리틀 데이터에서 빅 데이터 구축

제조 시설은 자동화된 생산 장비, 상태 모니터링 장치, 기타 센서 및 시스템에서 방대한 양의 운영 데이터를 생성합니다. 기업이 이러한 자산에 고립된 잠재력을 더 많이 인식함에 따라 산업용 사물 인터넷(IIoT) 이니셔티브가 이 정보를 활용하고 유용한 통찰력을 만드는 데 어떻게 도움이 되는지 묻고 있습니다. 그러나 전사적 대규모 프로젝트를 통해 이 문제를 해결하려는 많은 시도는 규모와 복잡성으로 인해 기대에 부응하지 못합니다. 아마도 더 나은 접근 방식은 소스에서 "적은" 데이터로 시작하여 에지 컴퓨팅, 집중 애플리케이션 및 개방형 연결을 사용하여 빅 데이터를 구축하는 것입니다.

디지털 트랜스포메이션은 한 번에 완료되는 작업이 아닙니다. 그러나 너무 큰 프로젝트를 수행하면 이러한 노력이 빠르게 실패할 수 있습니다. 다양한 데이터 생산자를 연결하는 것만으로도 어려울 수 있지만 온프레미스 또는 클라우드에서 해당 데이터를 효과적으로 전송, 처리 및 저장하는 것도 마찬가지로 막대한 작업입니다. 따라서 가장 성공적인 프로젝트는 기업 수준에서 위에서 아래로가 아니라 기계 수준 데이터를 사용하여 아래에서 위로 시작합니다( 그림 1).

특정 과제 및 자산에 대한 시야의 초점을 맞추는 것은 가능한 모든 데이터를 수집하고 명확한 문제 설명 없이 가능성을 발견하려고 하는 것과 비교하여 즉각적인 수익을 제공할 수 있습니다. 공장 직원은 일상적인 운영 문제를 해결하는 통찰력의 우선 순위를 지정하고 기존 또는 새로운 감지 지점에서 가장 관련성이 높은 데이터를 선택할 수 있습니다. 그러나 이는 새로운 문제를 발견합니다. 관심 데이터는 일반적으로 제어 시스템에 적극적으로 저장되지 않습니다.

예를 들어, 새 기계에서 과도한 다운타임이 발생했을 때 데이터를 수집하지 않는다는 것은 작업자가 근본 원인을 찾을 수 없다는 것을 의미합니다. 취해진 모든 조치는 장애가 발생한 후 관찰에 반응합니다. 작은 데이터 프로젝트를 적용하여 사용자는 새로운 기압 및 진동 센서와 함께 제어 시스템에서 데이터를 수집할 수 있습니다. 장비의 컨텍스트 내에서 실시간으로 데이터를 수집하고 분석함으로써 작업자는 근본 원인을 신속하게 찾고 문제를 해결할 수 있어 가동 시간이 향상됩니다.

생산 데이터 소스는 일반적으로 PLC(프로그래밍 가능한 논리 컨트롤러), 모션 장치, 다양한 유형의 센서 및 기기를 포함하는 운영 기술(OT) 도메인의 일부입니다. 그러나 방대한 양의 데이터를 통신, 저장 및 처리하려면 정보 기술(IT) 기능이 필요합니다.

OT와 IT를 연결하고 이전에 이 격차의 양쪽에 있던 직원이 협업할 수 있도록 하는 열쇠는 차세대 에지 컨트롤러에서 찾을 수 있습니다(그림 2). 에지 컨트롤러는 IEC 61131-3 언어를 활용하는 실시간 결정적 제어와 범용 Linux 기반 컴퓨팅을 결합하여 새로운 디자인에 구축하거나 레거시 시스템에 통합할 수 있는 강력한 IIoT 플랫폼을 생성합니다.

이 차세대 컨트롤러는 또한 PROFINET 및 Modbus TCP와 같은 기존 OT 프로토콜을 OPC UA 및 MQTT와 같은 최신 IT 프로토콜과 결합하여 에지 데이터 소스와 MES, ERP, 유지 관리 관리 및 기타 분석 시스템.

많은 최종 사용자가 IIoT의 혜택을 누릴 수 있다는 것을 알고 있지만 빅 데이터에 대한 대규모 공격이 성공하지 못할 수도 있다고 우려할 수 있습니다. 대신, 적은 데이터, 에지 컨트롤러 및 대상 분석으로 IIoT에 접근함으로써 이러한 사용자는 조기 수익을 달성하고 디지털 혁신 여정에서 더 빠르게 추진하는 데 도움이 될 것입니다.

이 기사는 미주리주 세인트루이스에 있는 Emerson의 기계 자동화 솔루션 사업부 마케팅 및 전략 부사장인 Derek Thomas가 작성했습니다. 자세한 내용은 여기를 참조하십시오. .