에서 제조 산업의 데이터 히스토리언을 현대화하기 위한 전략 AWS 클라우드

Devender Satija, Amazon Web Services(AWS)

2023년 10월(문서 기록)

Industry 4.0은 제조 산업의 혁명이며 지능형 컴퓨팅으로 구성됩니다. 연결성, 데이터, 분석, 인공 지능(AI) 및 기계 학습(ML)은 제조 산업의 디지털 트랜스포메이션을 주도하고 있습니다. 그 결과 산업용 사물 인터넷(IIoT)이 등장하고 운영 기술(OT) 및 정보 기술(IT) 팀이 합쳐졌습니다. 히스토리안 현대화는 제조 산업의 요구 사항을 더 잘 충족하도록 OT 시스템을 현대화하고 업그레이드하는 데 사용되는 접근 방식입니다.

업계 목표는 수년 동안 변하지 않았습니다. 여전히 지속적인 품질 개선과 가동 중지 시간 감소에 중점을 둡니다. 많은 조직이 20년이 넘은 공장 자산을 보유하고 있으며, 대부분의 프로덕션 데이터가 이러한 노후화된 기계에 갇혀 있습니다. 운영을 최적화하기 위해 제조업체는 해당 데이터를 추출하고, 다른 소스의 데이터로 보강하며,이 데이터에서 인사이트를 얻어야 합니다. 과거에 제조업체는 온프레미스 히스토리안에 의존해 왔습니다. 히스토리안이라고도 하는 제조 데이터 히스토리안은 공장의 다양한 출처에서 데이터를 수집하고 저장하는 데 사용되는 일종의 데이터베이스입니다. 이 가이드에서는 AWS 클라우드의 연결성, 분석 및 AI/ML 이점을 활용하기 위해 히스토리안을 현대화하는 전략을 제공합니다.

개요

히스토리안 현대화 전략은 조직이 더 나은 결정을 내리는 데 도움이 되도록 데이터 및 기술 사용에 중점을 둡니다. 이러한 전략에는 기존 데이터 사용, 해당 데이터 분석, AI/ML과 같은 고급 기술을 사용하여 인사이트 발견이 포함됩니다. 이러한 전략은 운영 효율성을 개선하고, 가동 중지 시간을 줄이며, 혁신을 주도하는 데 도움이 될 수 있습니다.

다음은 조직의 크기에 따른 현대화의 일반적인 동인입니다.