자동화를 넘어 지능화로

제조 산업

실시간 공정 모니터링과 최적화

시스템 항상성 유지

시스템 다운타임으로 인한 비용은 시간당 수백만 원에서 수백억 원까지 발생할 수 있습니다.
마크베이스의 고속 데이터베이스 엔진은 노드의 과부하를 방지하고,
클러스터링을 통해 장애에 원활하게 대처하여 MES시스템을 최적화합니다.

연속 공정

데이터의 무중단 수집과 추적이 필요한 연속 공정에서 마크베이스로 현장의 센서 데이터들을 신속하게 취합할 수 있습니다.  

정밀 공정

초당 수백만 건의 트랜잭션이 발생하는 정밀 공정에서 마크베이스로 실시간 데이터 처리 및 대응 시스템을 완성합니다.

화학 공정

산성, 알카리, 유기제 등 화학물의 변화 및 변이 추적을 위해 대량의 센서 데이터를 마크베이스로 장기간 보관합니다.

디지털 트윈

디자인부터 생산까지 디지털 트윈의 완성도를 위해 설비의 가동, 정지, 이상 등의 상태 데이터를 실시간 분석합니다.

실시간 센서 데이터 처리

열간 압연 공정 데이터 수집 사례

제철소에서 철강의 두께 및 폭을 조정하는, 압연 공정에서는 고장 및 불량 요소가 많기 때문에 두께, 폭, 온도 등의 데이터를 실시간으로 수집하고 모니터링 해야만 합니다. 마크베이스는 통합 모니터링 시스템에 탑재되어, 실시간 데이터 처리, MES전문으로 현장의 상황 대처 능률을 높이고, 인공지능 학습을 위한 대용량 데이터 처리에 혁신을 가져왔습니다.

인공지능 학습을 위한 데이터 수집을 위해, 관계형 데이터베이스나, MongoDB, Cassandra 등을 이용하여 해당 센서 데이터를 처리하고 있었습니다. 관계형 데이터베이스는 입력 성능의 한계로 대량의 데이터 저장이 불가능하였고, MongoDB, Cassandra 역시 성능과 기능의 제약으로 인해 설치 및 유지 운영 비용이 계속 증가하고 있었습니다.

시계열 데이터베이스인 마크베이스를 이용하여 고속의 진동 데이터 수집이 가능하였으며, 기존의 솔루션 대비 탁월한 효율성으로 더 많은 양의 데이터를 수집할 수 있었습니다.

기존에는 처리 불가능했던 초당 7만건의 진동 센서 데이터를 실시간으로 수집할 수 있을 뿐만 아니라, 실시간 모니터링을 통해 장비의 현황과 상태를 즉시 파악할 수 있게 되었습니다.

이에 기반하여 높은 수준의 해상도로 모아진 데이터를 통해, 압연 공정을 위한 인공지능 제품 개발에 핵심적인 역할을 할 수 있었으며, 이는 고객의 비지니스 연속성과 품질 향상에 큰 역할을 하였습니다.

데이터가 만드는 새로운 비지니스

마이 제조 데이터

스마트 공장에서 수집된 제조 데이터가 수익 모델이 되는 “마이 제조 데이터”가 주목받고 있습니다. 마크베이스는 기업들이 자신의 데이터로 새로운 이익 창출을 할 수 있는 환경을 제공합니다. 

센서 데이터 통한 플랜트 운영

brownfield

설비와 센서 데이터를 모으고 싶지만 많은 제조 현장은 IT와 관련된 기술적 기반이 부족하고 새로운 기술을 도입할 여력이 없습니다. 마크베이스는 에지 컴퓨팅과 클라우드 서비스를 통해 적은 비용과 노력으로 최고의 스마트팩토리 환경을 제공합니다. 

제조와 데이터의 융합, 확장

Servitization

이제 제조업은 데이터의 수집과 분석을 통해 생산, 판매라는 단방향의 비즈니스 모델을 탈피할 수 있습니다. 제조부터 제품 사용까지, 전방위로 수집되는 센서 데이터는 고객 관계를 지속적으로 강화하고 서비스를 확장하는 새로운 모델을 제시합니다.