만들자! 데이터 기반의 스마트 팩토리 - 문태양 AWS 솔루션즈 아키텍트 / 배권 팀장, OCI 정보통신 :: AWS Summit Seoul 2021

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만들자!
데이터 기반의 스마트 팩토리
문태양
솔루션즈 아키텍트
AWS
배권
팀장
OCI 정보통신

우리가 하고 싶은 것
생산 이력,
공정 등을 분석
품질 분석 모니터링
생산 현황
실시간 모니터링
보안
권한에 맞는 데이터 접근
안전한 데이터 저장
혁신가속화
실시간 데이터
분석을 통한
혁신 가속화

여정1.
흩어진 데이터를 모으자

데이터 기반
Smart Factory
자재
구매
생산
설비
제조 과정에서 발생하는
모든 데이터를 분석하고
모니터링
물류
센서
서비스

Data Lake
Data Lake 를 지원하는 서비스
Amazon
DynamoDB
Amazon
SageMaker
Amazon
Redshift
Amazon
Aurora
Amazon ES
Amazon
EMR

Amazon S3
뛰어난
안정성, 가용성, 확장성
오브젝트 단위 제어
사용하기 쉬운
비용 최적화:
Intelligent tiering
뛰어난 보안, 규정 준수,
감사 기능
다양한 데이터 수집 도구
다양한 분석 도구
저렴한 데이터 아카이브
Data Lake를 위한 Amazon S3

데이터베이스, 서버
마이그레이션 및 복구
스트리밍 데이터
오프라인
전송
하이브리드
게이트웨이
AWS Storage Gateway
family
APN partner products
AWS DataSync AWS Transfer for SFTP
온라인 파일 및 오브젝트 전송
대량 대이터, 파일,
오브젝트, HDFS,
데이터베이스
AWS Snowball Edge
AWS Snowmobile
온프레미스를 위한
파일, 블록 볼륨,
스냅샷, 테이프
스토리지
AWS Database
Migration Service
CloudEndure
an AWS
Company
S3 Transfer Acceleration
빠른 전송 파일 교환 장거리 업로드
및 다운로드
Amazon Kinesis family:
Data Firehose, Data Streams,
Video Streams
데이터 전송을 위한 도구

AWS Database
Migration Service
• 데이터베이스를 AWS로 빠르고 안전하게 마이그레이션
• 마이그레이션하는 동안 소스 데이터베이스가 변함없이 운영
• 동종 마이그레이션뿐 아니라 이기종 데이터베이스 플랫폼 또는
S3로 마이그레이션 지원
Amazon Redshift Amazon Simple
Storage Service (S3)
Amazon RDS
Amazon Aurora Amazon DynamoDB
AWS Database Migration Service

AWS Database Migration Service

Factory
Devices
Enterprise Data
(ERP, CRM, MES)
AWS DMS
Corporate
Factory
Corporate
Corporate
Data Center
AWS Cloud
Amazon S3

여정2.
모인 데이터를 분석해보자

Data lake
Data
Warehousing
Big Data
Processing
Interactive
Query
Operational
Analytics
Real time
Analytics
Predictive
Analytics
Recommendations
Visualizations
Data
Exchange
Data Lake를 지원하는 다양한 분석 서비스

Amazon S3 | AWS Glue
Lake Formation
Data lake
Amazon
Redshift
Data
Warehousing
Amazon
EMR
Big Data
Processing
Amazon
Athena
Interactive
Query
Amazon
Elasticsearch
Service
Operational
Analytics
Amazon Kinesis
Amazon MSK
Real time
Analytics
Amazon
SageMaker
Predictive
Analytics
Amazon
Personalize
Recommendations
Amazon
QuickSight
Visualizations
AWS Data
Exchange
Data
Exchange
Data Lake를 지원하는 다양한 분석 서비스

Amazon
Aurora
Amazon
DynamoDB
Amazon
SageMaker
Amazon
EMR
Amazon ES
Amazon
Redshift
Amazon
Athena
간단하고 확장성있는 서버리스 데이터 쿼리 서비스
Amazon Athena
Data Lake에 바로 표준 SQL로 쿼리
Amazon S3에 저장된 데이터를 서버로 옮기지 않고 직접
SQL로 쿼리
AWS Glue 데이터 카탈로그와 즉시 통합
Amazon S3에 저장된 데이터를 지정하고 스키마를 정의한
다음 기본적으로 제공되는 쿼리 편집기를 사용해 쿼리
관리할 서버 없음
스캔한 데이터에 대해서만 비용 지불

간단하고 확장성있는 서버리스 데이터 쿼리 서비스
Amazon Athena

Amazon
Aurora
Amazon
DynamoDB
Amazon
SageMaker
Amazon
EMR
Amazon ES
Amazon
Redshift
Data Lake 데이터의 카탈로그 관리
메타데이터(데이터의 테이블 정의, 스키마)를
Glue 데이터 카탈로그에 저장
관리할 서버 없음
실행한 시간 만큼만 비용 과금
간단하고 확장성있는 서버리스 데이터 통합 서비스
AWS Glue
데이터 ETL(추출, 변환, 로드)을 더 빠르게
분석을 위해 손쉽게 데이터를 준비하고 로드할 수 있게
지원하는 완전 관리형 ETL 서비스

AWS Glue에서 ETL 작업을 쉽게 생성, 실행 및 모니터링할 수 있는 그래픽 인터페이스
AWS Glue Studio
코드를 작성하지 않고
ETL 작업을 시각적으로 작성
단일 창을 통해 수천 개의
작업 모니터링
학습 곡선이 없는 분산 처리

분석 및 기계 학습을 위한 시각적 데이터 준비
AWS Glue DataBrew
풍부한 시각적 인터페이스를 통해
데이터 정리 및 정규화
250개 이상의 기본 제공 변환 중에서
선택하여 작업 자동화
데이터 프로파일링을 통해
데이터 패턴 및 이상 징후 파악
대규모 데이터셋 확장 작업

클라우드용으로 구축된 최초의 BI 서비스
Amazon QuickSight
탄력적인 확장
10 - 10K+ 사용자까지
몇 분만에 확장
사용한 만큼 지불
서버리스
몇 분만에 대쉬보드 생성
단 하나의 서버도 없이
전세계에 배포
AWS 서비스와 통합
AWS 데이터에
접근 보안 적용
AWS IAM을 통해
S3 데이터 레이크
접근 권한 통합
API 지원
프로그래밍 방식으로
온보드 사용자 및
컨텐츠 관리
앱에 쉽게 임배딩

Amazon QuickSight: Data Prep
데이터 미리 보기
필드 이름 변경, 제거, 데이터 유형 변경
계산된 새 필드 만들기
행 필터링
사용자 지정 SQL 쿼리 푸시 다운

Amazon QuickSight

Factory
Devices
Amazon
Athena
Amazon
QuickSight
Enterprise Data
(ERP, CRM, MES)
AWS DMS
Corporate
Factory
Corporate
Corporate
Data Center
AWS Cloud
Amazon S3
AWS Glue

여정3.
설비의 데이터를 얻어보자

AWS IoT
AWS IoT Things Graph
AWS IoT SiteWise
AWS IoT Analytics
AWS IoT Events
Intelligence
and outcomes
Analytics
Services
AWS IoT Device Tester
AWS IoT Greengrass
FreeRTOS
AWS IoT Device SDK
Device
Software
Connectivity
& Control
Services
AWS IoT Device Management
AWS IoT Device Defender
AWS IoT Core

AWS IoT Greengrass
로컬 메시지 처리
0 1 1
1
1
0
1
0
1
1
0
1
0
0
데이터 상태 싱크 런타임
ML 추론 스트림 매니저 시크릿 매니저
큰 데이터를 로컬에서
취합하여 처리 가능
로컬에서 ML 추론가능 시크릿을 디바이스로 배포
로컬 디바이스 생성 데이터를
로컬에서 작업 + 클라우드로 데이터
저장/관리/분석
인터넷 연결 없이도 디바이스와
커뮤니케이션 가능
AWS Lambda, 도커,
OS프로세서

AWS IoT Core
디바이스를 AWS로
안전하게 연결
연결된 디바이스로부터 받은 메시지를
처리하고 라우팅
오프라인 상태에서도 응용 프로그램이
장치와 상호 작용하도록 지원
다른 AWS 서비스와
완벽하게 통합

AWS IoT SiteWise
몇 분 만에 AWS로 장비 데이터 수집
ASSET MODEL
Property: Attribute
tool_id :
Property: Time-series
pressforce-ch1 :
Property: Formula
Avg Pressforce : f (pressforce-ch1)
설비의 데이터 구조화 및 성능 메트릭 지정
시계열 최적화 데이터 저장소에 데이터 저장 대시보드를 만들고 공유하여 실시간 및
기록 장비 데이터 시각화

AWS IoT SiteWise

Factory
Devices
AWS IoT Core
AWS IoT Greengrass
Amazon
Athena
Amazon
QuickSight
Enterprise Data
(ERP, CRM, MES)
AWS DMS
Corporate
Factory
Corporate
Corporate
Data Center
AWS Cloud
Amazon S3
AWS Glue
AWS IoT SiteWise

정리
여정1. 흩어진 데이터를 모으자
여정2. 모인 데이터를 분석해보자
여정3. 설비의 데이터를 얻어보자

OCI 정보통신 사례발표
Cloud 기반의
“생산실적보고 체계 자동화”

1959
Since 1959, 중구 소공동
250 B KW
5
2020년 , 연결 산 기준
국내 5개 공장, 7개 계열사
OCI Company Ltd.
2135
국내 종업원수

Basic Chemical, Petrochemical & Carborn Black, Energy solutions
OCI Company Ltd.
BasicChemicals Petrochemicals&CarbonMaterials EnergySolutions
• 폴리실리콘
• 고순도 인산
• 과산화 수소
• 흄드실리카
• 진공단열재
• 카본블랙
• BTX
• 피치
• 가소제
• TDI
• 태양광 발전
• 미국 알라모 프로젝트
• 중국 태양광 발전
• 새만금 열병합 발전

제품 별로 건설 한지 20 ~ 30 년 경과
오래된 공장
운영을 위한 IT 시스템 이 분리 구축 되어 있고 여러 개의
공정으로 나뉘어 있음
Data 분산
가동율, 실적 관리등에 수작업 비율이 높음
수작업 비율 이 높음
자동화를 위한 SI 통합, 설비 교체 에 대규모 투자가
필요한 상황
개선을 위해 대규모 투자가 필요
포항공장, 광양공장, 중국 OJCB공장
Petrochemicals
& Carbon Materials

현장의 PPT, EXEL
문서 확인
Delivery, Tunning
대상 특정 Logic과
Data Source 파악
Cloud
설계,구현
현장의 담당자, D6ecision
Maker들이 만들고
사용하고 있는 주요 문서
들을 검토하여
대상을 구체화
자주 사용하고
손이 가장 많이 가고
가장 중요한
수기 문서를 특정
“생산월보”
사용된 Source Data 와
문서 작성 logic 파악
AWS DataSync
AWS DMS
AWS GLUE
Amazon Athena
현장 적용 및 feed back
성능, 사용요금 등 참조하여
가성비를 높이는
설계 변경 작업
도입할 목표를 구체화 (대상 업무, Data source, 사용자) 하고 진행 프로세스 수립
목표 설정 과 진행 프로세스
AWS DynamoDB
AWS QuickSight
Amazon S3
Amazon EC2

역할 별로 필요한 인력
추진 조직
Cloud Architect
구현하려는기능에맞게
Cloud서비스를선정
하고서비스설계를진행,
이때 내부의 Engineer가
함께참여
AWS Specialist
Domain
Data Engineer
RawDatasource들중에필요한
Dataset을골라내고,1차선정
하는역할, EndUser에게
전달될최종형태의 Dataview
table(Athena)을생성
IT SM
Analyst
IT지식과현장지식을갖추
고서비스를delivery하는역할
선학습후에FieldUser에게
교육및적용
연구소
Cloud Engineer
Cloud Service를 운영하는역할
tuning을통해 서비스를
개선하고확대적용시에서비스
변경작업등을담당
IT (DBE)
Field User
준비된Dataviewtable로부터
Quicksight를이용하여
필요한도표와차트를생성
하며,추가로필요한data와
Viewtable등을요청
공장 생산팀

AWS IoT Core
Amazon
Athena
Amazon
QuickSight
AWS DMS
Corporate
Factory
Corporate
Corporate
Data Center
AWS Cloud
Amazon S3
AWS Glue
SCADA
Historian
OPC-UA
PLC/DCS
Asset
SCADA
AWS DataSync
Enterprise Data
(ERP, CRM, MES)
Maria DB
(Local)
Amazon
DynamoDB

예시화면) 생산실적자동화

Function Description
작성 시간
DATA 준비 7일
분류 3일
SHEET 작성
EXEL 도표 2일
차트 2일
보고 (품의)
팀 내부 결재 3일
경영 보고 5일
정확성
Human error 방지
보고 후 수정
보관 / 관리
출력 후 공장 보관 용이성
과거 자료 참조 편의성
Function Description
작성 시간
DATA 준비
마감 후
즉시
분류
SHEET 작성
EXEL 도표
차트
보고 (품의)
팀 내부 결재
경영 보고
정확성
Human error 방지
보고 후 수정
보관 / 관리
출력 후 공장 보관 용이성
과거 자료 참조 편의성
AS-IS TO-BE
기존 수기 보고 체계 와 Cloud 기반의 보고체계 자동화 효과 비교
구축 효과

Pilot
전 공장 ,
전 제품 확대
DL 파생
프로젝트 수행
Cloud기본설계,검증
단위업무적용
1개 공장운영
국내5개공장,
국외1개공장확대
전제품확대
확보한 DataLake를활용한
파생프로젝트수행
예)Oncloud공정감시시스템
온실가스모니터링,관리시스템
Amazon의 개발자와 데이터 과학자를 교육하는 데 직접 활용 되었던 커리큘럼을 기반으로 학습하세요
향후 계획

여러분의 소중한 피드백을 기다립니다.
강연 종료 후, 강연 평가에 참여해 주세요!

감사합니다

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