'데이터 수집 소개' 웨비나에 오신 것을 환영합니다.
오늘 세션을 이끄는 사람은 아트라스콥코의 제품 마케팅 매니저인 Robert Kaye입니다. 이 웨비나에서 Robert는 데이터 수집에 대해 소개하고 데이터 수집이 필요한 대상, 데이터 수집 이유 및 수집 방법을 설명합니다. 이 웨비나는 빅데이터와 데이터 분석이 오늘날 제조 산업의 최신 트렌드라는 사실로부터 시작합니다.
Robert는 이를 바탕으로 데이터 수집과 관련하여 우리가 해결해야 할 첫 번째 과제인 데이터 사일로에 대해 설명합니다. 데이터 사일로는 처리되거나 분석되지 않은 고립된 데이터 그룹이며 일반적으로 원시 데이터의 형태를 취합니다. 이러한 데이터는 액세스가 불가능하고 읽을 수도 없습니다. Industry 4.0의 핵심 기능은 이러한 읽을 수 없는 데이터에 현장의 필요한 사람들이 액세스할 수 있도록 하는 것입니다.
이 주제에 대해 Robert는 수집된 데이터를 실제로 필요로 하는 사람이 누구인지에 대해 이야기하기 시작합니다. 유지보수 기술자, 제조 엔지니어, 경영진, 고객에게 데이터의 가치가 가장 높습니다. 이 데이터는 어떻게 수집할까요? 여러 가지 방법이 있습니다. 물리적 액세스는 누군가가 각 컨트롤러에서 데이터를 직접 수집하는 것을 말합니다. 일대일은 현장 네트워크를 통해 한 번에 한 컨트롤러에 연결하는 경우입니다. 자동화된 데이터 수집이란 컨트롤러가 사용자 상호 작용이 거의 또는 전혀 없이 공유 사이트로 데이터를 전송하는 것을 말합니다.
그런 다음 Robert는 데이터 수집 프로세스를 시작하는 방법에 대해 설명합니다. 이더넷, WiFi 또는 필드버스를 사용하는 네트워크가 있어야 합니다. 개방형 프로토콜 또는 TNOP와 같은 내장형 통신 프로토콜이 필요합니다. 데이터를 저장/구성하려면 데이터베이스 구조 및 논리가 필요하며, SQL Server, Oracle 등의 형태로 제공될 수 있습니다. 마지막으로 Windows 클라이언트 또는 웹 사이트와 같은 보고 메커니즘이 필요합니다.
Robert는 웨비나의 마지막 부분에서 데이터 보고의 몇 가지 핵심 요소를 살펴봅니다. 보고된 데이터는 사용 가능해야 하며, 특정 부서 또는 사용자 요구에 맞게 사용자 지정할 수 있어야 합니다. 보고는 정적이거나 사후 대응적이어서는 안 되며 사전 예방적이어야 합니다. 이는 품질을 높이고 효율성을 높이는 동시에 발생하는 억제 문제를 완화해야 합니다. 데이터 수집 서비스에는 신속하게 조치를 취할 수 있는 사람에게 조건부 경고를 보내는 사전 예방적 경고 기능이 있어야 합니다.
Robert는 마지막 질문 하나를 제시합니다. 맞춤형 데이터 수집 솔루션을 구축해야 할까요, 아니면 기성품을 구매해야 할까요? 두 가지 모두 장단점이 있습니다. 처음부터 데이터 수집을 위한 소프트웨어 솔루션을 구축하려는 경우, 이 방법의 가장 큰 장점은 완전한 맞춤형 솔루션이라는 점입니다. 단점으로는 더 긴 리드 타임, 끊임없는 지원, 소프트웨어 구축에 필요한 리소스를 들 수 있습니다. 기성품 구매의 장점은 장기적인 지원과 알려진 비용으로 검증된 솔루션이라는 점입니다. 단점은 변경 요청에 대한 리드 타임이 길다는 것입니다.