2023-10-19 | 솔루션

Data CAMP를 활용해 디지털 트윈의 첫걸음을 내디뎌 보세요

디지털 트윈 = 데이터를 가시화하여 현실의 문제를 해결한다

 

최근 화두로 떠오른 디지털 트윈은 디지털 환경에서 물리적인 현장을 모두 ‘가시화’해서 현실의 문제를 해결한다는 것이 핵심입니다. 디지털 트윈을 구현하는 데에는 핵심 기술 3가지가 필요한데요. 각각 물리 세계를 가상 세계에 모델링하는 가상화, 현실의 변화하는 각종 데이터를 실시간으로 반영하는 동기화, 그리고 모델링과 실시간 데이터를 활용해 해결하고자 하는 문제에 대한 최적의 답을 도출해내는 시뮬레이션입니다.

실생활에서 가장 흔히 볼 수 있는 디지털 트윈 사례는 바로 차량 내비게이션입니다. 도로망을 가상 세계에 모델링하고 내 차량의 위치와 주변 교통량 등의 변화하는 데이터를 실시간으로 동기화한 뒤 시뮬레이션을 해서 ‘목적지까지 최적 경로로 간다’는 의도를 달성하는 데 도움을 주죠.

제조 현장에 구현될 디지털 트윈의 핵심 역시 물리적인 현장의 ‘가시화’를 통한 현실 문제 해결입니다. 여기서 가시화란, 앞서 언급했듯 현존하는 설비나 공간 내에서 움직이는 작업자와 로봇 등을 가상 환경에 모델링하는 것뿐만 아니라 설비의 동작 상태, 각종 장비가 검사하고 있는 내용, 불량이나 고장 발생 상황을 실시간으로 파악하는 것까지 모두 포함합니다. 즉, 제조 현장 내 모든 데이터를 모으는 것부터 시작해야 하죠.

따라서 스마트팩토리 디지털 트윈을 구현하려면 가장 먼저 제조 현장 내 모든 데이터를 수집하고 유기적으로 연결할 수 있는 환경을 구축해야 합니다. 이 과정을 통해 공장 내 모든 현황을 가상 디지털 공간에서 실시간으로 파악할 수 있게 되면, 산업용AI를 활용해 데이터를 분석해서 고장을 미리 예측하거나(예지보전) 공정을 효율화 하는 등 고도화된 스마트 제조를 실현할 수 있습니다.

이 과정을 Data CAMP를 통해 손쉽게 시작할 수 있습니다. Data CAMP는 제조 현장 내 다양한 설비와 센서에서 만들어지는 각종 데이터를 수집·분석·모니터링·예측할 수 있는 통합 솔루션입니다.

 

 

A to Z를 책임지는 Data CAMP의 기능을 소개합니다

 

[수집] 다양한 산업용 프로토콜을 지원하는 Data CAMP로 모든 데이터를 한 번에 수집해 보세요

 

데이터 수집만 해도 쉬운 일은 아닙니다. 산업용AI와 머신러닝, IIoT(산업용 사물인터넷) 기술 발달로 다양한 장비가 고도화된 덕에 제조 현장에서는 이미 하루에도 수~수십 테라바이트의 데이터가 생산되고 있지만, 제조 공정 내 수많은 장비들은 통신 프로토콜이 제각각 전부 달라서 데이터를 한 곳에 모으려면 서로 다른 인터페이스를 각각 개발해야 하기 때문입니다.

하지만 Data CAMP는 산업 현장 장비에서 사용하는 대부분의 통신 프로토콜을 제공합니다. 이를 통해 검사 이미지, 검사 결과, CCTV 영상, 음향 데이터, 진동 데이터, PLC 데이터 등 모든 형태의 데이터를 한 번에 수집할 수 있습니다.

또한, 다양한 출력을 지원합니다. 자체 데이터베이스는 물론 다양한 파일을 출력할 수 있고, 타 시스템과의 연계를 지원합니다. 예를 들어, 다양한 상위 시스템과 연계할 수 있는 프로토콜을 갖추고 있어 데이터를 편리하게 재가공하고 전송할 수 있습니다.

 

[전처리] 복잡한 코딩 없이 각종 데이터 형식을 자동으로 변환하세요

 

수많은 장비들이 생산하는 데이터는 형태도 제각각 전부 다릅니다. 서로 호환되지 않기 때문에 각각의 데이터를 별도로 확인해야 하는 문제가 있었죠. 만약 한눈에 공장 현황을 파악하고 싶다면 파일 형식을 일일이 변환해서 모아주어야 합니다.

Data CAMP는 데이터 전처리 기능을 갖추고 있습니다. 각종 데이터의 형식을 사용자가 원하는 다양한 포맷으로 자동 변환한 뒤 전달해 줍니다.

특히 이 모든 것을 복잡한 코딩이나 추가 소프트웨어 개발 없이 UI만을 이용해 원하는 포맷과 조건으로 손쉽게 설정할 수 있습니다. *로우코드/노코드로 작동할 수 있다는 것인데요. 제조 공정에 전문성을 지닌 엔지니어지만 데이터 수집 및 분석에는 다소 낯선 사용자도 Data CAMP를 손쉽게 활용해 제조 현장의 디지털 전환을 실현할 수 있습니다.

  • 로우코드(low-code)/노코드(no-code) : 로우코드는 사용자가 소프트웨어를 쉽게 개발할 수 있도록 설계된 개발 플랫폼을 지칭하는 용어다. 데이터 관리, 백엔드에 대한 약간의 개발 지식만 있으면 ‘드래그 앤 드롭’만으로 기능을 설정해서 애플리케이션을 만들 수 있다. 노코드는 제공되는 탬플릿을 활용해 애플리케이션을 개발할 수 있는 플랫폼으로, 개발에 대한 지식이 전혀 없어도 활용할 수 있다는 장점이 있다.

간편한 UI·UX를 이용해 로우코드/노코드로 작동시키게 되면 애플리케이션의 안정성도 담보할 수 있습니다. 사람이 코딩을 하게 되면 실수(휴먼 에러)가 발생할 확률이 높아집니다. 그 경우 제조 현장 내 설비들에 연쇄적인 영향을 주면서 전체 시스템이 멈추는 상황이 발생할 수 있는데요.

하지만 Data CAMP에서는 이런 문제가 생길 가능성이 거의 없습니다. 미리 제작된 레시피 파일을 통해 설정값만 바꿔주면 되기 때문에 휴먼 에러가 날 가능성이 적습니다. 또 레시피 파일이 잘못 작성될 경우라도 일부 파이프라인만 작동하지 않을 뿐 다른 시스템에는 연쇄적인 영향을 주지 않습니다.

No-Code 기반 레시피 UI 개념 예시

No-Code 기반 레시피 설정 UI 개념 예시 – Image Credit : AHHA Labs

 

[모니터링] 웹 기반으로 언제 어디서나 공장 내 모든 현황을 한 눈에 파악하세요

 

기존 제조 현장에서는 일반적으로 다양한 장비에서 생성된 데이터를 각 장비 내부에 저장합니다. 이 때문에 장비에 문제가 생기면 엔지니어가 직접 출동해 장비 내부에 저장된 데이터를 열어보고 문제의 원인을 진단해야 했죠. 번거로울 뿐만 아니라 한정된 인력으로 거대한 공장 내 모든 상황에 빠르게 대응하기 어렵다는 문제도 있었습니다.

이제 Data CAMP를 활용해서 웹 기반으로 시간과 장소의 제약 없이 생산 현장의 모든 데이터를 한 눈에 확인하고 대응해 보세요.

검사 장치 별, 공정 별 설비 현황을 한 화면에서 실시간으로 확인할 수 있으며, 특정 수의 제품 단위(Lot)나 개별 생산품 단위의 데이터를 조회하고 요약된 현황을 확인할 수 있습니다.

검사기별 공정 수행 시간을 한 눈에 볼 수 있는 대시보드 예시 이미지. Image Credit : AHHA Labs

 

[분석] 데이터 분석 기능을 활용해 비즈니스에 날개를 달아보세요!

 

데이터를 모으기만 하고 비즈니스에 활용하지 않는다면 아무 소용이 없겠죠. Data CAMP는 이렇게 수집한 데이터를 통계적 공정 관리(SPC) 분석 기법으로 처리해 제품과 설비의 이상 발생을 감지합니다. 데이터의 경향성을 파악해 비정상인 부분을 찾아내고, 발생 위치와 트렌드를 표시합니다. 공정의 효율성을 분석하고 현재 설비의 품질 수준도 측정할 수 있습니다.

한 예로, 기존 데이터를 학습한 머신러닝 인공지능 모델로 현재 촬영되고 있는 광학이미지의 품질을 분석(Data Quality Index)할 수 있습니다. 제조 현장을 관제하는 카메라의 각도가 틀어져서 촬영이 제대로 이뤄지지 않거나, 노후 조명 문제로 이미지의 포커스와 밝기 등이 변했을 경우 현장 엔지니어가 필요한 조치를 취할 수 있도록 알람을 전송합니다.

이러한 분석 기능을 사용자 친화적인 구조로 매우 손쉽게 사용할 수 있습니다. ‘룰 매니저’를 이용해 꼭 필요한 분석만 활용해 보세요. Data CAMP는 사용자가 미리 설정한 포맷대로 구조화된 데이터를 저장하고, 해당 데이터의 조회, 통계 분석, 시각화 기능을 제공합니다.

SPC(Statistical Process Control) 분석 기법 및 딥러닝 알고리즘을 적용하여 이상 트렌드를 빠르게 읽어내고, 문제 발생 여부를 직관적으로 확인할 수 있도록 구성된 대시보드를 제공합니다. Image Credit: AHHA Labs

[실시간 이상 탐지] 아하랩스의 LISA(Look In Smart with AI)와 연계하여 완벽한 품질 관리를 경험하세요

 

Data CAMP는 LISA와 연계하여 영상, 광학 이미지, 시계열 데이터에서 비정상 상황을 실시간으로 검출할 수 있습니다. 고객사와 초기부터 꼼꼼한 논의 과정을 통해 가장 알맞은 딥러닝 알고리즘을 적용해 드립니다.

  1. 데이터 수집 : 고객과 초기 논의를 통해 수집 방법과 수집 주기를 결정합니다.
  2. 데이터 전처리 및 확인 : 수집된 데이터를 사용할 수 있는 데이터로 전처리하고, 차트 등을 통해 정상적으로 수집되고 있는지 확인합니다.
  3. 사용할 데이터 선정 : 수집된 데이터 가운데 목적에 맞는 데이터를 찾습니다.
  4. 학습 및 배포 : 선정된 데이터를 통해 적합한 모델을 찾아 학습하고 배포합니다.
  5. 모니터링 : 배포된 모델의 동작을 모니터링하고, 이상상황 검출의 동작 여부를 검증합니다.
DATA CAMP는 제조 현장 내 다양한 설비와 센서에서 만들어지는 각종 데이터를 수집·분석·모니터링·예측할 수 있는 통합 솔루션입니다. - 아하랩스

DATA CAMP는 제조 현장 내 다양한 설비와 센서에서 만들어지는 각종 데이터를 수집·분석·모니터링·예측할 수 있는 통합 솔루션입니다. – 아하랩스

 

 

Data CAMP의 안정성은 이미 검증되었습니다

Data CAMP는 러스트(Rust)라는 프로그래밍 언어로 개발됐습니다. 러스트는 C언어에 근접할 정도로 속도가 빠를 뿐만 아니라, 메모리 소유권 검사와 병렬 프로그래밍을 손쉽고 안전하게 해준다는 장점을 지니고 있습니다.

 

1. 메모리 소유권 안정성

 

러스트는 컴파일 하는 과정에서 메모리 소유권을 모두 검사합니다. 메모리 누수가 발생할 가능성이 없다는 뜻입니다.

공장에서 활용하는 애플리케이션의 중대 문제 중 하나가 바로 메모리 문제입니다. 예를 들어,애플리케이션 내부 문제로 메모리를 할당만 해놓고 해제를 하지 않으면 시간이 갈수록 메모리 점유율이 계속 높아집니다. 어느 순간 시스템에 메모리를 더 이상 할당하지 못하는 수준이 되면 시스템이 일시에 멈춰 버리게 되죠.

24시간 작동하는 제조 현장에서는 가동 중지 시간이 곧 고스란히 손실로 이어집니다. 때문에 애플리케이션의 메모리 누수 문제는 1차로 해결해야 할 중요한 문제입니다. 기술 발달로 하루에만 수십 테라바이트의 데이터가 생산되는 제조 현장에서는 앞으로 이 문제가 더욱 중요해질 것입니다.

 

2. 에러 없는 병렬 프로세싱

 

제조 현장 내 수많은 설비 곳곳에서 들어오는 데이터를 한꺼번에 처리하려면 ‘병렬 프로세싱’이 중요합니다. 병렬 프로세싱이란 프로그램 내의 계산 영역을 여러 개로 나누어서 각각에 대한 계산을 여러 프로세서에서 동시에 수행하는 것을 뜻하는데요, 이런 전반적인 과정을 병렬 프로그래밍이라고 합니다.

점점 더 많은 컴퓨터가 여러 개의 프로세서를 이용하는 이점이 커지면서 프로그램의 서로 다른 부분을 동시에 실행하는 병렬 프로그래밍의 중요성도 증가하고 있는데요, 역사적으로 이런 프로그래밍은 구현하기가 어렵고 에러를 내기 쉬웠습니다.

반면 러스트는 이를 안전하고 쉽게 구현하도록 특화되어 있습니다. 메모리 소유권과 타입 시스템 검사를 통해 병렬 프로그래밍 과정에서 생기는 감지하기 어려운 버그가 런타임 에러가 아닌 컴파일 타임 에러로 변경되었죠. 배포 이후 실행 단계가 아닌 프로그래밍 작업 중간에 버그를 고칠 수 있도록 해줍니다.

그 결과, Data CAMP의 안정성은 이미 검증되었습니다. 최근 3년 동안 A사 이차전지 공장 총 30개 라인에서 운영하는 동안 Data CAMP 애플리케이션 자체 문제로 가동을 멈춘 적은 단 한 차례도 없었습니다.

 

2024년, 더 완벽한 보안을 갖춘 클라우드 서비스로 만나보세요

 

2024년 하반기, Data CAMP는 클라우드 서비스로 재탄생합니다. 공장 내 다양한 설비에서 수집하고 전처리한 데이터 가운데 선별한 데이터를 클라우드로 전송해 대시보드를 구성할 수 있습니다. 본사 또는 해외 지사 등 어디에서나 실시간으로 모니터링하고 공정을 개선할 수 있게 됩니다.

보안도 걱정 마세요. 동형 암호 인코딩으로 자체 보안을 확보할 수 있습니다.

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