최첨단의 IIoT – AWS의 4가지 사용 사례

전력망에서 석유 굴착까지

James Blackman • 2019년 1월 29일

                             북해 - 노키아는 석유 굴착 장치에 첨단 산업 솔루션을 제공하기 위해 AWS와 협력하고 있다.

간단히 말해서, 통념상 데이터는 다다익선이다. 데이터가 많을수록 더 나은 결정을 내리고, 더 나은 제품과 더 많은 고객을 창출한다. 적어도 이론상으로는 그러하다.


문제는, 적어도 산업 구조에서는, 처리된 데이터의 양이 30년 동안 대체로 적다는 것이다. 기업에서 생성한 대부분의 데이터는 분석에 사용할 수 없다. 대신, 현장에 보관되다 결국 폐기된다.


작년 말 밀라노에서 개최된 기업 Tranformation Day 행사를 비롯한 여러 행사에서, AWS는 슬라이드를 통해 데이터 과학의 힘든 일에 대한 작은 연구를 인용했다. 평균적으로 데이터 과학자들은 분석을 위해 데이터를 준비하는 데, 즉 수집, 정리, 체계화하는 것에 약 80%의 시간을 소비한다.


포브스 지에서도 볼 수 있는 이 연구는 그들의 시간의 16%만이 훈련, 데이터 마이닝, 데이터 정제에 쓰여 귀중한 통찰력을 얻는 일에 소요되었다고 말했다. 이것은 모든 면에서 컴퓨팅 능력과 기계 학습 도구가 필요한, 어려운 길이다.


“만일 모든 것을 파악하고 그 데이터를 바탕으로 판단할 수 있다면, 어떤 문제를 해결할 것인가?”이것은 AWS가 산업 공간에서 센서, 에지 및 클라우드 컴퓨팅, 기계 학습을 논의 할 때, AWS가 항상 상대에게 묻는 질문이다.


오직 이러한 요소들을 결합해야만, 우리는 정말로 그 질문을 완전히 진지하게 받아 들일 수 있게 된다. 제조운영기술을 연결하고 데이터 과학자의 부담을 줄이며 새로운 빛을 업계에 가져 오기 위해, 새로운 디지털 솔루션이 필요하다.


AWS가 Enterprise IoT Insights에 제시한, 산업 학문의 삼위일체를 결합한 4가지 간단한 사용 사례를 다음과 같이 언급하고자 한다.


Pentair | Water filtration
“Pentair는 양어장 및 큰 산업용 양조 고객에게 센서가 장착 된 정수시스템을 제공한다. 해당 산업 고객의 대부분은 신뢰할 수 없는 인터넷 연결성을 지닌 지역에 위치하고 있다. 그들은 지속적으로 연결을 유지하면서 센서 및 장치에서 클라우드로 데이터를 전송해야 하나, 원격지에서 이것은 쉽지않은 일이다.


“Pentair의 정수시스템에서 데이터는 AWS IoT Core로 전송된다. 연결이 제한되면 AWS IoT Greengrass는 Pentair에 로컬 연결을 제공하여 데이터가 손실되지 않도록 한다. Pentair는 장비의 상태뿐만 아니라 물고기의 건강에도 영향을 미치는 의사 결정을 거의 실시간으로 내릴 수 있으며, 이는 결과적으로 더 나은 수확량을 가져오고 질병 확산을 방지하며 운영 비용을 낮추게 된다.”


Enel | Power distribution
“Enel은 첨단으로 네트워크 배전을 관리하려고 했다. 그들은 에너지 소비량을 측정하고 실시간으로 네트워크 동작을 모니터링하며 지진파 및 지진의 영향을 추적하기 위해 50만개 이상의 변전소에서 센서 및 미터 데이터를 수집하려고 했다.


“Enel은 AWS IoT Greengrass를 구현하여 매우 많은 양의 데이터를 수집, 전달 및 처리함으로써, 행동을 촉발시키고, 활동을 관리하며, 이상에 대응하고, 새로운 서비스를 홍보하고자 했다. 이 프로젝트는 유럽에서 지금까지 가장 넓은 프로젝트이며, Enel에게 데이터를 활용하여 더 나은 미래를 설계할 수 있는 기회를 제공한다.”


Nokia | Oil drilling
“노키아는 현장 석유 작업의 비디오 스트림을 분석하고, 이상이 감지 된 경우에는 원격 센터에 데이터를 보내기 위하여 산업용 IoT 솔루션이 필요했다. 이 솔루션은 Nokia의 Multi-Access Edge Computing 플랫폼에 AWS IoT Greengrass를 배치한 것이고, 또한 Nokia의 개인 모바일 네트워크 솔루션과 결합한 것이다.


“이 공동 솔루션을 통해 석유 산업은 실시간 시추 데이터를 인근 정(井)의 생산 데이터와 매치 할수 있다. 대역폭 비용으로 인해, 노키아는 로컬에서 처리된 데이터에 설정된 규칙 및 경고를 기반으로 다른 정(井) 및 클라우드로 전송 된 데이터를 최적화 할 수 있다.”고 말했다.


Stanley Black and Decker | Construction
“스탠리 블랙앤드데커는, 특히 제한된 네트워크 리소스가 있는 건설 현장 또는 도서말단에서 생성된 모든 데이터를 수집하고, 전송하고, 저장하고, 진위를 확인하고 분석하는 것은 지속 불가능하다고 판단했다. AWS IoT Greengrass는 스탠리 블랙앤드데커가 네트워크의 에지 컴퓨팅으로 데이터를 모니터링하고 필터링 할 수 있게 하여, 애플리케이션이 자산설비의 가동 상태를 전송하고 기계 고장이 발생하기 전에 예측할 수 있도록 하였다.


“Greengrass에 설치된 Edge 기반 어플리케이션은 고가의 도구로 진동을 감지하고 비교하여 설비의 정상가동에서 임박한 고장까지 그리고 과거의 모든 이력을 알려준다.


스탠리 블랙앤드데커는 모든 데이터를 사용하기보다, Greengrass를 활용하여 필요한 데이터에 집중할 것이다. 기술자들에 의한 유압설비들의 원격 트러블슈팅, 보수 주기 추적, 연료 절감 및 경고와 관련된 어플리케이션이 있다.”



enterpriseiotinsights
번역: K-Smart Factory