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Data Collection Proces

Smart Factory
Data Collection Proces

 

스마트팩토리를 구현하는 단계에서 가장 먼저 부딪히는 고민은 바로 데이터에 대한 수집과 저장 방안입니다.

Smart Factory Data Collection Proces 에 관한 이미지입니다. 자세한 내용은 다음에 있습니다.
  • 다양한 설비, 시스템에서 발생하는 수많은 데이터를 모두 저장해야 하는가 ?저장할 데이터는 어떻게 선별하는가 ?
  • 데이터가 발생되는 설비마다 데이터 형식이 다른데 어떻게 표준화하는가?
  • 공장, 공정, 설비마다 다양한 시점에, 다양하게 발생하는 데이터들간의 연관 관계를 어떻게 설계하고 통합하는가 ?
  • 다양한 설비와 디바이스, Legacy System 등에서 발생하는 데이터들을 어떻게 연결하여 수집하는가 ?
포스코ICT는  다양한 Site의 스마트팩토리 구축 경험을 바탕으로,고객의 다양한 업무 요건과 설비, 시스템 환경을 고려하여 데이터 표준화-데이터 정렬 수집자동화를 지원하는 데이터서비스 방법론을 확보하고 있습니다.

데이터 표준화

생산현장의 기존 데이터 관리 문제점은 OT Layer 발생 데이터들이 설비 및 장치 종류별로 동일한 항목들도 다른 형식으로 발생되어 다르게 해석되므로, 데이터 통합 분석 및 활용이 어렵다는 점입니다. PosFrame은 전사 데이터 표준 관리 기준을 정립하여 데이터 항목명과 속성(단위, 자릿 수 등)을 표준화하여 데이터의 ‘발생~활용~폐기’까지 관리를 지원합니다.

PosFrame의 데이터 표준화 프로세스 1.데이터발생 항목전수조사 2.발생데이터 속성조사 3. 데이터활용대상 선정(표준화대상) 4.데이터 활용관점속성 조사 5.항목 표준화

데이터 정렬

재료 상태, 설비상태, 입력 값, 생산환경 등 데이터 발생공정과 발생원에 따라 Silo 수집되는 데이터간 연관 관계를 설계하고 Key Mapping하여 구조화해 표준화된 데이터를 엔지니어가 분석에 활용 가능하도록 구조화-정렬 프로세스를 거쳐 플랫폼에 저장합니다.

데이터 구조화 단계 없이 데이터를 수집, 저장하는 경우
  • 설비와 재료 데이터간 연계가 없어, 설비 이상 원인 분석 한계
  • 연속 공정 특성이 전 공정 소재와 조업 조건이 후 공정 품질에 영향을 크게 미치므로 전-후 공정간 데이터 연결 구조가 없으면 근본원인 분석에 한계
고객사 업무 프로세스 특성에 맞추어 데이터 구조화/정렬 설계 지원
데이터 정렬 고객사 업무 프로세스 에 대한 이미지 입니다 자세한 내용은 다음에 있습니다.
  • 구조화
    • 조업-품질-설비 데이터 수직적 연계
    • 전공정-후공정 데이터 수평적 연계
    • 설비,재료와 Micro/Macro 데이터 연계
    • 재료, 시계열 데이터 대표 값 생성
  • 정렬
    • 시계열 정렬
    • 재료길이단위 정렬
    • 설비 매핑, 재료번호 매핑
    • Macro, Roll Up 데이터 생성

데이터 수집 자동화

표준화-구조화를 거쳐 설계된 데이터를 플랫폼에 자동으로 수집되도록 수집 시스템을 구축하는 프로세스를 지원합니다.

데이터 수집 자동화 서비스 구성요소
  • 데이터 항목, 중요도, 수집 주기 등을 고려하여 실시간 데이터 수집 환경 구축
  • 정형/비정형, 고속, 대용량 등 데이터 속성별 수집방안 설계 및 환경 구축
데이터 수집 자동화 에 관한 이미지입니다. 자세한 내용은 다음에 있습니다.

수집설계 : 실시간 데이터 적재 + 이상제거 + 데이터 정합성 검사

환경구축 : 센서개발(필요 시) + 수집환경별 수집모듈개발 + 수집환경구축(네트워크 등)

수집자동화 프로세스

현황조사 - 수집방안 정의 - 수집시스템 구성 설계 - 수집시스템도입 - 수집시스템 설치

데이터 표준화

생산현장의 기존 데이터 관리 문제점은 OT Layer 발생 데이터들이 설비 및 장치 종류별로 동일한 항목들도 다른 형식으로 발생되어 다르게 해석되므로, 데이터 통합 분석 및 활용이 어렵다는 점입니다. PosFrame은 전사 데이터 표준 관리 기준을 정립하여 데이터 항목명과 속성(단위, 자릿 수 등)을 표준화하여 데이터의 ‘발생~활용~폐기’까지 관리를 지원합니다.

PosFrame의 데이터 표준화 프로세스 1,데이터발생 항목전수조사 2.발생데이터 속성조사 3. 데이터활용대상 선정(표준화대상) 4.데이터 활용관점속성 조사 5.항목 표준화

데이터 정렬

재료 상태, 설비상태, 입력 값, 생산환경 등 데이터 발생공정과 발생원에 따라 Silo 수집되는 데이터간 연관 관계를 설계하고 Key Mapping하여 구조화해 표준화된 데이터를 엔지니어가 분석에 활용 가능하도록 구조화-정렬 프로세스를 거쳐 플랫폼에 저장합니다.

데이터 구조화 단계 없이 데이터를 수집, 저장하는 경우
  • 설비와 재료 데이터간 연계가 없어, 설비 이상 원인 분석 한계
  • 연속 공정 특성이 전 공정 소재와 조업 조건이 후 공정 품질에 영향을 크게 미치므로 전-후 공정간 데이터 연결 구조가 없으면 근본원인 분석에 한계
고객사 업무 프로세스 특성에 맞추어 데이터 구조화/정렬 설계 지원
데이터 정렬 고객사 업무 프로세스 에 대한 이미지 입니다 자세한 내용은 다음에 있습니다.
  • 구조화
    • 조업-품질-설비 데이터 수직적 연계
    • 전공정-후공정 데이터 수평적 연계
    • 설비,재료와 Micro/Macro 데이터 연계
    • 재료, 시계열 데이터 대표 값 생성
  • 정렬
    • 시계열 정렬
    • 재료길이단위 정렬
    • 설비 매핑, 재료번호 매핑
    • Macro, Roll Up 데이터 생성
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