AgensGraph Use case # 3. 스마트 팩토리 (Smart Factory) 편

AgensGraph Use case # 3. 
스마트 팩토리 (Smart Factory) 편

Graph Database를 활용한 자동화 산업의 핵심, 
빠른 속도의 제조 공정 속에서 많은 데이터들을 분석하며, 
대량의 데이터를 실시간으로 조회하고 활용할 수 있는 대표 기술!

스마트 팩토리에서 이용한 AgensGraph usecase #3

안녕하세요, 비트나인입니다. POS 업체, BI 솔루션에 이은 AgensGraph Use case의 세 번째 포스팅으로, 이번 시간에는 스마트 팩토리(Smart Factory) 적용 사례를 소개드리고자 합니다. 

4차 산업혁명 시대를 맞아, "데이터"의 중요성이 매우 커지고 있습니다. 4차 산업혁명의 핵심 산업으로 주목을 받고 있는 산업 자동화를 위해서 스마트 팩토리(Smart Factory) 기술이 빠르게 확산되며, 동시에 제조업의 경쟁력을 높여주는 새로운 성장 동력으로써 주목을 받고 있습니다. 

스마트 팩토리를 도입하게 되면, 제조 업체들은 이전에 각 라인마다 배치했던 인력 대신 네트워크나 센서 장치를 이용하여 다양한 데이터를 수집 및 분석할 수 있는 자동 생산 체계를 구축할 수 있습니다. 

즉, 생산 공정을 최적화를 통해 세부 공정별 설비를 변화하는 환경에 맞춰 유연하게 운영함으로써, 궁극적으로 제조업의 경쟁력을 강화할 수 있게 됩니다. 

이처럼 제조업체들은 장치로부터 쏟아져 나오는 방대한 양의 데이터를 처리하기 위해 많은 고민을 하고 있는데, 수집되는 각각의 공정 데이터들이 어떻게 생성되고, 어떤 과정을 거치며, 어떠한 결과에 영향을 미치는지에 대한 "데이터 계보(Data Lineage)"를 관리하려는 기업들의 니즈 또한 점차 확대되고 있습니다. 

그렇다면 제조업체들은 어떠한 솔루션을 도입하여 이러한 니즈들을 해결하고, 실질적인 비즈니스 가치를 이끌어 낼 수 있을까요? 이에 대한 해답은 바로 그래프 데이터베이스를 기반으로 하는 AgensGraph에 있습니다. 

AgensGraph를 활용한 제조장치 산업의 빅데이터와 HPC 적용 방향

지난 10월 31일, 서울 양제 The K-Hotel에서 개최된 2017 한국슈퍼컴퓨팅 컨퍼런스(KSC2017)에 비트나인이 HPC Industry 세션의 연사로 초청되었습니다. 비트나인의 김태정 이사님은 HPC Industry 트랙에서 "그래프 데이터베이스를 활용한 제조장치 산업의 빅데이터와 HPC 적용 방향"을 주제로 세션 발표를 하셨습니다. 

▶▶▶AgensGraph의 세션 영상을 확인하세요. https://youtu.be/58toMdnPZGM
(KCS2017는 "HPC with 4th Industrial Revolution!"를 주제를 갖고 '4차 산업혁명을 위한 슈퍼 컴퓨터의 역할 및 발전 방향'을 논의하기 위해 마련된 행사로써, 국내외 산.학.연 슈퍼컴퓨팅 전문가들이 참여하며 많은 관심을 얻었습니다.)

 

AgensGraph 세션 영상의 일부

제조 현장의 수많은 센서(IoT)에서 생성된 각종 데이터를 실시간으로 수집하고 의사결정에 필요한 데이터를 분석함으로써, 공정 고효율화를 실현하고 실질적인 비즈니스 가치를 끌어낼 수 있습니다. 즉, 스마트 팩토리의 올바른 구축 및 운영을 위해서는, 빅데이터의 단순 축적이 아닌, 데이터 분류 및 분석을 통해 어떤 가치를 창출할 수 있는지가 무엇보다 중요합니다. 

스마트 팩토리(Smart Factory)의 핵심, 
빅데이터 분석입니다.

그러므로 제조업체들이 AgensGraph를 도입하게 되면, 빠른 속도의 제조 공정 속에서 많은 데이터를 분석하는 것이 가능해지며, 대량의 데이터를 실시간 조회하고 활용하는 것이 가능해집니다. 데이터 간의 "관계" 분석을 통한 데이터 기반의 의사 결정으로, 생산 현장에서 발생하는 공정 이상 문제들을 사전에 파악하고 대응할 수 있습니다. 

AgensGraph를 이용한 스마트 팩토리(Smart Factory)의 구상도

또한, 공정 외에서 발생하는 '정형 및 비정형 데이터'까지 모두 확보하여, 공정 데이터 위주의 분석에서 나아가 한 차원 높은 분석까지 가능합니다. 

위 예시와 같이, AgensGraph의 도입을 통해 고객들은 공정에서 발생되는 비용 절감 뿐만 아니라 생산성 향상이라는 비즈니스적 가치를 발견할 수 있습니다. 다시 말해, 고객들은 쉽게 데이터를 관리하며, 분석하고, 활용하여 새로운 가치를 찾을 수 있게 됩니다.  

추가적인 문의사항이  있으실 경우, 
agensgraph@bitnine.net 으로 연락 부탁 드리겠습니다.
비트나인 홈페이지 방문 시, 데이터시각화에 대한 더 많은 정보를 보실 수 있답니다! :)


www.bitnine.net