•독창적인 연결성을 제공하는 데이터 관리 소프트웨어

•자동 데이터 수집 및 저장으로 효율성 제고 및 데이터 맥락화로 의미 도출

•기업 전반에 걸쳐 효율성 및 가시성 개선

 

 

 

 

 

산업플랜트 및 시설은 운영 탁월성을 높이기 위해 디지털 전환을 크게 강조해 왔다. 그러나 정보기술(IT) 및 운영기술(OT)그룹이 협력하고, 이처럼 새로운 이니셔티브를 온라인으로 전환하기 위해 노력하다 보면 발전을 저해하는 장벽과 맞닥뜨리는 일이 많다.

OT 아키텍처는 기업 전반에 걸쳐 광범위하게 사용할 수 있는 데이터를 적절한 방법으로 수집하려는 IT 직원의 노력에 혼란을 줄 수 있다. OT 인프라는 다양한 레거시 장비 및 시스템이 포함되는 경우가 많아 데이터 사일로가 형성되고, 플랜트 또는 기업 전반에 걸쳐 효율적인 데이터 이동을 제한한다. 게다가 OT 환경은 레거시 시스템에 의해 제약을 받기 때문에 새로운 장비를 매끄럽게 통합하지 못하는 경우가 많고, 이는 확장성의 문제로 이어지며, 애널리틱스(Analytics)와 같은 새로운 기술 구현에 있어 비용 효율성이 떨어진다.

대다수의 조직에서는 다양한 OT 시스템 및 장비와 보다 원활한 통신을 하기 위해서 데이터 레이크 기술을 수용하고 있다. 이 기술은 조직의 초기 투자를 적극 활용하는 등 유연한 연결성을 특징으로 하며, 덕분에 기업 전반에 걸쳐 가시성이 한층 더 높일 수 있다.

조직은 현재 상황에도 적합하고, 향후에도 잘 사용할 수 있도록 확장성을 갖춘 데이터 레이크 솔루션을 찾을 때 여러 가지 중요한 사항을 선택해야 한다. 최고의 데이터 레이크 솔루션을 구현하려면 조직은 지속적인 신뢰성 및 운영 성공을 위해 필요한 데이터를 기술적으로 연결, 수집 및 맥락화할 수 있는 방식에 중점을 둬야 한다.

 

독창적인 연결성을 제공하는 데이터 관리 소프트웨어

 

대부분의 조직은 애널리틱스를 강화하고 개선하고자 노력하고 있으며, 이 중 다수는 한 발 더 나아가 중앙 집중식 모니터링 및 보고 시스템을 통해 운영 탁월성을 제고하고 있다. 그러나 IT 그룹이 플랜트 또는 기업 전반에 걸쳐 데이터를 연결하려 할 때 직면하는 주요 문제점 중 하나가 바로 다양한 통합 프레임워크를 사용하는 신규 및 레거시 장비가 너무나도 많다는 점이다.

엔지니어링, 신뢰성, 유지보수, 운영, 연구 및 기타 부서 모두가 OT 데이터를 수집 및 공유해야 할 수도 있다. 데이터 유형 및 저장 형식이 다양하기 때문에 이런 작업물을 전달하기 위해서는 보안, 버퍼링, 터널링, 브리징 및 중복을 관리할 수 있는 여러 가지 연결성 소프트웨어 패키지가 필요한 경우가 많다. 그 결과, 연결성 패치워크를 유지하기가 까다롭고 힘든 경우가 많다. (그림 1 참조)

 

[그림 1] 기존 OT 아키텍처는 다양한 연결성 패키지를 통한 복잡한 엔지니어링으로 전체 기능 영역 간 데이터 흐름을 제공해야 한다. (출처: Emerson)

 

 

 

뿐만 아니라, 솔루션 생성 시 대개는 클라우드 애널리틱스와 같은 유망 기술과 연결하기가 까다롭다. 기존 OT 시스템 다수는 IT 부서가 클라우드 연결성을 위해 사용하는 최신 통합 프레임워크를 사용하지 않다. 그 결과, IT에서는 일시적인 수단을 개발해 이들을 연결해야 하며, 이는 관리, 보안 및 안정성을 복잡하게 만든다. 가장 심각한 경우, OT 시스템 인프라의 기능을 초과해 때때로 운영이 중단되는 사태가 일어날 수 있다.

데이터 레이크는 필수 작업을 수행하는 데 반드시 필요한 기존 시스템을 뜯어내거나 교체할 필요 없이 복잡하게 얽혀 있는 OT 시스템의 연결 문제를 해결한다. 이런 데이터 레이크는 로컬 또는 클라우드에 배포할 수 있으며, 독창적인 연결성 솔루션이 다양하게 제공되는 대부분의 고급 레이크는 거의 모든 OT 솔루션과 연결할 수 있다. (그림 2 참조) 성능이 제한적인 인프라에 의존하고 있는 조직은 데이터 속도를 조절하는 유연성을 발휘하여 데이터 수집이 OT 시스템 운영을 방해하지 않도록 한다.

 

 

[그림 2] 고급 데이터 레이크 솔루션은 독창적인 연결성을 제공하여 모든 기능 영역이 필요한 데이터를 빠르고 쉽게 연결할 수 있도록 보장한다. (출처: Emerson)

 

 

 

통신 인프라가 제한적이거나 고유의 사이버보안 문제로, 데이터를 오프사이트로 옮기는 일이 금지된 영역에서 운영하는 조직의 경우, 고급 데이터 레이크 소프트웨어를 실행하면 온프레미스 또는 클라우드에서 데이터 형식을 오가는 유연함을 발휘할 수 있다. 이를 통해 조직은 클라우드, 로컬 또는 이 둘의 조합에 데이터를 저장함으로써 필요한 보안 및 규제 문제를 해결할 수 있다. 상황이 변하는 만큼 인프라도 변화할 수 있다.

 

자동 데이터 수집 및 저장으로 효율성 제고

 

오늘날, 수많은 플랜트가 이력장치에 의존하여 중요한 플랜트 데이터를 수집한다. 그러나 이력장치의 경우 시설 밖에서 작업하는 인력 또는 프로세스 엔지니어링 그룹이 사용하기에 아주 커다란 한계점이 있다. 대개 이력장치는 다양한 데이터 유형을 관리하는 데 적합하지 않다. 가장 일반적인 방식인 태그별 허가 이력장치는 여러 가지 데이터 포인트를 모니터링하는 데 엄청난 비용이 발생한다.

또한, 이력장치는 주로 수치 데이터를 수집 및 저장하는 데 가장 효과적이다. 일부 기능 영역에서는 이 기능이 유용하지만, 사진, 동영상, 스프레드시트 등 다른 기능 그룹이 필요로 하는 다수의 데이터 유형은 제외된다.

그 결과, 비수치 데이터는 이력장치에 저장되지 않거나 저장되더라도 추출 및 사용이 간단하지가 않다. 이로 인해 다수의 그룹이 이력장치에 있는 데이터에 접근하지 못하거나, 필요한 데이터의 아주 일부에만 접근할 수 있다. 따라서 IT 및 OT는 다양한 시스템을 관리해야 하며, 이들 그룹은 반드시 보안 솔루션을 개발해, 이들 시스템 간에 데이터를 전송해야 한다.

데이터 레이크는 훨씬 더 유연한 수집 및 저장 기능을 제공한다. 태그 기반의 라이선스를 제거한다는 의미는 팀 단위로 훨씬 더 낮은 금액에 데이터를 수집 및 저장할 수 있음을 가리킨다. 또한 고급 데이터 레이크는 다양한 출처의 데이터를 자동으로 병합한 후 중앙 저장소에 저장한다. (그림 3 참조)

 

 

[그림 3] Emerson Plantweb Optics와 같은 최신 데이터 레이크는 다양한 소스 및 파일 형식에서 데이터를 자동으로 수집하여 일관성을 보장하며, 따라서 사용자는 필요한 사항을 하나의 시스템에서 쉽게 찾을 수 있다. (출처: Emerson)

 

 

자동 집계 덕분에 사용자는 특정 자산에 관한 데이터의 위치를 찾기 위해 여러 개의 애플리케이션을 열어볼 필요가 없어 데이터 접근에 필요한 노력이 줄어든다. 또한 플래시 드라이브 등 안전하지 않은 장치에서 흔히 이루어지는 것과 같이 데이터를 수동으로 전송할 필요가 없으므로 개별 및 플랜트 차원 모두에서 효율성 및 보안성이 높아진다. 수집 및 기록 시 데이터에 인적 오류가 일어날 가능성도 줄어든다.

데이터 레이크는 이력장치 대비 한층 더 발전된 데이터 수집 방식을 사용한다. NoSQL 솔루션과 같은 새로운 데이터베이스 기술은 이력장치에 비해 유연성 및 확장성 부분을 개선한다. 데이터 레이크에서 사용하는 데이터베이스는 구조화되지 않은 데이터를 쉽게 저장하고 데이터베이스 증가에 따라 확장하기가 쉬워 데이터 로딩 및 검색 속도가 빨라지는 등 사용자 경험을 개선한다.

뿐만 아니라, 고급 데이터 수집 시스템은 리소스가 부족한 조직에 가치가 높은 기능을 제공할 수 있다. 이러한 시스템상의 데이터 레이크는 CMMS를 직접 연결하여 반복적인 유지보수의 필요성을 없애 준다. 소규모의 유지보수 팀도 문제점을 신속하게 파악하고 수리 일정을 수립하며, 이러한 수리 결과를 하나의 시스템에서 확인할 수 있다.

 

데이터 맥락화로 의미 도출

 

조직에서는 유의미한 컨텍스트를 데이터로 할당하는 방법도 필요로 하기 때문에 대용량의 데이터에 접근하는 것만으로는 충분하지 않다. 조직 전반에 걸쳐 데이터의 일관성이 제한적인 경우, 의미 있는 변화로 이어지는 결론을 도출하기가 어려워질 수 있다.

현대적이고 유연한 데이터 레이크를 사용하면 계층형 모델에서 데이터를 맥락화할 수 있다. 팀은 이력장치상의 수치 데이터를 한 줄 한 줄 들여다보고 다른 시스템의 데이터와 일일이 대조하는 대신에 이력, 자산, 검사 및 CMMS 데이터를 하나의 시스템에서 한꺼번에 처리할 수 있다. (그림 4 참조)

 

 

[그림 4] 최신 데이터 레이크는 고급 애널리틱스 및 직관적인 디스플레이를 사용하여 데이터를 자동으로 맥락화할 수 있어 사용자의 빠른 의사 결정을 도와준다. (출처: Emerson)

 

 

 

모든 플랜트 데이터를 하나의 시스템에 저장함으로써 조직은 최신 IT 도구를 사용할 수 있다. 이를 제공하는 시스템이 현대적인 것과는 다소 거리가 있더라도 마찬가지다. 또한, 새로운 전략 및 솔루션을 선보여 기업 전반적으로 성과를 개선하고 데이터에 대한 개인의 역량을 높여준다.

오늘날의 데이터 레이크는 데이터를 표준화해 효과적인 시스템 애그노스틱을 이룬다. 이렇게 표준화된 데이터는 거의 모든 애플리케이션으로 전송될 수 있거나 자동으로 시스템에 내장된 애널리틱스 도구와 연결되어 원활한 컨텍스트화를 수행할 수 있다. 기업 직원 모두가 하나의 시스템에서 데이터를 관리하고 사용자가 선호하는 기기(모바일, 태블릿, 데스크톱)로 자동 전송되는 핵심성과지표 및 기타 지표를 설정하고 구동할 수 있다.

단일 시스템으로 표준화하면, 조직이 다양한 기기 장치와 밸브를 갖추고 있고 이들을 최대한 효율적으로 운영하여 정지 시간 및 배출을 줄이고 안전성을 보장하며 최적의 생산을 추진해야 하는 상황에서 특히, 유용하다. 이들 장치는 여기저기 광범위하게 흩어져 있어 상호 연결하기가 어려운 경우가 많고, 플랜트 인력이 모든 데이터를 상호 비교할 수 있는 방법이 없다.

최신 데이터 레이크를 사용하면, 각기 다른 기능 영역의 사용자는 어디에 있든 전사적 데이터에 관한 보고서를 실행 및 확인할 수 있다. 사무실 또는 현장 어디서든 성과를 추적하고 그 방향을 이어가 적절한 구성을 확인하며 장비 제조사 또는 운영 조건 등에 기반한 성과를 평가할 수 있다.

 

기업 전반에 걸쳐 효율성 및 가시성 개선

 

오늘날과 같은 글로벌 시장에서 경쟁 우위를 점하는 데 필요한 유연성을 유지하기 위해서는 OT와 IT 간 간극을 메우는 일이 중요하다. 데이터 레이크는 레거시 장비를 뜯어내고 교체하거나 복잡한 인프라를 관리할 필요없이 협업 및 의사 결정을 개선한다. 그 결과, 연결성이 개선되어 디지털 전환 이니셔티브를 지원하며, IT 팀과 OT 팀이 서로 협력하여 사일로를 허물고 현장 및 기업 전체의 사용자를 대상으로 실행 가능한 조언 및 지표를 제공할 수 있도록 역량을 강화한다.