산업 데이터는 정확하게 캡처하기 어려운 양과 속도로 생성됩니다. 가능하더라도 컨텍스트와 효용이 모두 부족하여 사용이 제한될 수 있습니다. 오퍼레이션 데이터가 서로 다른 장치에 잠겨 있거나 기록 시스템에 격리되어 있으면 데이터 과학자가 데이터 준비에 엄청난 노력을 기울여야 하고, 실행 가능한 산업 성과 통찰력을 추출하기 어렵습니다.
FactoryTalk®Edge Gateway™ 소프트웨어는 이러한 문제를 해결하여 실행 가능한 공장 및 전사적 수준의 통찰력을 확보하여 IIoT 디지털 트랜스포메이션을 가속화합니다. 소스 자체에서 기계, 장치 및 자동화 자산 전반에 걸쳐 산업 장비 데이터의 수집, 컨텍스트화,구성 단순화 및 자동화로 처음부터 높은 데이터 무결성을 확보합니다. 전사적 수준에서 에지-클라우드 IT/OT 융합을 추진하기 위한 적합한 기반을 제공하므로 작업 현장부터 최고 경영진에 이르는 모든 사람이 더 바람직한 의사 결정을 할 수 있습니다.
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FactoryTalk Edge Gateway 소프트웨어는 산업 소스 및 제어 또는 자동화 시스템의 데이터를 통합합니다. ThingWorx, Microsoft Azure IoT Hub, Microsoft SQL 등을 포함한 다양한 클라우드, IIoT 및 빅 데이터 어플리케이션과 통합됩니다. 또한 자동화 업계의 상호 운용성 표준인 OPC-DA를 사용하여 타사 연결을 위해 KEPServer Enterprise 데이터에 액세스합니다. 이를 통해 오퍼레이션 통찰력을 극대화하고 비즈니스에 대한 다각적 측면의 정보를 제공하여 IT 어플리케이션용 단일 통합 솔루션에서 데이터 수집을 단순화 및 자동화합니다.
FactoryTalk Edge Gateway 소프트웨어는 컨트롤러에서 상황에 맞는 고속 OT 데이터를 자동으로 검색하고 이를 제어 엔지니어가 구성할 수 있는 논리적이고 공통적 인 정보 모델로 패키징합니다. 이 공통 정보 모델은 유사한 어셈블리 라인의 설정 속도를 높이고 타사 데이터를 활용하여 더 보강할 수 있습니다. 온프레미스 또는 클라우드 어플리케이션에 매핑할 수 있으며 쉽게 활용하여 IT/OT 통합을 가속화할 수 있습니다.
OT 상황별 데이터에 대한 액세스를 통해 IT 어플리케이션은 기업 전체에서 장비 관련 분석 정보를 추출하는 데 도움이 됩니다. 프로세스 및 생산 비효율 성과 제품 결함을 빠르고 쉽고 사전에 식별합니다. 필요한 데이터 준비 시간이 줄어들면 데이터를 사용하여 장비 문제를 감지 및 해결하고 생산 결과를 개선하는 데 집중할 수 있습니다.
FactoryTalk Edge Gateway 소프트웨어는 데이터 준비를 자동화하여 FactoryTalk Smart Object™ 기능으로 구동되는 공통 정보 모델로 패키징합니다. FactoryTalk Smart Object 컨텐츠는 제어 시스템 설계자가 생성하며 사용자 정의 가능한 추가 구성 속성으로 기본 Logix 태그를 확장합니다. 에너지 소비, 자산 상태 등과 같은 특정 데이터 포인트를 식별하는 메타 데이터로 생각하십시오. 이러한 속성을 구성할 때 오퍼레이션 파라미터를 참조하여 고유한 출력과 관련된 데이터를 수집하는 방법을 소프트웨어에 알립니다.
공통 정보 모델은 데이터 과학자 및 프로세스에 익숙한 다른 사람들이 쉽게 이해하고 사용할 수 있는 계층 구조로 관련 데이터의 그룹화된 논리적 데이터 구조입니다. 예를 들어 여러 위치에 센서가 있는 자산이 있는 경우 센서 분포(예: 입구 대 출구)를 나누어 데이터를 그룹화할 수 있습니다. 이를 통해 분석을 위한 관련 속성을 쉽게 추출할 수 있습니다.
FactoryTalk Edge Gateway는 자동 모델 복제를 제공하여 설치 사이클 및 라이프사이클 비용을 크게 줄입니다. 신속하게 애플리케이션을 개발할 수 있도록 데이터를 스트리밍하고, 정보 모델을 복제하며, 템플릿화를 지원함으로써 ThingWorx 설치를 위한 시간 절약을 가속화합니다. ThingWorx Thing Templates가 FactoryTalk Smart Object Nodes에 할당되어 정보 모델을 확장할 수도 있습니다.
FactoryTalk Smart Objects 제어 프로그램에서 모델을 복제할 때, 라인, 기계 또는 하위 어셈블리에 대한 정보 모델이 자동으로 생성되거나 업데이트되므로 모듈형 방식으로 개발할 수 있습니다. 컨트롤러의 모든 변경 사항은 정보 시스템으로 이동하기 때문에 모든 정보 클라이언트에서 데이터 모델을 다시 작성할 필요가 없습니다.
식음료 산업에서 품질 문제는 제품이 소매점에 진열되거나 소비자의 손에 들어간 후에 종종 발견됩니다. 특정 배치(Batch) 또는 로트에 대한 리콜을 수행하는 동안 제조업체는 문제의 근본 원인을 찾아야 합니다. 효과적인 근본 원인 분석(RCA)을 위해서는 모든 배치(Batch) 및 일련 번호에 대한 타임 스탬프가 있는 정확한 생산 데이터가 중요합니다.
FactoryTalk Edge Gateway 소프트웨어를 사용하면 데이터를 고속으로 수집하고 배치(Batch) 및 일련 번호와 해당 생산 데이터(예: 각 단계별 현재 레벨, 토크, 속도 등)를 포함하는 데이터 소스에서 정보 모델을 구축할 수 있습니다. 이 정보 모델은 온프레미스 또는 클라우드에서 데이터 스토리지 또는 IT 어플리케이션으로 푸시될 수 있습니다. 정확한 생산 정보를 통해 IT 어플리케이션은 이제 프로세스 엔지니어와 데이터 과학자 모두가 RCA를 수행하고 향후 유사한 품질 문제를 예방할 수 있도록 지원합니다.
타이어 산업은 종종 오퍼레이션 및 공급망 문제뿐만 아니라 원자재 비용 및 오퍼레이션 효율성의 변동에도 EBITDA를 유지해야 하는 지속적인 과제를 안고 있습니다. 타이어 제조 공정은 업스트림의 배치(Batch) 생산과 다운스트림 작업의 개별 제조의 특유한 조합입니다. 제어 시스템, 프로토콜 및 출력의 이종 혼합은 매우 일반적이며 공장은 가치 사슬에서 공유되는 데이터가 거의 없는 부서별 정보 저장소에서 실행됩니다.
FactoryTalk Edge Gateway 소프트웨어를 사용하면 전체 가치 사슬에서 이종 자산 세트를 연결하여 상황별 OT 데이터를 공통 정보 모델로 캡처하고 데이터 고립 영역을 제거할 수 있습니다. 업스트림 IT 어플리케이션은 또한 이 모델을 사용하여 전사적 오퍼레이션, 기계 및 품질 성능을 측정하는 단일 소스를 설정할 수 있습니다. 정보 모델 위에 올바른 분석 툴 세트를 사용하면 기본 집계 OT 데이터를 사용하여 기계 및 프로세스 오류를 예측하고 품질 문제의 RCA를 가속화할 수 있습니다.
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