데이터 엔지니어링이 제조 산업 혁신을 주도하는 방법

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제조업은 엄청난 변화를 겪고 있습니다. Industry 4.0의 핵심인 로봇 공학, 센서, IoT, 디지털 트윈과 같은 스마트 기술은 제조 공장, 특히 대기업 전반에 걸쳐 채택되어 매우 효율적이고 지속 가능하며 변화하는 시장 수요에 대응하는 데이터 우선 운영으로 전환하고 있습니다. 그리고 생산 규모가 커짐에 따라 이러한 스마트 공장은 연결된 디지털 시스템과 센서를 통해 방대한 양의 데이터를 생성합니다. 이 데이터는 공장 및 운영 관리자가 공장 운영을 최적화하고 장비 고장이나 작업자 안전 문제와 같은 오작동을 방지하기 위한 예방 조치를 취하는 데 사용할 수 있습니다. 또한 고객 참여도를 높이기 위해.

이러한 분명한 이점에도 불구하고, 연구에 따르면 미국 제조업체는 계획되지 않은 가동 중지 시간으로 인해 연간 500억 달러 이상의 손실을 입고 있는 것으로 나타났습니다. 그리고 장비 고장의 약 70%는 식별하고 예방할 수 있는 예측 가능한 패턴을 따릅니다. 이는 많은 제조업체가 시간 기반 유지 관리 전략(분기별, 반기별 또는 연간 평가)을 계속 사용하고 있음을 보여줍니다. 그러나 이 기술은 운영 비용을 낮추는 데 실용적이지 않습니다. 대신, 그것은 그것을 팽창시키는 것으로 끝납니다.

또한 생성된 데이터는 레거시 시스템, 센서, MES, SCADA 및 ERP 플랫폼 전반에 걸쳐 구조화되지 않고 단편화되어 있는 경우가 많습니다. 많은 제조업체에는 원시 정보를 통찰력으로 전환하기 위한 규모, 데이터 인프라 및 전문 지식이 부족합니다. 여기서는 데이터 엔지니어링 서비스가 개입하여 생산 라인 기계 및 시스템 전반에 흩어져 있는 정보를 팀이 간접비를 늘리지 않고도 효율성과 경쟁력을 높이는 데 도움이 되는 의미 있는 통찰력으로 전환합니다.

데이터 기반 제조의 부상:

현대의 제조공장은 산업 자동화의 도입으로 인해 데이터가 넘쳐납니다. 기업에서는 생산 속도를 높이기 위해 IoT(사물 인터넷) 센서, 로봇, 수치 제어 공작 기계를 점점 더 통합하고 있습니다. 이에 따라 세계 산업 자동화 시장은 2022년 2,058억 6천만 달러 규모에서 2029년에는 3,950억 9천만 달러로 연평균 성장률(CAGR) 9.8%를 기록할 것으로 예상됩니다. 이러한 도구는 기존 ERP 플랫폼 및 품질 관리 도구와 함께 생산성 향상, 유지 관리 비용 절감, 매출 증대에 활용할 수 있는 방대한 정보 스트림을 생성합니다.

하지만 어떻게? 여기서 데이터 엔지니어링 서비스가 시작됩니다. 이는 대규모로 데이터를 집계, 저장 및 분석하기 위한 시스템을 설계하고 구축하는 관행입니다. 이를 통해 제조업체는 대규모 데이터 세트에서 실시간 통찰력을 얻고 보다 효과적이고 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다. 그리고 막대한 양의 데이터를 귀중한 전략적 발견으로 변환하는 것은 데이터 엔지니어입니다.

시카고에 본사를 둔 기술 회사인 Uptake는 데이터 엔지니어링 기술을 활용하여 장비 고장을 사전에 분석하고 예측합니다. 이는 제조업체가 자산 유지 관리 전략을 최적화(시간 기반에서 예측, 상태 기반으로 원활하게 전환)하여 효율성을 극대화하는 데 도움이 됩니다.

데이터 엔지니어링 서비스란 무엇입니까?

데이터는 소셜 미디어, 이메일, 고객 서비스 통화, 채팅 기록, IIoT 센서, 제조 실행 시스템(MES), 레거시 도구 등 다양한 소스에서 나옵니다. 이러한 대규모 데이터 세트는 매우 유용하지만 잠재력을 최대한 활용하는 경우는 거의 없습니다. 그들은 사일로나 단편화된 시스템에 앉아 있습니다. 또한 이 데이터를 변환하고 분석하는 데 필요한 메커니즘이 손상되었거나 누락되었습니다. 실시간으로 실행 가능한 통찰력이 없으면 빠르게 발전하는 산업 환경에서 경쟁력을 유지하는 것이 매우 어려울 수 있습니다. 이것이 바로 데이터 엔지니어링 서비스가 다루는 내용입니다. 이는 기업 데이터를 유용하게 만들기 위한 데이터 파이프라인, 인프라 및 아키텍처의 설계, 개발 및 관리를 포괄합니다.

제조업체의 경우 일반적으로 다음이 포함됩니다.

• 서로 다른 소스 및 매체의 데이터 통합
• 원시, 불일치, 비정형, 반정형 데이터를 정리하고 읽기 쉬운 표준화된 형식으로 변환합니다.
• 실시간 스트리밍과 배치 데이터를 모두 처리할 수 있는 확장 가능한 데이터 파이프라인을 구축합니다.
• 안전한 저장과 효율적인 쿼리를 위해 데이터 레이크 또는 웨어하우스를 구현합니다.

따라서 제조팀은 실행 가능한 데이터를 손쉽게 확보할 수 있습니다. AWS 오픈 소스 관찰 서비스 팀의 솔루션 엔지니어링 책임자인 Michael Hausenblas는 그 중요성을 다음과 같이 정의합니다.

“데이터 엔지니어링은 광범위한 비즈니스 목표와 상세한 기술 구현을 연결하는 다리입니다.”

실제 데이터 엔지니어링:

1단계: 데이터 수집: 소스(데이터베이스, 파일, 웹사이트)에서 클라우드 스토리지 플랫폼인 데이터 웨어하우스/데이터 레이크로 데이터를 이동합니다. 이 프로세스는 실시간이거나 간단한 일괄 전송일 수 있습니다.

데이터 웨어하우스와 데이터 레이크:

데이터 레이크는 구조화된 데이터뿐만 아니라 방대한 양의 구조화되지 않은 원시 데이터(이미지, 오디오, 비디오 및 회의 메모)를 저장하는 반면, 데이터 웨어하우스는 비즈니스 인텔리전스 및 보고를 위해 구조화된 데이터만 저장합니다.

• 데이터 웨어하우스 플랫폼: Amazon Redshift, Google BigQuery 및 Snowflake.
• 데이터 레이크 플랫폼: Amazon Lake Formation, Apache Iceberg Lakehouse 및 Azure Data Lake Storage.

2단계: 데이터 저장: 캡처된 데이터는 추가 처리 및 평가를 위해 중앙 데이터베이스에 저장됩니다. 이를 통해 사용자는 인터넷 연결만 있으면 어디에서나 어떤 장치에서든 파일에 액세스하고 관리할 수 있습니다.

3단계: 데이터 통합: 데이터 사일로를 무너뜨리고 다양한 시스템 전반에 걸쳐 일관되고 정확한 최신 보기를 유지하여 포괄적이고 통합된 보기를 제공합니다. 이는 비즈니스 인텔리전스 및 고급 분석의 기반을 마련하여 팀이 생산성과 고객 참여를 촉진할 수 있는 보다 정확한 결정을 내릴 수 있도록 돕습니다.

4단계: 데이터 처리: 창고/호수의 데이터를 추출, 분류, 정리 및 형식화하여 구조화되지 않은 원시 데이터를 분석에 사용할 수 있도록 만듭니다.

5단계: 데이터 시각화: 시각적으로 매력적이고 이해하기 쉬운 형식을 통해 복잡한 데이터를 제시하여 더 많은 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다. Tableau, Microsoft Power BI 및 Zoho는 AI 기능도 갖춘 데이터 시각화 도구 중 일부입니다.

이러한 통찰력은 제조업체가 새로운 기회를 식별하고, 운영을 간소화하고, 수익성을 개선하고, 새로운 차원으로 확장하는 데 도움이 될 수 있습니다. 여기에서 더 많은 통찰력을 얻으세요.

제조업에 그 어느 때보다 데이터 엔지니어링이 필요한 이유

산업용 IoT(IIoT) 데이터의 폭발적인 증가

기존에는 조립 라인, 주조, 기계 가공 등의 방법이 사용되었으며 작업자와 감독자는 제조 공장의 수동 로그, SCADA(감시 제어 및 데이터 수집) 시스템, ERP 시스템, 품질 관리 시스템 및 장비 기록을 통해 데이터를 캡처했습니다. 유지 관리는 사전 예방적이거나 상태 기반이 아닌 시간 기반이었습니다.

그래서 장비 고장이나 공장 폐쇄가 잦았다.

연결된 시스템, 기계, 장치를 사용해 실시간으로 데이터를 수집, 공유, 분석하는 스마트 팩토리의 출현은 제조 프로세스를 완전히 변화시켰습니다. 단일 생산 라인에서는 온도 판독값, 진동 측정 항목, 결함 수 등 매일 테라바이트급의 데이터가 생성될 수 있습니다. 이러한 정보의 홍수를 관리하고 유지 관리 프로세스를 최적화하려면 강력한 데이터 아키텍처가 필요합니다. 데이터 엔지니어링 팀은 공장 기계, 센서 및 생산 시스템을 연결하여 생산 라인에서 실시간 데이터를 수집하고, 제품 품질을 모니터링하고, 공급망 데이터를 추적하는 파이프라인을 구축하여 문제 발생 시 예측 유지 관리 및 즉각적인 경고를 지원합니다. 미국 에너지부에 따르면 예방적 유지보수가 사후적 유지보수에 비해 최대 18%의 비용 절감 효과를 얻을 수 있다는 사실을 알고 계셨습니까?

레거시 시스템과 최신 플랫폼 연결:

레거시 시스템은 최신 클라우드나 AI 플랫폼과 쉽게 통합되지 않습니다. 그러나 이를 폐기하거나 공장의 유산 건축물을 교체하는 것은 시간과 비용이 많이 소요될 수 있습니다. 데이터 엔지니어링 서비스는 API 및 ETL 도구를 통해 원활한 통합을 가능하게 하며 기존 시스템과 새로운 시스템을 연결합니다. 또한 AI 에이전트를 사이드카 또는 어댑터로 사용하여 팀에 실시간 통찰력을 제공할 수 있습니다. 이러한 상호 운용성은 엔드투엔드 운영 가시성에 매우 중요합니다.

공급망 및 재고 관리 간소화:

획득. 기호 논리학. 생산. 공급망은 매우 복잡할 수 있습니다. 데이터 엔지니어링은 이 데이터를 통합하여 재고 수준을 최적화하고 지연 및 부족을 예측하며 민첩한 의사 결정을 지원할 수 있는 통합 보기를 제공하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어 공장 관리자가 모니터를 통해 물류 문제로 인해 다음 주 생산이 지연될 수 있다는 정보를 실시간으로 얻을 수 있습니다. 그러면 팀은 이를 해결하기 위한 사전 조치를 취할 수 있으므로 고객 관계(구매자)가 긴장되지 않습니다.

결론

생산 프로세스 최적화(다양한 소스에서 데이터 수집, 통합 및 분석)부터 제품 설계 개선(고객, 공급업체 및 파트너의 피드백 수집 및 처리), 예측 유지 관리 지원, 새로운 비즈니스 모델 생성 지원에 이르기까지 데이터 엔지니어링 서비스는 제조 비즈니스에 미개척 기회를 열어줍니다. 더 많은 기업이 생산에 고도로 통합된 첨단 기술을 채택하여 스마트 제조로 전환을 계속함에 따라 데이터 엔지니어링의 필요성도 진화할 것입니다. 이는 디지털 미래를 형성하고 경쟁력을 유지하는 데 결정적인 역할을 할 수 있습니다.

이러한 서비스는 원시 데이터를 실행 가능한 인텔리전스로 변환함으로써 제조업체가 운영 중단 시간을 줄이고, 생산을 최적화하며, 점점 더 연결되는 세상에서 경쟁 우위를 확보할 수 있도록 지원합니다. 선택은 당신의 몫입니다. 아직 활용되지 않은 데이터 금광을 최대한 활용할 준비가 되셨습니까?