12탄-데이터 기반의 스마트 팩토리,OCI 정보 통신
생산 실적 보고서를 자동화하는 과정을 한 번에 이해할 수 있는 내용이다.
<1> 데이터 기반으로 얻으려 하는 것은?
<2> 흩어진 데이터를 모으자
<3> 데이터 전송을 위한 도구
<4> DMS 사용
<5> Data Lake
<6> OCI 정보 통신 - 스마트 팩토리 추진
<7> 개인 정리
<1> 데이터 기반으로 얻으려 하는 것은?
1
품질 분석 - 생산이력, 공정
2
모니터링 - 실시간 모니터링, 생산 현황
3
보안 - 권한에 맞는 데이터 접근
4
혁신 - 실시간 분석을 통한 혁신 가속화
<2> 흩어진 데이터를 모으자
Data Lake로부터 데이터를 가져오자
저장은 Data Lake를 위한 S3 추천
<3> 데이터 전송을 위한 도구
1
오프라인 전송?
Snowball Edge
AWS Snowmobile
2
온라인 파일 및 오프젝트 전송?
빠른 전송 Datasync
파일 교환 SFTP
장거리 업로드 S3 Transfer Acceleration
3
데이터베이스 , 서버 마이그레이션?
DMS (Database Migration Service) - 동일한 데이터베이스와 이기종 데이터 베이스도 가능
CloudEndure an AWS
4
스트리밍 데이터?
Kinesis 상품들
5
하이브리드?
Storage Gateway
<4> DMS 사용
DMS (Database Migration Service) - 동일한 데이터베이스와 이기종 데이터 베이스도 가능
DMS를 이용해 데이터를 S3로 이전하자.
ERP 등 ----------------- DMS ---------------- S3로 저장
<5> Data Lake
Data Lake는 데이터 호수이다.
호수에 물이 모이듯 데이터를 모으는 것이다.
1
Athena?
표준 SQL로 처리
Glue 데이터 카탈로그와 즉시 통합
2
Glue?
데이터 ETL(추출, 변환, 로드)를 빠르게
카탈로그로 관리
신규 Glue Studio 서비스?
시각적 데이터 준비
3
QuickSight?
클라우드용 BI 서비스
서버리스
데이터 미리 보기
그래프를 Drag & Drop으로 대시보드 사용
구조?
ERP 등 ----------------- DMS ---------------- S3로 저장 ----Athena - QuickSight
4
AWS Iot 서비스 사용 ?
설비 데이터 수집 , 처리
AWS Iot Green glasss?
오프라인으로 사용 가능.
5
AWS IoT Core?
S3, DynamoDB 사용 가능
6
IoT SiteWise?
산업 데이트를 실시간으로 보고 확인
공장이나 로컬에서 실시간 확인
<6> OCI 정보 통신 - 스마트 팩토리 추진
협업해야하는 인원
1
Cloud Archtect
구현하려는 기능에 맞게 서비스 선정, 설계 , 내부 엔지니어가 함께 참여.
AWS Specialist
2
Cloud Engineer
클라우드 서비스 운영, 튜닝 개선, 확대 적용, 서비스 변경
IT(DBE)
3
Domain Data Engineer
Raw 데이터 소스 중 필요한 데이터 골라내고 1차 선정
End user에게 전달될 최종 형태의 데이터뷰 데이블 (아테나)를 생성
4
Analyst
IT 지식과 현장 지식을 갖추고 서비스를 딜리버리 하는 역할.
선 학습 후에 Field user에게 교육 및 적용
연구소 직원
5
Field user
Quick sight 이용하여 필요한 도표와 차트 생성
필요한 데이터 요청
공장 생산팀
<7> 아키텍처 구성도
1
데이터 센터- 데이터 --------- 중간 DB (모든 DB가 필요하지 않다)--------- DMS ------- S3 ------------아테나 -퀵 사이트
공장 - 설비 데이터 -SCADA 시스템 -- IOT, DataSync --------------------------------------S3-----------아테나 -퀵 사이트
2
3개월 소요됨
3
구축 사례?
생산 실적 보고서.
생선 계획, 출하 실적, 가동 융, 가동 중니 내역, 원료 후 사용 내용
각 시스템 -------- 자료 다운로드 -------- EXCEL로 취합 ------------- 20페이지 자료 작성 ----보고서 많은 시간 작성.
보고서 작성으로 생산 운영 환경 개선 시간이 부족하다.
AWS에 도움 요청
생산 실적 보고서 자동화 구축.
시스템의 데이터 ------ maria DB 1시간에 1번 중간 집계------ DMS -------EC2 ----------- Data Lake (S3)에 저장 ----Glue ETL --------- 아테나 - Quick 사이트(BI)
ERP 데이터 1시간
시험 데이터 1시간
생산 계획 테이터 1일
PIMS 데이터-------------------------------------Data Lake (S3)에 저장
PC와 모바일 모두에서 볼 수 있다.
<7> 개인 정리
생산 실적 보고서를 자동화하는 과정을 한 번에 이해할 수 있었다.
클라우드로 하는 일은?
기존 사람이 하던 일을 자동화하는 것이다.
안 하던 일을 하는 것이 아니다.
AWS 설루션을 이용해 빠르게 구축할 수 있다.
수동 반복 작업을 빠르게 하는 것이다.
https://brunch.co.kr/@topasvga/1716
감사합니다.
