산업용 DataOps: 인더스트리 4.0에서 고급 분석으로 경쟁력 강화

산업용 DataOps의 관련성과 중요성은?

제조 관점에서 데이터와 데이터 관련 운영은 높은 위험이나 과도한 재고 같은 부담 없이 경쟁력 있고 혁신적이며 민첩한 시설을 만들고 유지하는 데 역할을 합니다. 데이터만 가진다고 앞서 나갈 수 있는 것은 아닙니다. 그것을 어떻게 활용하느냐가 전부입니다. 데이터 분석 접근법으로서 DataOps는 자동화, 통계적 공정 관리, 애자일 방법론을 사용하여 고정밀 분석에 도달하는 시간을 단축하는 것에 관한 것입니다. 따라서 제조업체는 수집한 데이터를 더 빠르고 더 높은 신뢰도로 사용할 수 있게 됩니다.

제조업체에게 좋은 DataOps는 떠오르는 시장을 지배하는 것과 트렌드의 먼 쪽에서 무의식적으로 시장에 진입하여 불필요한 재고를 떠안는 것의 차이를 의미할 수 있습니다. 변화하는 수요, 비즈니스에 큰 영향을 미칠 수 있는 공급망 및 물류 정보, 그리고 데이터를 빠르고 높은 정밀도로 사용하는 기타 모든 것에 제조업체가 계속 대처할 수 있도록 돕습니다.

데이터 자체는 원유와 비교할 수 있는 원자재입니다. 기본 형태로는 그다지 할 수 있는 것이 없습니다. 하지만 원유와 데이터 모두 잠재력을 가집니다. 우리가 원유를 휘발유로 정제하고 연소시켜 슈퍼카와 로켓을 구동하듯, 데이터도 산업용 DataOps 하에서 최적화된 공정을 통해 정제되어 분석으로 변환될 수 있으며, 이는 비즈니스 의사결정을 빠르고 과학적 정밀도로 슈퍼차지하는 데 사용될 수 있습니다.

인더스트리 4.0에서 DataOps의 역할은 기계(IIoT 장치 등)가 생성하고 수집하는 모든 정보를 효과적으로 응축하여 의사결정을 주도하는 정제되고 사용 가능한 비즈니스 "연료"로 만드는 것입니다. 데이터 창고에 방치되어 검토되지 않는 대신 말입니다.

 

산업용 DataOps란?

산업용 DataOps는 속도와 사용성에 초점을 맞춰 조직 내 데이터 처리 방식을 관리하는 방법입니다. 이는 데이터가 사용 가능한 분석으로 정제되는 것과 관련된 프로세스, 자동화, 워크플로를 포함할 수 있습니다. 이는 끊임없이 증가하는 데이터 스트림이 많은 기업에 감당하기 벅차게 된 상황에서 특히 중요합니다. DataOps는 데이터가 회사에 여전히 관련성이 있는 속도로 최대한 활용될 수 있도록 체계적이고 효과적으로 데이터를 관리하는 방법을 제공합니다.

제조 리더십 위원회에 따른 산업용 DataOps 방법론의 4C:

1. 연결된 데이터(Connected Data): 사일로가 무너지고 데이터가 상호 교류하는 곳입니다. 그렇지 않으면 불가능한 더 깊고 복잡한 분석을 가능하게 합니다. 연결된 데이터는 IIoT, 클라우드, 에지 기술(우리가 MachineMetrics에서 제공하는 것을 뒷받침하는 기술)을 활용합니다.
2. 큐레이션된 데이터(Curated Data): 데이터가 분석에 사용 가능한 형태로 모이는 때입니다. 데이터 엔지니어는 본질적으로 관련 데이터 비트를 수집하고 분석을 위해 정리하여 결과를 최대한 정확하게 만듭니다. 압도적인 데이터 풀을 특정 질문이나 시나리오와 관련된 것으로 축소합니다.
3. 맥락화된 데이터(Contextualized Data): 숫자만으로는 보이지 않는 맥락을 제공하기 위해 정보와 전문 지식의 레이어가 추가된 데이터입니다. 장비 고장 직후 15분 만에 제조 라인이 세 번 시작하고 멈췄다면, 각 "시작"이 교체 부품의 기능, 정밀도, 정렬을 테스트하는 것이었을 가능성이 높습니다. 업계 전문가는 이를 파악하고 맥락을 제공할 수 있지만, 숫자만으로는 쉽게 오해될 수 있습니다.
4. 사이버 기밀(Cyber-confidential): 연결과 맞춤화가 증가함에 따라 사이버 보안이 병행하여 확장되어야 할 필요성을 의미합니다. 고객 데이터는 어떤 대가를 치르더라도 보호되어야 하지만, 이는 보안 및 데이터 거버넌스 전문가들에게 복잡성을 더할 수 있습니다.

 

기업들이 사용 불가능한 데이터에 빠져들고 있다

위에서 언급했듯 많은 기업이 데이터 저장소의 무게 아래 가라앉고 있습니다. 데이터를 맥락화하고 큐레이션할 방법 없이, 많은 기업은 열심히 수집한 수치를 압도감을 해소하고 실제로 정보를 의사결정에 사용할 방법 없이 비축합니다. 이는 데이터 수집 후 플러그앤플레이 결과를 기대했던 인더스트리 4.0 장비 초기 도입자들에게 특히 해당됩니다. 대신, 기업들은 수집한 데이터 중 많은 부분이 현재 형태로는 다른 데이터 스트림과 연결하거나 분석에 사용하는 데 필요한 정보를 포함하지 않는다는 것을 발견했습니다. 본질적으로 그들은 원유 창고는 있지만 그 가치를 추출할 정제소나 장비가 없고, 자신들이 가입했다고 생각했던 휘발유가 없는 셈입니다. 그 데이터 중 일부는 고객 정보를 포함하여 회사에 제로 가치 추구 위험을 초래합니다.

이를 극복하기 위해 기업들은 정보 흐름을 관리하고 데이터를 표준화, 정규화, 맥락화해야 합니다. 적절한 연결성, 보안, 분석 환경 소프트웨어로 기업은 데이터 스트림을 부담이 아닌 통찰로 전환할 수 있습니다.

 

DataOps와 DevOps의 차이

DevOps는 소프트웨어 개발과 IT 운영의 융합입니다. 초점은 높은 품질과 예측 가능성으로 규모 있는 소프트웨어의 신속한 개발에 있습니다.

DataOps도 품질과 속도, 예측 가능성, 확장성 향상을 추구하지만, DataOps의 초점은 소프트웨어 엔지니어링이 아닌 데이터 분석에 있습니다.

 

산업용 DataOps의 이점

DataOps의 핵심은 데이터를 효과적으로 수집하고 사용하는 시스템이므로, 제조업체에게 수많은 가시적 이점이 있습니다. 다음은 성공적인 데이터 운영 프로그램을 가능하게 하는 산업 조직의 주요 이점 몇 가지입니다:

• 사일로 해체와 부서 간 경계 모호화로 모두가 협력하게 하여 협업과 소통 증진.
• 자동화를 통한 빠른 통찰과 짧은 테스트 사이클로 더 빠른 생산 소요 시간과 유연성 증가.
• 주요 변경 전후 및 진행 중 지속적인 이슈와 병목 모니터링으로 품질과 신뢰성 모두 향상. 린 제조와 카이젠과 같은 맥락의 지속적 개선.
• 더 쉬운 개발과 배포로 전문가 필요성 감소하는 셀프 서비스로 비즈니스 사용자가 자체 솔루션 개발하고 빠르게 실행.
• 보안 강화 및 데이터 유입 관리.
• 불일치 관리와 데이터에 맥락, 표준화, 정규화 추가로 사용 가능하게 만듦.

산업용 DataOps 유스케이스

DataOps는 인더스트리 4.0의 지속적으로 발전하고 복잡한 데이터 환경을 지원하는 다양한 산업 애플리케이션을 가집니다. 주로 DataOps는 조직 전체에서 데이터와 분석 사용을 간소화하여 여러 수준과 부서에 가시성과 접근 용이성을 제공합니다. 아래에서 산업용 DataOps의 주요 유스케이스 몇 가지를 다룹니다.

데이터 웨어하우징 및 데이터 관리

데이터 웨어하우징과 데이터 관리는 DataOps로 재탄생합니다. 해석 불가능하고 무질서한 데이터 과부하로 가득 찬 복잡한 환경에서, 즉석에서 더 빠르고 민첩한 의사결정을 가능하게 하고 다른 업무에 집중할 마음과 자원을 확보하는 자동화를 제공하는 간소화된 프로세스로 진화합니다. MachineMetrics는 생산 현장 전반의 기계에서 방대한 양의 데이터를 캡처한 다음, 의사결정을 위한 연료가 되거나 클라우드를 통해 깊고 통찰력 있는 분석을 위해 접근할 수 있는 조직화된, 표준화된 정보 형식으로 해당 데이터를 변환합니다.

대시보드 및 리포팅

대시보드와 리포팅은 제조업의 필수 요소입니다. 한때 소박한 화이트보드에서 오늘날 직관적인 디지털 디스플레이에 이르기까지, 결과 측정과 추적은 제조업체의 다음 단계를 오랫동안 안내해 왔습니다. MachineMetrics 대시보드에서는 화이트보드상의 부정확함이나 읽기 힘든 필체(또는 지워지기 전 정보를 기록하는 것 잊기)를 걱정할 필요가 없습니다. 대신 현재 교대 근무 부품 수나 1년 전 기계 가동률 등 모든 생산 데이터에 접근할 수 있습니다. 몇 번의 클릭만으로 현장 작업자는 얼마나 많은 부품을 생산해야 하는지, 목표대로 진행 중인지 볼 수 있고, 임원과 이사는 큰 그림을 볼 수 있도록 디스플레이를 맞춤화할 수도 있습니다.

MachineMetrics 현재 교대 대시보드는 현장 기계의 실시간 데이터를 수집하고 표시하여 운영자와 관리자에게 생산 가시성을 제공합니다.

데이터 사이언스

데이터 사이언스와 DataOps는 함께 갑니다. 이 결합에서 데이터 사이언스는 실험적 영역에서 일상적 사용으로 나와 이해관계자가 쉽게 볼 수 있는 ROI를 제공합니다. MachineMetrics에서 우리 도구는 데이터 사이언티스트가 이전에는 듣도 보도 못한 방식으로 문제점을 빠르게 통과할 수 있는 효과적인 파이프라인을 생성합니다. 특히 우리 데이터 변환 엔진 덕분에 데이터 정리에 더 적은 시간을 쓰기 때문입니다. 예를 들어, 제조업체는 사내 팀을 활용하거나 MachineMetrics 데이터 사이언스 팀과 협력하여 공구 고장을 예측하고 예방할 수 있습니다.

애플리케이션 개발

애플리케이션 개발도 DataOps로 힘을 얻습니다. 간소화, 맞춤화, 커뮤니케이션 기능이 이러한 이점의 최전선에 있습니다. MachineMetrics에서는 박스에서 바로 사용할 수 있는 사전 구축된 앱으로 조직이 즉시 ROI를 볼 수 있습니다. 게다가 데이터가 원하는 대로 작동하도록 자체 맞춤 애플리케이션을 구축할 수도 있습니다. 다른 시스템(ERP, MES, CMMS)과 쉽게 통합하여 자동화된 워크플로를 구축할 수 있는 것은 말할 것도 없습니다. 한계는 없습니다.

 

산업용 DataOps 플랫폼이란?

산업용 DataOps 플랫폼은 데이터 소스부터 데이터 소비까지 데이터 수명주기 모든 수준에서 DataOps를 관리합니다. 이는 높은 표준화와 정확성, 그리고 분산된 DataOps 기능 대비 초고속 처리 시간을 초래하는 데이터 관리의 간소화된 접근법입니다. 산업용 DataOps 플랫폼으로 데이터는 정제와 다듬기 과정을 거쳐 시각화와 리포트로 원활하게 흐르며, 비즈니스 의사결정에 사용될 준비가 됩니다.

산업용 DataOps 솔루션은 일반적으로 로컬 에지 프로세싱과 클라우드 프로세싱 능력, 산업 환경에 적합한 규모의 보안 기능으로 데이터 보호, 다른 산업 IT 시스템과의 연결, 데이터 정제와 맥락화, 정보 흐름 관리를 포함합니다.

DataOps 플랫폼은 제조업체가 데이터를 가능한 한 빠르고 효과적으로 가치 창출에 사용하도록 돕는 것을 목표로 합니다. 이 논리에서 데이터는 단순히 수단일 뿐이며, 궁극적 목표는 생산 효율을 개선하는 의사결정입니다. 하지만 데이터가 수집, 변환, 접근 가능해져 그 의사결정을 주도할 프로그램이 있는 경우에만 가능합니다. 이것이 산업용 DataOps 플랫폼이 빛을 발하는 지점입니다.