산업 기관들은 생산 스케줄을 가속화하고 수익을 극대화할 수 있는 방법을 신속하게 파악할 수 있어야 합니다. 산업 운영에서는 시간이 최고의 관건이기 때문에 작업자들이 데이터가 생성되는 곳에서 최대한 가까운 곳에서 데이터를 소비할 수 있도록 만들어 주는 것이 중요합니다. 정보에 기반해 의사결정을 내릴 수 있도록 운영과 생산 능력에 대한 가시성을 확보하려면 보통 시간이 많이 걸리는 IT 프로젝트와 높은 수준의 특수 기술이 필요합니다.
운영 환경의 복잡성을 감소시킨다는 것은 제조업체들과 직원들에게 끊임 없는 도전과제입니다. 고객들이 정보에 기반해 확신을 가지고 보다 신속하게 결정을 내릴 수 있도록 지원하기 위해, 로크웰 오토메이션은 FactoryTalk® Analytics™ 포트폴리오를 확장했습니다. 이 글은 산업용 IoT 데이터를 활용하는 기업들이 어떻게 비즈니스를 혁신하고 경쟁력을 확보할 수 있는지에 대한 설명을 제공합니다.
전사적으로 생산성을 향상시키려면 데이터와 분석을 활용하는 것이 핵심입니다. 가장 적절한 시기에 가장 필요한 곳에서 결정을 내리려면 실시간 정보에 액세스하여 즉각적으로 분석하고 기업의 모든 소스에서 정형 및 비정형 데이터를 추출하여 고급 분석을 수행할 수 있어야 합니다.
데이터 중심의 접근방식에서 가장 중요한 것은 산업체 전반의 연결된 시스템과 스마트 장치를 활용하는 소프트웨어입니다. 소프트웨어는 사용자들이 운영 상태를 확인하고, 컨트롤러, 히스토리언, 전사적 자원 관리(ERP) 시스템 등 모든 기존 소스들로부터 수집된 데이터를 활용 및 융합할 수 있게 해줍니다.
과거에는 대시보드를 구축하려면 먼저 원시 데이터가 생산 인텔리전스로 전환되는 방법을 자세히 기술하는 데이터 통합 계획을 세웠습니다. 이러한 계획을 위해서는 현재 사용 중인 데이터 소스, 핵심 성과 지표(KPI) 등 다양한 세부사항들을 수동으로 연관 지어야 했습니다.
데이터 중심 접근방식은 정형 또는 비정형 데이터를 자동으로 발견하여 인덱스화합니다. 이러한 과정은 수동 과정 대비 시간이 적게 들뿐만 아니라, 작업자가 실수할 가능성도 적습니다. 또한 수동으로 장치의 이름, 라인 위치, 시설 위치 등 수동으로 입력되는 세부 정보보다 더 자세한 정보를 제공합니다.
데이터 관리 및 분석에 데이터 모델링, 머신 러닝, 예측 분석 및 제3자 분석 툴을 사용하는 소프트웨어는 인덱스화된 데이터세트들 간에 상관관계를 구축하고 수백만 개의 데이터 점으로부터 답을 계산할 수 있습니다.
다른 말로 하면, 간단한 설정을 통해, 생기는 즉시 의문을 해결해주는 실시간 상황 분석에 액세스할 수 있습니다.
운영을 보다 잘 이해하려면 그러한 유연성이 반드시 필요합니다. 단일한 화면에서, 작업자는 자신이 자주 찾는 스토리보드에 액세스할 수 있습니다. 스토리보드는 작업자가 선호하는 형식으로 운영 데이터를 표시해주며, 사전에 정의된 대시보드와 다른 작업자들과 공유되는 스토리보드가 포함될 수 있습니다. 스토리보드는 팀원들이 분석을 이해 또는 자세히 검토하는데 도움을 줍니다.
데이터 중심 접근방식은 정적인 스토리보드에만 한정되어서는 안됩니다. 선호하는 정보 이외에도, 팀들은 보고 환경을 개방하여 모니터링 되고 있는 데이터 뒤에 숨겨진 사실들을 확인할 수 있습니다.
그러한 개방된 환경에서, 팀들은 원하는 방식으로 데이터를 정렬할 수 있습니다. 몇 번의 클릭으로 특정 데이터 점에 대한 세부정보를 얻는 것은 물론, 이력 수치를 종합하여 현재의 성과와 비교하고, 여러 다른 변수로 필터링하며, 다른 차트 유형을 적용할 수도 있습니다.
변경된 사항이 있는 경우, 소프트웨어는 이를 처리하고 팀들이 동적인 보고서를 생성하도록 상기시켜 줍니다. 일례로, 어떤 작업자가 공정을 관리하느냐에 기반해 배치 시스템의 성능을 알아보길 원하는 경우, 근무조나 직원 ID 등의 관련 변수만 선택하면 소프트웨어가 데이터를 한데 모아 관련된 데이터로 구성된 보고서를 구축해줍니다.
관리자들은 그 결과에 기반해 조치를 취할 수 있습니다. 또한 보고서를 동료들과 공유하거나 홈 화면에 기본 설정된 스토리보드에 저장할 수도 있습니다.
비즈니스 의사결정에 산업용 사물인터넷(Industrial IoT, IIoT) 데이터를 활용하고자 하는 산업체들은 먼저 작업자들이 적시적소에서 필요한 데이터에 액세스할 수 있도록 만들어 줄 필요가 있습니다.
데이터는 스마트 장치, 장비 또는 공장 현장에 존재합니다. 의사결정을 할 때 데이터에 더 가깝게 가면 갈수록, 데이터의 가치는 더 커집니다. 그리고 기계와 장비, 결정이 이루어질 수 있는 곳으로부터 더 많은 성과를 이끌어내고 실시간으로 생산 공정 전체에서 효율성을 향상시킬 수 있습니다.
의사결정권자들은 조직의 모든 레벨에서 변화에 민첩하게 대응하고 분석 관련 과제를 해결할 수 있도록 실시간 데이터에 액세스할 필요가 있습니다. 이는 보다 효과적으로 비즈니스 결정을 내리고 생산성과 효율성을 향상시키는데 도움이 됩니다.
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