데이터 인텔리전스가 IT/OT 통합을 가속화하는 방법

운영 시스템과 비즈니스 인텔리전스 사이의 전통적인 경계가 사라지고 있습니다. 공장, 유틸리티, 인프라가 매일 테라바이트의 센서 데이터를 생성하고, 이를 Aveva CONNECT와 같은 운영 기술(OT) 시스템을 통해 접근 가능하게 함으로써 새로운 패러다임이 등장하고 있습니다. 정보 기술(IT)과 OT의 통합이 데이터 인텔리전스를 통해 전례 없는 가치를 창출하는 세상. 데이터 인텔리전스를 통해 운영자부터 임원까지 모두가 자연어를 통해 산업 시스템과 상호 작용하고, 비용이 많이 드는 이상 현상을 미리 감지하며, 실시간 시장 데이터를 기반으로 생산을 계획할 수 있습니다. 이 통합을 마스터하는 조직들은 더욱 수익성 있는 비즈니스 모델로 전환하고, 린 기업을 실현하고 있습니다.

Aveva 시스템에서 나오는 OT 데이터(자산 계층, 장비 성능, 대기 센서)가 IT 데이터(시장 데이터, 자원 계획, 공급망 예측)와 결합하면 가치 사슬의 전체 운영 상황이 보이게 됩니다. 이 종합적인 관점은 원인 분석, 생산 흐름 최적화, 에너지 및 자원 효율성 등의 비즈니스 프로세스와 사용 사례에 AI를 주입하는 반복 가능한 방법을 제공합니다.

압축기 모니터링을 통한 Convergence 시연

압축기와 같은 중요 인프라의 자산 성능을 모니터링하는 것은 탄탄한 운영에 중요합니다. 운영은 센서와 장비 데이터의 대량을 수집하지만, 이 데이터는 종종 여러 시스템에 분산되어 있어 현장의 운영자나 사무실의 머신러닝 전문가가 적절한 시간에 적절한 맥락으로 접근하기 어렵습니다. Aveva CONNECT와 Databricks의 통합은 자산 성능 모니터링을 반복 가능하고 확장 가능하게 만듭니다. 어떻게 하는지 보여드리겠습니다.

다양한 산업 데이터의 확장 가능한 통합

첫 번째 단계는 데이터를 Lakehouse 아키텍처로 통합하는 것으로, 이는 유연성, 비용 효율성, 데이터 레이크의 규모와 데이터 관리 및 ACID 트랜잭션의 데이터 웨어하우스를 결합한 오픈 데이터 관리 아키텍처입니다. CONNECT를 통해 Delta Sharing을 통해 가능해진 표준화된 양방향 통합은 OT 데이터를 Databricks 내의 모든 다른 데이터 소스와 함께 원래대로 표시하게 합니다. 이 데이터 아키텍처는 OT 데이터 카탈로그 내의 수천 개의 압축기를 텍스트 기반 유지 보수 기록 및 실시간 고해상도 날씨 데이터 카탈로그와 결합하여 종합적으로 모니터링할 수 있게 합니다. 데이터가 메달리온 아키텍처를 통해 통합되면, AI/BI 와 Databricks 플랫폼에 내장된 Mosaic AI Agent Framework 와 같은 AI 지원 도구를 통해 시각화와 인공 지능이 쉬워집니다.

위의 대시보드는 Databricks AI/BI를 기반으로 하여, 압축기 모음에 위치한 센서에서 스트리밍되는 시계열 데이터를 시각화합니다. 베어링 온도나 입구 온도와 같은 속성에 대한 읽기를 통해 이러한 자산의 건강과 성능을 실시간으로 모니터링할 수 있습니다. 고급 알고리즘인 다중 모드 이상 탐지는 통합 시계열 신호와 실시간 날씨 조건에 적용할 수 있어, 운영 인력의 운영 상황을 개선합니다.

모두를 위한 산업 데이터 관리

데이터가 중앙 위치에서 보이고 완전히 관리되면, 운영 팀은 자신의 역할과 속성에 맞춰 자산 세부 정보를 볼 수 있습니다. 아래에서는 자산 유형, 제조 세부 정보, 각 압축기의 서비스 정보 등에 대한 정보가 표시된 것을 볼 수 있습니다. 이 뷰는 로그인한 사용자의 접근 권한을 자동으로 반영하므로, 유지 보수 사용자는 서비스 정보만 볼 수 있고, 공장 관리자는 데이터나 대시보드를 복제할 필요 없이 서비스 정보와 함께 모든 재무 KPI를 볼 수 있습니다.

자연어 비즈니스 인텔리전스를 활용한 데이터 영향력 확장

분석 소비를 민주화하기 위해, AI/BI는 도메인 전문가가 SQL과 같은 전통적인 분석 기술을 갖춘 기술 팀에 의존하지 않고 인사이트를 얻을 수 있도록 자연어 기능을 제공합니다. 예를 들어, 사용자는 Genie를 활용하여 후속 질문을 할 수 있습니다:

사용자는 이 압축기 유닛에 대한 유지 보수 서비스 일정과 관련된 질문도 할 수 있습니다:

IT와 OT에 쉽게 접근할 수 있게 되면, 예측 유지 보수, 에너지 최적화, 실시간 품질 관리, 공급 체인 동기화 등의 사용 사례를 통해 린 운영이 가능해집니다. 이 통합을 받아들이는 기업들은 오늘날의 운영적 도전을 해결하고, AI 변혁이 그들의 비즈니스 프로세스를 재구성함에 따라 지속적으로 혁신하는 기반을 구축하고 있습니다.

데이터 인텔리전스를 IT/OT 통합의 기반으로

Aveva OT 데이터와 SAP, Salesforce, Workday, Kinaxis 등의 주요 기업 데이터 시스템을 통합하여 Databricks에서 데이터 인텔리전스를 활용하는 산업체들은 조직의 데이터와 그 사용에 대한 종합적인 이해를 제공합니다. 압축기 건강 모니터링 예제는 산업체가 AI 에이전트를 이용해 비즈니스 프로세스를 재구성하는 많은 사용 사례 중 하나입니다. 인간의 전문성과 기술을 균형있게 활용함으로써, 산업체들은 계획되지 않은 다운타임을 줄여 비용을 절약하고, 실시간 시장 가격에 기반한 반응형 생산을 통해 이익을 증가시키며, 위험한 환경 조건에 대한 적극적인 알림을 통해 안전 사고를 줄이고 있습니다. 결국, Databricks 플랫폼은 Aveva와 같은 기업 시스템의 가치를 최대화하는 데 중요한 역할을 하며, 데이터 기반의 경쟁력, 확장 가능한 인텔리전스, 데이터 인텔리전스의 오케스트레이션을 통한 강력한 거버넌스를 통해 이를 실현합니다.

Aveva와 Agnico Eagle과 함께하는 산업용 인텔리전스 해제 와 Aveva와 Databricks의 IT-OT 통합을 통한 대규모 산업용 인텔리전스 를 다시 보고, Delta Sharing과 CONNECT가 제공하는 매끄럽고, 코드 없는, 복사 없는 솔루션이 IT와 OT 데이터를 어떻게 쉽게 결합하는지 확인하세요.

(이 글은 AI의 도움을 받아 번역되었습니다. 원문이 궁금하시다면 여기를 클릭해 주세요)