산업 데이터 플랫폼: 제조업의 효율성, 가시성, 지속적 개선 강화

제조업에서 IoT 사용이 증가하면서 산업 데이터 플랫폼의 등장이 촉진되었습니다. 이러한 방대한 양의 다양한 데이터 유형과 소스는 제조업체가 수많은 기계와 시스템 전반에서 데이터를 수집하고 표준화하는 플랫폼을 구축하도록 이끌었습니다.

이를 통해 이러한 '산업 데이터 플랫폼'은 더 높은 운영 효율성, 완전한 생산 가시성을 가능하게 하고 지속적 개선 이니셔티브를 주도하는 데 도움을 줍니다.

하지만 이 플랫폼이 정확히 무엇이며, 어떻게 개발되었으며, 제조업에 어떤 영향을 미칠 것으로 예상되는지 알아보겠습니다.

산업 데이터 플랫폼이란?

산업 데이터 플랫폼은 산업 환경에서 장비와 시스템의 데이터를 수집, 표준화, 맥락화, 저장하고 접근 가능하게 만듭니다.

제조 기업은 수십 년간 MRP와 MES 시스템을 사용해 왔습니다. 하지만 산업용 사물인터넷(IIoT), 고급 분석, 인공지능(AI), 머신러닝(ML), 엣지 디바이스의 부상으로 데이터 양이 기하급수적으로 증가했으며, 분석을 위한 새로운 기능도 생겨났습니다. 이러한 폭발적 증가로 인해 방대한 양의 데이터를 처리, 저장, 분석하고 최종 사용자에게 실시간 인사이트를 제공하기 위한 다중 솔루션 접근 방식이 필요하게 되었습니다.

산업 데이터 플랫폼은 데이터 수집, 표준화, 맥락화, 저장, 전송으로 구성됩니다. 엣지 단에서 또는 근거리에서 솔루션을 실행함으로써 데이터는 클라우드로 전송되기 전에 구성, 정제, 부분적으로 구조화될 수 있습니다. 그 결과 엔드투엔드 니즈를 충족하는 여러 기술을 결합한 양방향 도로인, 더 간소화된 데이터 관리 시스템과 더 높은 효율성을 얻게 됩니다.

산업 데이터 플랫폼의 필요성은 어떻게 발전했나?

데이터가 귀중한 상품으로 부상하면서 최근 몇 년간 몇 가지 문제가 발생했습니다. 기술이 압도되어 단편화되고 사일로화된 데이터베이스가 생겼습니다.

예를 들어, 데이터 수집은 거의 즉각적이었지만, 종종 기업 전체에 걸쳐 수많은 데이터베이스에 분산되어 있었습니다. 혼란을 가중시키는 것은 이러한 데이터베이스가 종종 다양한 서비스 제공업체에 의해 관리되어 지연이나 상호운용성 문제를 야기했다는 점입니다. 이는 IIoT와 인더스트리 4.0 기술이 제거하도록 설계된 문제 중 하나입니다.

데이터 관리자들은 모든 데이터베이스, 통신, 연결, 분석이 한곳에 상주하는 통합되고 계층화된 구조의 필요성을 깨달았습니다. 이러한 통합은 데이터 사일로화를 방지하고 수집된 모든 데이터가 예측 및 기술적 분석에 활용 가능하도록 보장합니다. 또한 데이터에 대한 더 나은 기업 거버넌스와 사용자 간 협업을 가능하게 합니다.

산업 데이터 플랫폼 요구 사항

한 맥킨지 분석에 따르면, 고급 분석을 갖춘 최첨단 산업 데이터 플랫폼은 다음 계층으로 구축되어야 한다고 제안합니다.

• 애플리케이션 계층: 스케줄링, 센서, 계획, 운영, CRM, KPI
• 분석 및 보고 계층: 실시간 데이터 수집, 실시간 데이터 보기, 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 플랫폼에 필수적인 몇 가지 중요한 요구 사항이 있습니다.

통합 및 연결성

모든 산업 데이터 플랫폼에는 유연하고 신뢰할 수 있는 연결성이 필요합니다.

시장에는 케이블과 T1 회선을 이용한 전통적인 장치 연결을 사용하는 수백 가지 솔루션이 있습니다. 또한 Wi-Fi 또는 셀룰러 연결을 사용하는 많은 장치 공급업체도 있습니다.

예를 들어 MachineMetrics는 기계 데이터의 연결 및 수집을 전문으로 합니다. 우리의 유연한 시스템은 OEM 장비와의 직접 기계 통합, 센서, IoT 장치, 자동화 장비 리트로핏, 심지어 아날로그 장치 연결까지 허용합니다.

이를 통해 모든 제조사와 모델의 장비에 기계 연결이 가능해져, 제조업체가 모든 기계 데이터를 수집, 표준화, 맥락화할 수 있습니다.

이를 통해 정확한 생산 데이터가 핵심 기능을 수행하는 데 필요한 다른 시스템(예: CMMS 또는 MES)에서 사용될 수 있습니다.

다른 장치, 데이터 소스, 프로세스와의 통합도 중요합니다. 연결성과 장치 솔루션이 더 민첩할수록 생태계가 더 커지고 데이터 수집이 더 많아집니다.

아날로그 장비의 품질 데이터와 OEM 내장 장치에서 수집된 데이터를 통합하고 분석할 수 있는 능력은 산업 데이터 플랫폼으로 스트리밍되는 데이터가 고급 분석에 활용 가능하도록 만듭니다.

엣지에서 데이터를 처리하거나 부분적으로 처리할 수 있는 능력은 배치 및 스트림 데이터가 데이터 플랫폼에 더 쉽게 통합되도록 합니다. 이는 지연 시간을 줄이고 플랫폼 분석이 데이터 정리, 처리, 구성에 들이는 시간을 줄여줍니다.

참고 자료: 제조업에서의 엣지 컴퓨팅 vs. 클라우드 컴퓨팅

데이터 표준화 및 맥락화

데이터는 모든 산업 데이터 플랫폼의 핵심입니다. 따라서 데이터가 어떻게 준비되는지가 중요합니다. 데이터 플랫폼은 분석 및 예측, 기술적 인사이트에 더 많은 처리 능력을 할애할 수 있도록 표준화된 데이터가 필요합니다.

예를 들어 MachineMetrics 기계 데이터 플랫폼은 자동화된 데이터 변환 엔진을 사용하여 기계 및 장비 데이터를 표준 데이터 구조로 변환합니다. 이는 더 일관된 보고와 분석을 가능하게 합니다. 표준화된 데이터는 맞춤형 센서 데이터, 기계 상태, 알람, 오버라이드, 진단, 속도, 기계 모드 등에 유용합니다.

표준화된 데이터는 예측 및 처방 솔루션을 추가하여 더 쉽게 분석할 수 있습니다. 이러한 데이터의 맥락화는 IIoT의 가장 중요한 약속 중 하나로, 현장과 제조 수준에서 다양한 옵션을 가능하게 합니다. 맥락화된 데이터는 사전 구성된 작업을 사용하여 사람의 개입 없이 작업을 수행함으로써 가동 중단을 줄여줍니다.

산업용 사물인터넷(IIoT)에 대해 여전히 혼란스러우신가요? IIoT에 대한 전체 가이드를 읽어보세요.

확장성

산업 데이터 플랫폼에 쉽게 연결할 수 있는 능력은 중요합니다. 하지만 고급 플랫폼은 확장 가능해야 합니다.

많은 기업에서 제조 데이터는 다양한 장비에서 나옵니다. 때로는 이 장비가 다른 OEM에서 구매된 것입니다. 다른 때는 공장이 여러 처리 단계로 구성되어 서로 다른 장비가 필요할 수도 있습니다. 또한 아날로그 장비부터 IoT 기능이 내장된 장비까지 세대에 걸친 장비를 사용하는 수많은 기업이 있습니다.

산업 데이터 플랫폼은 이러한 모든 소스의 입력을 수용하고 비즈니스 성장에 따라 성장해야 합니다. 완전히 통합된 장치와 표준화된 데이터를 통해 더 많은 기계 자산이 플랫폼에 추가될 때 더 쉽게 확장할 수 있습니다.

확장성(Extensibility)

전통적인 제조 소프트웨어는 종종 단편화되고 사일로화되었으며 상호운용성 부족으로 어려움을 겪었습니다. 실시간으로 데이터를 수집, 준비, 분석하는 능력은 상당한 가치를 창출합니다.

플랫폼은 기업 내 다른 소프트웨어 시스템(예: CMMS)의 데이터가 분석 기능에 사용될 수 있도록 완전히 확장 가능해야 합니다. MachineMetrics와 같은 플랫폼은 MES 및 ERP를 포함한 많은 레거시 시스템과 API를 통해 연결할 수 있는 확장 가능한 플랫폼을 제공합니다.

하지만 MachineMetrics에서는 확장성이 API 연결을 넘어섭니다. 플랫폼은 지연 시간을 줄이고 기계 수준에서 데이터를 부분적으로 처리하거나 분석하기 위해 엣지 장치와의 확장성을 허용합니다. 이는 데이터 가치를 확장하면서 시스템 리소스 사용을 더 효율적으로 만듭니다. 작업자는 실시간 인사이트에 의존하여 프로세스를 최적화할 수 있습니다.

데이터 도달 범위는 직관적이고 맞춤화 가능한 작업자 인터페이스를 통해 확장됩니다. 기술자, 작업자, 관리자는 가장 필요한 곳에서 풍부한 시각화에 접근할 수 있습니다. 자신의 인사이트를 추가하고 스핀들, 기계, 공장 수준별로 표시된 기계 상태를 볼 수 있습니다.

산업 데이터 플랫폼의 이점

산업 데이터 플랫폼 사용에는 여러 이점이 있습니다.

1. 데이터 통합: 데이터 플랫폼에서 데이터는 클라우드 한곳에 통합됩니다. 이 통합은 모든 데이터베이스가 동일한 서비스를 사용하여 인사이트를 도출하고 비즈니스 전략 및 프로세스 최적화를 제안할 수 있음을 의미합니다.
2. 접근성 향상: 데이터 자산이 단일 서비스 제공업체 하에 있고 동일한 분석 엔진을 사용하므로, 사용자는 생산 현장의 데이터에 빠르고 쉽게 접근할 수 있습니다. HMI, 모바일 태블릿, 휴대폰, PC의 가치로 의사결정이 더 빠르고 데이터 기반이 됩니다.
3. 가치 있는 애플리케이션: 데이터 운영이 플랫폼 내에서 계층화되어 있으므로, 사용자는 맞춤형 보고와 실시간 KPI에 접근할 수 있습니다. 또한 특정 기계와 스핀들을 보기 위해 줌 인하거나 전체 공장 성능을 보기 위해 줌 아웃하는 기능도 있습니다.
4. 운영 개선: 기계 상태의 실시간 분석은 관리 내 새로운 전략으로 이어질 수 있으며 자동화를 가능하게 합니다. 예를 들어, 실제 기계 성능과 상태를 사용하는 예지보전 프로그램은 유지보수 비용을 크게 낮추고 가동 중단을 줄일 수 있습니다.
5. 보안 강화: 많은 기업이 임시방편적이고 단편적인 IoT 장치와 소프트웨어로 보안 위험을 감수합니다. 통합 솔루션은 IoT 장치가 완전한 보안을 갖추지 못하더라도 인증과 장치 승인을 통해 데이터 플랫폼이 보안을 크게 관리할 수 있음을 의미합니다. 이는 성공적인 공격의 위험을 낮춥니다.
6. 비용 절감: IoT 장치와 심층 데이터 분석이 실시간 모니터링을 사용하므로 많은 프로세스를 자동화하거나 반자동화할 수 있습니다. 이 자동화는 인력을 줄이고, 숨겨진 생산능력을 발굴하며, 품질 검사에 필요한 변수와 수작업 테스트 수를 줄이고, 유지보수 전략을 최적화합니다. 통합 솔루션을 갖춘 플랫폼은 최적화된 프로세스, 더 높은 생산성, 더 적은 낭비로 이어집니다.

산업 데이터 플랫폼은 얼마나 영향력이 있을까?

2025년까지 175 제타바이트 이상의 활용 가능한 데이터가 생성될 것으로 추정됩니다. 산업 데이터 플랫폼은 영향력 있을 뿐만 아니라 필수적이 될 것입니다. 고유한 데이터와 분석 니즈를 가진 많은 산업에서 공유 데이터를 생성할 것입니다.

현재 대부분의 제조업체는 레거시 MES와 ERP 시스템에 의존하여 운영을 관리하지만, 이러한 솔루션은 데이터 수집에 어려움을 겪습니다. 더 큰 플레이어들이 장치 연결을 가능하게 하는 솔루션을 추가하려 시도하고, 신규 진입자들이 최소한의 추적만을 위한 포인트 솔루션을 제공하면서 이 시장이 급속히 변화하는 것을 봅니다.

MachineMetrics는 기계 데이터를 수집하고 실행 가능하게 하도록 특별히 설계되었습니다. MachineMetrics는 데이터, 장치, 소프트웨어, 분석을 하나의 강력한 솔루션으로 통합합니다. 실시간 분석이 실행 가능한 인사이트를 제공하는 동안 데이터에 대한 완전한 통제권을 유지할 수 있습니다. 우리 플랫폼이 어떻게 경쟁 우위를 제공할 수 있는지 알아보려면 지금 데모를 예약하세요.