개요

Manufacturing Data Engine (MDE)은 Manufacturing Connect (MC)와 함께 공장과 클라우드 간에 확장 가능하고 원활한 연결을 제공하는 엔드 투 엔드 솔루션입니다.

MDE는 사용자의 구성에 따라 클라우드에서 산업 기기의 데이터를 수집, 처리, 저장할 수 있는 제로 코드 사전 구성된 Google Cloud 인프라를 제공합니다. 머신과 처리된 데이터를 Google Cloud에서 사용할 수 있게 되면 Google Cloud 도구와 기술을 사용하여 해당 데이터에서 가치를 추출할 수 있습니다.

산업 데이터 획득은 기존에 복잡성과 비용이 높은 프로세스였으며, 클라우드 기반 산업 정보 관리 사용 사례에 불필요한 시간과 비용을 추가했습니다. MDE는 이 프로세스를 더 짧고 효율적이며 예측 가능하게 만드는 유연한 솔루션입니다.

MDE는 클라우드에서 팩토리 데이터를 수집, 맥락화, 저장, 사용하는 엔드 투 엔드 요구사항을 처리합니다. 또한 Manufacturing Connect(MC)와 함께 모든 자동화 공급업체 표준에 걸쳐 데이터 소스(공장 현장의 기계 및 시스템)로 직접 확장됩니다.

MDE는 패키지 솔루션으로 제공됩니다. 스크립트는 필요한 모든 구성요소와 통합 코드를Google Cloud 프로젝트에 배포합니다. 이를 통해 필요에 따라 아키텍처를 수정하고 확장할 수 있는 최대한의 유연성을 확보할 수 있습니다.

제조업체 솔루션

MDE는 상호 연결된 제조 솔루션 모음의 핵심 구성요소입니다. 다른 구성요소는 독립적으로 작동할 수 있지만, 진정한 힘은 통합에 있습니다. 이러한 구성요소는 함께 작동하여 포괄적인 제조 데이터 플랫폼을 만듭니다. 데이터는 통계를 도출하고 운영 실적을 개선하기 위해 수집, 처리, 분석 및 사용됩니다.

제조업 솔루션 개략적인 개요

엔드 투 엔드 제품군은 Google에서 빌드한 구성요소와 Litmus Automation에서 Google만을 위해 빌드한 구성요소로 구성됩니다.

  • Manufacturing Data Engine: 스위트의 획득, 변환, 스토리지 레이어 역할을 합니다. MDE는 모든 제조 정보가 포함된 안전하고 효율적이며 안정적인 데이터 레이크를 제공하며, 모든 사용 사례가 제조 정보에 연결하고 액세스할 수 있는 데이터 허브 역할을 합니다.

  • Manufacturing Connect (MC): 모든 Manufacturing Connect 에지 (MCe) 인스턴스를 원격으로 관리하는 클라우드 구성요소입니다. 또한 MDE 솔루션 구성의 웹 인터페이스 역할도 합니다. 자세한 내용은 MC 문서 (새 탭에서 열기)를 참고하세요.

  • Manufacturing Connect edge (MCe): 270개가 넘는 산업 통신 프로토콜을 표준화된 Pub/Sub 메시지로 변환할 수 있는 에지-클라우드 게이트웨이입니다. 추가 기능으로는 에지 처리 및 저장 기능이 있습니다. 자세한 내용은 MCe 문서 (새 탭에서 열기)를 참고하세요.

  • 제조 분석 및 통계: MDE와 사전 빌드된 LookerML 통합입니다. 이를 통해 Looker를 BI 도구로 즉시 사용하여 MDE 팩토리 데이터를 탐색하고 분석할 수 있습니다.

  • 머신 이상 감지: Time Series Insights API를 기반으로 합니다.

  • Visual Inspection AI: Cloud Vision API를 기반으로 하는 에지 솔루션입니다.

제조 제품군의 구성요소는 원활하게 함께 작동하도록 설계되었습니다. 공통 구성을 공유하고 의미적으로 상호 운용이 가능하여 제품군 전반에서 원활한 데이터 흐름과 일관된 동작을 보장합니다. 하지만 특정 요구사항에 따라 이러한 구성요소를 개별적으로 사용할 수도 있습니다.

MDE와 나머지 구성요소는 구성할 수 있습니다. 사용자는 특정 데이터 요구사항을 정의할 수 있으며 시스템은 솔루션의 기본 코드를 수정하지 않고도 이러한 사양에 맞게 조정됩니다. 구성은 MC 사용자 인터페이스, 독립형 MDE 웹 인터페이스 또는 MDE 구성 API를 사용하여 업데이트할 수 있습니다.

주요 이점

MDE의 주요 이점은 다음과 같습니다.

  • 가치 실현 시간: 표준 Google Cloud 환경에서 빠른 배포 아직 설정되지 않은 머신 연결도 MC를 사용하여 빠르게 설정할 수 있습니다.
  • 확장성: 개념 증명 (PoC)부터 수백 개의 공장에 걸친 글로벌 엔터프라이즈 배포까지 유용합니다.
  • 효율성: MDE에서 데이터를 '팩토리 추상화 레이어'로 한 번 캡처하면 모든 사용 사례를 MDE에서 처리할 수 있습니다. 스토리지 및 처리를 세부적으로 제어하여 비용 효율적인 설정을 지원합니다.
  • 완전한 유연성: 모든 에지 스택과 호환되며, 데이터가 Pub/Sub에 직접 또는 메시지 큐 원격 분석 전송 (MQTT) 브리지를 사용하여 도착해야 합니다. 맞춤 정의 파서를 사용하여 수신 데이터 스키마를 MDE 표준에 매핑합니다.
  • 적응성: MDE는 자체 Google Cloud 테넌트 프로젝트에 완전히 배포되므로 모든 MDE 구성요소 (예: Pub/Sub, Dataflow, BigQuery)가 투명하며 플랫폼을 직접 빌드한 것처럼 사용할 수 있습니다.
  • 소유권: MDE의 모든 구성요소가Google Cloud 테넌트 프로젝트 내에 배포되므로 데이터와 처리를 완전히 제어할 수 있습니다.
  • 확장성: 모든 Google Cloud 통합 (예: BigQuery 커넥터)은 기본적으로 MDE와 함께 사용할 수 있습니다. 또한 특정 사용 사례 (Google 또는 파트너가 빌드)를 위해 MDE 전용 확장 프로그램을 사용 설정하고 자체 확장 프로그램을 빌드할 수 있습니다.
  • 비용 효율적: MDE 사용에 대한 추가 비용은 없습니다. PoC의 경우 최소 수준에서 시작하는 클라우드 사용량에 대해서만 비용을 지불하면 됩니다. 하지만 MC를 사용하면 추가 비용이 발생합니다. 자세한 내용은 MC Cloud Marketplace를 참고하세요.

사용 사례

생산 계획, 주문 추적, 진행 상황, 공정 매개변수 제어는 일반적으로 자동화 시스템에서 다루는 사용 사례입니다. Google은 이러한 시스템을 대체하기보다는 보강하고 보완하고자 합니다. Google Cloud 를 사용하면 SCADA와 같은 기존 자동화 시스템에 제공할 수 있는 유용한 새로운 통계를 얻을 수 있으므로 조치를 취하고 OEE 및 기타 중요한 KPI를 개선할 수 있습니다.

제조 실행 시스템 (MES)에 관해서는 회사마다 접근 방식이 다릅니다. 기존 온프레미스 MES를 고수하는 기업도 있고 클라우드 기반 솔루션으로 전환하는 기업도 있습니다. MDE는 필요한 경우 주요 MES 기능을 빠르게 구현할 수 있는 견고한 기반입니다.

MDE로 지원되는 사용 사례는 주로 다음 세 가지 카테고리로 분류됩니다.

  • 분석 사용 사례: MDE를 Google Cloud 데이터 분석 제품과 결합하여 제조 현장에서 스트리밍된 데이터를 사용하여 보고서를 생성하고, KPI를 계산하고, 실시간 대시보드를 만듭니다.
  • 머신러닝 사용 사례: 머신러닝 (ML) 제품 및 플랫폼을 기반으로 제조 운영의 모든 측면을 최적화하는 데 관련된 ML 모델을 만들고, 학습시키고, 실행합니다. Google Cloud
  • 통합 사용 사례: 제조 데이터를 디지털 트윈 솔루션 또는 기타 엔터프라이즈 시스템과 연결하여 회사에서 사용할 수 있는 다른 관점과 함께 제조 데이터의 통합 뷰를 제공합니다.

기능

MDE는 다음 기능을 충족합니다.

  • 데이터 수집: MC 또는 기타 상업용 또는 독점 에지 스택에서 수집합니다.
  • 에지 데이터 처리: MCe는 즉각적인 분석을 위해 데이터를 로컬로 처리하고 저장합니다.
  • Cloud Data Integration: MC는 데이터를 MQTT 및 Pub/Sub 메시지로 변환하여 Google Cloud와 원활하게 통합합니다.
  • 구문 표준화: 다양한 데이터 원형에 표준 데이터 스토리지 스키마를 사용하여 다음과 같은 사용 사례에서 데이터 재사용성을 높입니다.
    • 공장 관리자 및 유지 관리 담당자를 위한 셀프 서비스 분석
    • 개별 센서 스트림에 사용 설정할 수 있는 완전 관리형 ML 기반 이상 감지 (자동 지문 생성, 설정 불필요)
  • 시맨틱 유연성: 통합 데이터 컨텍스트화 엔진을 사용하여 수신 센서 또는 변수 데이터 스트림을 선택적으로 풍부하게 만들어 다음 표준에 따라 여러 사용자 정의 컨텍스트화 관점을 지원합니다.
    • ISA-95 계층 구조
    • 디지털 트윈 정의 언어 (DTDL)
    • OPC Unified Architecture (OPC-UA) 호환 사양
    • Asset Administration Shell (AAS)
  • 데이터 변환 및 보강: 사용자 정의 스키마에 따라 데이터를 매핑, 변환, 맥락화합니다.
  • 실시간 분석: 사용자 구성을 기반으로 스트리밍 분석 및 변환을 계산합니다.
  • 데이터 저장 및 출력: 처리된 데이터를 BigQuery, Bigtable, Cloud Storage에 저장하고 Pub/Sub에 출력합니다.
  • 모니터링 및 관리: 전체 솔루션을 모니터링하고 관리할 수 있는 사용자 친화적인 인터페이스를 제공합니다.
  • 유연한 구성: 데이터 흐름 및 처리 파이프라인을 구성하기 위한 간단한 인터페이스를 제공합니다.
  • API 및 웹 인터페이스를 통해 액세스 가능: 프로그래매틱 액세스, 자동화, 관리에 사용됩니다.

구성요소

상위 수준 아키텍처

MDE의 구성요소는 다음과 같습니다.

  • 구성 관리자: 사용자 구성을 관리하고 다른 솔루션 구성요소에 노출합니다.
  • 메시지 매퍼: 수신 메시지를 처리하고 소스 메시지 클래스로 분류하며 휘슬 변환을 실행합니다.
  • 메타데이터 관리자: 메타데이터 버킷과 인스턴스를 관리하고 레코드 처리에 참여합니다.
  • 일괄 수집 Cloud Storage 버킷: 일괄 수집을 위해 파일을 업로드하는 버킷입니다.
  • Cloud Storage Reader: Cloud Storage에 업로드된 파일에서 배치 데이터를 읽는 역할을 합니다.
  • Cloud Storage Writer: 원시 소스 메시지를 Cloud Storage 보관 파일에 쓰고 처리된 레코드를 Cloud Storage 싱크에 쓰는 역할을 합니다.
  • Bigtable 작성자: Bigtable 싱크에 레코드를 쓰는 역할을 합니다.
  • BigQuery Writer: BigQuery 싱크에 레코드를 쓰는 역할을 합니다.
  • Pub/Sub 주제: Pub/Sub는 솔루션의 여러 구성요소 간에 메시지를 라우팅하는 데 사용되는 MDE의 메시지 브로커입니다. 수신 메시지의 라우팅이 사용자 구성에 따라 이루어지도록 여러 주제와 구독이 생성됩니다. 모든 메시지는 input-messages 주제를 사용하여 시스템에 도착합니다.
  • 데이터베이스 및 스토리지: MDE는 BigQuery 데이터 세트, Bigtable 테이블, Cloud Storage 객체를 관리합니다.
  • 연합 API: MDE는 공통 인터페이스를 사용하여 모든 데이터 저장소에 액세스할 수 있는 API를 제공합니다. 이를 통해 사용자는 데이터가 저장된 위치와 관계없이 데이터를 쿼리할 수 있으며 동일한 구성 언어를 사용하여 제조 정보에 대한 특정 쿼리를 만들 수 있습니다.

공장의 데이터 엔진

일반적으로 MDE의 단일 인스턴스가 모든 공장에 서비스를 제공합니다. 기본 Google Cloud 구성요소 (예: Pub/Sub)는 전역적이고 확장 가능하여 이 접근 방식을 지원합니다. 여러 인스턴스를 계속 배포하는 경우 BigQuery와 같은 Google Cloud 데이터베이스 제품을 사용하면 여러 인스턴스에서 전역 데이터에 액세스할 수 있습니다. Manufacturing Connect edge (MCe) 인스턴스는 일반적으로 공장 수준에서 게이트웨이로 배포됩니다. 내장된 NATS 통합을 사용하여 여러 MCe를 상호 연결할 수 있습니다.

기계 성능, 이벤트, 추적 가능성을 위한 MES 사용

MDE는 기존 MES 시스템을 대체하는 것이 아니라 보완합니다. 데이터 소스 및 싱크로 사용합니다. MDE는 여기에서 중요한 컨텍스트나 메타데이터 (예: 활성 레시피, 일정, 이벤트 등)를 가져오고 이러한 데이터 포인트를 센서 값과 유사한 태그로 사용합니다. 이 컨텍스트 데이터는 머신 센서 데이터를 이해하는 데 필요합니다 (예: 레시피에 따라 예상되는 센서 패턴이 다름). 즉, 머신이 생성하는 것)을 나타냅니다. MDE 출력 (예: ML 예측)은 알림과 같은 용도로 MES에 다시 통합할 수 있습니다.

MQTT와 MDE 통합

Google Cloud 마켓에는 여러 옵션이 있으며, 이러한 옵션은 MQTT 브로커 공급업체 등 여러 요인에 따라 달라집니다. 예를 들어 HiveMQ는 Pub/Sub 확장 프로그램을 제공합니다. 맞춤 MQTT 브리지를 빌드하거나 Dataflow를 사용할 수도 있습니다.