클라우드를 활용한 디지털 제조(Digital Manufacturing)실현 방법 및 사례 소개 - 윤석찬 (AWS 테크에반젤리스트) :: Machine Softforum 2019

1. 클라우드를 활용한 디지털 제조 실현 방법 및 사례 윤석찬, AWS 테크니컬 에반젤리스트 @channyun

3. 필요한 만큼만 원할때 마다 인터넷으로 IT 자원을 사용한 만큼만 지불하는 대용량 서비스 클라우드 컴퓨팅이란?

4. 1. 초기 선 투자 불필요 서비스 규모를 예측하고 미리 서버를 구매하고 관리할 필요가 없습니다. 2. 저렴한 종량제 가격 규모의 경제를 통한 비용 절감에 따른 지속적 가격인 하 및 종량제를 통한 효율적 과금 체계입니다. 3. 탄력적인 운영 및 확장 가능 필요한 용량을 예측할 필요없이 트래픽 만큼만 사용하거나 손쉽게 확장할 수 있습니다. 클라우드 컴퓨팅의 이점

5. 4. 속도와 민첩성 시장 상황에 빠르게 대응할 수 있는 민첩성을 통해 비지니스를 혁신할 수 있습니다. 6. 손 쉬운 글로벌 진출 빠른 시간내에 손쉽게 글로벌 고객을 위한 서비 스를 시작할 수 있습니다. 5. 비지니스에만 집중 가능 인프라가 아니라 비즈니스를 차별화할 프로 젝트와 고객에 집중할 수 있습니다. 클라우드 컴퓨팅의 이점

6. 가장 광범위하고 깊이 있는 클라우드 플랫폼 고객이 원하는 가장 광범위하고 깊이 있는 클라우드 서비스를 통해 대부분 IT 요구 사항을 수용할 수 있음

7. 빠른 민첩성을 무기로 기존 시장 파괴 호텔 및 관광 택시 및 운송모바일 게임 음식 배달 부동산유아 교육

8. 속도는 모든 기업에게 중요하다! 엔터프라이즈미디어/인터넷금융/리테일게임스타트업

9. 국내 엔터프라이즈 기업 도입 사례 모바일/IoT, 데이터 분석 게임 서비스 항공 웹사이트 뿐 아 니라 사내 시스템 이 전 결정 방송 웹 사이트 및 올림픽 사이트 운영 신한 북미/일본 인터넷 뱅킹 및 쏠(SOL) 뱅킹 앱 글로벌 스마트 TV 및 가전 ThinQ IoT 서비 스 하이마트/롯데슈퍼/면 세점/엘롯데 등 쇼핑몰

10. Digital Transformations 개발 및 테스트 신규 프로젝트 브랜드 웹사이트 데이터 분석 모바일/IoT 데이터 센터 이전 비지니스 애플리케이션 클라우드 올인 금융/자동차/제조/농업 등 다양한 분야에서 클라우드 활용 - 4차산업혁명

11. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or Its Affiliates. All rights reserved. 속도는 제조 기업에 더 중요합니다! AWS Managed Services IaaS on AWS Industrial Machinery Consumer Products Medical Devices Automotive Transportation IaaS on AWS with Smartonix FedRAMP SaaS Electronics & Semiconductor

13. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or Its Affiliates. All rights reserved. 제조사들의 디지털 전환을 위한 주요 요구사항 • Service를 넘어 플랫폼 사업자로 Positioning • 자체 플랫폼 구축 통한 생태계 선도 • 차별화 및 新매출 창출 위해 AI, IoT 등 접목 • Public Cloud 접목으로 비용 절감 추진 • 설계 및 제품 개발 Simulation 위한 HPC 활용 • 자율주행 등 신기술 Prototype 개발에 활용 3 R&D 4 생산ㆍ제조 Product as a Service 1 Product as a Platform 2 Trend 예시 • Edge Computing 기반 Anomaly Detection • 수율 제고 위한 Cloud 기반 Big Data 분석 활용 BusinessModel Transformation Operation Innovation 5 SCM / ERP / Sales Channel • ML 기반 수요 예측 등에 활용 • ERP 이전을 Operation 최적화와 연계

14. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or Its Affiliates. All rights reserved. AWS IoT 및 다양한 서비스 활용 →신규 Smart Home 서비스 기반 구축 1. Product as a Service - iRobot1 • 집 내부 공간구조와 (전구, TV, 스피커 등) Smart Device들 위치 파악 à 차별적 Smart Home 서비스 기반 마련 −10개월만에 5억 평방 피트의 Home 지도 제작 −iRobot Clean Map Report를 통해 청소 상태를 스마트폰 내 App에서 확인 가능 −AWS IoT 등 다양한 서비스를 이용하여 다양한 Smart Device 를 클라우드 환경에서 연결 −공간 정보를 활용하여 사람의 현재 행동을 보다 정확하게 예측 à 정교한 서비스 제공 가능 iRobot Roomba’s Cleaning Status View on App

15. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or Its Affiliates. All rights reserved. LinkITTM IoT 개발 플랫폼 출시 àTime-to-Deployment 50% 단축 2. Product as a Platform – Mediatek Challenge Action Benefit • IoT 시대의 도래 à 단순 Chip 제조/판매를 넘어선 ‘Product as a Platform’ 전략 필요 • IoT 서비스 제공 위한 글로벌 클라우드 인프라 제공 역량 필요 • MediaTek LinkIT ONE SDK 개발 및 제공 à LinkIT ONE 보드用 S/W 개발 시 AWS IoT 서비스 수행 지원 • AWS IoT 서비스 à 센서, Actuator, 기기, Application간 양방향 통신 지원 (MQTT, HTTS) • Mediatek LinkIT One 포 함된 Starter Kit 출시 • IoT 개발자들에게 Dashboard, Device 관리, 원격 Firmware upgrade 등 제공 • IoT 서비스의 Time-to- deployment 50% 단축 및 글로벌 확장 달성 “신규 IoT Starter Kit은 개발자들이 그들의 아이디어들을 IoT 및 Wearable 기기의 기 능으로 구현하는 Proof-of-Concept 개발 시 필요로 하는 모든 것을 제공하고 있음” -Marc Naddell, VP of MediaTek Labs 2

16. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or Its Affiliates. All rights reserved. High Performance Computing 솔루션 → FPGA S/W Simulation 시간 단축 3. R&D - Xilinx “AWS는 우리에게 비핵심 역량인 IT 자원 확보 와 관리 부담을 덜어주었고, 이를 통해 우리는 핵심 역량에 집중하여 고객에게 혁신적인 Feature와 큰 가치를 제공할 수 있게 되었다.” -Ambs Kesavan, S/W Engineering and DevOps Director at Xilinx AWS HPC 활용 R&D Speed 향상 FPGA 혁신 (F-Instance用) FPGA 공급 상호협력 à혁신의 선순환 고리 •무한한 Computing Power 확보 •S/W Regression Test 기간 단축 •고객에게 조기에 신규 FPGA 제공 •AWS의 신규 F-Instance에 탑재 • Bug 없는 솔루션 제공 위해 FPGA 고객사向 S/W Test 필요 • On-premise 기반 Regression Test → Demand Spike 시 생산성 저하 • Non-Peak 상황 시 IT 자원 가동률 저하 • AWS의 HPC Cluster 로 Workload를 이전 à 문제 해결 • Computing-intensive, memory-intensive한 EC2 Instance 활용 • Auto Scaling, Dynamo DB, S3, EBS, EFS 등 활용 • Peak load시 Turnaround time 단축 • Test 결과 예측치 향상 • Amazon EC2 F1 Instance 개발자에게도 해당 Solution 제공 Challenge Action Result 3

17. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or Its Affiliates. All rights reserved. 제조 장비 ‘Anomaly Detection’에 활용 →AWS 클라우드 기반 기계 학습 활용 4. 생산ㆍ제조 – Sony “소니는 Greengrass를 활용해서 공장 기계에 장착된 센서 Data를 모아 각 장비의 실시간 상태를 파악하고 Machine Learning을 활용하여 Predictive Maintenance에 활용하기 시작했다.” -Ryuji Takehara, Cloud System Architect, Sony • Predictive Maintenance à 베어링 기기 노후화로 인한 Performance 저하 파악 • 향후, Factory Solution외 타 IoT 솔루션 으로 확장할 계획 • 공장 내 기기別 특화 ML Model 개발 à 수백 개 Model 개발/관리 난해 • 가속 센서 기반 Anomaly Detection에 High Frequency(10KHz↑) 센서데이터 필요 • AWS 환경 내 ML Model Training • Model을 High Frequency 처리용 보드에 Greengrass로 내려 Inference • Greengrass를 통해 Model의 지속적인 개선 및 Deploy를 용이하게 수행 4

18. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or Its Affiliates. All rights reserved. ERP + Operation Data 연계 à재고 최적화 & 제조 혁신 추구 “ERP의 Transaction Data와 Operation Data의 연계는 매출 상승, 비용 절감 등 무한한 개선 기회를 제공할 것임” – Jorge Frausto, SVP Enterprise Systems, GE Power • 장비 고장 예측 정보 + ERP Transaction Data à 필 수 부품 적정 재고량 산출 • 재고 부족으로 인한 Service Down Time 방지 실시간 재고 최적화 Global Operation Single View • 제조 공정 상 품질 이슈 발생 시, 각 지역 공장별 품질 비교 후 근인 분석 및 파악 ￚ PLM 상 Product Design 문제 / 제조 공정 차이 / 사람의 실수 등 Opera -tion Data (장비) ERP 재고 최적화 ￚ 부품별 재고량 ￚ 재고 운영 계획 ￚ 장비 모니터링 ￚ 고장 시점 예측 ￚ 수율/불량 이슈 ￚ PLM ￚ 제조 공정 정보 ￚ 작업 History ERP Operation Data (공장) 제조 혁신 5. SCM / ERP – GE5

21. AWS IoT Core Lamb dausers Kinesi s DynamoDB AWS Cloud API Gatewa y Re dis Data Process RDS Web Service Admin 공기 청정기 IoT 서비스 구현 • 제품 접속 수용률 50% 이상 향상 • 연간 인프라 운영비용 62.1 % 절감(E) • AWS의 지속적인 가격 인하/성능 개선 및 신규 서비스 출시

22. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or Its Affiliates. All rights reserved. SAP S/4HANA on Cloud 도입 도입 효과 컴퓨팅 비용: 30% 절감 (운영비 포함, 5년기준) ERP 시스템 활용: 30% 시간 축소 (프로그램 구동 시간) 장애 대응: 약 36배 이상 개선 (발생이후 10분 이내) 인프라 구축 기간: 66% 기간 축소 (설계~구축: 약 2.5주) “LS그룹 전기 전자 사업 IT Total 서비스 제공 및 비철금속 유통 사업을 통한 고객 성장 혁신 주도” IT 서비스 비철금속 üIT시스템/인프라 구축 및 운영 üCloud/빅데이터 플랫폼 사업 ü 산업용 주요 원자재 유통 (구리, 알루미늄, 납 등) Business Domain

25. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or Its Affiliates. All rights reserved. 자율 주행 소프트웨어 개발 https://2018gputechconf.smarteventscloud.com/connect/sessionDetail.ww?SESSION_ID=185146 https://robotstart.info/2018/03/27/toyota-aws.html • 자율 주행 차량 소프트웨어 연구 개발에 AWS EC2 P3 인스턴스를 활용 • 안정적인 성능의 자율 주행 소프트웨어 개발을 위해 “Trillion-Mile Reliability”를 목표로 대규모 학습 데이터를 통해 시뮬레이션이 가능하도록 클 라우드 상에 자율 주행 시뮬레이터 구축 • TRI 자동운전 소프트웨어 개발에 AWS 서비스 적 용 (Elasticsearch service, Lambda, RDS, ElastiCache) S81014 - Advancing State-of-the-Art of Autonomous Vehicles and Robotics Research using AWS GPU Instances TRI 2モードの自動運転ソフトウェア！ AWSや開発環境も公開

26. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or Its Affiliates. All rights reserved. 자율 드론 소프트웨어 개발 • 드론 카메라를 이용하여 확보된 비디오를 통한 실시간 분석 및 인사이트 도출 • 500미터 수준의 해상도로 물체 및 객체를 탐지 (타 시스템 대비 매우 높은 수준) • 딥 러닝 알고리즘 트레이닝을 위해 AWS 상에서 NVIDA GPUs 사용 • 실시간 동영상 캡처 및 분석을 위해 UAV 상에서 Jetson TX1 사용 Iris Automation에서는 무인 항공기(UAVs)가 객체 탐지 및 충돌을 피할 수 있는 기술 개발에 컴퓨터 비전과 딥 러닝 알고리즘이 활용 되었습니다. “ ”

27. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or Its Affiliates. All rights reserved. 마무리 • AWS 제조 기반 정보를 알기 원하시면… • https://aws.amazon.com/ko/manufacturing/ • https://aws.amazon.com/ko/manufacturing/product-design/ https://aws.amazon.com/ko/manufacturing/smart-factory https://aws.amazon.com/ko/manufacturing/smart-products • AWS 제조 도입을 위한 컨설팅을 원하시면… • 클라우드 도입 과정 및 아키텍처 리뷰 제공 https://aws.amazon.com/ko/contact-us/

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