예측적 유지보수는 인더스트리 4.0의 핵심 요소입니다. 잘못된 유지보수 전략은 제조업체의 운영 효율성 및 수익성에 큰 악영향을 미칠 수 있습니다. 자산 집약적 업계의 기업이 경쟁력을 갖추기 위해서는 예기치 않은 다운타임을 최소화하고, 유지보수 비용을 최적화해야 합니다.
제조업의 경우 데이터를 사용한 예측적 유지보수 활성화 및 개선이 특히 적합한 산업입니다. 컴퓨터 수치 제어(CNC) 인프라, 공급망 및 창고 시스템, 물류 및 테스트 시스템 등 모든 종류의 제조 생산 시스템에 적용 가능한 사용 사례이기 때문입니다.
특정 애플리케이션의 경우 다양한 데이터 소스를 사용할 수도 있지만, 사후적 유지보수에서 예측적 유지보수로의 전환에 핵심적인 역할을 수행하는 것은 MQTT(IoT 메시징 표준) 브로커를 통해 송수신하거나, 운영 인텔리전스 시스템 히스토리안이 제공하는 사물인터넷(IoT) 데이터 스트림 또는 머신 투 머신(M2M) 메시지입니다. 해당 원시 데이터 소스들을 통해 유지보수 작업이 필요한지 여부를 판단하기 위한 데이터를 얻을 수 있습니다. 그러나 적절한 예측적 유지보수 시스템을 구축하기 위해서는 다른 소스로부터의 데이터도 필요합니다. 예를 들어 유지보수 관리 시스템에는 유지보수 보고서 등을 통해 관련 장비 자체에 대한 정보도 기록됩니다. 다른 데이터 소스들로는 감시 제어 및 데이터 수집(SCADA) 시스템, 미디어 파일(사진 및 비디오 스트림 등)이 포함된 특수 저장소, 유지보수 매뉴얼, 일기 예보 등이 있습니다. 예측적 유지보수에 사용할 수 있는 데이터 소스는 매우 광범위합니다.
하단의 아키텍처는 권장되는 Oracle 구성 요소들을 결합하여 검색부터 실행 및 측정에 이르는 전체 데이터 분석 수명 주기를 포괄하고, 앞서 설명드린 광범위한 비즈니스적 이점들을 제공하는 완전한 분석 아키텍처를 구축하는 방법을 보여줍니다.
본 이미지는 제조용 Oracle Data Platform을 사용하여 예측적 유지보수 및 자산 가용성 최적화를 지원하는 방법을 보여줍니다. 본 플랫폼의 구성 요소들은 다음과 같이 5가지 제품군(pillar)으로 분류됩니다.
비즈니스 기록 데이터는 MES, WHM, CMM(유지보수 및 자산 관리), IoT, SCADA 시스템, 히스토리안 및 오퍼레이터 입력(고장, 품질, 관찰) 등의 데이터로 구성됩니다.
기술적 입력 데이터에는 IIoT, 이미지, 이메일, 비디오, 종이 문서(OCR), 개별 이벤트(예: 생산 라인의 긴급 정지) 등이 포함됩니다.
일괄 수집은 OCI Data Integration, Oracle Data Integrator 및 DB 도구들을 사용합니다.
대량 전송은 OCI FastConnect, OCI Data Transfer, MFT, OCI CLI를 사용합니다.
변경 데이터 캡처는 OCI GoldenGate를 사용합니다.
스트리밍 수집은 Kafka Connect를 사용합니다.
4가지 기능 모두 유지, 선별, 생성 제품군 내의 서빙 데이터 저장소, 트랜잭션 데이터 저장소, 클라우드 스토리지 기능들에 단방향으로 연결됩니다.
또한 스트리밍 수집은 분석, 학습, 예측 부문의 스트림 프로세싱에 연결됩니다.
서빙 데이터 저장소는 Autonomous Data Warehouse 및 Exadata Cloud Service를 사용합니다.
트랜잭션 데이터 저장소는 ATP, MySQL, Oracle NoSQL, Exadata Cloud Service를 사용합니다.
클라우드 스토리지는 OCI Object Storage를 사용합니다.
일괄 처리는 OCI Data Flow를 사용합니다.
거버넌스는 OCI Data Catalog를 사용합니다.
이상의 기능들은 해당하는 제품군 내에서 연결되어 있습니다. 클라우드 스토리지는 서빙 데이터 저장소 및 트랜잭션 데이터 저장소에 단방향으로 연결되어 있고, 일괄 처리와는 양방향으로 연결되어 있습니다.
분석, 학습, 예측 제품군은 2가지 기능으로 구성되어 있습니다. 서빙 데이터 저장소는 분석 및 시각화 기능, 데이터 제품, API 기능에 모두 연결됩니다. 클라우드 스토리지는 머신 러닝 기능에 연결됩니다.
분석 및 시각화는 Oracle Analytics Cloud, GraphStudio, ISV를 사용합니다.
데이터 제품, API는 OCI API Gateway 및 OCI Functions을 사용합니다.
머신 러닝은 OCI Data Science 및 Oracle Machine Learning을 사용합니다.
AI 서비스는 OCI Anomaly Detection, OCI Forecasting, OCI Language, OCI Vision을 사용합니다.
스트리밍 처리는 GoldenGate Stream Analytics 및 타사 스트림 분석 솔루션을 사용합니다.
측정, 조치 제품군은 데이터 분석 기능의 사용법을 캡처합니다. 직원 및 파트너, 애플리케이션, 모델 등에 의한 사용법, 특히 AI 서비스 모델의 업데이트에 활용되는 방식을 파악합니다.
세 가지 주요 제품군(수집, 변환/유지, 선별, 생성/분석, 학습, 예측)에는 인프라, 네트워크, 보안 솔루션, IAM 등이 활용됩니다.
Oracle의 솔루션은 세 가지 주요 제품군(pillar)들로 구성되어 있으며, 각 제품군별로 고유한 데이터 플랫폼 기능들을 지원합니다. 첫 번째 제품군은 데이터의 연결, 수집, 변환 관련 기능을 제공합니다.
제조 기업이 사후적 유지 보수에서 예측적 유지보수로의 전환을 위한 아키텍처에 데이터를 입력하는 4가지 주요 방법이 있습니다.
데이터 지속성 및 처리는 3개의 구성 요소(선택적으로 4개)에 기반합니다. 일부 고객사들의 경우 모든 구성요소를 활용하고, 나머지는 개중 일부 하위 세트를 선택적으로 사용합니다. 데이터의 볼륨 및 유형에 따라 데이터를 오브젝트 스토리지로 로드하거나, 영구적 저장을 위해 구조화된 관계형 데이터베이스로 직접 로드할 수 있습니다. 데이터 과학 기능의 적용이 예상되는 경우, 데이터 소스로부터 원시 형식(처리되지 않은 원시 파일 또는 추출)으로 검색된 데이터를 캡처하여 트랜잭션 시스템에서 클라우드 스토리지로 로드하는 것이 보다 일반적인 방식입니다.
분석, 예측, 조치 기능은 세 가지 기술적 접근법을 기반으로 구축됩니다.
데이터 과학 기술 및 머신 러닝으로 식별된 패턴들을 결합하여 생성된 다양한 모델을 AI 서비스들을 통해 제공되는 응답 및 의사 결정 시스템에 적용할 수 있습니다.
마지막 주요 구성요소는 데이터 거버넌스입니다. 이는 데이터 플랫폼 생태계의 모든 데이터 소스에 대한 데이터 거버넌스 및 메타데이터 관리(기술 및 비즈니스 메타데이터 모두 해당)를 제공하는 무료 서비스인 OCI Data Catalog를 통해 제공됩니다. 또한 OCI Data Catalog는 Autonomous Data Warehouse에서 OCI Object Storage로의 쿼리를 위한 중요한 구성요소이기도 합니다. 저장 방식에 관계없이 모든 데이터를 빠르게 검색할 수 있는 방법을 제공하기 때문입니다. 이를 통해 최종 사용자, 개발자, 데이터 과학자는 아키텍처 내의 모든 영구 데이터 저장소에서 공통의 액세스 언어(SQL)를 사용할 수 있습니다.
예측적 유지보수를 사용하면 필요할 때만 장비를 정비함으로써 예기치 않은 가동 중단을 줄일 수 있습니다. 이를 통해 예정된 유지보수용 수리 또는 교체 횟수 감소, 유지보수용 리소스(예비 부품 및 소모품 등) 사용량 감소, 고장 감소 등의 다양한 이점을 누릴 수 있습니다. 사전적 예측은 장비 교체 및 그에 따른 다운타임을 최소화하여 잠재적 제품 지연의 위험을 감소시키고, 장비 수명 연장에 기여합니다.
우발적 다운타임 감소는 비즈니스 운영 최적화를 통한 효율성, 생산성, 속도 개선 및 적절한 부품의 적시, 적소 공급으로 이어집니다. 또한 유지보수, 인력, 자재 관련 비용 절감 및 자산 수명 주기 비용 최적화는 수익성 향상에 기여합니다.
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