 맥락화하고 선별할 방법이 없으면 많은 사람들이 압도를 없애고 실제로 의사 결정을 위해 정보를 사용하는 방법 없이 열심히 수집한 수치를 저장합니다. 이는 데이터 수집 후 플러그 앤 플레이 결과를 기대했던 인더스트리 4.0 장비의 얼리 어답터에게 특히 해당됩니다. 그 대신, 기업들은 수집한 데이터의 대부분이 최소한 현재의 형태로는 이해하거나, 다른 데이터 스트림과 연결하거나, 분석에 사용하는 데 필요한 정보를 포함하지 않는다는 사실을 발견했습니다. 본질적으로, 그들은 원유 창고를 가지고 있고, 그들이 가입할 것이라고 생각했던 직접 휘발유가 아니라 그 가치를 추출할 수 있는 정제소나 장비가 없습니다. 그 데이터 중 일부에는 고객 정보가 포함되어 있어 회사를 부가가치가 없는 위험에 빠뜨릴 수 있습니다.

이를 극복하기 위해 기업은 정보의 흐름을 관리하고 데이터를 표준화, 정규화 및 맥락화해야 합니다. 적절한 연결, 보안 및 분석 환경 소프트웨어를 사용하면 기업은 데이터 스트림을 부담이 아닌 통찰력으로 전환할 수 있습니다.

DataOps와 DevOps의 차이점

DevOps는 소프트웨어 개발과 정보 기술 운영을 결합한 것입니다. 높은 품질과 예측 가능성을 갖춘 대규모 소프트웨어의 신속한 개발에 중점을 둡니다.

DataOps는 또한 품질과 속도, 예측 가능성 및 확장성을 개선하기 위해 노력하고 있지만 DataOps의 초점은 소프트웨어 엔지니어링보다 데이터 분석에 있습니다.

산업용 DataOps의 이점

DataOps의 핵심은 데이터를 효과적으로 수집하고 사용하기 위한 시스템이기 때문에 제조업체에는 수많은 실질적인 이점이 있습니다. 다음은 성공적인 데이터 운영 프로그램을 가능하게 하는 산업 조직에 대한 몇 가지 주요 이점입니다.

• 모든 사람이 함께 일할 수 있도록 부서 간 경계를 허물고 사일로를 허물어 공동작업과 의사소통을 향상시킵니다.
• 생산 시간 단축과 유연성 향상은 자동화 사용을 통한 더 빠른 통찰력과 짧은 테스트 주기에서 비롯됩니다.
• 중요한 변경 전후에 문제와 병목 현상을 지속적으로 모니터링하기 때문에 DataOps는 품질과 안정성을 모두 향상시킵니다. 이는 린 제조 및 Kaizen과 거의 같은 맥락에서 지속적인 개선입니다.
• 쉽게 개발하고 배포할 수 있어 전문가의 필요성을 줄여주는 셀프 서비스를 통해 비즈니스 사용자는 자체 솔루션을 개발하고 실행 중인 모습을 빠르게 확인할 수 있습니다.
• 보안 강화 및 데이터 유입 관리
• 비일관성을 관리하고 데이터를 사용할 수 있도록 컨텍스트, 표준화 및 정규화를 추가

산업용 DataOps 사용 사례

DataOps에는 인더스트리 4.0의 지속적으로 발전하고 복잡한 데이터 환경을 지원하기 위해 작동하는 다양한 산업 애플리케이션이 있습니다. 주로 DataOps는 조직 전체에서 데이터 및 분석 사용을 간소화하여 조직의 다양한 수준 및 부서에 대한 가시성과 액세스 용이성을 제공합니다. 아래에서는 Industrial DataOps의 몇 가지 주요 사용 사례를 다룹니다.

데이터 웨어하우징 및 데이터 관리

데이터 웨어하우징 및 데이터 관리는 DataOps로 개선되어 해석 불가능하고 무질서한 데이터 과부하로 가득 찬 복잡한 환경에서 간소화된 프로세스로 진화하여 즉석에서 더 빠르고 민첩한 의사 결정을 내리고 자동화를 통해 마음과 기타 리소스를 자유롭게 할 수 있습니다. 다른 작업을 완료하는 데 집중할 수 있습니다. MachineMetrics는 생산 현장 전체의 기계에서 방대한 양의 데이터를 캡처한 다음 해당 데이터를 사용 가능한 것으로 변환할 수 있습니다. 실시간으로 결합하여 의사 결정을 촉진하거나 심층적이고 통찰력 있는 분석을 위해 클라우드를 통해 액세스할 수 있는 체계적이고 표준화된 형식의 정보입니다.

대시보드 및 보고

대시보드 및 보고는 제조의 필수 요소입니다. 한때 소박한 화이트보드에서 오늘날의 직관적인 디지털 디스플레이에 이르기까지 측정 및 추적 결과는 오랫동안 제조업체의 다음 단계를 안내해 왔습니다. MachineMetrics 대시보드를 사용하면 화이트보드에서 부정확하거나 읽을 수 없는 필기에 대해 걱정할 필요가 없습니다(또는 정보가 지워지기 전에 기록하는 것을 잊어버림). 1년 전의 현재 교대 또는 기계 가동률. 청중을 위해 디스플레이를 조정할 수도 있어 현장 작업자가 생산해야 하는 부품의 수와 제대로 작동하는지 확인하는 동시에 경영진과 이사는 간단한 클릭 몇 번으로 전체 그림을 볼 수 있습니다.

MachineMetrics Current Shift Dashboard는 작업자와 관리자에게 가시성을 제공하기 위해 작업 현장 기계에서 실시간 데이터를 수집하고 표시합니다. 생산에 투입됩니다.

데이터 과학

데이터 과학과 DataOps는 함께 진행됩니다. 이 조합에서 데이터 과학은 실험 영역에서 일상적인 사용으로 이동하여 이해 관계자가 쉽게 볼 수 있는 ROI를 제공합니다. MachineMetrics의 도구는 특히 데이터 변환 엔진 덕분에 데이터 정리에 소요되는 시간이 줄어들었기 때문에 데이터 과학자가 이전에는 경험하지 못한 방식으로 문제를 신속하게 해결하는 데 도움이 되는 효과적인 파이프라인을 생성합니다. 예를 들어, 제조업체는 사내 팀을 활용하거나 MachineMetrics 데이터 과학 팀과 협력하여 도구 오류를 예측하고 예방할 수 있습니다.

애플리케이션 개발

애플리케이션 개발은 또한 이러한 이점의 최전선에서 간소화, 사용자 지정 및 통신 기능을 통해 DataOps를 통해 향상됩니다. MachineMetrics를 사용하면 조직에서 즉시 ROI를 확인할 수 있는 사전 구축된 앱을 얻을 수 있습니다. 또한 데이터가 원하는 방식으로 작동하도록 고유한 사용자 지정 응용 프로그램을 구축할 수 있습니다. 자동화된 워크플로를 구축하기 위해 다른 시스템(ERP, MES, CMMS)과 쉽게 통합하는 기능은 말할 것도 없습니다. 하늘이 한계입니다.

산업용 DataOps 플랫폼이란 무엇입니까?

Industrial DataOps 플랫폼은 데이터 소스에서 데이터 소비에 이르기까지 데이터 수명 주기의 모든 수준에서 DataOps를 관리합니다. 이는 데이터 관리에 대한 간소화된 접근 방식으로, 이질적인 DataOps 기능에 비해 높은 표준화 및 정확성은 물론 초고속 처리를 제공합니다. Industrial DataOps 플랫폼을 사용하면 데이터가 정리 및 정제 과정을 거쳐 비즈니스 결정을 내리는 데 사용할 준비가 된 시각화 및 보고서로 원활하게 흐릅니다.

산업용 DataOps 솔루션에는 일반적으로 로컬 에지 처리 및 클라우드 처리, 데이터를 보호하기 위한 산업 환경에 적합한 규모의 보안 기능, 다른 산업 IT 시스템과의 연결, 데이터 정리 및 컨텍스트화, 데이터 흐름 관리 기능이 포함됩니다. 정보.

DataOps 플랫폼은 제조업체가 데이터를 사용하여 최대한 빠르고 효과적으로 가치를 창출할 수 있도록 지원하는 것을 목표로 합니다. 이 논리에 따르면 데이터는 단순히 최종 목적을 위한 수단일 뿐이며 최종 목표는 생산 효율성을 향상시키는 의사 결정입니다. 그러나 이것이 가능한 유일한 방법은 데이터를 수집, 변환 및 액세스하여 해당 의사 결정을 내릴 수 있는 프로그램이 있는 경우입니다. 이것이 Industrial DataOps 플랫폼이 번성하는 곳입니다.