3단계: 청사진 정의

이전 단계의 현재 상태 평가를 기반으로 청사진 구축을 시작할 수 있습니다. 청사진은 디지털 트랜스포메이션 여정에서 채택하는 엔드 투 엔드 IIoT 시스템 참조 아키텍처입니다. 이는 IIoT 디지털화 여정의 기반이 되며 비즈니스 목표를 실현하는 데 도움이 됩니다. 청사진:

• North Star 비전 기반

• 성공적인 솔루션 프레임워크의 핵심 원칙 준수

• 반복 가능하고 재사용 가능한 빌딩 블록으로 구성

청사진의 특정 부분에 대한 가치와 타당성을 입증하기 위해 빠른 개념 증명이 필요한 경우가 있습니다.

North Star 비전

청사진은 비즈니스 의사결정의 방향을 제시하는 명확하고 간결하며 장기적인 목표인 North Star vision을 기반으로 해야 합니다. North Star 비전이 없다면 만들 때 크게 생각하세요. 이 비전을 실현하는 데는 일반적으로 3~5년이 걸립니다. 이러한 비전을 달성하기 위해서는 작게 시작하고 빠르게 확장하는 것이 성공의 열쇠입니다.

성공적인 솔루션 프레임워크의 핵심 원칙

청사진에 통합 IT 및 OT 데이터 백본을 생성하려면 기능적 아키텍처가 필요합니다. 경험을 바탕으로 솔루션 프레임워크의 다음 세 가지 핵심 원칙을 확인했습니다.

• 인사이트 극대화

  • 데이터에 대한 액세스 민주화를 통해 다양한 인사이트를 얻고 SKU 마진 최적화와 같은 비즈니스 가치를 창출할 수 있습니다.

  • 실시간 또는 과거 운영 데이터에 대한 설명 분석을 수행하면 KPI를 모니터링하고, 추세를 파악하고, 잠재적 개선 영역을 식별하고, 조치를 취하는 데 도움이 됩니다.

  • 데이터에 대한 진단 분석을 수행하면 운영 이벤트의 근본 원인을 파악하는 데 도움이 됩니다.

  • 데이터에 대한 예측 분석을 수행하면 비즈니스 및 운영에서 향후 발생할 이벤트를 예측하는 데 도움이 됩니다.

  • 데이터에 대한 처방 분석을 수행하면 설명 및 예측 분석 결과를 기반으로 주어진 문제를 해결하기 위한 여러 솔루션이 제시됩니다.

• 기술적 부채 최소화

  • 기존의 주요 IT/OT 시스템과 원활하게 통합하면 임시 솔루션이 필요하지 않습니다.

  • 배포 파이프라인을 자동화하면 운영에서 수동 프로세스를 없앨 수 있습니다.

  • 도구를 표준화하면 도구 및 맞춤형 애플리케이션의 확산을 방지할 수 있습니다.

  • 중앙 집중식 관리 서비스를 사용하여 환경 전반에 표준화된 구성을 배포함으로써 로컬 사이트에서 비표준적이고 문제가 발생할 수 있는 구성의 사용을 방지합니다.

  • 인프라를 자동으로 업데이트하고 배포하거나 반복 가능한 작업에 대한 개입을 최소화하면서 패턴을 생성합니다. 운영 체제 업데이트, 디바이스 인증서 주기적 교체, 패치 설치, 데이터 리포지토리 규모 조정 등을 예로 들 수 있습니다.

  • 사이트 전반에 걸친 신속한 대규모 프로덕션 배포를 위해 반복 가능하고 재사용 가능한 패턴을 설계하고 구현합니다.

• 모듈식 및 미래 지향형 청사진

  • 기존 IT/OT 시스템 및 인프라와의 상호 운용성을 위한 설계

  • 작게 시작해서 빠르게 확장하고, 새로운 구성 요소를 반복적으로 추가하고, 사용 사례에 가장 적합한 옵션을 선택하는 데 도움이 되는 모듈성을 위한 설계

  • 기존(브라운필드) 및 신규(그린필드) 인프라의 유연성을 위한 설계

반복 가능하고 재사용 가능한 빌딩 블록

IIoT 디지털 트랜스포메이션 여정의 빌딩 블록은 청사진을 구성하는 다양한 기능 계층, 고려 사항 및 사용 사례입니다. 다음 이미지는 청사진의 반복 가능하고 재사용 가능한 고급 기능 빌딩 블록을 보여줍니다.

다음은 청사진의 계층입니다.

• 데이터 모으기 - 이 엣지 계층은 온프레미스 인프라 또는 클라우드 환경의 다양한 소스에서 데이터를 수집합니다. 일반적인 IT/OT 데이터 소스에는 중앙제어시스템(SCADA) 시스템, 분산 제어 시스템(DCS), PLC, 보조 센서, 제조 실행 시스템(MES), 서비스형 소프트웨어(SaaS) 및 레거시 애플리케이션, 전사적 자원 관리(ERP) 시스템, 고객 관계 관리(CRM) 시스템, 다양한 공급망 시스템 및 데이터 히스토리안의 원격 측정 데이터가 포함될 수 있습니다.

• 엣지 인사이트 및 애플리케이션 - 사용 사례에 따라 이 엣지 계층을 배포할 수 있습니다. 이 계층은 아키텍처의 짧은 지연 시간 및 데이터 레지던시 요구 사항을 해결하고, 클라우드 연결이 끊긴 경우에도 프로덕션 지속을 지원하고, 엣지에서 혁신을 지원하는 데 사용됩니다.

• 데이터 관리 - 이 계층은 다음과 같은 일반적인 데이터 관리 기능의 다양한 측면을 담당합니다.

  • 거버넌스를 위한 IT/OT 리소스의 SDM(Semantic Data Model) 구축 및 관리. 의미 체계 데이터 모델을 사용하여 기계 데이터에 컨텍스트를 추가하면 프로세스 및 기계 모델링을 위한 다운스트림 분석에 도움이 됩니다.

  • 데이터 모으기 계층에 수집된 데이터 저장. 이 계층에 저장된 데이터는 로컬 인사이트를 처리 및 제공하고 클라우드 연결이 끊긴 경우 저장 후 전달 기능을 제공하는 데 사용합니다.

  • 데이터 통합, 데이터 정규화, 데이터 강화, 데이터 품질, 데이터 검색, 데이터 카탈로그, 검색 등 최종 사용자의 다양한 소비 요구 사항을 충족하기 위해 클라우드에서 데이터 처리

  • 외부 소비자를 위한 유연한 데이터 소비 서비스를 활성화하여 비즈니스 인사이트 제공

• 데이터 인사이트 - 이 클라우드 계층은 실시간에 가까운 KPI 대시보드와 같은 단순한 비즈니스 인사이트부터 예측 유지 보수, 수요 예측, 데이터 관리 계층의 유연한 데이터 소비 서비스를 사용하는 인벤토리 관리와 같은 고급 비즈니스 인사이트에 사용됩니다.

• 데이터 서비스 - 이 클라우드 계층은 다양한 OT 페르소나, 데이터 사이언티스트, 데이터 엔지니어 및 데이터 분석가와 같은 다양한 최종 사용자의 데이터 액세스를 민주화하는 데 사용됩니다. 이 계층은 다른 엔터프라이즈 시스템과 타사 솔루션에 데이터를 원활하게 제공하여 사용 사례와 비즈니스 애플리케이션을 지원합니다.

• 사용 사례 및 비즈니스 애플리케이션 - 아키텍처의 최상위 계층입니다. 이 클라우드 계층에는 비즈니스 사용 사례를 해결하는 비즈니스 애플리케이션과 도구가 포함되어 있습니다. 필요에 따라 이 계층의 애플리케이션과 도구는 지원 계층의 데이터와 인사이트에 액세스합니다.

• 핵심 공통 고려 사항 - 이 계층에는 데이터 소스, 엣지 및 클라우드에 적용되는 주요 비기능 요구 사항이 포함됩니다. 또한 이 계층에는 엔드 투 엔드 보안, 구성 관리, 로깅, 규정 준수 및 규제 요구 사항과 같은 필수 요소가 포함됩니다. 이 계층을 통해 안전하고 효율적으로 아키텍처를 운영할 수 있으며, 성능을 향상하거나, 비용을 절감하거나, 여러 사이트에 신속한 대규모 배포를 지원하는 자동화를 사용할 수 있습니다.

이러한 통합 데이터 솔루션을 생성하려면 제시된 것과 유사한 통합 기능 아키텍처를 사용하는 것이 좋습니다. 이 총체적 접근 방식을 통해 크게 생각하고, 작게 시작하고, 빠르게 확장할 수 있습니다. 전체 디지털 트랜스포메이션 여정을 한 번에 진행하여 여정을 엄청나게 어렵게 만드는 대신 비즈니스 성과를 달성하는 데 도움이 되는 작은 결과물을 계속 반복해서 적용해야 합니다. 현재 이러한 빌딩 블록 중 일부가 이미 마련되어 있을 수 있으며, 이들을 재사용할 수 있습니다.

AWS IDP 솔루션 제공

AWS Professional Services는 tried-and-tested 접근 방식 AWS 인 산업 데이터 플랫폼(IDP)을 사용하여 인더스트리 4.0(스마트 제조, 스마트 팩토리 또는 스마트 산업이라고도 함) 성공을 위한 유연하고 확장 가능한 통합 데이터 솔루션을 검색, 설계 및 구현합니다. AWS IDP는 다음과 같은 일반적인 사용 사례의 카탈로그를 다룹니다.

• 전체 장비 효율성(OEE), 처리량, 수율, 주기 시간 등의 프로덕션 및 자산 최적화를 위한 운영 및 실행 가능한 KPI

• 예측 품질을 위한 자동화된 품질 및 결함 관리 솔루션

• 가동 중지 시간 및 심각한 장비 고장을 줄이는 예측 유지 보수

• 지속 가능한 제조를 위한 에너지 최적화 및 탄소 배출량 감소

• 인벤토리 관리, 수요 예측 및 추적을 포함한 공급망 최적화

청사진 아키텍처는 사용 사례, 현재 상태 평가, 식별된 격차에 따라 달라질 수 있습니다. 블루프린트에서 사용할 수 있는 관련 AWS 서비스에 대한 자세한 내용은 AWS 산업 데이터 플랫폼(IDP) 참조 아키텍처를 참조하세요.