Data CAMP

(Collecting, Analyzing, Monitoring, Predicting)

성공적인 디지털 전환(DX)을 위한 제조 빅데이터 솔루션

Challenge 타이어 원단을 만드는 압연공정에 자동 품질검사 부재(육안 검사) 원단 자체 불량으로 인한 완성품 폐기 ...

Challenge 파우치형 배터리는 표면 형상의 자유도가 높아 불량의 형태를 특정하기 어려움. 이 때문에 기존 룰 베이스...

Challenge 기존 룰 베이스 표면 결함 판정 비전 컨트롤러는 '다품종 소량생산' 환경에 유연하게 대응이 어려움 기존의...

레거시 장비, 기존 생산 시스템, 상용 분석 툴과 손쉽게 호환해 모든 제조 빅데이터를 통합 관리

별도 소프트웨어 개발 없이 장비/설비/데이터/기능 등을 자유롭게 추가 및 제거

레시피 기반의 No-code 블록코딩 UI로 제조 프로세스에 최적화된 데이터 파이프라인을 쉽게 구현

기본 제공되는 다양한 통계적 공정 관리(SPC) 기법으로 수집된 데이터의 패턴을 분석하고 이상 트렌드를 실시간 감지

Rust 언어 기반 코어 엔진이 365/24/7 중단 없이 실시간 대용량 데이터 처리

항목	최소 사양	권장 사양
CPU	Intel Core i5	Intel Core i9
RAM	DDR4 16GByte	DDR4 64GByte
Storage	256GByte SSD	2TByte PCle 4.0×4 M.2 SSD + External Storage / NAS
Network	4Port Gigabit Ethernet	4Port 10Gigabit Ethernet

항목	권장 사양
CPU	Intel Core i9
RAM	DDR4 64GByte
Storage	2TByte PCle 4.0×4 M.2 SSD + External Storage / NAS
Network	4Port 10Gigabit Ethernet

- 요구 사양은 처리해야할 데이터의 양에 따라 달라질 수 있습니다. 최소 사양은 초당 80MByte의 데이터를 처리하기 위한 기본 사양입니다.
- 처리할 수 있는 데이터의 양은 네트워크 구성 환경의 영향을 받습니다. 이더넷 포트는 목적과 접근성을 고려하여 배치되어야 하며, 개별 컨설팅을 진행한 후에 확정됩니다.
- 저장 공간은 시스템과 DB 전용 공간이며, 이미지 등 대용량 데이터 저장이 필요한 경우에는 추가 저장 공간을 확보하기 위한 작업이 별도로 진행됩니다.
- 성능 향상을 위해 Multi-node 구성을 고려하세요. 각 node는 동일한 사양으로 구성할 필요 없이 Main-node의 사양을 우선으로 고려하고 sub-node를 추가하는 방식으로 구성할 수 있습니다.