데이터 히스토리안에 적합한 시각화 소프트웨어는 무엇일까요?

제조 공정 데이터를 저장하고 분석하기 위해 사용할 수 있는 다양한 시스템이 있습니다. 히스토리안은 데이터를 저장하는 수단을 제공하는 데이터베이스 애플리케이션입니다. 오늘날에는 히스토리안이 일종의 상품으로 자리 잡았으며, 현장에서는 제어 시스템에 내장된 히스토리안부터 특정 목적을 위한 맞춤형 데이터베이스에 이르기까지 다양한 데이터 소스를 일상적으로 보유하고 있습니다. 진정한 가치는 데이터의 저장 위치가 아니라 데이터의 사용 방식에 있습니다. 데이터 히스토리안에 적합한 시각화 소프트웨어는 무엇일까요?

“천 마디 말보다 한 번 보는 게 더 낫다”는 격언을 들어본 적이 있을 것입니다. 데이터를 시각적으로 표현하면 분석을 더 쉽고 빠르게 할 수 있다는 것은 분명한 사실입니다. 아래의 간단한 예는 숫자 데이터에 비해 시각적 데이터가 갖는 이점을 잘 보여 줍니다.

지난 한 달 동안 가장 기온이 높았던 날을 찾습니다.

미가공 숫자는 실용적인 데이터를 찾기가 어렵습니다.

데이터를 의미 있는 레이아웃으로 시각적으로 표시하면 훨씬 더 쉽게 해석할 수 있습니다.

데이터 히스토리안에 적합한 시각화 소프트웨어는 무엇일까요?

시각화 소프트웨어 제품의 수는 매년 계속 증가하고 있습니다. 대부분의 시각화 제품은 SPC/SQC, 다운타임 추적 또는 OEE와 같은 특정 필요에 맞는 표준 패키지를 제공합니다. 일부 시각화 도구는 대부분 정적의 구성 가능한 대시보드이며, 일부 도구는 실시간 분석에 더 많이 사용됩니다. 가장 중요한 문제는 대부분의 시각화 제품이 두 가지 범주 중 하나에 속한다는 것입니다.

• 다재다능하지만 어떤 분야도 전문적이지 않음
• 전문적이지만 엄격함

이상적으로는 다재다능하면서 모든 분야에서 전문적인 시스템을 원합니다. 이 시스템은 많은 표준 기능과 함께 특화된 애플리케이션을 제공할 수 있는 유연성이 있어야 합니다. 유연성과 유용성 사이의 적절한 균형을 찾기 위해 데이터 히스토리안을 위한 시각화 소프트웨어는 다음과 같은 특징이 있어야 합니다.

사용 편의성

사용 편의성은 성공적인 데이터 시각화 제품을 결정하는 가장 중요한 요소 중 하나입니다. 직원들은 데이터 수집이 아니라 의사결정에 시간을 할애해야 하므로 시스템은 데이터에 쉽게 액세스하고 데이터를 조작 및 분석할 수 있어야 합니다. 목표는 인사이트를 얻는 평균 시간을 단축하는 것입니다.

적응성

여러 데이터 소스(공정, 품질, 유지보수, 계획, 회계 등)의 데이터를 통합해야 합니다. 모든 소스에서 수집된 데이터는 중복 저장이나 지루한 구성 없이 누구나 사용할 수 있어야 합니다. 예를 들어 온라인 공정 측정값을 수동 테스트 데이터와 비교하는 것은 매우 중요합니다. 마찬가지로, 히스토리안 데이터용 시각화 소프트웨어는 단일 패키지에서 모든 시각화 도구와 분석 방법에 액세스할 수 있어야 하므로 하나의 패키지에서 여러 솔루션을 제공해야 합니다. 모든 데이터를 자동으로 캡처할 수 있는 것은 아니므로 사용자가 산출값을 구성하고 데이터를 수동으로 입력할 수 있어야 합니다.

선제적 대응

또 다른 중요한 기능은 하나의 특정 질문에 답하기 위해 한 번만 생성되는 임시 분석을 수행할 수 있는 기능입니다. 도구는 사후 대응적인 문제 해결이 아닌 선제적인 문제 해결이 가능해야 합니다.

상호작용성

시각 자료는 상호작용이 가능해야 더 심도 있게 분석할 수 있습니다. 예를 들어 그래프를 자세히 들여다보거나 그래픽 유형 간의 상호작용이 가능해야 합니다. 하나의 시각 자료로 여러 가지 새로운 시각 자료를 만들 수 있는 기능은 매우 강력합니다. PARCview에서는 트렌드에 대한 데이터로 시작하여 쉽게 x-y 차트에 그리거나 히스토그램을 만들 수 있습니다.

동적 데이터

데이터베이스의 데이터가 변경되면 디스플레이 데이터도 업데이트되어야 합니다. 이 또한 자산 구조를 사용하므로 시각 자료를 한 번만 생성하면 되고 사용자 선택에 따라 콘텐츠를 채울 수 있습니다. 이를 통해 유사한 공정 간에 빠르고 쉽게 비교할 수 있습니다.

개인화

이 기능이 중요한 이유는 사용자마다 요구사항과 역량이 다르기 때문입니다. 사용자들은 저마다 다른 문제를 해결하기 위해 다른 방식으로 정보를 보고 싶어 합니다.

알림

최고의 시각 자료를 제공하더라도 항상 모든 것을 볼 수는 없습니다. 좋은 시스템은 안전 장치로서 변수 한도를 모니터링하고 적절한 대상에게 알림을 보내 조치를 취할 수 있도록 해야 합니다.

표준 기능

복잡한 맞춤형 프로그래밍 없이도 간단하게 실행할 수 있는 표준 기능이 기본으로 제공되어야 합니다. 대부분의 사용자가 대부분의 시간에 사용할 수 있는 기능은 쉽고 효과적이어야 합니다. 일반적으로 바로 사용할 수 있는 몇 가지 분석 도구는 다음과 같습니다.

• 트렌드 생성
• 차트(분산형 차트, 히스토그램, 파레토 차트 등)
• 대시보드
• SPC/SQC
• 다운타임과 같은 기회 손실 분석
• OEE
• 다변량 통계 분석 및 모델링

범용 액세스

모든 데이터는 조직의 모든 단계에서 볼 수 있어야 합니다. 폭넓은 가시성은 일어난 일이라고 생각하는 것이 아니라 실제로 일어난 일을 기반으로 의사결정을 내릴 수 있도록 보장합니다. 또한 이를 통해 작업자의 역량을 강화하고 하향식 정보 흐름이 아닌 상향식 정보 흐름을 만들 수 있습니다. 모바일 기기 액세스는 최첨단 데이터 분석 도구의 또 다른 핵심 기능입니다.

컨텍스트

데이터를 한계값 및 표준과 비교할 수 있어야 합니다. 또한 등급 Run, 배치, 릴 또는 주 단위와 같은 이벤트 기간을 제공하는 기능도 필수적입니다. 예를 들어 화학물질 소비량 트렌드에는 해당 기간 동안 제조된 제품/등급과 비정상적인 소비를 나타내는 데 도움이 될 수 있는 한계값을 포함해야 합니다.

데이터 히스토리안을 위한 최고의 시각화 소프트웨어

PARCview 제품군은 전문화된 도구의 표준 세트와 다른 모든 작업을 효과적으로 수행할 수 있는 유연성을 제공합니다. 즉 다재다능하면서 모든 분야에서 전문성을 보입니다. 이를 위해 PARCview의 기능은 80/20 법칙(파레토 법칙)을 기반으로 합니다. 기본적으로 PARCview는 데이터 분석에 필요한 작업의 80%를 최대한 쉽게 수행한 다음 나머지 20%를 수행할 수 있는 프레임워크를 제공하려고 합니다. 예를 들어 다운타임 이벤트를 추적하고 이유를 할당하는 도구가 내장되어 있습니다. 따라서 기능적인 관점에서 보면, PARCview는 모든 유형의 이벤트(예: 환경적 이탈 또는 목표 속도 이하로 가동)를 추적하고 해당 이벤트에 원인을 지정하는 데 유용하게 사용할 수 있습니다. 통계적 공정 제어를 위한 Western Electric Rules와 한계값을 벗어난 값에 대한 알람을 포함하여 13개의 이벤트 생성 규칙 템플릿이 내장된 이벤트 생성 도구(PARCalarm)를 사용할 수 있습니다. 13가지 템플릿이 적용되지 않는 상황에 대해서는 방정식을 기반으로 알람을 구성할 수 있는 맞춤형 스크립트 도구가 있습니다.

시각화 및 분석 도구는 특정 기능이 아닌 일반적인 기능에 맞게 구성된다는 것이 가장 큰 장점입니다. 어떤 유형의 이벤트를 구성하든 모든 PARCview 애플리케이션에서 데이터에 액세스할 수 있습니다. 예를 들어 다운타임 전용 파레토 차트 도구가 있지만 모든 이벤트 유형을 평가하는 데에도 사용할 수 있습니다. 또한 구성 가능한 이유 트리를 사용하여 모든 이벤트에 원인과 설명을 지정할 수 있습니다.

PARCview에는 데이터 분석을 지원하기 위해 다음과 같은 도구가 내장되어 있습니다.

트렌드

트렌드 또는 Run 차트는 가변 데이터를 시간 대비 그래프로 표시하는 기본적인 시각화 도구입니다. Run 차트는 문제를 시각적으로 빠르게 분석할 수 있기 때문에 문제를 해결하기 위한 훌륭한 출발점입니다. 현재 값 또는 집계된 값을 표시하는 데이터 테이블을 사용하면 하나의 데이터 포인트만 얻을 수 있습니다. 트렌드를 사용하면 현재 위치뿐만 아니라 이전 위치를 확인하고 추후 위치를 예측할 수 있습니다. 이는 작업 문제를 해결하고 정보에 입각한 신속한 의사결정을 내리는 데 매우 중요합니다. 이것이 바로 트렌드가 PARCview 시스템의 기반인 이유입니다.

차트

트렌드 외에도 데이터를 분석하는 데 도움이 되는 다양한 그래프 유형이 있습니다. 파레토 차트는 잠재적인 원인의 우선순위를 정하고 가장 큰 효과를 얻기 위해 개선 사항에 집중하는 데 사용됩니다. 히스토그램은 주어진 변수에 대한 값의 분포를 분석하는 데 도움이 됩니다. 한계값이 포함된 경우 히스토그램은 공정 처리 능력을 보여줍니다. 분산형 차트 또는 x-y 차트는 두 변수 간의 관계를 파악하는 데 유용합니다. 제어 차트는 시간이 지남에 따라 공정값이 어떻게 변화하는지 확인하는 데 사용됩니다. 이러한 모든 차트는 PARCview에서 사용할 수 있습니다.

대시보드

대시보드는 시각화 패키지의 또 다른 중요한 기능입니다. 대시보드는 이해관계자가 OEE, 생산, 비용, 품질 또는 안전과 같은 핵심 성과 지표와 관련된 중요한 정보에 집중할 수 있도록 스냅샷을 제공하는 데 사용됩니다. 효과적인 대시보드는 동적이고 상호작용이 가능하므로 데이터를 세부적으로 드릴다운하고 탐색할 수 있습니다. PARCgraphics는 실시간 게이지가 포함된 동적 대시보드 도구와 모든 PARCview 차트를 삽입할 수 있는 기능을 제공합니다.

공정 그래픽

공정에 대한 그래픽 표현은 단일 스냅샷에 많은 정보를 포함할 수 있습니다. 공정 연결과 값을 시각적으로 표시하면 특히 유용할 수 있습니다. PARCview 공정 그래픽은 깜박이는 알람과 애니메이션으로 현재 값을 표시할 수 있으며, 기록 분석을 수행할 수 있는 재생 모드도 있습니다.

다음의 도구는 위의 표준 기능을 지원할 뿐만 아니라 맞춤형 분석도 가능합니다.

계산

스크립트 편집기를 사용하면 모든 데이터 소스에서 태그를 사용하여 간단한 수식이나 복잡한 다변수 계산을 할 수 있습니다. 계산을 기반으로 새 태그를 생성하면 즉시 사용할 수 있습니다. 또한 모든 기간에 대해 집계값(평균, 표준 편차, 최솟값, 최댓값)을 자동으로 계산할 수 있습니다. 기간으로는 시간 기준(시간, 교대, 생산일 등) 또는 공정 기준(등급, 배치 등)을 사용할 수 있습니다.

한계값

PARCview는 제어, 사양, 작동, 안전, 맞춤 설정 등 다양한 한계값 유형을 추적할 수 있습니다. 등급, 속도 또는 태그값에 따라 한계값을 고정 또는 가변으로 설정할 수 있습니다. 모든 한계값 히스토리는 유지되며 모든 PARCview 디스플레이에서 액세스할 수 있습니다. 외부 프로그램을 사용할 필요가 없는 또 다른 유용한 기능은 자동 제어 한계값 계산기입니다.

알람

앞서 언급했듯이 PARCalarm은 다운타임이나 환경적 이탈과 같은 모든 이벤트를 트리거하고 추적하도록 설정할 수 있습니다. 각 이벤트에 대해 이유를 지정할 수 있습니다. 모든 이벤트 데이터는 PARCview에 통합하여 분석하고 이유를 지정할 수 있습니다. 모든 것을 항상 감시할 수는 없으므로 조치가 필요한 경우 지정된 사람에게 알림을 보내도록 알람을 구성할 수 있습니다.