PENTAHO를활용한 SMART FACTORY 구축사례 · © Cloudera, Inc. All rights reserved....

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PENTAHO를 활용한 SMART FACTORY구축 사례

효성인포메이션시스템 / 최태욱 부장

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IoT and Smart Factory


IT와 OT의 통합

OTBUSINESS

INDUSTRIAL

CONSUMER

CITY

IT

COMMUNICATIONS

BIG DATAANALYTICS

ARTIFICIALINTELLIGENCE

CLOUD

IT SYSTEMS

IoTINSIGHT


IoT Analytics을 통한 진화

MoreData

More Complexity

Asset monitoring

Asset optimization

Operations optimization

Business optimization

DescriptiveAnalytics

PredictiveAnalytics

PrescriptiveAnalytics

Autonomous/ AI


IoT 적용 이슈

Disconnected Environments

• 제조공장의약 90% 기계/설비들이아직네트워크연결이안됨

Manual Process Cycles

• 작업자의수작업에의존하는공정에서는작업자의사소한변화가품질에큰영향을줄수있음

Traditional Supply Chain

• 전통적인공급망프로세스는다이나믹한고객요구와시장환경에빠르게적응하기어려움


Data 관리 이슈

Treating IoT Like Any Other Data Source

• IoT데이터는분산되고정제되지않으며빠르고대량으로발생

• 단지1% Data만이Alarm이나실시간제어를위해사용되고있음

Underestimating OT-IT Integration

• PLC/SCADA부터 MES/ERP 등다양한시스템과연동필요

• 2020년까지 IoT 프로젝트비용의약50%가data integration 부분에할당

Not Planning for Data Operations

• Data 분석프로젝트가 대부분일부공정의파일럿형태로수행

• 개발된모델의20% 정도만이실제제품화로연결됨


LUMADA


Hitachi’s Lumada

OT와 IT 시스템을통합하고데이터를분석하여비즈니스인사이트를제공하는산업용 IoT Framework


Lumada Applications


Lumada Core


PENTAHO


다양한 데이터를 수집, 변환, 적재하고 분석 및 시각화까지 One-stop으로 제공하는빅데이터 통합 분석 플랫폼

Pentaho 개요

Engineering AnalyticsPreparation

Adminis-tration

Security Lifecycle Provenance ScalabilityMonito-

ringAutoma-

tion

InsightsData

Big Data Integration & Analytics Platform

Ingest Catalog Explore Analyze PresentBlend


Pentaho 구성

Big Data Public/Private CloudsOperational Data Data Stream

Data Engineer Data Analyst / Data Scientist Business Analyst

Pentaho Business Analytics Suite

Data Integration

Spoon

Pan / Kitchen

Carte

Machine Learning Business Analytics

Reporting tools

Interactive Query and Analysis

Dashboards

Data Science Pack

Pentaho Machine Intelligence

Security | Administration | Repository


Pentaho 특징 – 1) 직관적이고 편리한 인터페이스

100% GUI-based Configuration

Drag & drop Development

200+ TransformationSteps


Pentaho 특징 – 2) 데이터 PIPELINE 자동화

Data Ingestion and Data Validation

Data Blending and ML Ops

Business AnalyticsAnd Visualization

ETL 솔루션 분석 솔루션 BI 솔루션


Pentaho 특징 – 3) 빅데이터와 DW의 블렌딩

Line of Business

Analytics

Big DataSources

Hadoop/Data Lake

AnalyticDatasets

Pentaho Data Integration



TraditionalData

DataWarehouse



DataMarts

DW/BI 영역

빅데이타 영역


Pentaho 특징 – 4) 머신러닝 운영 자동화

Prepare Data Engineer Features Train, Tune, and Test Models

Deploy and Operationalize Models

Evaluate Models

Continuous Life CycleEnables Business Value

실시간모델 업데이트

후보 모델 학습

모델 비교/평가

최적모델 선정

모델 업데이트


Pentaho 특징 – 5) 다양한 시각화 지원

•Analysis Report

•Interactive Report

•Dashboard

•Geo Map

다양한 리포트/대시보드

•Schema workbench

•Metadata editor

•Aggregation designer

OLAP / DW 지원

•웹, 이메일, 모바일 등 접근 가능

•다양한 출력 포맷 지원– HTML, PDF, EXCEL/CSV 등

다양한 접근성


USE CASES


Pentaho Reference

1,500개 이상의 고객사 보유, 전세계 185개국 공급

Business Services Manufacturing/IoT Telecommunication

Energy/Utilities Transportation/Logistics Media/Entertainment

Financial Services Retail Healthcare/Life science


효성 Smart Factory 사례

안전 지키는 타이어코드 …효성 세계시장 점유율 1위

Challenges

• 타이어코드 제조 공정 운전에 영향을 주는 신규 인자 식별

• 객관적으로 입증이 곤란한 현상들을 논리적으로 검증

• 분석 모형을 통해 사전에 이상현상 예측하고 조치 필요

Solution

• 생산공정에서 발생하는 데이터 수집 및 저장(Cloudera)

• 공정별 운전조건 및 영향인자 상관 분석(R & Weka)

• 공정/품질 데이터 전처리 및 시각화(Pentaho)

Outcomes

• 공정 상태에 대한 실시간 모니터링(360-degree View)

• 주요 공정에 대한 품질 KPI / Cpk 개선

• 예측 모형을 통해 사전 이상 감지 및 선제적 공정 관리


DAICEL 사례 – Predictive Quality

Challenges

• 자동차 에어백 제조 과정에서 제품 불량 감소 및 작업자 능률 향상니즈 (대규모 리콜 사태)

• 결함 분석 시 생산 라인이 중단되기 때문에 빠른 분석이 필요

Solution

• 작업자의 활동사항을 측정하기 위해 심층 카메라를 활용한영상분석시스템 도입

• 3M 데이터를 기반으로 작업자의 활동사항에 대한 패턴을 분석

Outcomes

• 제품 품질 및 작업자 생산성이 향상되었고 전체 리콜 위험 감소

• 일본에 있는 공장에 파일럿을 수행한 후 해외 6개 공장으로 시스템확장

3M: Man, Machines, Materials


자동차 부품 공장 사례

Machining (metal cutting)

cutter

workpiece

Challenges

• 부품 제조 공정에서 갑자기 발생하는 예측되지 않은 Downtime

• 제조 품질 데이터에 대한 수집 부족

• 조립라인에 결함 있는 부품의 유출 가능성

Solution

• Process quality visualization

• Process anomaly detection 및 Process change detection

Outcomes

• 전체 머신 downtime 시간이 15%이하로 개선됨

• 100% 품질 체크 및 빠른 root cause 분석 가능

• 예측되지 않은 상태 변화 감지


Why HIS(Hyosung Information Systems)?


효성인포메이션시스템은?

• 초기 기획부터 분석 모델, 솔루션 개발, 운영환경구성까지 효과적인 방법론제공

• 빅데이터의 청사진을제시하고, 고객이필요로 하는 Value를창출하는 전문가 보유

Solutions Expert Method

• 전세계185개국에서활용되고 있는 빅데이터및 IoT 솔루션 보유

더 나은 세상을 위한 데이터 혁신 기업효성인포메이션시스템


빅데이터/IoT 솔루션 및 전문역량

스마트 시티스마트 인더스트리 스마트 에너지스마트 비즈니스

Applications

Infra-Structure

Platform(Pentaho/Lumada)

AssetAvartar

MachineLearning

Big DataIntegration

BusinessAnalytics

Data Lake Hadoop(Cloudera)

DataWarehouse

NoSQL

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