PI ProcessBook이 점진적으로 폐지됨에 따라 많은 기업이 PI System 대안을 검토하고 있습니다. 플랜트 운영 데이터를 효과적으로 관리하는 것은 필수적입니다. 정확한 데이터를 보장하면서 다양한 운영 데이터 소스를 통합하는 대안을 찾는 것이 매우 중요합니다. 이 글에서는 PI System 대안을 평가하기 위한 팁과 현재 사용 가능한 몇 가지 최적의 옵션을 제시합니다. 확장성, 고급 분석, 통합의 용이성, 강력한 데이터 정확성을 중심으로 설명합니다.
PI System 개요
OSIsoft에서 개발하였고 현재 AVEVA 제품에 포함된 PI System은 소프트웨어 제품군입니다. 이 제품은 실시간 데이터 관리, 기존 데이터 저장, 산업 활동의 내부 분석을 위해 설계되었습니다. 강력한 데이터 수집 기능으로 유명한 PI System은 수년 동안 많은 제조 플랜트의 근간 역할을 했습니다. 하지만 최고의 시각화 패키지인 ProcessBook의 보안 업데이트는 2022년에 종료되었습니다. AVEVA는 2024년 12월에 플랫폼 지원을 완전히 중단할 예정입니다. 이러한 시스템은 제조 산업 전반에서 사용되는 중요한 플랜트 성능 데이터 모니터링 도구입니다. 기업이 시스템은 보유하고 있지만 공정 데이터에 액세스할 수 없게 되면 작업이 중단될 수 있습니다.
PI System 대안의 장단점 및 사례
PI System의 장단점을 살펴보고 일부 조직이 대안을 원하는 이유에 대해 알아보겠습니다. 장단점을 평가하면 PI System이 사용자의 요구사항에 적합한지 판단할 수 있습니다. 기존 시스템 데이터에 PI System을 그대로 사용하고 PI Vision으로 전환하는 것이 최선인지, 아니면 현장의 데이터 요구사항에 더 적합한 다른 솔루션이 있는지 고려하세요.
장점
- 광범위한 통합: PI System은 다양한 산업 장비 및 시스템과의 데이터 통합에 탁월하며 데이터를 포괄적으로 수집할 수 있습니다.
- 확장성: 대규모 산업 환경을 지원하므로 광범위한 운영 시스템을 갖춘 기업에 적합합니다.
- 강력한 커뮤니티: OSIsoft는 커뮤니티가 잘 구축되어 있습니다. 또한 타사로부터 도구에 대한 지원을 받을 수 있어 사용자가 플랫폼 사용을 극대화할 수 있습니다.
단점
- 복잡성: PI System은 작업자가 소프트웨어를 처음 사용할 때 복잡할 수 있습니다. 초기 구현과 지속적인 유지보수는 물론이거니와, 전문 교육이 필요한 경우가 많습니다.
- 비용: '사용자당' 구독 모델을 사용하므로 각 사용자마다 데이터 액세스를 위한 라이선스가 필요합니다. 이는 사이트 기반 라이선스 모델보다 더 비쌀 수 있습니다.
- 맞춤 설정 제한: ProcessBook이 종료됨에 따라 PI Vision은 PI System 내에서 유일한 대체품이 되었습니다. 많은 기능이 ProcessBook에서 PI Vision으로 대체되지 않았습니다. 데이터 시각화 도구는 종합적인 모니터링 시스템 디스플레이를 구축하기에는 예전만큼 강력하지 않습니다.

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대안이 필요한 이유
- 주요 제품의 서비스 종료: AVEVA가 ProcessBook 및 기타 기존 도구의 서비스 종료를 발표하면서 많은 사용자가 대안을 모색하고 있습니다. 이러한 전환 단계에서는 해당 도구에 의존하는 사용자는 어려움을 겪게 됩니다. 많은 기업은 작업자가 일상 작업을 수행하고 데이터를 분석하도록 하려면 공정 데이터를 어떻게 유지해야 할지 궁금해합니다.
- 최신 버전에 포함된 제한된 기능: ProcessBook의 후속 제품인 PI Vision은 잠재력이 있지만 아직 사용자가 기대하는 모든 기능을 제공하지는 않습니다. PI Vision 대안에서 자세히 설명한 바와 같습니다. 세부적인 맞춤형 데이터 시각화 및 의사결정 공정에 꼭 필요한 맞춤 설정과 고급 분석 기능이 제한되어 있습니다.
- 고급 분석 및 통합 추구: 제조 부문은 한층 통합된 지능형 시스템으로 전환되고 있습니다. 이에 따라 예측 분석 및 AI를 비롯하여 고급 분석과 원활하게 통합할 수 있는 플랫폼에 대한 필요가 점점 더 커지고 있습니다. 대안 시스템은 이러한 요구사항을 더 잘 충족하는 보다 강력한 데이터 통합 및 다양한 기능을 갖춘 환경을 제공할 수 있습니다.
- 비용 및 복잡성 문제: PI System은 높은 비용과 가파른 학습 곡선을 동반하는 경우가 많습니다. 따라서 규모가 작거나 기술 집약적이지 않은 작업에는 접근성이 떨어집니다. 대안은 기능 저하 없이 더 비용 효율적이고 사용자 친화적인 솔루션을 제공할 수 있습니다.
- 더 광범위한 맞춤 설정 요구사항: PI ProcessBook 대안에서 강조한 바와 같이, 운영상의 요구사항에 맞게 광범위한 맞춤 설정이 가능한 도구를 원하는 수요가 있습니다. 사용자는 PI ProcessBook을 대체할 뿐만 아니라 사용자 경험을 향상시키고 새로운 기능과 최신 데이터 분석을 제공하는 플랫폼을 찾고 있습니다.
이러한 요소는 기업이 현재와 미래의 데이터 관리 및 시각화 요구사항을 평가해야 할 필요성을 보여줍니다. 대안 솔루션으로 전환하는 것이 전략적 목표에 더 부합하는지 고려하세요. 이 블로그의 다음 섹션에서는 상위 PI System 대안의 기능, 가격, 사용자 경험에 대해 살펴보겠습니다. 목표는 제조업체가 정보에 입각한 결정을 내리도록 지원하는 것입니다.
세 가지 주요 PI System 대안
dataPARC
dataPARC는 전사적인 데이터 가시성과 차세대 데이터 히스토리안을 제공하는 포괄적인 소프트웨어 제품군입니다. 또한 데이터 시각화를 위해 강력한 dataPARC Historian과 다기능 PARCview를 결합한 완벽한 솔루션을 제공합니다. dataPARC는 PI System의 탁월한 대안입니다.
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사용자 친화적인 기능

dataPARC를 통해 원활한 데이터 탐색을 경험하세요. 사용자 친화적인 인터페이스를 통해 손쉽게 태그를 트렌드로 끌어오고 실시간 인사이트를 탐색할 수 있습니다.
dataPARC의 플랫폼은 직관적인 사용자 인터페이스를 통해 실시간 및 과거 데이터 분석을 제공하도록 설계되었습니다. 사용자는 운영 데이터 계층의 핵심 구성 요소인 PARCview를 통해 맞춤 설정이 가능한 대시보드를 만들어 간단한 트렌드부터 복잡한 그래픽 표현까지 다양한 데이터 시각화를 표시할 수 있습니다.
이러한 다기능성을 통해 사용자는 이벤트 데이터를 수집하고 특정 요구사항에 가장 의미 있는 방식으로 중요한 운영 데이터를 모니터링하여 전반적인 데이터 가시성과 분석 자료를 개선할 수 있습니다.
탁월한 지원 서비스
dataPARC는 사용자가 데이터 관리 시스템의 이점을 극대화할 수 있도록 탁월한 고객 지원 서비스를 제공하기 위해 최선을 다하고 있습니다. 지원팀은 문제 해결과 전략적 조언을 모두 제공하는 대응력과 전문성을 갖춘 것으로 정평이 나 있습니다.
dataPARC는 신뢰할 수 있는 데이터와 종합적인 데이터 서비스에 중점을 두어 사용자가 데이터 시각화 및 분석 사례를 최적화하여 의사결정과 운영 효율성을 개선할 수 있도록 지원합니다.
광범위한 시스템 통합

히스토리안, 실험실 데이터, MES, ERP, 교대근무 기록 등을 원활하게 결합하여 종합적인 데이터 관리를 지원하는 dataPARC의 제조 데이터 통합 기능을 살펴보세요.
dataPARC의 중요한 장점 중 하나는 기존 시스템 및 기계와 원활하게 통합된다는 점입니다. PARCview뿐만 아니라 dataPARC Historian은 다양한 소스에서 데이터를 수집하여 모든 관련 데이터 포인트를 효율적으로 캡처하고 저장할 수 있습니다.
이러한 통합은 타사 애플리케이션으로 확장되어 광범위한 수정 없이도 일관된 데이터 생태계를 유지합니다. 고객은 언제든지 중요한 데이터를 손쉽게 이용할 수 있으며, dataPARC 내 데이터 히스토리안 시스템의 강력한 기능 덕분에 표시되는 데이터의 정확성을 신뢰할 수 있습니다.
가격 모델
사용자 수에 따라 가격이 책정되는 PI System과 달리, dataPARC는 태그당 가격 모델을 사용합니다. 이러한 접근 방식은 데이터에 액세스해야 하는 모든 이해관계자가 추가 라이선스 비용 없이 데이터를 확보할 수 있도록 보장합니다.
이 가격 전략은 dataPARC를 더 쉽게 이용할 수 있게 할 뿐만 아니라 확장성도 높여 비용 증가 없이 제조 작업에서 증가하는 데이터 요구사항을 수용할 수 있게 해 줍니다. 이제 데이터 분석 솔루션에 액세스할 수 있는 사용자를 선택할 필요 없이 누구나 데이터 분석 솔루션을 활용할 수 있습니다.
확장 가능한 솔루션
dataPARC의 플랫폼은 하나의 사이트를 관리하는지 전 세계에서 여러 개의 시설을 관리하는지에 관계없이 제조 작업과 함께 성장하며 쉽게 확장할 수 있는 솔루션을 제공합니다. 유연한 아키텍처를 통해 증가하는 데이터 볼륨을 원활하게 수용하여 수요가 증가하더라도 성능은 그대로 유지합니다.
dataPARC의 모듈형 특성을 활용하여 고급 분석이나 확장된 데이터 저장과 같은 추가 기능을 통합할 수 있습니다. 또한 강력한 워크플로 관리 기능으로 효율적인 프로세스 자동화와 최적화를 보장합니다. 이러한 확장성을 통해 제조업체는 상당한 신규 투자 없이도 변화하는 요구사항에 적응할 수 있으며, dataPARC의 포괄적인 데이터 분석 및 시각화 기능을 지속적으로 활용할 수 있습니다.

품질 지표, OEE, 다운타임을 읽기 쉬운 한 화면에 표시하는 dataPARC의 통합 그래픽을 통해 개요를 종합적으로 확인하세요.
dapaPARC는 유연성, 사용자 접근성, 포괄적인 지원에 중점을 두어 기존 PI System에 대한 주요 대안으로 주목받고 있습니다. 또한 데이터 정확성과 데이터 무결성에 중점을 두고 최신 제조 환경에 사용할 수 있는 적응력이 뛰어나고 비용 효율적인 솔루션을 제공합니다.
GE Digital Proficy Plant Applications
GE Digital Proficy Plant Applications는 PI System의 대안으로 주목받고 있습니다. 이는 제조 환경 전반의 운영 효율성과 생산성을 개선하는 강력한 기능으로 높은 평가를 받고 있습니다.
- 데이터 통합: GE Digital은 자사의 Proficy 소프트웨어가 다양한 제조 장비 및 ERP 시스템과 통합된다고 말합니다. 이러한 상호 운용성은 다양한 시스템을 사용하고 작업을 효율적으로 관리하기 위해 중앙 집중식 플랫폼이 필요한 제조업체에 중요합니다.
- 확장 가능한 솔루션: Proficy는 소규모 제조업체와 여러 대규모 현장 작업의 요구사항을 모두 충족할 수 있게 확장 가능하도록 설계되었습니다. 유연성이 뛰어나 비즈니스가 성장함에 따라 막대한 추가 투자 없이도 데이터 관리 및 운영 인텔리전스 기능이 함께 성장할 수 있습니다.
GE Digital Proficy Plant Applications는 PI System을 교체하고 향후 요구사항에 맞게 확장하기를 원하는 제조 시설에 강력한 대안을 제공합니다.
Siemens MindSphere
Siemens MindSphere는 특히 디지털 제조 공정과 원활하게 통합되는 강력한 IoT 기능 덕분에 PI System 대안 영역에서 또 다른 강력한 경쟁자로 꼽힙니다. MindSphere는 클라우드 기술을 활용하여 산업 데이터 분석 및 연결성을 위해 설계된 포괄적인 도구 모음을 제공함으로써 탁월한 역량을 보여줍니다.
- 클라우드 기반 플랫폼: MindSphere는 클라우드 기반의 개방형 IoT 운영체제로, 제조업체가 물리적 인프라를 디지털 세계에 연결하도록 지원합니다. 이러한 연결성을 통해 전체 제조 작업에서 데이터를 지속적으로 수집하고 분석할 수 있으므로 온프레미스 인프라 없이도 가시성과 인사이트를 강화할 수 있습니다.
- 유연한 통합: MindSphere는 광범위한 산업 애플리케이션을 지원하며 기존 제조 시스템과 소프트웨어와의 유연한 통합 옵션을 제공합니다. 이러한 다기능성을 통해 제조업체는 단일 공급업체나 플랫폼에 종속되지 않고 비즈니스 요구사항의 변화에 따라 IoT 솔루션을 채택하고 확장할 수 있습니다.
제조업체는 Siemens MindSphere를 활용하여 운영을 최적화하고 디지털 혁신을 추진할 수 있습니다.
최적의 시스템을 선택하는 방법
제조 플랜트를 위한 최적의 시스템을 선택할 때는 단순히 가장 인기 있거나 비용 효율적인 옵션을 선택하는 것만이 다가 아닙니다. 구체적인 운영 요구사항과 장기적인 비즈니스 목표에 완벽하게 부합하는 솔루션을 찾는 것이 중요합니다. 시스템만 교체하고 싶으신가요? 아니면 디지털 혁신을 위한 여정을 계속 이어가고 싶으신가요?
주요 고려 사항에 대한 간략한 요약과 선택의 폭을 효과적으로 좁히는 데 도움이 되는 전략을 소개합니다. 확장성, 고급 분석, 통합의 용이성, 수준 높은 지원, 비용과 유지보수에 관계없는 최신 기술 보유 등 무엇을 중요하게 생각하는지 확인하세요.
선택의 폭을 효과적으로 좁히려면 구체적인 운영 요구사항과 제조 환경의 전반적인 목표에 따라 다음 전략을 구현해 볼 수 있습니다.
- 통합 요구사항 평가: 먼저 잠재적인 시스템을 현재 기술 시스템과 얼마나 잘 통합할 수 있는지 평가하세요. 여기에는 기존 기계, 소프트웨어, IoT 기기와의 호환성이 포함됩니다. 현재 인프라와 쉽게 통합되는 시스템을 사용하면 구현 시간과 비용을 줄일 수 있습니다.
- 클라우드 기반 대 온프레미스: 클라우드 기반 솔루션과 온프레미스 솔루션 중 어느 것이 사이트에 더 적합한지 결정합니다. 클라우드 기반 시스템은 확장성과 원격 접근성을 제공하지만 데이터 보안과 인터넷 의존성에 대한 우려가 발생할 수 있습니다. 온프레미스 솔루션을 사용하면 데이터를 로컬에 저장할 수 있으므로 특히 인터넷 연결이 원활하지 않은 지역에서 제어와 안정성을 강화할 수 있습니다.
- 특정 기능 요구사항: 운영에 필수적인 특정 기능을 파악합니다. 예를 들어 실시간 데이터의 광범위한 시각화가 필요하다면 데이터를 효과적으로 표시할 수 있는 동적 대화형 대시보드를 만들고 관리하는 데 적합한 시스템을 우선적으로 고려합니다.

실시간 공정 모니터링을 위해 탱크 레벨, 흐름을 표시하는 dataPARC의 공정 다이어그램을 사용하여 중요한 데이터를 언제나 바로 확인할 수 있습니다.
- 총 소유 비용 평가: 초기 구매 가격을 넘어 설치, 맞춤 설정, 교육, 지원, 유지관리 비용을 포함한 총 소유 비용을 고려합니다. 사용자당 과금이 아닌 태그당 과금과 같이 명확하고 예측 가능한 가격 모델을 제공하는 시스템을 선택하여 사용량이 증가해도 비용을 관리할 수 있도록 합니다.
- 이해관계자와의 상담: IT 직원, 플랜트 관리자, 최종 사용자를 포함한 주요 이해관계자와 함께 인사이트와 선호도를 수집합니다. 이들이 좋아하는 점과 다음 시스템에서 개선되었으면 하는 점을 기록합니다. 이들은 매일 시스템을 사용하는 사람이므로 이들의 의견은 매우 중요합니다.
이러한 측면을 평가하여 특정 요구사항을 가장 잘 충족하는 몇 가지 선택 사항으로 범위를 좁힐 수 있습니다. 이러한 접근 방식을 통해 선택한 시스템이 기존 작업에 원활하게 통합될 뿐만 아니라 효율성과 생산성을 향상하는 동시에 미래의 성장과 과제에 대비하도록 플랜트를 구축할 수 있습니다.