제조 특화 클라우드 서비스만 있다면,
인더스트리4.0 어렵지 않아요!!
2023년에 주목할 트렌드 중 하나는 산업 특화 클라우드 서비스입니다.🙂
제조, 소매, 금융 등 산업마다 원하는 클라우드 기반 서비스가 다릅니다. 보편적인 클라우드 서비스로도 산업계의 입맛에 맞게 아키텍처를 구성하고 다양한 서비스를 조합해 활용할 수 있지만, 이렇게 하려면 아무래도 시간과 노력이 필요합니다. 이런 이유로 구글 등 주요 클라우드 서비스 사업자는 인프라와 플랫폼 설계 같은 복잡한 단계를 거치지 않고 바로 원하는 목표에 다가설 수 있는 특화 상품을 제공합니다. 관련해 이번 포스팅에서는 구글이 제조 업계를 위해 특별히 제공하는 서비스 중 하나인 Manufacturing Data Engine에 대한 간단한 소개 그리고 간단한 데모를 통해 Looker를 이용해 어떻게 공정 관련 주요 KPI를 추적하고 관리할 수 있는지에 대해 알아보겠습니다. 🙂
😃 Manufacturing Data Engine
제조 현장은 실시간 데이터가 쏟아지는 현장입니다. 첨단 설비와 장비에는 각종 센서가 장착되어 있어서 쉼 없이 공정 관련 데이터를 생성합니다.
이런 데이터를 수집하여 통찰력을 확보하려면 어떻게 해야 할까요? 전통적인 방식으로 시스템을 구축하고 운영하는 식의 접근을 하면 꽤 많은 시간과 노력이 들 것입니다.
하지만 다행히도 클라우드를 사용하는 지금 시대에는 데이터만 있다면 번거로운 사전 준비 없이 바로 주요 KPI를 추적하고 관리할 수 있는 방법이 있습니다. 이 중 하나가 구글 클라우드가 제공하는 Manufacturing Data Engine입니다.
Manufacturing Data Engine은 첨단 장치로 가득한 공장에서 생성되는 데이터를 수집하고, 저장하고, 분석 및 시각화하고, 필요에 따라 AI/ML 모델 훈련과 추론에 활용하는 것을 지원하는 ‘제조 특화 클라우드 서비스’입니다.
이 서비스의 아키텍처는 다음과 같습니다. 👇👇
📌 구글 클라우드가 Litmus Automation과 손잡고 개발한 공장 엣지 플랫폼인 Manufacturing Connect를 사용해 공정에 배치된 중요 자산에 연결하고, 원격 측정 데이터를 Pub/Sub로 스트리밍을 합니다.
📌 원격 측정/분석 메시지는 Pub/Sub에 게재된 후 DataFlow를 통해 처리됩니다.
📌 이렇게 수집된 데이터는 Cloud Storage에 저장되며, BigQuery, BigTable을 통해 분석을 수행하고, Looker를 통해 시각화할 수 있습니다.
📌 AI/ML 모델을 위한 데이터 세트로 활용하고 싶다면 Vertex AI와 연계하면 됩니다.
😃 PCB 기판 제조 기업의 가상 사례
Manufacturing Data Engine과 Looker를 이용한 가상 사례를 하나 살펴보겠습니다.
PCB 기판을 만드는 기업이 하나 있다고 가정하겠습니다. 이 회사는 공정에 배치된 중요 장비의 데이터를 수집하고 분석해 효율, 수율 등 중요 KPI를 관리하길 바랍니다. 이 회사는 엣지 장치를 도입하고, 데이터 수집 및 처리 파이프라인을 위한 플랫폼 구축, 맞춤형 대시보드 구현을 쉽고 빠르게 할 방안을 찾았습니다. 이 회사의 눈에 들어온 방법은 Manufacturing Data Engine과 Looker를 활용하는 것이었습니다.
이 회사는 공장 엣지 플랫폼인 Manufacturing Connect를 사용해 PCB 공정의 주요 장비에 장착된 센서의 원격 측정 정보를 Manufacturing Data Engine으로 가져오는 데이터 파이프라인을 만들었습니다. 그리고 이렇게 수집하고 처리한 데이터를 Looker를 이용해 대시보드로 시각화하였습니다. 이 대시보드의 주요 사용자는 현장 장비 유지 보수 엔지니어와 본사의 매니저입니다. 각각 원하는 내용으로 대시보드를 구성하여 장비 운영 효율, 제품 수율, 생산성 등을 체크합니다. Looker 기반 대시보드는 단순히 현황 정보만 보여주지 않습니다. 임계치를 벗어나는 상황이 발생하면 대시보드에 경보가 뜹니다. 엔지니어는 대시보드를 이용해 시계열 분석이나 상관 관계 분석을 시각적으로 수행하여 문제의 원인을 찾아 신속하게 대응을 합니다. 이처럼 다각도에서 예외 상황을 신속하게 분석할 수 있는 것은 뒷단에서 BigQuery, BigTable을 이용한 분석 작업이 이루어지기 때문입니다. PCB 공장의 상황을 가정해 만든 대시보드 데모는 다음과 같습니다.
앞서 언급하였지만 이런 수준의 대시보드를 직접 구축하는 것은 쉽지 않은 작업입니다. 🙂
Manufacturing Data Engine과 Manufacturing Connect 같은 제조 특화 서비스는 이 어려운 작업을 누구나 쉽게 접속해 이용할 수 있는 서비스로 제공합니다. 앞으로 제조업계의 디지털 전환에 클라우드가 큰 역할을 할 것으로 기대하는 이유입니다. 👍🤗
이상으로 『 구글이 제조 업계를 위해 특별히 제공하는 서비스 중 하나인 Manufacturing Data Engine 』 에 대해 알아보았습니다. 😎🤗🤗
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