16. AWS-제조-제조분야에서 클라우드
제조 사업 개발
아마존웹서비스
<1> 모더나 사례
<2> 클라우드가 가져다주는 효과
<3> 제조 디지털 혁신사례
<4> 제조사 공통 플랫폼?
<5> AWS를 활용하여 빠른 시뮬레이션 진행
<6> 제조를 위한 AWS 서비스
<7> 제조를 위한 AWS ML stack
<8> 사례 - ICCI사
<9> 실습
<1> 모더나 사례
클라우드 기반 AI Facroty
AWS에서 모더나의 기술 플랫폼을 구축함으로써 필요한 인사이트, 민첩성 및 보안을 제공함.
<2> 클라우드가 가져다주는 효과
시장 출시 속도 - 빠른 신약 개발
비용 절감- 수작업 감소
운영 유연성 - 손쉬운 생산 확장
비즈니스 탄력성 - 손쉬운 다른 백신 개발/ 생산으로 전환
혁신 역량 - 지속적인 플랫폼 혁신
<3> 제조 디지털 혁신 사례
생산/공정 최적화
설비 예방/예지 보전
디지털 트윈
컴퓨터 비전을 이용한 품질검사
자재 관리 자동화
트래킹 및 추적
설비 종합 효율 가시화
<4> 제조사 공통 플랫폼?
4단계로 진행된다.
수집
저장
분석
조치
<5> AWS를 활용하여 빠른 시뮬레이션 진행
FLYING WHALES 회사
Amazon EC2 C5n.18 Xlarge EC2 사용함.
600 코어 컴퓨팅 모델을 지원하는 환경을 빠르게 구축.
<6> 제조를 위한 AWS 서비스
Amazon SageMaker
IoT Greengrass
Amazon Rekognition
AWS SiteWise
Amazon Lookout for Equipment / Vision
Amazon Monitoron
<7> 제조를 위한 AWS ML stack
1
매니지드 서비스?
컴퓨터 비전기반 불량 검출 ML 서비스 = Lookout for vision
센서 데이터 분석 기반 설비/장비 이상 탐지 = Lookout for Equipment
생산성 관리 시각화 대시보드 구성 = Amazon QuickSight
작업자/작업장 환경 안전 모니터링 = Amazo Rekognition
ML기반 시계열 데이터 예측 및 분석 = Amazon Forecast
2
플랫폼 서비스?
Amazon SageMaker + Amazon SageMaker STDIO IDE (CI/CD)
수집, 저장, 학습, 현장에 배포한다.
<8> 사례
1
ICCI사
공장운영 최적화 및 지속가능 경영 가속화
도전
작업관리자는 수동으로 자산 상태 사용된 에너지, 물 등의 기타 자재 소요량을 추적 관리
설루션
AWS IOT Sitewise 및 IOT Greengrass 사용해 디지털화하여, 분석 서비스를 적용
이득
연간 프로세싱 소요시간 34일 단축하여 운영 최적화.
ESG경영 가속화 - 에너지소모 20% 절감, 물 소비량 9% 감소
2
SKF사
도전
모든 장비의 데이터를 수집, 분석하여 모니터링 및 시각화 필요
설루션
Data Lake구축하여 AWS ML서비스를 사용
이득
다운타임 방지를 위해 예지보전 설루션 개발 및 운영
Amazon 모니트론 서비스 (Monitron)
자산에 모니터론 센서를 부착하여 온도, 진동 데이터를 추출하고, 클라우드상에 자동 학습하고, 이상 발생 시 사용자의 모바일 폰에 알람을 보내준다.
예지보존 서비스이다.
<9> 실습
https://brunch.co.kr/@topasvga/1773
https://brunch.co.kr/@topasvga/1765
https://brunch.co.kr/@topasvga/2882
감사합니다.
