연결성과 컴퓨팅 역량이 산업체들 전반으로 확산되면서, 데이터의 가용성은 기업이 문제를 해결하고 변화에 대응하는 방법을 획기적으로 변화시켰다.

반면 생산업체들은 여전히 데이터를 적시 적소에서 활용할 수 있도록 만드는 것과 관련된 복잡성에 직면하고 있다. 기업들은 또한 디바이스 및 클라우드 전반에서 데이터를 관리하는데 필요한 자체적인 전문지식이 부족하다.

로크웰오토메이션은 제조에 첨단 분석을 도입한다는 목표다. 로크웰오토메이션의 인포메이션 소프트웨어 부사장 존 제노베시(John Genovesi)는 “엣지, 온프레미스, 클라우드 등 기업의 모든 레벨에서 분석을 제공하면 사용자들이 이전에는 가능하지 않았던 통찰을 확보할 수 있게 된다”며 “사용자들이 다수의 데이터 소스를 결합하여 머신 러닝에 추가할 수 있는 역량을 보유하게 되면, 시스템은 더 예측적이고 지능적이 될 수 있다. 씨오는 모든 사람이 분석을 활용할 수 있게 해준다”라고 말했다.

프로젝트 씨오의 특징은 다음과 같다.

디바이스자동 발견: 각 공장 현장 디바이스에 수동으로 소프트웨어를 연결하려면 시간도 많이 들고 오류가 발생할 가능성도 크다. 프로젝트 씨오는 로크웰 오토메이션 디바이스와 태그는 물론 제3자 디바이스 데이터를 자동으로 발견할 수 있어서 시간이 절약되고 위험도 줄어든다. 이외에도, 자동 발견 과정은 사용자들에게 수동 매핑을 통해 얻을 수 있는 것 보다 더 세부적인 디바이스이름, 라인 위치, 공장 위치 등의 정보를 액세스할 수 있도록 지원해준다.

중앙화된 분석: 데이터를 소스에 남겨두고 데이터베이스 스냅샷을 생성하는 대신, 프로젝트 씨오는 데이터를 중앙의 단일 위치로 옮겨와 지속적으로 리프레시 한다. 이뿐만 아니라, 데이터 소스로의 연결을 단 한 번만 구축되면 된다. 이러한 연결은 사용자들이 맞춤형 분석을 생성하고, 데이터 전문가의 지원 없이 선호하는 속도로 리프레시를 수행할 수 있도록 해준다.

유연한 머신 러닝: 올바른 사용 사례에 올바른 머신 러닝 알고리즘을 사용한다. 프로젝트 씨오는 SparkML, MLLib, Pytho 등 다양한 업계 선두적인 알고리즘을 지원하도록 설정할 수 있다.

폐쇄형 루프 분석 : 프로젝트 씨오는 머신 러닝이나 사전 정의된 설정을 이용하여 운영을 모니터링 하다가 프로세스가 허용 가능한 파라미터를 벗어나면 자동으로 제어 조정을 유발한다. 이는 사용자들이 제어를 최적화하고, 생산 품질과 일관성을 향상시키며, 스크랩과 폐기물이 감소될 수 있도록 지원해준다.

애플리케이션 마켓 플레이스 : 로크웰 오토메이션은 자체적으로 또는 제3자가 개발한 애플리케이션들을 위해 마켓 플레이스를 도입할 예정이다. 모든 데이터 소스에 액세스하고 각 애플리케이션에 맞게 맞춤형 분석을 실행할 수 있는 역량이 핵심적인 기능 중 하나이다. 그러나, 사용자들은 또한 사전 엔지니어링 된 로크웰 오토메이션의 FactoryTalk Analytics 애플리케이션들을 활용할 수도 있다. 이 애플리케이션들은 사용자들이 별도로 설정하지 않고 표준화된 방식으로 OEE, 품질 등의 보편적인 KPI를 모니터링 할 수 있도록 지원한다.

개방형 아키텍처: 제조업체들이 분석으로부터 가치를 확보하기 위해 기존의 모든 제어 및 정보 시스템을 교체할 것이라고 기대할 수는 없다. 확장 가능한 개방형 아키텍처의 기능들은 산업용 사물인터넷(IIoT) 데이터 소스로 구성된 완전한 에코시스템으로 확장이 되도록 설계되었다. 컨트롤러, MES 소프트웨어, 엣지 디바이스 등이 포함된 커넥티드 엔터프라이즈(Connected Enterprise)로 데이터를 공급하는 모든 시스템들을 신속하게 연결할 수 있다.

이러한 정보 솔루션 이외에도, 로크웰 오토메이션은 고객들에게 네트워크 무결성, 보안, 인프라 설계 및 유지관리, 예측적 유지보수가 포함된 디바이스의 원격 모니터링 등  커넥티드 서비스를 제공 한다.

베타뉴스 김수현 ()
Copyrights ⓒ BetaNews.net

• • 목록
  • 위로