제조 데이터래이크란 무엇인가?

제조 데이터 레이크는 대규모 데이터를 저장하여 분석하고, 이를 통해 제조 공정에 대한 유용한 인사이트를 제공하는 중앙 저장소입니다. 일반적인 데이터 저장소와 달리 데이터 레이크는 다양한 형식의 데이터를 저장할 수 있어 구조화 방식을 미리 지정할 필요가 없습니다. 이는 특히 방대한 데이터와 인공지능(AI), 머신러닝(ML) 분석에 적합한 저장 방식입니다.

프로세스 제조 플랜트에서 데이터 레이크의 중요성

프로세스 플랜트는 연간 최대 1800 페타바이트에 달하는 방대한 데이터를 생성합니다. AI 및 ML 분석을 통해 이러한 데이터를 활용하면 운영 가시성을 높이고, 원인 분석 시간을 단축하며, 연구개발(R&D)을 가속화하고, 예측 정확도를 높이는 등 다양한 혜택을 누릴 수 있습니다.

그러나 공정 데이터는 산업용 사물인터넷(IIoT) 기기, 센서, 유지보수 로그, 고객 주문, GPS 추적, 시장 변동 등 여러 소스에서 발생하며, 데이터 형식도 다양해 통합에 어려움이 있습니다. 데이터 레이크는 이러한 데이터를 형식과 상관없이 하나의 저장소에 통합해 사각지대를 제거하고, 예측 모니터링, 예측 유지보수, 디지털 트윈, 재고 최적화 등 고급 분석을 가능하게 합니다.

효과적인 데이터 레이크 구축 방법

1. 명확한 목표 설정: 데이터 레이크를 구축하기 전, 이를 통해 얻고자 하는 인사이트와 목표를 명확히 설정하여 유용한 결과를 얻어야 합니다.

2. 연결된 데이터 시스템 구축: 데이터를 저장할 기준, 데이터 처리 파이프라인, 분석 도구, 인사이트 공유 절차를 마련해야 데이터 레이크가 효과적으로 기능합니다.

3. 문서화 유지: 방대한 데이터가 관리되지 않으면 데이터 레이크는 필요한 데이터를 찾기 어려운 ‘데이터 늪’이 될 수 있습니다. 데이터 관계와 메타데이터를 관리하여 데이터를 쉽게 탐색할 수 있도록 해야 합니다.

4. 적절한 인적 자원 준비: 데이터 관리와 인사이트 분석을 위해 데이터 과학자와 분석가는 물론, 도메인 전문가가 협업하여 데이터 맥락을 이해하고 관계를 파악하는 것이 중요합니다.

제조 데이터 레이크의 이점

제조 데이터 레이크는 플랜트 내 여러 소스의 데이터를 통합하여 데이터 분석 도구가 필요한 모든 데이터를 접근할 수 있게 합니다. AI와 ML 기술과 결합하여 생산성과 효율성을 높이고, 예측 정확도를 개선하며, 경영 의사결정을 지원하고, 혁신을 촉진하여 경쟁력을 강화할 수 있습니다.

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