산업용 데이터를 쉽게 수집하고 분석하게 해주는 AWS IoT 사이트와이즈

산업 현장에서 활용할 수 있는 AWS IoT 서비스 (5)

지난 2회에 걸쳐 AWS의 에지 컴퓨팅 서비스인 AWS IoT 그린그래스(AWS IoT Greengrass)를 다양한 관점에서 살펴보았다.

이번 호에서는 OPC UA 프로토콜을 기반으로 산업 현장에서 발생하는 다양한 설비 데이터를 수집 및 구조화하며, 이를 기반으로 기업의 신속한 의사 결정에 도움을 주는 서비스인 AWS IoT 사이트와이즈(AWS IoT SiteWise)에 대해 소개하도록 한다.

■ 연재순서
제1회 AWS IoT를 활용한 스마트 공장의 구현
제2회 AWS IoT의 핵심 서비스, IoT 코어
제3회 AWS의 에지 컴퓨팅 서비스, IoT 그린그래스 Ⅰ
제4회 AWS의 에지 컴퓨팅 서비스, IoT 그린그래스 Ⅱ
제5회 산업용 데이터를 쉽게 수집하고 분석하게 해주는 AWS IoT 사이트와이즈
제6회 AWS 클라우드가 제공하는 디지털 트윈 솔루션, IoT 트윈메이커 Ⅰ
제7회 AWS 클라우드가 제공하는 디지털 트윈 솔루션, IoT 트윈메이커 Ⅱ

■ 조상만
AWS코리아에서 AWS 클라우드를 통해 제조 대기업의 디지털 트랜스포메이션을 기술적으로 돕는 역할을 담당하고 있다.
이메일 | smcho@amazon.com
홈페이지 | https://aws.amazon.com/ko

공장을 가지고 있는 많은 제조 기업 고객의 애로 사항

거의 모든 제조 기업은 공장 내의 수많은 생산 라인, 설비 또는 센서에서 발생하는 데이터를 수집하고, 이를 분석하여 기업의 의사 결정에 활용하고자 한다. 글로벌 전략 컨설팅 회사인 맥킨지(McKinsey)의 보고서는 제조 업체의 OT(Operational Technology) 데이터를 분석하여 데이터 기반의 예지보전(predictive maintenance)을 적용할 경우, 설비 가동 중지 시간을 30~50% 줄일 수 있으며 기계 수명을 20~40% 늘릴 수 있다고 보고하고 있다.

Manufacturing: Analytics unleashes productivity and profitability(McKinsey & Company) : https://www.mckinsey.com/capabilities/operations/our-insights/manufacturing-analytics-unleashes-productivity-and-profitability

그러나 전통적 제조 기업에서 생산 라인 및 설비에 데이터 기반 의사 결정 시스템을 구축하는 데에는 크게 다음과 같은 3가지 애로 사항이 존재한다.

첫 번째, 공장 내에는 다양한 설비들이 존재하며 이 설비들은 제각기 다른 벤더사에 의해 제조되었기 때문에 다른 프로토콜을 이용해 데이터를 주고받는다. 예를 들어, 산업 현장에는 동일한 이더넷 기반임에도 불구하고 프로피넷(PROFINET), 이더캣(EtherCAT), 모드버스(Modbus), 이더넷/IP(EtherNet/IP) 등 설비로부터 발생하는 데이터를 주고받기 위한 수백여 개 이상의 다양한 통신 프로토콜이 존재한다. 이렇게 다양한 설비 및 통신 프로토콜을 통해 데이터를 통합하여 수집, 관리하는 것은 현실적으로 매우 어렵다.

따라서 공장 현장에서 발생하는 거의 모든 데이터들은 사일로(silo) 형태로 존재하게 된다. 그러나 이렇게 복잡한 생산 현장에서 데이터 기반의 스마트 공장 구현을 위해 데이터의 통합은 필수이며, 이를 위해 최근에는 대부분의 PLC(Programmable Logic Controller), DCS(Distributed Control System)와 같은 산업용 설비에서 산업용 표준 통신 프로토콜인 OPC UA(Open Platform Communications Unified Architecture)를 지원하고 있다.

두 번째는 이러한 산업용 데이터에 접근했다 하더라도 장비로부터 발생하는 데이터 자체가 너무 많다는 점이다. 따라서 이러한 산업용 빅데이터로부터 의미 있는 정보를 추출하여 관리할 필요가 있으나, 대부분의 데이터가 구조화되어 있지 못하다는 또 다른 문제가 존재한다. 의미 있는 인사이트를 도출하기 위해서는 구조화된 데이터가 필요하지만, 현실적으로 이를 구현하기란 쉽지 않다.

세 번째 애로 사항은 데이터 전문 인력이 부족한 제조 기업이 생산 현장에서 수집된 데이터를 빠르게 분석하여 비즈니스 의사결정에 반영하기가 매우 어렵다는 점이다. 이와 관련된 내용은 이미 앞선 연재에서 여러 번 언급하였다.

손쉽게 공장 설비 데이터 분석을 도와주는 AWS IoT 사이트와이즈

AWS에서는 제조 고객의 이러한 애로사항 해결에 도움을 줄 수 있도록 2020년 AWS IoT 사이트와이즈라는 서비스를 정식 출시하였으며, 현재 서울 리전에서도 사용할 수 있다. 이 서비스는 로컬의 에지 디바이스를 이용하여 공장에서 발생하는 데이터를 손쉽게 수집 및 구조화하고, 이를 통해 실시간 KPI 및 지표를 생성하여 수집된 데이터에 기반한 의사 결정을 내릴 수 있도록 도와준다.

<그림 1>은 AWS IoT 사이트와이즈가 제공하는 핵심 기능을 소개하고 있다. 공장의 다양한 설비로부터 발생하는 데이터는 ▲OPC UA 프로토콜을 통해 AWS IoT 사이트와이즈 서비스로 수집되며 ▲AWS IoT 사이트와이즈 내부에서 가상 자산과 함께 구조화되고 ▲코드 개발 없이 구현할 수 있는 대시보드를 통해 시각화된다. 결국 수집되는 데이터들은 <그림 1>의 오른쪽과 같이 설비의 상태를 감시하거나, 예지보전 등의 데이터 기반의 의사결정에 사용된다.

그림 1. AWS IoT 사이트와이즈가 제공하는 주요 기능