제조에 대한 산업 데이터 플랫폼의 영향

산업 데이터 플랫폼의 부상은 제조 산업에서 IoT 사용이 증가함에 따라 촉발되었습니다. 이처럼 방대한 양의 서로 다른 데이터 유형과 소스로 인해 제조업체는 플랫폼을 구현하여 많은 기계와 시스템에서 데이터를 수집하고 표준화할 수 있었습니다.

이를 통해 이러한 "산업용 데이터 플랫폼"은 운영 효율성을 높이고 완전한 생산 가시성을 제공하며 지속적인 개선 이니셔티브를 추진하는 데 도움이 됩니다.

그러나 이러한 플랫폼은 정확히 무엇이며 어떻게 개발되었으며 제조 산업에 미칠 것으로 예상되는 영향은 무엇입니까?

산업 데이터 플랫폼이란 무엇입니까?

산업 데이터 플랫폼은 산업 환경의 장비 및 시스템에서 데이터를 수집, 표준화, 맥락화, 저장 및 액세스 가능하게 만듭니다.

제조 회사는 수십 년 동안 MRP 및 MES 시스템을 사용해 왔습니다. 그러나 산업용 사물 인터넷, 고급 분석, 인공 지능(AI), 머신 러닝(ML) 및 에지 장치의 등장과 함께 새로운 분석 기능과 함께 데이터 양이 기하급수적으로 증가했습니다. 이러한 폭발적인 증가로 인해 방대한 양의 데이터를 처리, 저장 및 분석하고 최종 사용자에게 실시간 통찰력을 제공하기 위한 다중 솔루션 접근 방식이 필요하게 되었습니다.

산업 데이터 플랫폼은 데이터 수집, 표준화, 컨텍스트화, 저장 및 전달로 구성됩니다. 에지에서 또는 그 근처에서 솔루션을 실행하여 데이터를 정리하고 정리하고 클라우드로 보내기 전에 부분적으로 구조화할 수 있습니다. 그 결과 효율성이 더 높고 간소화된 데이터 관리 시스템이 탄생했습니다. 이 양방향 도로는 여러 기술을 결합하므로 데이터 관리에 대한 회사의 종단 간 요구 사항이 충족됩니다.

산업 데이터 플랫폼의 필요성은 어떻게 발전했습니까?

가치 있는 상품으로서의 데이터의 부상은 최근 몇 년 동안 몇 가지 문제를 제시했습니다. 기술이 압도되어 데이터베이스가 파편화되고 격리되었습니다.

예를 들어, 데이터 수집은 거의 즉각적이었지만 기업 전체에 분산된 수많은 데이터베이스에 상주하는 경우가 많았습니다. 혼란을 더하기 위해 이러한 데이터베이스는 종종 다양한 서비스 제공업체에 의해 관리되어 대기 시간 또는 상호 운용성 문제를 발생시켰습니다. 이 문제는 IIoT 및 인더스트리 4.0 기술이 제거하도록 설계된 것 중 하나입니다.

데이터 관리자는 모든 데이터베이스, 통신, 연결 및 분석이 한 곳에 있는 통합 계층 구조의 필요성을 깨달았습니다. 이러한 통합은 데이터 사일로를 방지하고 수집된 모든 데이터를 예측 및 설명 분석에 사용할 수 있도록 합니다. 또한 데이터에 대한 더 나은 기업 거버넌스와 사용자 간의 더 나은 협업을 가능하게 합니다.

산업용 데이터 플랫폼 요구 사항

McKinsey의 한 분석에 따르면 고급 분석 기능을 갖춘 최첨단 산업 데이터 플랫폼은 다음 계층으로 구축되어야 합니다.

• 애플리케이션 계층:일정, 센서, 계획, 운영, CRM, KPI
• 분석 및 보고 계층:실시간 데이터 캡처, 실시간 데이터 보기 및 맞춤형 보기 애플리케이션, BI 보고
• 메시징 및 미들웨어 계층:센서 게이트웨이, MOM 엔진
• 데이터 계층:운영, 센서 데이터, 데이터 웨어하우스, 메타데이터, ERP 시스템

모든 산업 데이터 플랫폼에는 다음과 같은 몇 가지 중요한 요구 사항이 있습니다.

통합 및 연결성

모든 산업 데이터 플랫폼에는 유연하고 안정적인 연결이 필요합니다.

케이블 및 T1 라인을 통한 기존 장치 연결을 활용하는 수백 가지 솔루션이 시장에 있습니다. Wi-Fi 또는 셀룰러 연결을 사용하는 장치 공급자도 많이 있습니다.

예를 들어 MachineMetrics는 기계 데이터의 연결 및 수집을 전문으로 합니다. 당사의 유연한 시스템은 직접 기계 통합, 센서 및 IoT 장치, 자동화 장비 개조, 아날로그 장치 연결을 통해 OEM 장비를 통한 장치 연결을 허용합니다.

이를 통해 모든 제조업체 및 모델의 장비에 기계를 연결할 수 있으므로 제조업체가 모든 기계 데이터를 수집, 표준화 및 맥락화할 수 있습니다.

그러면 CMMS 또는 MES와 같이 핵심 기능을 수행하기 위해 정확한 생산 데이터가 필요한 다른 시스템에서 데이터를 사용할 수 있습니다.

다른 장치, 데이터 소스 및 프로세스와의 통합도 중요합니다. 연결 및 장치 솔루션이 불가지론적일수록 에코시스템이 더 커지고 데이터 수집도 커집니다.

OEM 임베디드 장치에서 수집한 데이터와 함께 아날로그 장비의 고품질 데이터를 통합 및 분석하는 기능은 고급 분석을 위해 산업용 데이터 플랫폼으로의 데이터 스트리밍을 사용할 수 있음을 의미합니다.

에지에서 데이터를 처리하거나 부분적으로 처리하는 기능은 배치 및 스트림 데이터가 모두 데이터 플랫폼에 보다 쉽게 ​​통합된다는 것을 의미합니다. 이를 통해 지연 시간이 줄어들고 플랫폼 분석이 데이터 정리, 처리 및 구성에 소요하는 시간을 줄일 수 있습니다.

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데이터 표준화 및 상황화

데이터는 모든 산업 데이터 플랫폼의 핵심입니다. 따라서 준비 방법이 중요합니다. 데이터 플랫폼은 분석과 예측 및 설명 통찰력에 더 많은 처리 능력을 투입하기 위해 표준화된 데이터가 필요합니다.

예를 들어 MachineMetrics Machine Data 플랫폼은 자동화된 데이터 변환 엔진을 사용하여 기계 및 장비 데이터를 표준 데이터 구조로 전환합니다. 이를 통해 보다 일관된 보고 및 분석을 수행할 수 있습니다. 표준화된 데이터는 맞춤형 센서 데이터, 기계 상태, 경보, 무시, 진단, 속도 및 기계 모드에서 유용합니다.

예측 및 처방 솔루션을 추가할 수 있는 곳에서 표준화된 데이터를 보다 쉽게 ​​분석할 수 있습니다. 이러한 데이터 컨텍스트화는 IIoT의 가장 중요한 약속 중 하나이며, 작업 현장과 제조 수준에서 다양한 옵션을 가능하게 합니다. 상황에 맞는 데이터는 사전 구성된 작업을 사용하여 사람의 개입 없이 작업을 수행하므로 다운타임이 줄어듭니다.

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확장성

산업용 데이터 플랫폼에 쉽게 연결할 수 있는 능력은 매우 중요합니다. 그러나 모든 고급 플랫폼도 확장 가능해야 합니다.

많은 회사에서 제조 데이터는 다양한 장비에서 나옵니다. 때때로 이 장비는 다른 OEM에서 구입합니다. 다른 경우에는 공장이 여러 처리 단계로 구성되고 다른 장비가 필요할 수 있습니다. 또한 아날로그 장비에서 IoT 기능이 내장된 장치에 이르기까지 여러 세대에 걸쳐 장비를 사용하는 수많은 회사가 있습니다.

산업 데이터 플랫폼은 이러한 모든 소스의 입력을 수용하고 비즈니스가 성장함에 따라 성장해야 합니다. 완전히 통합된 장치와 표준화된 데이터를 사용하면 더 많은 기계 자산이 플랫폼에 추가됨에 따라 더 쉽게 확장할 수 있습니다.

확장성

전통적인 제조 소프트웨어는 종종 단편화되고 사일로에 쌓여 있으며 상호 운용성 부족으로 어려움을 겪었습니다. 실시간으로 데이터를 캡처, 준비 및 분석하는 기능은 상당한 가치를 창출합니다.

플랫폼은 CMMS와 같은 기업 내 다른 소프트웨어 시스템의 데이터에서 분석 기능을 사용할 수 있도록 완전히 확장 가능해야 합니다. MachineMetrics와 같은 플랫폼은 API를 통해 MES 광고 ERP를 비롯한 많은 레거시 시스템에 연결할 수 있는 확장 가능한 플랫폼을 제공합니다.

그러나 MachineMetrics를 사용하면 확장성이 API 연결 이상입니다. 이 플랫폼을 사용하면 에지 장치로 확장할 수 있어 대기 시간을 줄이고 기계 수준에서 데이터를 부분적으로 처리하거나 분석할 수 있습니다. 이것은 시스템 자원을 보다 효율적으로 사용하면서 데이터의 가치를 확장합니다. 운영자는 실시간 통찰력에 의존하여 프로세스를 최적화할 수 있습니다.

직관적이고 사용자 정의 가능한 운영자 인터페이스를 통해 데이터 도달 범위도 확장됩니다. 기술자, 운영자 및 관리자는 가장 필요한 곳에서 풍부한 시각화에 액세스할 수 있습니다. 자신의 통찰력을 추가하고 스핀들, 기계 또는 공장 수준에서 표시되는 기계 상태를 볼 수 있습니다.

산업 데이터 플랫폼의 장점

산업용 데이터 플랫폼을 사용하면 몇 가지 장점이 있습니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.

1. 통합 데이터:데이터 플랫폼에서 데이터는 클라우드의 한 곳에 통합됩니다. 이러한 통합은 모든 데이터베이스가 동일한 서비스를 사용하여 통찰력을 제공하고 비즈니스 전략 및 프로세스 최적화를 제안할 수 있음을 의미합니다.
2. 향상된 액세스:데이터 자산이 단일 서비스 제공업체에 보관되고 동일한 분석 엔진을 사용하기 때문에 사용자는 생산 현장의 데이터에 빠르고 쉽게 액세스할 수 있습니다. HMI, 모바일 태블릿, 전화 및 PC의 가치는 더 빠르고 데이터 중심적인 의사 결정을 의미합니다.
3. 가치 있는 애플리케이션:데이터 작업이 플랫폼 내에서 계층화되기 때문에 사용자는 사용자 지정 가능한 보고 및 실시간 KPI에 액세스할 수 있습니다. 또한 확대하여 특정 기계와 스핀들을 볼 수 있고 축소하여 전체 공장 성능을 볼 수도 있습니다.
4. 개선된 운영:기계 상태의 실시간 분석은 관리 내에서 새로운 전략으로 이어질 수 있을 뿐만 아니라 자동화를 가능하게 합니다. 예를 들어, 실제 기계 성능과 상태를 사용하는 예측 유지보수 프로그램은 유지보수 비용을 크게 낮추고 가동 중지 시간을 줄일 수 있습니다.
5. 높은 보안:많은 회사에서 임시 및 단편화된 IoT 장치 및 소프트웨어로 보안 위험을 감수하고 있습니다. 통합 솔루션은 IoT 장치에 완전한 보안이 부족하더라도 데이터 플랫폼이 인증 및 장치 권한 부여를 통해 보안을 크게 관리할 수 있음을 의미합니다. 이렇게 하면 성공적인 공격의 위험이 낮아집니다.
6. 비용 절감:IoT 기기 및 심층 데이터 분석은 실시간 모니터링을 사용하므로 많은 프로세스를 자동화하거나 반자동화할 수 있습니다. 이 자동화는 노동력을 줄이고 용량을 확보하며 품질 검사에 필요한 변수 및 수동 테스트의 수를 줄이고 유지 관리 전략을 최적화합니다. 통합 솔루션이 포함된 플랫폼은 프로세스를 최적화하고 생산성을 높이며 낭비를 줄입니다.

산업 데이터 플랫폼의 영향력은 어느 정도입니까?

2025년까지 175제타바이트 이상의 사용 가능한 데이터가 생성될 것으로 예상됩니다. 산업용 데이터 플랫폼은 영향력만 있는 것이 아닙니다. 그들은 또한 필수적이 될 것입니다. 그들은 고유한 데이터와 분석 요구 사항이 있는 많은 산업 분야에서 공유 데이터를 생성할 것입니다.

현재 대부분의 제조업체는 운영을 관리하기 위해 레거시 MES 및 ERP 시스템에 의존하고 있지만 이러한 솔루션은 데이터 수집에 어려움을 겪고 있습니다. 더 큰 플레이어가 장치 연결을 가능하게 하는 솔루션을 추가하려고 시도하고 새로운 참가자가 최소한의 추적을 위한 단순한 포인트 솔루션을 제공함에 따라 이 시장이 빠르게 변화하는 것을 봅니다.

MachineMetrics는 기계 데이터를 수집하고 실행 가능성을 가능하게 하도록 특별히 설계되었습니다. MachineMetrics는 데이터, 장치, 소프트웨어 및 분석을 하나의 강력한 솔루션에 통합합니다. 실시간 분석은 실행 가능한 통찰력을 제공하는 동시에 데이터를 완전히 제어할 수 있습니다. 당사 플랫폼이 어떻게 경쟁 우위를 제공할 수 있는지 알아보려면 지금 데모를 예약하십시오.