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스마트 제조 분야에서의 빅데이터 기술 활용

제조업에서는 기존 기술에 AI를 적용하면 제품 품질 향상을 높일 뿐 아니라 생산성도 개선할 수 있어 의미가 굉장히 큽니다.
반도체, 철강, 발전소, 디스플레이와 같은 첨단 산업에서 생산 수율을 높이기 위해서는 장비의 컨디션 관리가 굉장히 중요하며,
예지 보전을 통한 선제 조치는 그 핵심으로 여겨지고 있습니다. 이를 위해 대량의 공정 데이터가 실시간으로 처리되어야 하는데,
마크베이스는 현재 산업 현장에서 그 기반을 구축하고 있습니다.

음료 제조 A기업은 공장에 각 생산 라인 별 투입, 주입, 포장, 적재 설비의 상태 및 생산량, 진도율 등의 데이터를 종합적으로
실시간 모니터링 할 수 있는 MES(생산 관리 시스템)을 구축을 원했습니다.
이에 따라 마크베이스는 축적된 데이터를 기반으로 생산, 품질, 설비 등과 관련된 주요 지표 관리가 한 눈에 가능하고 수요 예측, 재고 운영,
생산 계획으로 이어지는 업무 프로세스도 공장 자동화되어 변수에 대한 신속하고 유연한 대응이 가능하도록 개선했습니다.

Request 

. 기존 사용하던 MSSQL DBMS의 저장 성능 문제 해결
. 부족한 디스크 공간 해결 위한 높은 데이터 압축률 필요
. 365일 24시간 완벽한 데이터 백업 및 조회 성능 필요

Solution

. 마크베이스 Fog Edition을 통해 초당 수십만 건의 안정적인 데이터 처리 기반 제공
. 마크베이스 TSDB 사용을 통한 최적화된 IIoT 센서 데이터의 저장 구조 구현
. TAG 테이블 사용을 통한 고효율 빅데이터 압축 및 주기적 증분 백업



연속 공정에서 조립 공정, 제조 장비 데이터의 활용, 실시간 작업 모니터링 및 문제 진단은 스마트 제조의 핵심 요소입니다.
마크베이스의 Fog Edition은 데이터 스트림 처리, 고속 저장 및 조회 등 IoT 데이터 처리에 필요한 기반을 제공합니다.
이를 통해 MSSQL DBMS로 수집할 수 없었던 대용량 데이터 저장이 가능해졌고 데이터의 고속 입력 와중에도 백업 및 조회가 가능해졌습니다.
또한 단일 서버로 초당 30만건 이상의 데이터를 저장하며 일별 백업을 가능하게 했습니다.

마찬가지로 반도체 산업과 같이 대부분의 장비가 자동화된 장비에서는 장비의 로그데이터가 존재하고 이들 데이터를 함께 분석해야 한다면
상당히 다양한 종류의 데이터 분석을 요구합니다. 비록 이들 데이터 각각의 특성은 정형성을 지니고 있지만 이들 데이터가 함께 분석된다면
서로 다른 다양성 이슈가 존재하게 됩니다.
장비의 로그나 MES시스템을 통한 실시간 모니터링과 실시간 분석이 제조에서 활용되고 그 가치가 점차 확산되는 시점에서
빅데이터 분석의 속도 측면에서도 그 실효성이 이미 제조 현장에서 인정되는 만큼 제조 산업은 빅데이터 활용과 그 실효성에 상당한 가치를 지닌 산업으로 기대되고 있습니다.
즉 여러 산업 분야들 중 데이터의 성숙도와 데이터의 활용도 관점에서 가장 크고 직접적인 기대를 할 수 있는 분야가 바로 제조 산업입니다.



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