제조 현장의 스몰 데이터를 빅데이터 인사이트로 전환

제조 시설은 자동화 생산 장비, 상태 모니터링 장치, 기타 센서와 시스템에서 엄청난 양의 운영 데이터를 생성합니다. 기업들이 이 자산에 잠재된 잠재력을 더 인식하게 되면서, 산업용 사물인터넷(IIoT) 이니셔티브가 이 정보에 접근해 유용한 통찰을 창출하는 데 어떻게 도움이 될지 묻고 있습니다. 하지만 전사적 메가 프로젝트로 이 문제를 해결하려는 많은 시도는 엄청난 규모와 복잡성 때문에 기대에 미치지 못합니다. 아마도 더 나은 접근법은 엣지 컴퓨팅, 집중된 애플리케이션, 개방형 연결성을 사용하여 소스에서 '작은' 데이터로 시작해 빅데이터로 구축하는 것입니다.

디지털 전환의 바텀업 접근

디지털 전환은 결코 한 번에 끝나는 작업이 아닙니다. 하지만 너무 큰 프로젝트를 맡으면 노력이 빠르게 탈선할 수 있습니다. 수많은 서로 다른 데이터 생산자를 연결하는 것 자체도 어렵지만, 그 데이터를 효과적으로 전송, 처리, 저장하는 것(온프레미스 또는 클라우드)은 마찬가지로 거대한 작업입니다. 따라서 가장 성공적인 프로젝트는 기업 수준의 탑다운이 아니라 머신 레벨 데이터에서 바텀업으로 시작합니다(그림 1).

특정 과제와 자산에 초점을 맞추면 모든 가능한 데이터를 수집하고 명확한 문제 설명 없이 가능성을 발견하려는 시도보다 즉각적인 수익을 제공합니다. 플랜트 인력은 일상적인 운영 문제를 해결하는 인사이트에 우선순위를 두고 기존 또는 새로운 센싱 포인트에서 가장 관련성 높은 데이터를 선택할 수 있습니다. 하지만 이는 새로운 과제를 드러냅니다: 관심 데이터는 보통 제어 시스템에 적극적으로 저장되지 않습니다.

스몰 데이터 프로젝트 사례

예를 들어 새 기계에서 과도한 다운타임이 발생할 때 데이터를 수집하지 않으면 운영자는 근본 원인을 찾을 수 없습니다. 취하는 모든 조치는 실패 후 관찰에 반응하는 것입니다. 스몰 데이터 프로젝트를 적용하면 사용자는 제어 시스템 데이터와 새로운 공기 압력 및 진동 센서에서 데이터를 수집할 수 있습니다. 기계 맥락에서 실시간으로 데이터를 수집하고 분석하면 운영자는 근본 원인을 빠르게 찾아 문제를 해결할 수 있어 가동 시간이 개선됩니다.

생산 데이터 소스는 일반적으로 운영 기술(OT) 도메인의 일부로, 프로그래머블 로직 컨트롤러(PLC), 모션 장치, 다양한 유형의 센서와 계기가 포함됩니다. 하지만 방대한 양의 데이터를 통신, 저장, 처리하려면 정보 기술(IT) 역량이 필요합니다.

OT와 IT 연결: 엣지 컨트롤러의 역할

OT와 IT를 연결하고(이 분단의 양쪽에 있던 인력들이 협업하게 함) 이 분단을 해소하는 열쇠는 새로운 세대의 엣지 컨트롤러에 있습니다(그림 2). 엣지 컨트롤러는 IEC 61131-3 언어를 이용한 실시간 결정론적 제어와 범용 리눅스 기반 컴퓨팅을 결합하여 새로운 설계에 내장되거나 레거시 시스템에 통합될 수 있는 강력한 IIoT 플랫폼을 만듭니다.

이 새로운 세대 컨트롤러는 PROFINET과 Modbus TCP 같은 전통적 OT 프로토콜과 OPC UA, MQTT 같은 현대적 IT 프로토콜을 결합하여 엣지 데이터 소스와 MES, ERP, 유지보수 관리, 기타 분석 시스템 같은 상위 기업 플랫폼 간의 원활한 연결을 가능하게 합니다.

많은 최종 사용자가 IIoT의 혜택을 받을 수 있음을 인식하지만, 빅데이터에 대한 대규모 공세가 성공하지 못할까 우려할 수 있습니다. 대신 스몰 데이터, 엣지 컨트롤러, 표적 분석으로 IIoT에 접근하면 이러한 사용자는 초기 수익을 달성하여 디지털 전환 여정을 더 빠르게 추진할 수 있습니다.

본 기사는 Derek Thomas(Emerson 머신 자동화 솔루션 사업부 마케팅 및 전략 부사장, 세인트루이스, MO)가 작성했습니다. 자세한 정보는 여기를 방문하세요.