PARCserver

공정 데이터 히스토리안 소프트웨어

고속 공정 데이터 히스토리안 시스템으로 공장 운영 데이터를 수집합니다. 단일 트렌드에서 다양한 소스의 제조 데이터에 액세스하여 문제 해결 및 분석을 수행할 수도 있습니다.

고속 시계열 데이터 저장

PARCserver의 데이터 수집기는 ‘저장 후 전송’ 기술을 활용하여 여러 소스의 데이터를 버퍼링함으로써 데이터 무결성을 극대화합니다. 수백 대의 OPC 및 맞춤형 서버를 활용하여 자동화 계층과 연결합니다.

표준 구현

dataPARC의 운영 히스토리안은 플랜트 내 모든 자동화 시스템과 제어 시스템에서 빈도가 높은 산업 공정 데이터를 수집하고 기록합니다.

standard architecture for data historians

전사적 통합

현장 여러 곳에서 작업할 때 dataPARC의 전사적 데이터 히스토리안을 통합합니다. 

enterprise architecture for data historians
여러 현장에 연결된 플랜트 데이터

데이터 심층 분석

dataPARC의 공정 히스토리안은 고속 데이터 수집 및 분석 성능을 위해 대량의 실시간 데이터를 최적화하도록 설계되었습니다. 모든 시스템을 연결하여 하나의 현장에서 데이터를 수집하거나 여러 현장의 데이터를 통합하여 전사적인 가시성을 확보할 수 있습니다.

  • 결합: IT 데이터와 운영 데이터를 결합하여 가시성을 높입니다.
  • 수집: PLC 데이터와 제어 데이터를 수집합니다.
  • 연결: 실험실 및 품질 데이터를 표준 SQL 데이터베이스에 연결합니다.
  • 통합: MES 등의 IT 데이터를 통합합니다.
  • 공유: 여러 현장 간에 데이터를 쉽게 공유합니다.

유연한 엔터프라이즈 아키텍처

모든 데이터를 로컬 데이터처럼 활용하세요. dataPARC의 공정 데이터 히스토리안은 작업 성능을 향상하고 데이터 및 관리 비용을 절감하도록 설계되었습니다. 간소화된 리소스를 통해 필요할 때 언제 어디서나 제조 데이터에 액세스할 수 있어 효율성과 생산성을 향상시킬 수 있습니다.

스마트한 데이터 수집

PARCserver는 머신 러닝을 활용하여 사용량에 따라 데이터를 자동으로 롤업 또는 압축하여 중요한 디스크 공간을 확보합니다.

WAN 대역폭 최소화

고해상도의 사이트 수준 데이터가 요구될 때까지 기업 사용자에게 고성능 저대역폭 데이터를 제공하여 네트워크 부하를 줄입니다.

기업 사용 공간 감소

기업 액세스에 최적화된 고성능 데이터를 제공하여 기업 본사의 값비싼 하드웨어 인프라 비용을 줄입니다.

빠른 원격 액세스

기업 및 원격 사이트에서 최적화된 통합 데이터를 빠르게 확인하고 무손실, 고해상도 생산 데이터에 즉시 액세스할 수 있습니다.

자동 보관

PARCserver는 과거 데이터 100%에 대한 즉각적인 온라인 액세스를 제공하는 동시에, 오래된 데이터(5~10년)는 저렴한 스토리지 드라이브에 자동으로 보관합니다.

저렴한 비용으로 태그 확장

적은 비용으로 엔터프라이즈급 히스토리안을 확보하세요. PARCserver는 모든 시스템에 적합한 비용 경쟁력 있는 공정 데이터 히스토리안입니다.

처리된 데이터를 어디로든 푸시 가능

dataPARC로 데이터에서 모델링된 값을 분석, 필터링, 생성한 다음, 싱글 포인트 API를 사용하여 처리된 데이터를 현재 IT, OT 또는 비즈니스 인텔리전스 애플리케이션에 푸시할 수 있습니다.

Customer Photo

“우리는 기상 데이터, 전력 데이터, 가격 데이터 등 데이터를 보강하는 데 도움이 되는 10여개에 가까운 외부 데이터 소스를 사용합니다… dataPARC 덕분에 이미 보유한 데이터에서 더 많은 가치를 창출할 수 있었습니다.”

Tyler Fedun, Director IT Operations – Energy Transfer

dataPARC의 API는 처리된 데이터를 애플리케이션에 푸시합니다.
동영상 투어

Kapstone Paper

글로벌 컨테이너보드 시장은 경쟁이 치열하기 때문에 제지 공장의 생존을 위해서는 공정 최적화가 필수적입니다. KapStone의 기술팀은 공정의 센터라인을 설정하고, 골든 Run을 식별하고, 운영 비용을 절감하기 위해 dataPARC를 선택했습니다.

25년 이상 실용적인 분석 솔루션 지원

가장 큰 시설의 최적화를 계획하고 있었는데, PARCview를 통해 실험실과 공정 데이터를 모두 결합하여 인식의 장벽을 없애고 데이터에 기반한 의사결정을 내릴 수 있게 되었습니다.

Stan Case
Plant Manager – Amalgamated Sugar

dataPARC에 대한 투자 덕분에 현재 수집하고 있는 데이터를 활용하여 시스템 최적화에 집중할 수 있게 되었습니다.

Tyler Fedun
Director IT Operations – Energy Transfer

우리는 다양한 등급의 종이를 생산하고 있습니다. 각 Run당 비용을 극대화하기 위해 dataPARC의 센터라인 도구를 사용하여 ‘골든 Run’을 찾아내고, 등급을 실행할 때마다 목표로 삼고 있습니다.

Pami Singh
Director Process Optimization

dataPARC를 이용하고 있는 세계 최대 규모의 제조업체

관련 솔루션

dataPARC의 실시간 데이터 시각화 및 분석 소프트웨어를 사용해 중요한 플랜트 성능 데이터를 제어합니다. PARCview의 즉시 사용 가능한 기능을 통해 산업 데이터 문제를 해결하세요.

데이터 통합

모든 원시 생산 데이터에 대한 신뢰할 수 있는 단일 소스를 구축합니다. 히스토리안, ERP, MES, 실험실 등.

공정 최적화

운영 성과를 분석, 조정, 제어하여 품질 및 효율성을 개선합니다.

생산 모니터링

제조 생산 KPI와 다운타임 이벤트를 모니터링하여 시계열 데이터의 전사적인 가시성을 확보합니다.

품질 관리

연속 또는 배치 제조 공정을 위한 실시간 품질 보증 및 관리 도구입니다.

데이터 히스토리안 기능

dataPARC는 편리한 데이터 수집/통합을 전제로 하여 구축된 유연한 산업 분석 툴킷으로, dataPARC의 핵심 구성 요소를 사용하여 고객의 필요에 맞는 애플리케이션을 구축할 수 있습니다.

실시간 트렌드 생성

현존하는 최고의 공정 트렌드 애플리케이션으로 널리 알려진 PARCview는 데이터 수집, 데이터 분석 및 문제 해결을 위한 강력한 기능과 사용 편의성을 결합하여 제공합니다. 주요 기능으로는 드래그 앤드 드롭, 시간 축 드래그, 멀티 트렌드의 시간 동기화, 멀티 트렌드 템플릿 등이 있습니다.

대시보드 및 HMI 디스플레이

고성능 HMI 및 기업 대시보드를 생성하고 운영 공정 데이터를 표시합니다. 개체 속성(크기, 색상, 배경, 전경)을 태그값과 연결하여 애니메이션 디스플레이를 생성하고, PI, IP.21 등에서 기존 대시보드 그래픽을 가져올 수 있습니다.

다이내믹 알람 및 알림

dataPARC의 규칙 기반 알람 및 이벤트 엔진을 사용하여 데이터 손실, 실시간 및 한계값 총합 초과 등 규정 준수 관련 이벤트를 확실하게 감지하는 알람을 설정합니다. 알람 및 이벤트 데이터를 PARCview의 로그북에 전송하고 이메일 또는 SMS로 알림을 보냅니다.

수동 데이터 입력 도구

PARCgraphics Designer의 양식 기반 MDE 도구는 커스텀 데이터 입력 화면 생성 플랫폼을 제공합니다. 여러 MDE 페이지, PC, 위치 등 dataPARC 환경 내 어디에서나 레코드에 대한 데이터를 입력할 수 있습니다.

배치 분석 도구

제품별로 여러 배치를 비교하거나 연속적으로 표시할 수 있습니다. 배치 ID, 제품 라벨 등 식별 정보를 지정하여 과거 배치를 검색하세요. Run 트렌드 분석을 사용하여 배치 내 임의의 지점에서 변동성을 확인할 수도 있습니다.

제어 차트

기존 소스 또는 PARCview 수식에서 제어 차트(X-바, 범위, 표준편차 등)를 생성합니다. 간단히 최소/최대 한계값을 정의하고, Wstern Electric 규칙 또는 사용자 지정 로직 중에서 선택합니다. 한계값은 dataPARC에서 직접 관리하거나 타사 데이터베이스에서 가져올 수 있습니다.

Data Historian Diagram

공정 데이터 히스토리안 이해하기

데이터 히스토리안은 산업 공정에서 생성되는 대량의 원시 데이터를 수집, 저장, 관리하도록 설계된 전문 시스템입니다. 이러한 시스템은 플랜트 데이터의 저장소 역할을 하며, 제조 또는 기타 산업 활동과 관련된 다양한 센서, 기계, 장비에서 정보를 수집하여 시계열 데이터를 저장합니다. 이를 통해 산업 공정 데이터에 대한 포괄적인 기록을 제공하므로 과거 데이터를 저장하는 조직은 성과 트렌드를 분석하고 비효율성을 파악하며 정보에 입각한 의사결정을 내려 운영을 최적화할 수 있습니다.

이 데이터에 액세스하면 핵심 성과 지표(KPI)를 측정할 수 있어 장비와 공정의 성능에 대한 귀중한 인사이트를 얻을 수 있습니다. 이이로써 조직은 트렌드를 파악하고 문제를 해결하며 전반적인 운영 효율성을 향상시킬 수 있습니다. KPI에는 생산 속도 증가, 에너지 소비 감소, 장비 성능 모니터링, 운영 비용 절감, 품질 관리 조치 등 산업 공정과 관련된 특정 매개변수가 포함되는 경우가 많습니다.

PARCview와 같은 전문 도구 및 인터페이스와 함께 사용하면 데이터 히스토리안을 통해 사용자는 저장된 데이터를 쿼리, 분석, 시각화할 수 있습니다. 산업 공정 데이터를 시각화하면 과거 데이터의 트렌드와 패턴을 기반으로 정보에 입각한 의사결정을 내릴 수 있습니다. 효과적인 데이터 저장과 데이터 액세스를 결합하는 데이터 히스토리안은 산업 공정을 최적화하는 데 매우 중요한 역할을 합니다.

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