CESMII의 SMIP, NC 주립대에서 예측 분석 성공 입증

데이터 관리: 공급업체 중립적 소프트웨어의 예측 분석 선물, NC 주립대에서 시연

CESMII의 공급업체 중립적 스마트 제조 혁신 플랫폼(SMIP) 최근 시연에서, 프로젝트 파트너들은 먼저 노스캐롤라이나 주립대(North Carolina State University) 정수장의 관리자들이 스마트 기기로 수집하던 데이터를 분석하도록 도왔습니다.

"자동화는 100년 이상 지속되어 왔습니다"라고 프로젝트 파트너 싱크아이큐(ThinkIQ) 공동 설립자 닐스 안데르센(Niels Andersen)은 말했습니다. "우리는 많은 데이터를 수집하지만, 분석할 수 있는 방식으로 맥락화되고 결합된 데이터는 거의 없습니다. 데이터는 의미가 없고, 컨텍스트가 없으며, 분석할 수 있는 방식으로 결합되지 않습니다."

프로젝트의 다른 핵심 부분에는 모든 데이터 수집 장비에 정규화된 완전한 이름 부여, 다양한 관계를 매핑하기 위한 그래프 데이터베이스 사용, 하나의 표준(이상적으로는 OPC UA)에 집중, 서로 다른 시스템과 프로토콜이 서로 통신할 수 있도록 보장, 장비의 더 나은 가상 모델 개발이 포함됩니다.

최종 결과는 스마트 제조 배포를 표준화하고 맞춤형 작업을 반복 가능하고, 제조업체 중립적이며, 사용하기 쉬운 플랫폼으로 대체하여 모든 규모의 제조 공장이 자신의 모든 데이터를 활용할 수 있게 하는 SMIP가 될 것입니다.

CESMII(청정 에너지 스마트 제조 혁신 연구소)는 올해 말까지 SMIP의 강력한 1.0 버전을 갖는 것을 목표로 한다고 CESMII 기술 부사장 조나단 와이즈(Jonathan Wise)는 말했습니다.

NC 주립대 공장(제조와 유사한 환경으로 간주)에서 예측 분석에 도달하기 위해, 프로젝트 파트너 싱크아이큐(ThinkIQ), 세비전트(Savigent), 식(Seeq), 시스프로(Syspro), 세미오틱 랩스(Semiotic Labs), 마이크로소프트(Microsoft)는 별도의 사일로에 있던 여러 기술을 통합하고 수질을 모니터링하던 PC를 업그레이드하는 데 집중했습니다. 시스템 통합업체 어비드(Avid)의 디지털 트랜스포메이션 디렉터 팀 쇼프(Tim Shope)는 말했습니다.

업그레이드 전에는 일주일 치 과거 데이터를 불러오는 것과 같은 기본 작업이 너무 오래 걸렸습니다.

다음으로, 싱크아이큐 팀 등은 OSISoft의 프로그래머블 인프라 환경에서 실시간 데이터를 가져와 역삼투 필터의 멤브레인을 분석하고, CESMII의 SMIP를 사용하여 모든 데이터를 결합하고, 멤브레인 교체가 필요한 시점에 대한 조건 수준을 설정했습니다. 이는 세비전트 소프트웨어를 통해 작업 주문을 자동으로 시작하는 조치입니다.

다음 단계는 고순도 워터 펌프 모델을 개발하는 것이었습니다. 이 펌프는 매우 미션 크리티컬하여 예비 펌프가 압력 문제나 기타 이슈를 알리는 알람이 발생할 경우 NASCAR 스타일의 빠른 교체를 위해 바로 옆에 대기하고 있습니다.

IoT 센서가 머신 러닝 시스템에서 펌프를 원격으로 모니터링합니다. 몇 주 후, 펌프의 시그니처 파형을 학습하여 펌프가 설계대로 작동하는지, 기계적 또는 전기적 문제를 겪기 시작하는지 감지할 수 있습니다.

새 플랫폼은 모터 고장을 거의 4개월 전에 예측할 수 있다고 그는 말했습니다.

파트너들은 각 펌프에 별도의 이름도 부여했습니다. "모든 펌프가 Pump_01로 레이블되면 컨텍스트가 없습니다"라고 안데르센은 말했습니다. "완전한 이름을 부여하고 의미를 제공하는 다양한 도구를 갖는 것이 중요합니다."

이상적으로 각 펌프는 기계 이름, 펌프가 있는 라인 이름, 플랜트 이름, 펌프를 만든 공급업체 등을 식별하는 방식으로 명명될 것입니다. 와이즈는 말했습니다. 일부 제조업체는 완전한 정규화 명명 시스템을 제공하지만 많은 곳은 그렇지 않습니다.

CESMII 프로젝트의 나중 단계에서 이 매핑은 자동화될 것이라고 그는 말했습니다.

NC 주립대, SMIP를 받은 첫 번째 센터

CESMII는 4월 NC 주립대에 새로운 스마트 제조 혁신 센터(SMIC)를 출범시켰습니다. 이는 CESMII의 4개 SMIC 중 SMIP가 적용된 첫 번째 센터입니다. 다른 세 센터는 UCLA, 텍사스 A&M, 렌셀러 폴리테크닉 연구소에 있습니다.

CESMII의 최근 가상 연례 회의에서 CEO 존 다이크(John Dyck)는 로보틱스, 자동차, 화학, 철강, AI/머신 러닝 분야 등에서 더 많은 SMIC를 찾고 있다고 말했습니다.

SMIC의 목표는 제조업체, 기술 공급업체, 시스템 통합업체, 장비 공급업체를 학계와 연결하여 "미국 전체 제조업에 확장 가능한 연구와 혁신을 시연하고 주도하는 것"이라고 공공-민간 조직은 말했습니다.

SMIP는 오픈 스펙으로 공개

CESMII는 SMIP를 오픈 스펙으로 공개할 예정입니다. 그래서 어떤 공급업체든 사용할 수 있다고 와이즈는 말했습니다.

"이 아이디어들이 업계 다른 곳에서 채택된다면 우리가 이기는 것입니다. 이는 일부 제조업체가 그것이 효과가 있을지 확신하지 못해 망설이는 수준의 이타심을 요구합니다"라고 그는 말했습니다.

"한 수준의 솔루션이 후세를 위해 개방되어야 할 때가 왔습니다. 그래서 우리는 다른 문제에 집중할 수 있습니다"라고 와이즈는 덧붙였습니다.

문제가 되는 '화이트 스페이스'

가장 큰 과제 중 하나는 "모든 시설이 시간이 지남에 따라 인프라, 시스템, 장비, 도구의 혼합을 해왔다"는 것입니다. 세비전트 고객 성공 수석 부사장 마크 베서(Mark Besser)는 말했습니다. "그 모든 투자는 한 시점에 문제나 과제를 해결하기 위해 매우 구체적으로 이루어졌습니다. 그 많은 기술들은 그 문제들을 해결하기 위해 맞춤형으로 구축되었습니다. 하지만 더 넓은 풍경을 바라보기 시작하면, 그 기술들 사이에 존재하는 모든 화이트 스페이스(white space, 틈새)를 발견하기 시작합니다."

다른 경우, 제조업체가 다른 공급업체의 기술들을 통합하고 싶지만 이 시스템들이 다른 독점 플랫폼과 메쉬되도록 설계되지 않아 할 수 없습니다.

목표는 예산을 깨거나 제조업체가 공급업체를 바꾸도록 강요하지 않고, 사용 가능한 모든 데이터를 활용하여 효율성과 신뢰성을 개선하는 것입니다. 와이즈는 말했습니다.

예를 들어, 제조업체가 A사의 소프트웨어를 실행 중이고 B사의 에너지 모니터링 솔루션을 원한다면, 종종 유일한 대안은 A사의 시스템을 뜯어내고 B사의 시스템을 설치하는 것입니다.

쇼프는 덧붙였습니다: "우리는 오늘 우리 시설에서 모든 공급업체 플랫폼을 뜯어낼 수 없습니다. 우리는 그 공급업체 중립적인 장소에 도달해야 합니다."

인프라 설정 비용 낮추는 것이 목표

디지털 팩토리 프로젝트 비용의 약 70%는 자동화 구조 하드와이어링, 데이터 연결, 인프라 생성이라고 와이즈는 말했습니다. 나머지 30%는 데이터를 분석하는 앱 개발 등 그 데이터로부터 새로운 가치를 창출하는 것입니다.

하지만 많은 경우, 데이터 분석을 위한 애플리케이션 개발 프로젝트가 시작되기 훨씬 전에 디지털 팩토리 예산 전체가 인프라 설정에 쓰입니다.

SMIP로 CESMII는 그 70% 비용을 낮춰 제조업체가 예산을 데이터 분석 애플리케이션에 집중할 수 있게 하는 것을 목표로 합니다. 와이즈는 말했습니다.

이 변화는 한 번에 일어나지 않을 것입니다. "스위치처럼 켜지는 게 아닙니다"라고 쇼프는 말했습니다. "미국에는 큰 제조 기반이 있습니다. 이 시스템은 시간이 지나면서 마이그레이션되고 채택되어야 합니다."