Big Data & IoT Driven Smart Industry 2016.11 효성인포메이션시스템
CONTENTS Big Data & IoT World Smart Industry Strategy
ⅠBig Data & IoT World Digital World IoT World Big Data & IoT World 2
Digital World Cloud Social Mobile Big Data Internet of Things Growth of Big Data Analytics 3
IoT World Physical Digital IoT World Internet of Things can transform businesses, industries and cities for better outcomes, more productivity, sustainability, quality of life, 4
Big Data & IoT World Big Data & IoT Tomorrow MACHINE DATA 센서 생체정보 HUMAN DATA M2M 로그 비디오 위성이미지 오디오 문서 웹로그 100X Big Data Today 이메일 STRUCTURED DATA 업무시스템 1X SOCIAL 10X Rapid Changes Affect Data, Technology and Solution Providers 5
Big Data & IoT World (1982 년생 ~ 2004 년생 ) 6
Big Data & IoT World 7
ⅠSmart Industry Industry 4.0 Smart Factory Industry Big Data Use Cases 8
Industry 4.0 제조업과 ICT 를융합하여 Operation 을획기적으로개선하는이니셔티브 디지털시스템과물리적생산체계 ( 기기, 작업자 ) 를실시간연계하여, 전체생산과정최적화가능 독일에서 Industry 4.0 으로시작되어, 전세계적으로확산 금융위기이후제조업의중요성에주목하고제조업르네상스추진 Industry 4.0 ( 12) Making in America( 14) 自主創新 ( 10) 산업재흥플랜 ( 13) 제조업혁신 3.0 : 20 년까지 1 만개공장스마트화 IT SW, IoT 등을활용하여생산전과정을지능화 최적화한 낭비 Zero 공장 Source : 산업통산자원부 9
Smart Factory Smart Factory Ecosystem Smart Factory 주요원칙 1. 공급과생산라인에디지털기기를활용 2. 조립라인전반에생성된데이터를분석활용, 작업자에가치제공 3. 즉각적인통신을이용, 자원효율화 빅데이터분석을통해 1. 모든디지털데이터를적시에수집 / 분석 2. 스마트한의사결정과기술발전 Source : Roland B erger 3. 비즈니스혁신과글로벌경쟁력확보 10
Need Of Big Data & IoT Process Streaming Data Event Data Analysis 급변하는시장및고객요구사항에대한신속한대응 분석및검증을위해데이터보유기간의증가 Biz Operation 설비의대형화와수적증가에따른데이터증가 DATA 여전히사용되지않고있는수많은데이터 Sensor & Equipment Data Maintenance Enterprise App (MES, ERP..) 1 일기준사라지는수많은데이터 11
Expectation of Big Data & IoT 1 인당생산성 생산능력 납기준수율 생산설비운영효율 설비가동률 개선역량 고객만족 생산불량률 제조원가 의사결정시간 불용재고 장애발생건수 현장사고발생건수 이상대응시간 12
Use Cases 제조 석유가스 자동차 해운 농업 Hitachi - 재고 14% 감소 - 비용 30% 절감 using sensors, cameras and analytics Halliburton Landmark - 석유펌프안전성 - 고장감소 - 비용 60% 절감 using IoT data from multiple sources Nissan - 고품질서비스 using automotive parts and customer data analytics Caterpillar Marine - 연료효율증가 - 고장감소 - 선박항해비용 15 만불절감 using predictive maintenance Austraila Agriculture - 기후, 지리정보제공 - 토양분석등 Udinh IOT based sensors, cameras and external data 13
Use Cases 전센서로부터정상데이터가동데이터자동수집분석자동분류 진단데이터 이상탐지 현장의기계, 설비 설비보수등을위한기술자파견 탐지 가동데이터자동수집 문제발생전에대응 보고 현지대응준비 FE 준비 부품확보 정기적확인 FE: Field Engineer 전문가들의판단 예측진단시스템결과를수시로확인해서문제발생 후처리했던일들을사전에대응 매일수집, 분석되는데이터를활용해서평상시와는 다른상태를확인함으로써정기보수작업없이대응 14
Use Cases Issue: 종종발생되는목표 Wafer 의두께변화로인하여재작업이이루어진다 Requirement: 매 Lot 의각 Wafer 의 Polish 시간 ' 의최적화가필요하며이를통한 Wafer 의두께일탈이최소화되어야한다. Event Detected Event micro/macro 데이터를통합하여분석모델개발 (measurement data & process data) Gap Delays in Monitoring Detected Real-Time Monitoring Result Before After UCL Inaccurate data pattern UCL Process Deviation 5% 1% Rework 8% 3% LCL Collection Interval : 1 Sec. LCL Collection Interval : 10 ms. 15
Use Cases 1 생산공정모니터링및효율화 원료주문부터제품운송까지문제생기면스스로멈추고점검 ( 불량품제조막고, 생산공정효율성극대화 ) 원재료정보관리 - 철광석, 석탄등원재료정보와주문정보 ( 생산일시, 생산량 ) 를관리하여효율적재료및재고관리수행 재료유입 : 컨베이어벨트의진동상태점검및관리 제선 : 용광로온도파악및원격통제 제강 : 탄소함량조절통한주철 강철 연철제조 압연 : 롤모터수회전수감지통한불량품제조방지 출하준비 : 제품제조일, 출하일시등관리통한출하상황고도화 제철원료가공장에들어온단계부터각종제품이만들어져운송되는시점까지의모든작업관리 2 IoT 로직원건강관리까지 스마트밴드로심박수 체온 혈중산소포화도등의정보를실시간파악하여통합관제센터에전송 Ex) 심박수가성인기준치인분당 70 회를넘으면즉시작업중단하고응급처치 공장內일산화탄소농도도파악 위험요소감지되면경보발령 Ex) 실내공기내일산화탄소허용농도 : 50ppm 넘어서는위험감지되면경보발령 세계최초로사물인터넷 (IoT) 빅데이터등을이용해철감제품을만들고있음, 내년까지공장에스마트시스템을완비하고, 여의도면적 5.5 배에달하는제철소전역으로이시스템을확대적용할예정 소스 : 조선비즈 5 월 10 일자기사발췌정리 16
Use Cases 17
ⅠBig Data & IoT Driven Smart Industry Strategy Suggestions Implementation Strategy 18
Ready 인력 (People) 사업 (Biz) 기술 (Tech) 기본교육 과제발굴 설계및구축 목표및방향 빅데이터 & IoT 구성요소 빅데이터 & IoT 솔루션활용기술등 요구사항및현황분석 사내추진후보과제발굴 추진일정및타당성검토 빅데이터 & IoT 환경설계 솔루션도입및구축 Best Prectice 공유 전문가확보 계획수립 확대적용 비즈니스 & 공정전문가 빅데이터 & IoT 솔루션전문가 데이터아키텍처, 분석전문가 추진계획및절차수립 추진범위선정 데이터용량및추진비용산정 전문가양성 빅데이터 & IoT 활성화방안 정책및프로세스 기본지식 수행 인력구성 추진과제 발굴 추진계획 수립 솔루션 설계및구축 적용확대 19
Suggestions Master Plan 점진적추진 : Big Bang 식추진보다는선택과집중이필요 ( 체계적인효과성검토 ) Quick Action 시작이반 : 신속히추진전략을마련하여실행 Roadmap 을준비 백문이불여일견 :Pilot 을통해추진제약요소및필요한기술요소실제체험 강력한 Sponsorship 확보 : 관계부서의자발적인참여및협업유도 1. 적합한주제 / 목표 2. 데이터식별및최적솔루션설계구축 3. 분석모델적용 4. 데이터과학자양성 Specialist 소수정예 : 역량을갖춘인력을선발하여전문가를양성하고추진전담조직구성 역량내재화 : 외부전문업체를활용하여선도기술및경험을신속하게내재화 20
Suggestions 국내사례 - 품질원인분석 - 제품시장분석 - 원재료예보시스템 - 공정실시간모니터링시스템 기타활용예시 - 설비고장예측 - 설비에너지효율화 - 센서데이터와제품품질연관성 - 수율 ( 불량율 ) 분석 해외사례 - 생산라인최적화 - 디스크장애 / 불량최소화 - 매출예측, 출하량계획 - 재고관리 - 환경개선 - 물류정보망 - 협력업체신뢰도분석 업무에서의고민 = 빅데이터주제 설비데이터 센서데이터 품질데이터 운영데이터 연구데이터 로그데이터 문서데이터 설계데이터 설비관리 품질관리 생산목표 설비가동 고장및장애발생 주제 불량발생 품질수준 공정목표 21
Implementation Strategy 고객의비즈니스를지원하기위한전문이력과솔루션을통합제공 빅데이터 & IOT 분석프레임워크 Smart Industry 수집저장분석시각화 원천데이터 T X 방대하고, 다양한데이터확보 BD 수집 / 저장 데이터인프라 Hitachi 빅데이터 & IOT 솔루션 분석결과를통한가치창출및활용 BD 분석 / 시각화 Analytics Apps 및 데이터를식별하여분석및시각화 Lumada - IoT Core Platform 소프트웨어 통합어플라이언스 DI Internet of Things BA 22
비정형데이터 정형데이터 Implementation Strategy #1: 통합 #2: 고급분석 #3: 시각화 최적화된비즈니스인사이트 & 시각화 수집통합정제적재 데이터모델링임베디드분석예측분석 그래프 / 차트리포트데시보드 23