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인더스트리얼 IoT 플랫폼 - 플랜트펄스

스마트 팩토리설비/센서 빅데이터 관리 시스템

▪ PLANT & FACTORY DATA CONNECTIVITY & MANAGEMENT▪ STREAM DATA REALTIME ANALYSIS & MONITORING▪ SENSOR BIGDATA STORAGE CLUSTER▪ IOT WEB APPLICATION

HTTP://WWW.PLANTPULSE.CO.KR

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1.기술 배경

2.시스템 소개

3.주요기능

4.구성방안

5.적용사례

© 2018 KOPENS INC. ALL RIGHTS RESERVED. CONFIDENTIAL AND PROPRIETARY.

스마트 팩토리와 산업 빅데이터

제조업 가치사슬에 따른 빅데이터 적용분야

• 기존의 가치사슬에서의 각 활동 중 데이터를 의사결정에 활용 및새로운 비지니스 가치 창출

• 고객이 원하는 제품 및 기능제공• 제조공정에서의 효율성제고• 재작업 및 장비 고장 시간의 최소화• 품질의 사전 예측 및 품질 제고• 마켓 모니터링 및 생산기간 예측• 고객인지 품질의 제고 및 검사 기준 혁신

미래의 공장에서의 빅데이터 활용 분야

전통 제조산업에 ICT를 결합하여 개별 공장의 설비(장비)‧공정이 똑똑해져서 생산 네트워크로 연결되고, 모든 생산 데이터‧정보가

실시간으로 공유‧활용 되어 최적화된 생산운영이 가능한 공장으로, 공장간의 협업적 운영이 지속되는 생산 체계

스마트팩토리란?

출처 : 산업통상자원부

-3-


제조산업의 데이터 특징

출처:Automation World,2013

생산/제조 빅데이터 정보의 특징

• 제조실행 시 발생되는 다양한 종류와 아날로그 성격의 데이터

(EX. : RFID, 바코드, GPS, 온/습도, 압력, CO2 등 물리/화학적 정보)

• 대량생산체계에 따른 데이터 발생 속도와 크기가 큰 유형

• 외부 네트워크와 단절된 DCS/SCADA 시스템

• 다양한 설비 시스템 제조사에 의한 통신 프로토콜의 혼재

• 공정별 설비환경의 차이로 인한 데이터 포맷의 다양성

• 불필요한 연속적인 중복데이터

• 반정형 데이터의 활용 증가 (Web Services, VOC)

• 현대의 제조/플랜트 환경에선 1초에 152,000건의 데이터 발생

• 1 일에 13 Billion 데이터가 발생

• 1 년이면 약 4 Trillion(조) 데이터가 생성

100 PLC(100mSec)의 경우 하루 약 8억7천만건의 Tag 정보 발생

Recipe Data 및 측정 Data 등의 정보까지 연간 약 100TB 이상의 데이터 관리 필요

-4-


■ 제조공장의 자원을 최적화해 사람에 의한 변동 요소를 최소화하고, 데이터에 기반한 의사결정이 실시간으로 이행되는 제조

운영환경

■ 제조 빅 데이터를 활용하여 관심있는 대상에 대한 인사이트와 포사이트(Insights and Foresights)를 도출하고 이를 통해 더

나은 의사결정을 할 수 있는 운영혁신

Smart Factory Challenges

• 실시간 운전 데이터와 통일되지 않은 시계열 데이터들의 통합 기술 부족

• 데이터의 신뢰성 및 일관성 부족

• 백업된 데이터의 복원에 대한 불편함

• 많은 양의 과거 데이터를 가져올 때 느린 속도 문제

• 데이터의 가공기술 부족

• 설비운영조직과 정보처리조직간의 업무 분리

제조기업에서 빅데이터 활용이 어려운 이유

Smart Manufacturing..?

장기간 저장된 데이터를 활용하여 공장운영에 대한

내부적인 통찰력 강화 및 경영전략을 위한 강력한

지원도구로 사용

TO BEAS IS

설비 , 운전 , 유지보수로부터 발생되는 데이터를 주로

문제발생에 대한 Trouble-Shooting, 품질 개선, 운전 상황

비교 등에 사용

-5-


QCD 수준제고를 위한현실적 접근방안 필요

스마트팩토리와 데이터 통합

• 신기술 도입의 부담

• 업무프로세스의 변화 필요(조직, 문화)

• 운영기술과 IT기술의 충돌

스마트팩토리 도전과제

• 품질관리를 위한 정보의 불명확성

• 제조실행 현황의 국소적 상황파악

• 직관적인 의사결정

과거 DATA 현재 DATA 미래 DATA예측

데이터 자산의 활용

생산 현황의 실시간 정보화품질 정보의 시각화

데이터 기반의 의사결정

• RECIPE• PARAMETER• CAUSE & EFFECT

• MES• POP• PLM

• SCM

+ +

설비 공정 품질

최적화를 통한 스마트 팩토리 경영

* QCD : Quality, Cost, Delivery

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“생산 제조 현황의 빠르고 정확한 상황 파악”

현재 발생되고 있는 데이터의 정보화 및 자산화


제조운영 기술과 IT의 통합

Line_1

대전 공장

OPERATION TECHNOLOGY

비즈니스 오피스

INTERNET

중국 공장

Line_A Line_a

INFORMATION TECHNOLOGY

Operational Network

Line_2 Line_B Line_b

Line_3 Line_C Line_c

■ 독립적인 시스템 및 네트워크 환경으로 구축된 생산설비 정보를 전사적 협업 시스템에 연결하여 조직적인 생산제조 관리

■ 물리적 통합이 아닌 데이터(정보)의 통합으로 스마트 팩토리 구현

■ 데이터 및 정보의 연결 -> 프로세스의 연결 -> S/W의 연결 -> H/W의 연결(CPS)

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플랜트펄스 – PlantPulse Platform

스마트 팩토리 구현을 위한

설비/센서 빅데이터 및 이벤트 관리, 산업용 IoT 플랫폼

고성능 분석 및 마이닝 환경을 제공하기 위해실시간 고속 빅데이터 분석 아키텍처 기반으로최상의 분석 성능을 제공

통찰을 제공하기 위한 탐지정보의 실시간 알림 및시계열 데이터에 최적화된 차트 등 다양한 직관적인시각화 도구 제공

디바이스, 머신 및 시스템(ERP, CRM, SCM, ..)등의 자산에서 포괄적인 데이터 수집을 위한연결을 지원

CONNECT ANALYTICS INSIGHT

• OPC• PLC• MODBUS• DATA BASE• FILE

• 복합 이벤트 처리• 이상징후 탐지• 시계열 분석• 센서 데이터 탐색• 통계분석 연동 (R)

• 운영 현황 파악 및 예측• 사용자 정의 대시보드• 실시간 사용자 알림• STREAM MONITORING• 멀티 시계열 뷰

SMART FACTORY BIG DATA PLATFORM

실시간데이터수집

시계열빅데이터

처리

빅데이터탐색 및분석

실시간분석 및이상탐지

INFRASTRUCTURE 협업 사용자(임직원) 현장

담당

관계사

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1.기술 배경

2.시스템 소개

3.주요기능

4.구성방안

5.적용분야 및 사례


플랜트펄스® S/W 아키텍처

Time Series Big Data Cluster

JAVA Runtime

API

Data Cache

OU

PU

TAdapte

r

INPU

TAdapte

r

Dashboard& Monitoring

Time SeriesAnalysis

Alarm

COLLECTION HYBRID ANALYTICS (LAMBDA ARCHITECTURE) APPLICATION

3rd PartyStatistic/BI Tool

Machine Learning

Web Console

MES / PLM(SCADA/HMI)

CustomApplications

(With Framework)

Web Runtime

SOURCE

PlantPulse® Manager

PlantPulse® DB

Manager

CEO

Partner

Operator

EMPLOYEE

PLA

NT / FA

CTO

RY / S

ITE

PlantPulse® Hybrid Architecture

Hig

h S

peed M

essa

ge Q

ueue

WebSock

et

OPC DA/UA

PLC

MODUBS

DB

DB Client

AGENT

Time SeriesBig Data Cluster

Complex Event

Processing

-10-

FILE


플랜트펄스® 데이터 파이프라인 (1)

-11-

Streaming Analysis

RAW 데이터 시각화

• OPC

• PLC TAG

• MES

• ORDER

• GPS

• RFID

• CSV

• LOG(TXT)

• JMS

• HTTP

• DATA BASE

• ETC ..

• DASHBOARD

• REA TIME ALARM

• REAL TIME TREND MONITORING

Store & Join

• 시계열 태그 데이터 최적화• 비동기(Async) 처리 지향• 선 처리 -> 후 저장 메커니즘• 데이터 용량에 상관없이 Low-Latency 확보• Scale-Out 무한확장

Cluster

저장

수집 Filtering

Aggregation

Pattern Matching

Cluster Cluster

StreamingData

Site

Protocol

Tag

Asset Tree

Alarm Band

Attribute

• TIME SERIES ANALYSIS

Wide Column Store

Historical Analysis

Clustering

Statistic Package

변환

Tag AssetMeta

Mapping

분석

Schema-free

Data Trigger

Data Storage

Point

Event

Predictive Algorism


플랜트펄스® 데이터 파이프라인 (2)

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집계 데이터

AI 데이터

에셋 데이터

12

포인트 스토리지

알람

스냅샷

Asset(설비/공정/사이트)

Tag

메시지 큐

설비 데이터

설비 알람

원본 RAW 데이터

컨디션

메타데이터

애플리케이션

가공 데이터

원본 데이터

집계

PUSH

PULL

예측

특징추출

KAFKA/MQTT/STOMP

집계

DATA PIPELINE

설비 참조

머신러닝

레퍼런스

MQ

CEP (MEMORY)

설비 이벤트

설비 집계

가공 데이터

이상진단

*개발을 위해 쉽게사용하는 데이터

설비 상태

RAW 데이터

플랫폼 제공 툴로조회하는 데이터

L1

L2

L3

L4


데이터 수집

• OPC DA/UA 프로토콜 및 다양한 제조사의 PLC, 센서와 연결되어 설비 및 SCADA 실시간 이벤트 데이터를 수집• 다양한 산업용 프로토콜과 연결할 수 있는 OPC Agent 및 Protocol Library 제공• OPC 서버가 운영되는 시설 ∙ 설비환경에서는 간단한 설정으로 즉시 연결 구성 가능(Web)• 특수한 통신방식(Protocol)을 사용하는 장치(PLC, Meter 등)의 경우 개발 클라이언트 라이브러리 제공

OPC AGENT

프로토콜 라이브러리(Java, C#, C++,C)

DB

PLC

Modbus

OPC

FILE

PlantPulse®

DATA CONNECTIVITY

✓ OPC DA/UA 표준 지원OPC DA/UA 를 지원하는 OPC 서버는 모두 연결 가능

✓ 고속 이벤트 수집고속/대용량의 이벤트 소스도 적은 리소스 사용으로 수집

✓ 메시지 유실 방지서버 다운시 자동으로 데이터를 캐쉬, 복구 완료 시 자동으로 메시지 재 전송

✓ 자동 페일 오버OPC 서버 다운시에도 자동으로 Re-connect 수행

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스트리밍 실시간 분석 엔진

◼ 데이터 분석 아키텍처 비교

분석엔진의 특징

VS

“ 1초당 500,000이벤트(Row) 이상 처리 가능한 In-Memory기반 처리 기술 ”

기존 RDMBS 기반 솔루션 Complex Event Processing

• 생산 머신 및 플랜트, 비즈니스 시스템 (ERP, CRM, SCM, ..) 등 에서 발생하는 설비 데이터 및 이벤트를 지연시간 없이 분석하여빠르고 정확한 인텔리전스를 도출

• 관계형 데이터베이스에서 처리하기 어려운 대용량/고속 시계열 빅데이터를 인-메모리 기반의 복합 이벤트 처리 기술을 적용불규칙한 형태로 발생되는 데이터를 실시간으로 분석처리

• 적시 분석을 토대로 다양한 이벤트 처리 및 분석을 통해 실시간 모니터링, 조기 경보, 생산 현장 관리 등과 같은 새로운 가치를제공

Complex Event Processing System

◼ 플랜트펄스 실시간 데이터 처리성능

✓ 초당 500,000 이벤트 데이터를 처리할 수 있는 강력한 CEP 엔진 (독립 환경)

✓ 다양한 데이터 소스를 지원하는 입력 및 출력 아답터 (RDBMS, HTTP, Socket)

✓ 히스토리컬 데이터 저장을 위한 다양한 저장소 연동 지원(Hadoop 및 NoSQL)

✓ 운영 환경에서 모듈 및 스테이트먼트 배치 가능 (제로-다운타임 구현)

✓ 임베디드된 고성능 / Low Latency 메세징 (MQ) 서버

✓ 고가용성을 위한 HA 옵션 지원

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고급 이벤트 분석 쿼리 (EQL)

SQL과 유사한 EQL(Event Query Language)를 통해 SQL 개발자도 간단한 방식으로 고속의 대용량 이벤트를 인-메모리상에서 분석∙모니터링 할

수 있고 복잡한 분석 Rule / 알고리즘 을 빠르게 개발하여 적용 가능

SELECT AVG(VALUE)FROM Point.win:time(10 min)WHERE TAG_ID = ‘TAG_01022’

Input

Output

출력 이벤트입력 이벤트

Point Event

Alarm Event

AssetEvent Event

Point Avg

Value

EQL

Input

Input

⚫ FILTERING

⚫ IN MEMORY CACHING

⚫ AGGREGATION OVER WINDOWS⚫ DATABASE LOOKUP

⚫ CORRELATION (JOIN)

⚫ EVENT PATTERN MATCHING

⚫ HIERARCHICAL EVENTS ⚫ DYNAMIC QUERY

◼ 분석활용

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EQL


시계열 빅데이터 저장소

• PLC, 센서 등과 같은 시계열 Tag(센서) 데이터(고속&대용량)를 조회분석하기위한 최적의 DB엔진 을 사용함으로써 순차적인데이터 저장(Write)과 구간(날짜, 시간) 검색 결과를 효율적이고 빠르게 획득 가능

• 고효율 분산처리 및 손쉬운 데이터 확장성 제공

✓ 10년치 이상의 플랜트 데이터도 저장 가능 (빅데이터 기술을 사용한 R/W 성능을 보장하면서 무한대 저장)

✓ 일반 PC 사양의 단일 노드로 초당 40,000 데이터 포인트 저장

✓ 고성능 Column-oriented NoSQL 데이터베이스와 콤비네이션 구성

✓ 데이터 트렌드 분석용 웹 클라이언트 제공

✓ REST API 제공으로 추가 응용프로그램 개발 용이

✓ 편리한 데이터베이스 운영 및 관리

◼ 아키텍처

특징 및 장점

DB 1 DB 2

DB 3 DB 4

DB 5 DB 6

PlantPulse® Big Data Historian

...

Data

Clu

ster

Big Data Storage

Data

Sort &

Write

Time SeriesData Modeling

Resource

Date/Time

Name

Value

Attribute

Result

◼ 시스템 현황

Device

(PLC/S

enso

r…)

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웹 기반의 사용자 환경

• 사용자의 모든 기능이 웹 애플리케이션으로 동작되어, PC 클라이언트 S/W 설치없이 네트워크에 연결된 어느 곳에서나 접속이 가능하며, 웹표준 준수로 브라우저 및 운영체제에 상관없이 정보활용 가능

• 사용자 등록 시 정보 접근 권한 설정에 의해 사용자 별 최적화된 사용환경 제공

Web Access

Web User Interface

• 다양한 차트 컴포넌트를 활용한 높은 인식성의 시각화 방법 제공• HTML5 기술 기반의 실시간 푸시 서비스 등 최신의 웹 기술 활용 가능• 빠른 커스터마이징 및 추가 기능 개발을 위한 JavaEE 프레임워크 및 기술 공통 컴포넌트 내장• 유연한 웹 클라이언트(브라우저)의 화면처리로 간편하고 효율적인 현장 상황판 운영

SCADA

Machine Machine Machine

Web Access & Management

“ No PC S/W Install ”

“ User Client License Free ”

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1.기술 배경

2.시스템 소개

3.주요기능

4.구성방안



Tag Data 연결

산업에서 많이 사용하는 OPC와 PLC, Modbus 프로토콜 및 데이터베이스에 연결하여 설비 및 생산제조 데이터를 실시간으로 수집할

수 있으며, 추가적으로 제공되는 클라이언트 API를 통해 비표준 프로토콜의 장치들의 데이터를 수집

◼ 데이터 수집 연결 프로토콜

• OPC, Modbus와 같은 범용적인 프로토콜 및 MQTT/HTTP와 같은 현대적 IoT 프로토콜 지원

• 해외 및 국내의 다양한 제조사의 PLC 데이터 수집 지원

• 기타 특수한 경우, 별도의 수집 Agent를 개발할 수 있는 개발언어별 라이브러리 제공

① 수집 연결 메뉴이동 ① 해당 연결 정보 등록 ① 수집 대상 Tag 선택

PlantPulse®

JAVA

Programming

.Net

C / C++

각 언어별 라이브러리를 이용해서 코딩 후, Embed 처리

Custom Device

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데이터 자산 모델링

Data Asset Modeling

• 플랜트펄스에 등록된 물리적 태그 데이터를 논리적 자산 모델로 전환하여 공정 또는 설비 등의 관리방식에 따라 데이터를 취급할

수 있도록 하여 데이터를 조회하고 분석함에 있어 뛰어난 데이터 접근성을 제공

• 에셋으로 맵핑된 Tag 구조는 간단하게 이벤트로 배치하여 복잡한 분석을 보다 쉽게 수행할 수 있도록 처리

SITE 등록관리- 공장- 지역- 설비

논리모델 관리- 설비자산- 공정자산- 태그그룹

Drag & Drop

- 현장정보(SITE)와 연결정보를 등록

- 3레벨까지 생성가능한 트리구조

- 드래그 앤 드롭 방식의 간편한 맵핑

- Alias Tag Name

- 에셋 구조를 실시간 분석에 활용

Tag Data 물리모델- 수집 연결 대상- OPC- PLC- DB- HOST

설비 태그 데이터의정보화

데이터 정보

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설비 모니터링

에셋 통합 모니터링

모델링된 에셋에 대한 현재 데이터 연결 상태, 기본 정보, 알람 상태, 이벤트 타임라인 및 트렌드 데이터까지 통합하여

설비의 현황을 통합 모니터링

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태그 설정 및 관리

태그 설정

에셋으로 등록된 Tag 데이터는 에셋정보와 함께 발생되고 있는 현재값과 발생건수 등 관련 정보를 상시 조회할 수 있으며, Tag 별

Alarm Band를 설정함으로써 설비 및 공정상의 이상현상이 발생되는 장치를 실시간으로 탐지 알림 받을 수 있음

■ 전체 태그 현황 정보 ■ 태그 속성 및 알람밴드 설정

- 사이트 및 데이터 클러스터 별 모든 태그 현황 조회- 각 태그의 현재 동작중인 상태 확인 가능- 데이터 타입, 단위, 건수, 현재값, 업데이트 시각, 앨리어스 정보- 조회한 태그 정보를 외부 저장(Excel)

- 태그 설명, Alias Name, 단위 등 태그속정 정보 수정 등록- 실시간 알림을 위한 Threshold 임계값 설정

• 정보• 경고• 심각

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스트리밍 및 실시간 분석

태그 포인트 스트리밍 뷰 및 EQL 분석

별도의 대시보드 구성없이 에셋 트리에서 모든 Tag에 대한 현재 상태 값을 시계열 차트로 모니터링할 수 있으며, 태그와 링크된 메뉴

(정보수정 및 조회 등)로 이동, 연속적인 정보관리를 수행할 수 있음

또한, Dynamic Query를 제공하여 현재 발생되고 있는 모든 데이터에 대해 다양한 분석을 실시간으로 처리 가능

■ 실시간 태그 데이터 모니터링 ■ 쿼리 (EQL)

- 에셋트리에서 선택된 모든 태그의 시계열 차트 및 현재 값 표출- 데이터 속성에 따른 다양한 시계열 정보 시각화• Integer• Character• Boolean• Float• Double

- 시스템에 등록된 모든 태그(에셋) 데이터를 다양한 측면에서 분석모니터링할 수 있는 Dynamic Query Interface 제공

- 일정시간 동안의 Filtering, Aggregation, Pattern Matching 등 고급사용자에 의한 전문적인 분석 가능

- 다양한 룰 기반의 복합 이벤트 처리가 가능하며, 차트 및 텍스트형태로 결과를 출력 가능

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데이터 포인트 탐색

시계열 포인트 빅데이터 조회

• 수집 및 자산화된 모든 포인트 데이터는 대용량 빅데이터 DB에 기록되며, 에셋 트리에서 선택한 태그들을 트렌드 차트로

시각화하여 다양한 방식으로 시계열 탐색이 가능. 샘플링 자동화를 통한 1년 이상 데이터도 10초 내에 조회 가능.

• 2개 이상의 Tag를 선택하여 상관된 추이 변화를 파악할 수 있으며, 값의 대역 범위가 서로 다른 경우 ’다중 Y축 표시’ 방식으로

전환하여 서로간의 추이변화 상관성을 시각적으로 비교가 가능

■ 에셋 기반의 태그 데이터 조회 및 탐색 ■ Multi Axis Trend Visualization

- 시계열 데이터 시각화를 위한 Trend Chart- 차트 내부에서 줌인-아웃, 드래그 등 자유로운 데이터 탐색- 각 태그별 조회 기간동안의 기본적인 집계정보 자동 산출• Count• Start & Last Value• Min, Max, Average

- 탐색 차트 이미지의 저장 및 엑셀 출력 지원- 에셋 정보 접근을 위한 자체 Full-Text 검색기능 제공

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실시간 분석 탐지 알림

알람 밴드 및 고급 EQL 알람

• 데이터 수집과 진단이 자동화되어 알람 수신 사용자에게 적시에 필요한 정보를 제공• 모니터링 모든 화면 및 e-mail, SMS 등 다양한 방식의 알람 처리 가능• 단순한 임계치 기준 알람부터 룰 기반의 패턴매칭 등 고급 분석 조건의 알림발생 조건 설정으로 분석적 이상징후 탐지 가능• 에셋(태그)별 알람 수신자 별도 지정으로 불필요한 알람 수신 방지 기능 제공

- 전체 알람의 중요도별 통계처리- 비정상 알람 발생 Tag 랭킹 정보- 시계열 기반 실시간 알람 현황 시각화- 알람 목록 관리 기능 제공 (읽음, 삭제)

■ 실시간 알람 대시보드 ■ 알람 현황 고급검색

- 모든 알람에 대한 기간, 중요도별 검색 기능 제공- 알람 정보의 태그명, 위치, 메세지 등 세부사항 탐색을 위한

Full Text 검색 기능 제공

Alarm Setting

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데이터 공유

데이터 트리거

• OPC, PLC, Sensor 등으로 부터 수집된 모든 데이터를 사용목적에 맞도록 가공하여 실시간으로 전달(저장)• ERP, MES 등 연계 시스템에서 정보 활용 및 공유• 대용량 시계열 데이터를 실시간으로 샘플링 처리를 함으로써 복잡한 고급통계 작업을 매우 빠르고 효율적으로 처리

MQ Trigger

DB Trigger

■ Trigger 배치

■ Trigger 적용

MQTT, STOMP 등 MQ 형태로 출력

정의한 컬럼 정보를 DB 테이블로 저장

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실시간 대시보드

실시간 차트를 통한 대시보드

• 중요 태그 데이터의 모니터링을 위한 그래프 추가 방식의 대시보드 구현으로 쉽고 빠르게 상시 모니터링 체계를 구축할 수 있으며,

분석된 정보의 대시보드를 생성할 수 있는 실시간 쿼리 기반의 고급 대시보드를 생성할 수 있는 차트 라이브러리 제공

• 대시보드 추가를 통한 사용자 및 업무(현장)별 개별적인 대시보드 모니터 운영 가능

- 에셋 목록 검색 후 해당 태그를 선택하는 것 만으로 실시간 대시보드 생성- 차트 내부에 태그의 중요 속성정보 시각화• 값의 추이를 확인 할 수 있는 시계열 트렌드 차트• 시인성이 뛰어난 현재 발생 값 및 단위 표시• 알림 발생 표시• 밴드(임계치) 라인 표시

◼ 태그 별 실시간 트렌드 대시보드 ◼ 전체 에셋 정보의 분석적 대시보드

- 실시간으로 수집되고 있는 Tag 데이터를 다양한측면에서 모니터링을 할 수 있는, 쿼리 기반의 분석시각화 인터페이스 제공

- 트렌드 차트를 포함 다양한 형태의 라이브러리 제공

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웹 기반 SCADA

Web Based SCADA

• SVG 를 등록하여 스카다를 저작할 수 있으며, HTML 및 JavaScript 입력으로 사용자 요구에 맞게 개발

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예측분석

Machine Learning

• 고성능 기계학습 엔진을 이용한 포인트 데이터의 트렌드를 예측함으로써 설비 및 품질 관리를 위한 사전 관리 지원

• 고속처리를 위한 데이터 샘플링 옵션

- Time Series : 1분 ~ 1시간

- Value : 처음/마지막 값, 최저/평균/최고, 표준편차값

■ 머신러닝 설정 ■ 예측결과

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통계분석

• 통계 프로그램 R을 연동한 통계적 정보의 시계열 그래프 표현

• Trigger에서 저장한 DB를 R 프로그래밍에서 Data Frame으로 활용

• History Data에 대한 통계 결과 출력

PlantPulse®

통계분석스크립트 처리

통계 결과 표현

R programming

PlantPulseDB

Java Interface

R Script 작성

■ 통계분석엔진 연동처리 프로세스

* 구축 시 R 서버를 물리적으로 분리 운영

■ 통계분석 실행 및 결과 출력

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R 통계 분석 연동


Information Summary

Today Dashboard

• 플랜트펄스에서 처리되고 있는 전체 정보(에셋, Tag, 데이터 수신 상태, 알람 등)의 오늘 기준, 집계 및 요약 정보를 한 눈에 볼 수

있는 형태로 시각화

• 각 정보의 유형에 맞는 링크를 통해 세부정보로 연결되는 구조화된 Drill-Down 데이터 접근성 제공

■ 오늘 요약 대시보드

- 위치정보 기반의 Geographic 표현 (공장

배치도 맵으로 전환 가능)

- Site 에셋의 전체 요약정보

• Site ID / Name

• Tag수

• 알림 현황

- 그리드 형태의 Site 목록 및 정보 제공

- 타임라인 형태의 알람 요약 정보

- 세부정보 조회를 위한 구조화된 링크

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Mobile 지원

Mobile Web Application

• iPhone 또는 Android 에서 실시간 센서 데이터 및 알람을 확인할 수 있습니다.

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개발을 위한 API 프레임워크 제공

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실시간 및 배치 API를 제공하여 무한한 애플리케이션 개발 가능

• 플랜트펄스에서 실시간 푸시 및 REST API를 지원하여 설비 센서 데이터를 활용한 다양한 애플리케이션을 추가로 개발할 수

있습니다.

• 실시간 데이터 및 알람 확인은 위해 PUSH API를 제공하고, 히스토리컬 데이터 조회를 위한 HTTP REST API를 제공합니다.

플랜트펄스

확장 API’s웹 애플리케이션

모바일 애플리케이션

API를 통해 무궁무진한Custom 애플리케이션개발 가능


이벤트 로직 (대용량 배치 분석 프레임워크)

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실시간 및 배치 API를 제공하여 무한한 애플리케이션 개발 가능

• 월간 생산 계획, 1년치 트렌드 분석 등의 Long-term 분석을 위해 제공하는 배치 분석 프레임워크

• 웹 기반에서 로직을 배포하고 모니터링. 이벤트 로직의 실행 통계 및 타임라인 정보 제공


SQL 도구

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Web based OLTP & OLAP SQL Client

• OLTP 및 OLAP 스위칭이 가능한 웹 기반 SQL 쿼리 실행 도구

• 쿼리 실행 및 JSON 결과 확인, 입력 구문 생성, JSON 출력, 스키마 뷰, 쿼리 히스토리 뷰 기능 제공


데이터 연결 및 시스템 진단 모니터링

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플랫폼 진단 및 연결, 성능 모니터링

• 설비 센서 데이터의 연결 및 데이터 수신 상태, 플랫폼 진단 메시지, 플랫폼 데이터 처리 모니터링, 스트리밍 분석 모니터링 등의

완벽한 시스템 모니터링 및 진단 정보 제공.

■ 성능 모니터링 ■ 센서 데이터 연결 상태 모니터링

■ 플랫폼 데이터 프로세싱 모니터링


1.기술 배경

2.시스템 소개

3.주요기능

4.구성방안



규모별 시스템 구성

PP_PLATFORM CLUSTER_1

User

CLUSTER_2

TCP/IP

CLUSTER_3

• 소규모 설비 환경• 5,000 Tag 미만• 연간 예상 데이터 사이즈가 4TB 규모

DB

PLC

Modbus

OPC

FILE

제조 생산 네트워크

자원 최소화 구성

고가용성 구성

PP_PLATFORM

User

UserUser

• 운영 안정성 및 확장성 고려• 10,000 Tag 이상• 연간 예상 데이터 사이즈가 10TB 이상 규모

클러스터 구성

-38-

1

2


1.기술 배경

2.시스템 소개

3.주요기능

4.구성방안



ICT융합 풍력 모니터링 시스템

✓ ICT 기술을 융합한 글로벌 풍력발전 단지 실시간 빅데이터 모니터링 시스템✓ 풍력 설비별 이상징후 탐지 및 조기 알람 경보, 실시간 전력 생산량 모니터링, 통계 / 리포팅✓ 모니터링 센터의 네트워크 및 서버 모니터링

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생산현장 실시간 모니터링 및 조기경보 시스템

✓ 제조 프로세스/장비 모니터링, 조기 경보✓ 실시간 이벤트의 흐름이 보여주는 패턴의 탐지 및 활용✓ 각종 센서를 이용하여 플랜트 플로어 활동 및 산출물 감시

플랜트펄스

머신 센서 이벤트

실시간 분석

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스마트TV 모니터링

✓ 콜 센터의 고객 대응 속도 향상 (미리 오류 유형을 인지)✓ 스마트TV의 실시간 오류 분석을 통한 수율 향상

Public

Firewall

D/W

Private

C/S 담당자

품질담당자

플랜트펄스

센서 이벤트

실시간 분석

스마트TV 디바이스로 부터광범위한 로그 이벤트를 수집

( 고객정보, C/S, 불량정보 등 )

실시간 정보와 기존 D/W정보와의상관 분석을 통한 빠른 피드백제공

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발전플랜트 컨디션 및 성능 모니터링(PMS)

✓ 10만개 이상의 센서가 장착된 발전소에 대한 통합 컨디션 모니터링✓ 고장에 대한 실시간 경보 및 예측 분석✓ 발전소 운영 지능화 구현

수십만개의 센서 태그 이벤트를 수집SCADA/HMI , 알람 등

실시간 시각화 및 의사결정 지원

플랜트펄스

화력발전소 센싱 데이터

실시간 분석

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BMS 장애진단 모니터링

✓ 빌딩관리시스템(BMS)으로서 시스템 에어컨 및 실외기의 오류 실시간 진단구축✓ 에러 발생시 빠른 인지(Catch) 및 미리 대응

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플랜트펄스

BAM

에어컨 및 실외기 이상 진단

감사합니다!

T. 055-259-5113 / F. 055-259-5114

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