데이터 히스토리안: 제조 데이터를 올바로 저장하는 방법

기존의 운영 데이터 히스토리안과 새로운 오픈 소스 플랫폼 모두 계속 진화하면서 비즈니스에 새로운 가치를 창출하고 있지만, 현재 데이터 히스토리안 플랫폼에 내장된 전문 영역의 지식을 간과해서는 안 됩니다.

시계열 데이터베이스는 센서 기반 데이터를 수집, 컨텍스트화하여 사용 가능하게 하는 데 특화되어 있습니다. 일반적으로 시계열 데이터베이스에는 잘 구축된 작업 데이터 인프라(작업 또는 데이터 히스토리안)와 새로운 오픈 소스 시계열 데이터베이스의 두 가지 종류가 있습니다.

데이터 히스토리안과 시계열 데이터베이스의 비교

기능상으로 두 종류의 시계열 데이터베이스는 큰 틀에서 기계 및 작업 데이터를 캡처하고 제공하는 동일한 작업을 수행합니다. 차이점은 다양한 데이터 형식, 특징, 기능 및 상대적인 사용 편의성에 있습니다.

dataPARC의 PARCserver Historian과 같은 시계열 데이터베이스와 데이터 히스토리안은 시계열 데이터를 수집하고 트렌드 생성 및 분석에 사용할 수 있도록 반환할 수 있습니다.

데이터 히스토리안의 장점

대부분의 기존 데이터 히스토리안 솔루션은 작업에 통합되어 비교적 빠르게 데이터 수집을 시작할 수 있습니다. 기존 데이터 히스토리안 플랫폼과 같은 상용(COTS) 소프트웨어의 산업 버전은 기업 내 또는 생태계 전체에서 실시간 작업 데이터에 대한 안전한 액세스, 저장 및 공유를 쉽게 수행할 수 있도록 설계되어 있습니다. 이는 저대역폭 데이터 통신 시나리오에서 특히 중요하며, 기계, 생산 공정 또는 기타 중요한 작업 구성 요소에서 생성되는 생산 데이터를 효율적으로 수집하고 배포할 수 있도록 보장합니다.

과거에는 주로 엔지니어와 유지보수 담당자가 산업 데이터를 사용했지만, 기업들이 IT/OT 융합 이니셔티브를 가속화하면서 IT 부서에서 이 데이터를 점점 더 많이 활용하고 있습니다. 이러한 부서뿐만 아니라 재무 부서, 보험 회사, 다운스트림 및 업스트림 공급업체, 애드온 모니터링 서비스를 판매하는 장비 공급업체 등에서도 동일한 데이터를 활용해야 합니다. 산업용 인터넷을 위한 관련 보안 메커니즘은 이미 비교적 고도화되어 있지만, 더욱 안전해지도록 진화하고 있습니다.

기존 데이터 히스토리안의 또 다른 장점은 산업 현장에서 발생하는 시계열 데이터를 효율적으로 저장하고 관리할 수 있도록 특별히 설계되고 발전해 왔다는 점입니다. 그 결과 생산을 최적화하고, 에너지 소비를 줄이고, 예방적 유지보수 전략을 구현하여 예기치 않은 다운타임을 방지하고, 안전을 강화하는 데 더 나은 역량을 갖추게 됩니다. ‘데이터 히스토리안’이라는 용어를 ‘데이터 인프라’로 변경한 것은 이러한 데이터 기반 및 데이터 생성 방식의 호환성과 사용 편의성의 가치를 전달하기 위한 것입니다.

시계열 데이터베이스의 특징

반면에 최신 오픈 소스 제품은 유연성이 뛰어나고 초기 구매 비용이 적게 든다는 장점이 있습니다. 예상대로 이러한 최신 도구는 초기에는 금융회사(사내 개발팀의 기술력이 높은 경우가 많음)에서 도입되거나 확장성, 사용 편의성, 실시간 데이터 처리 능력이 그다지 중요하지 않은 특정 프로젝트에서 채택되었습니다.

이러한 새로운 시스템은 성능, 보안 및 애플리케이션 측면에서 검증이 다소 미흡했기 때문에 사용자들이 안전, 생산 손실 또는 품질이 덜 중요한 작업에서 실험적으로 사용했을 가능성이 높았습니다.

산업 데이터 관리에서 ‘표준 데이터베이스 시스템’은 제조 공정 중에 생성된 과거 데이터를 저장하는 든든한 기둥입니다. 최신 오픈 소스 대안과 달리 이러한 시스템은 다양한 소스의 데이터 포인트를 캡처하고 보존하는 일관된 방법을 제공하면서 산업 데이터 스토리지 인프라에서 중추적인 역할을 해 왔습니다. 방대한 양의 연속 데이터를 처리할 수 있는 능력이 입증된 이러한 데이터베이스는 제조업에서 없어서는 안 될 필수 요소이며, 생산 공장에서 포괄적인 기록을 보관할 수 있는 신뢰할 만한 기반이 됩니다.

일부 최신 오픈 소스 시계열 데이터베이스는 이미 완성된 운영 데이터 히스토리안에서 일반적으로 사용할 수 있는 종류의 데이터 관리 기능을 구축하기 시작했지만, 당분간 운영 데이터 인프라를 완전히 대체할 가능성은 낮습니다.

산업 조직은 최신 오픈 소스 기술을 도입하기 전에 신중을 기해야 합니다. 애플리케이션 개발 시간, 보안, 유지보수 및 업데이트 비용, 규제 요건, 다른 기술과의 연계, 통합 또는 공존 능력 측면에서 잠재적인 영향을 신중하게 평가해야 합니다. 운영 공정과 이미 구축된 작업 데이터 인프라에 내장된 특정 분야의 전문 지식 및 애플리케이션을 이해하는 것이 중요합니다.

이러한 표준 시스템은 여러 소스의 데이터를 처리하는 환경, 예를 들어 기계 센서에서 수동 소스로의 입력을 원활하게 통합하는 환경에서 빛을 발합니다. 다기능성은 조직이 다양한 데이터 요소를 일원화할 수 있게 해 주는 특징입니다.

접근 방식의 내재적인 일관성은 산업 환경에서 정확한 분석 및 보고를 위한 중요 요소인 모든 데이터 요소를 균일하게 처리할 수 있도록 보장합니다. 작업 공정과 이미 구축된 작업 데이터 인프라에 내장된 특정 분야의 전문 지식 및 애플리케이션을 이해하는 것이 중요합니다.

데이터 히스토리안을 사용해야 하는 이유는 무엇일까요?

전사적 데이터 히스토리안의 일반적인 연결 관리 및 구성 영역.

데이터 히스토리안과 오픈 소스 시계열 데이터베이스 중 하나를 선택할 때는 기업의 전반적인 디지털 전환 공정 측면에서 많은 문제를 고려하고 신중하게 평가해야 합니다. 여기에는 데이터 유형, 데이터 액세스 속도, 산업 및 애플리케이션별 요구사항, 레거시 시스템, 새롭게 부상하는 기술과의 잠재적 호환성 등이 포함됩니다.

공정 산업 컨설팅 기관인 ARC Advisory Group에 따르면, 최신 데이터 히스토리안과 고급 데이터 스토리지 인프라가 산업의 디지털 혁신을 가능하게 하는 핵심 요소가 될 것이라고 합니다. 산업 조직은 산업 공정을 위해 설계된 최신 작업 데이터 히스토리안과 데이터 플랫폼에 투자할 때 신중을 기해야 합니다.

다음은 제조 작업 및 데이터 분석을 위해 최신 데이터 히스토리안을 선택할 때 고려해야 할 11가지 사항입니다.

1. 데이터 품질

제조 작업 및 데이터 분석을 위한 데이터 히스토리안을 고려할 때 데이터 품질은 가장 중요한 고려 사항입니다. 선택하는 시스템은 데이터를 저장할 뿐만 아니라 데이터를 수집, 정제, 검증할 수 있는 기능이 있어야 합니다. 데이터가 정확하게 기록되고 의도한 정보를 나타내는지 확인하는 것도 중요한 측면입니다.

예를 들어 보정 데이터가 수반되는 시나리오에서 히스토리안은 평균이 왜곡되지 않도록 이 정보를 식별하고 적절하게 처리해야 합니다. 마찬가지로, 작업자나 유지보수 담당자가 컨트롤러를 작동하거나 알람을 재정의하는 경우 히스토리안은 시스템의 실제 상태를 반영하여 이 데이터를 정확하게 캡처하고 저장해야 합니다.

따라서 다양한 작업 시나리오에서 데이터 무결성을 유지할 수 있는 시스템의 역량을 평가하는 것은 기록된 정보의 신뢰성을 보장하는 데 있어 매우 중요합니다.

2. 컨텍스트화된 데이터

수년간의 산업 공정 데이터 및 메타데이터를 통합, 저장, 액세스한 경험을 바탕으로 자산 및 공정 모델을 다룰 때는 데이터를 쉽게 컨텍스트화할 수 있어야 합니다. 중요한 특성은 다양한 데이터 유형과 다양한 데이터 소스를 결합할 수 있는 능력입니다.

공정 히스토리안이 스프레드시트와 다양한 관계형 데이터베이스 또는 여러 소스의 데이터를 결합하고, 타임스탬프를 정확하게 동기화하며, 이를 이해할 수 있는지 확인해야 합니다.

3. 고빈도/대용량 데이터

공정 요건에 따라 대량의 고빈도/대용량 데이터를 관리하고 필요에 따라 확장 및 조정할 수 있는 능력도 중요합니다. 이를 위해 에지 및 클라우드의 기능을 사용하는 경우가 늘고 있습니다.

기업이 디지털 혁신 여정을 진행함에 따라 데이터에 대한 수요 증가가 점점 더 분명해지면서 빅데이터에 대한 논의가 일상화되고 있습니다. 바로 이 부분에서 고빈도 데이터 관리의 중요성이 부각됩니다.

고속 데이터 수집을 효율적으로 처리하고, 진화하는 제조 공정의 요구사항과 필요성을 충족하기 위해 원활한 관리와 확장성을 보장할 수 있는 강력한 데이터 히스토리안이 반드시 필요합니다.

4. 실시간 접근성

산업 공정을 최적화하려면 시계열 데이터, 이벤트 데이터, 공정 데이터에 액세스하는 것이 중요합니다. 이러한 정보에 빠르고 원활하게 액세스할 수 있어야 문제를 신속하게 해결하고, 다운타임을 줄이며, 데이터에서 얻은 인사이트를 빠르게 전달할 수 있습니다.

실시간 접근성을 위해 설계된 최신 데이터 히스토리안은 조직이 공정을 보다 효율적으로 운영할 뿐만 아니라 비정상적인 소프트웨어 동작을 사전에 예방하여 전반적인 작업 프레임워크에 중요한 인사이트와 가치를 제공할 수 있도록 지원합니다.

PARCview의 멀티 트렌드를 통해 사용자는 한 화면에서 많은 양의 데이터를 볼 수 있습니다.

5. 데이터 압축

특수 알고리즘을 통해 구현되는 데이터 압축은 데이터 히스토리안의 중요한 요소입니다. 이러한 알고리즘을 사용하면 데이터를 효율적으로 압축하는 동시에 필요할 때 트렌드를 재현할 수 있는 기능을 유지할 수 있습니다.

그러나 데이터 압축으로 인해 데이터 무결성이 손상되거나 공정 데이터의 기본적인 형태가 변경되어서는 안 된다는 점이 무엇보다 중요합니다. 압축 과정에서 중요한 집계 데이터가 손실되지 않아야 합니다.

여러 데이터 히스토리안이 데이터 압축에 다양한 접근 방식을 사용하므로, 사이트의 특정 요구사항에 가장 적합한 것이 무엇인지 이해하는 것이 중요합니다. 정확하고 의미 있는 기록 데이터 분석을 위해서는 반드시 무결성을 유지하면서 최적의 데이터 압축을 보장하는 데이터 히스토리안을 선택해야 합니다.

6. 이벤트 시퀀스

데이터 히스토리안의 이벤트 시퀀스(SOE) 기능은 작업 플랜트 데이터 또는 생산 공정 내에서 발생한 사건에 대해 상세하고 정확한 설명을 제공하는 데 중요한 역할을 합니다. 이 기능을 통해 사용자는 이벤트를 정확하게 재현하여 이벤트가 발생한 시간 순서에 대해 포괄적으로 이해할 수 있습니다.

7. 통계 분석

시계열 데이터 히스토리안에 통계 분석 기능을 통합하면 스프레드시트와 같은 정밀한 계산과 복잡한 회귀 분석이 가능해져 기능이 향상됩니다. 이 기능을 통해 사용자는 과거 데이터에서 의미 있는 인사이트를 추출하여 한층 정보에 입각한 의사결정을 내릴 수 있습니다.

또한 실시간 데이터 시대에는 고급 분석, 머신 러닝(ML) 또는 인공 지능(AI)을 위해 데이터를 타사 애플리케이션으로 원활하게 스트리밍할 수 있는 히스토리안의 역량이 매우 중요합니다. 이는 실시간 분석을 원활하게 할 뿐만 아니라 통계 분석 결과를 기반으로 동적 보고서를 생성할 수 있는 기반을 마련해 줍니다.

실시간 데이터를 통계 분석에 통합하면 분석의 정확성과 관련성이 개선될 뿐만 아니라 결정권자들이 가장 최신 정보에 액세스하여 시기적절하고 효과적인 조치를 취할 수 있습니다.

8. 시각화

원활한 제조 공정을 위해서는 향상된 상황 인식 기능을 갖춘 디지털 대시보드를 손쉽게 만들고 맞춤 설정하는 것이 중요합니다. 작업 현장부터 기업 차원에 이르기까지 다양한 사람들은 데이터에 대한 서로 다른 관점이 필요한 경우가 많습니다.

트렌드, 대시보드, 보고서 생성 등 다양한 옵션을 제공하는 다기능 시각화 도구는 모든 작업자의 다양한 필요를 충족하는 데 매우 유용합니다. 트렌드, 대시보드, 상세 보고서를 막론하고 종합적인 시각화 도구는 사용자가 특정 요구사항에 맞춰 가장 효과적이고 의미 있는 방식으로 생산 데이터를 해석하고 분석할 수 있도록 해 줍니다.

9. 연결성

다양한 데이터 소스에 원활하게 연결할 수 있는 기능은 필수적입니다. 그러므로 데이터를 수집하고 저장하는 것은 물론 다양한 제어 시스템과 통합하는 것도 중요합니다. OPC 표준이 널리 사용되고 안정적이지만 모든 애플리케이션에 보편적으로 적합하지는 않을 수 있습니다.

이러한 연결을 설정하는 과정에서 시간이 많이 소요될 수 있지만, 특화된 커넥터를 활용하면 데이터 히스토리안과 제조 생태계 내의 다양한 데이터 소스 간의 연결을 보장하는 데 도움이 될 수 있습니다.

모든 소스의 데이터를 PARCview와 통합합니다.

10. 타임스탬프 동기화

타임스탬프 동기화는 타임스탬프의 정확성을 보장하여 데이터의 정확성을 보장하는 데 도움이 됩니다. 이는 데이터 스토리지가 온프레미스이든 클라우드이든 상관없이 표준 데이터베이스 시스템의 데이터와 관련 메타데이터 간에 정확한 정렬을 보장하기 위한 핵심적인 기능입니다.

정확한 타임스탬프 동기화는 여러 지리적 위치에 분산되어 있거나 다양한 시스템으로부터 데이터를 수집할 때 특히 중요합니다. 시스템 시계의 불일치를 걱정할 필요가 없습니다. 시간 동기화 메커니즘은 데이터가 이벤트의 시간 순서를 정확하게 반영하도록 보장하여 사용자에게 분석 및 의사결정을 위한 신뢰할 수 있는 기반을 제공합니다.

11. 파트너 생태권

데이터 히스토리안의 관점에서 파트너 생태계의 중요성은 아무리 강조해도 지나치지 않습니다. 광범위한 파트너 생태계는 사용자에게 목적에 맞게 구축된 버티컬 애플리케이션을 원활하게 통합할 수 있는 유연성을 제공함으로써 데이터 히스토리안의 기능과 가치를 크게 향상시킬 수 있습니다.

이러한 통합으로 사용자는 핵심 인프라를 넘어 특정 산업이나 운영 요구사항에 맞는 전문화된 도구와 애플리케이션을 활용할 수 있습니다.

풍부한 파트너 생태계 내에서 협업하면 제조 공정의 고유한 문제를 해결하는 혁신적인 솔루션을 개발할 수 있습니다. 또한 잘 구축된 파트너 생태계를 통해 지속적인 지원과 업데이트, 새로운 기능의 꾸준한 유입이 보장되므로 데이터 히스토리안 솔루션의 수명과 적응성을 높이는 데 기여합니다.

제조 데이터의 다음 단계

앞으로는 기존의 히스토리안/데이터 인프라와 오픈 소스 시계열 관계형 데이터베이스가 정면으로 경쟁하기보다는 계속 공존할 가능성이 높습니다. 오픈 소스 시계열 데이터베이스 기업들이 시간이 지남에 따라 점차 자사 제품에 차별화된 기능을 추가하면서 오픈 소스의 특성을 일부 상실하게 될지 지켜보는 것도 흥미로울 것입니다. 우리는 이전에 Linux 환경에서 이러한 역학 관계를 어느 정도 경험한 적이 있습니다.