AWS Builders 1 : 클라우드를 활용한 스마트 팩토리 전략
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AWS Builders 1 : 클라우드를 활용한 스마트 팩토리 전략 - 석진호
AWS Builders 1 : 클라우드를 활용한 스마트 팩토리 전략
- 1. 클라우드를 활용한 스마트 팩토리 실현 전략 석진호 | 제조업 사업 개발 담당
- 2. 강연 중 질문하는 방법 AWS Builders Go to Webinar “Questions” 창에 자신이 질문한 내역이 표시됩니다. 기본적으로 모든 질문은 공개로 답변 됩니다만 본인만 답변을 받고 싶으면 (비공개)라고 하고 질문해 주시면 됩니다. 본 컨텐츠는 고객의 편의를 위해 AWS 서비스 설명을 위해 온라인 세미나용으로 별도로 제작, 제공된 것입니다. 만약 AWS 사이트와 컨텐츠 상에서 차이나 불일치가 있을 경우, AWS 사이트(aws.amazon.com)가 우선합니다. 또한 AWS 사이트 상에서 한글 번역문과 영어 원문에 차이나 불일치가 있을 경우(번역의 지체로 인한 경우 등 포함), 영어 원문이 우선합니다. AWS는 본 컨텐츠에 포함되거나 컨텐츠를 통하여 고객에게 제공된 일체의 정보, 콘텐츠, 자료, 제품(소프트웨어 포함) 또는 서비스를 이용함으로 인하여 발생하는 여하한 종류의 손해에 대하여 어떠한 책임도 지지 아니하며, 이는 직접 손해, 간접 손해, 부수적 손해, 징벌적 손해 및 결과적 손해를 포함하되 이에 한정되지 아니합니다. 고지 사항(Disclaimer)
- 3. © 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. 오늘의 세션 목록 시간 세션 소개 10:00am – 10:30am 클라우드를 활용한 스마트 팩토리 실현 전략 발표자: 석진호 제조사업개발 담당 글로벌 제조 산업의 시장 트렌드 속에서 스마트 팩토리는 어떠한 모습으로 변화하고 있는지 소개합니다. 이를 통해 글로벌 제조 기업들은 어떤 비즈니스 결과를 창출하는지 알아보고 AWS와 함께 혁신적인 아이디어를 함께 발굴할 수 있기를 기대합니다. 10:30am – 11:00am 데이터 기반으로 스마트한 생산 현장 환경 만들기 발표자: 문태양 솔루션즈 아키텍트 ERP, MES 또는 생산 현장에서의 데이터들을 BI로 구현하여 일하는 환경에서의 효율적인 지표 관리 방법을 들어보실 수 있습니다. 어떤 형태로 시각화 할 수 있는지를 데모를 통해 소개합니 다. 11:00am – 11:30am 인공지능을 활용하여 설비 및 생산 라인에서의 이상 감지 고도화하기 (Amazon Lookout 시 리즈를 중심으로) 발표자: 문태양 솔루션즈 아키텍트, 남궁영환 시니어 AI/ML 컨설턴트 2020 re:Invent에서 새롭게 출시된 Amazon Lookout for Vision과 Amazon Lookout for Equipment를 소개 합니다. 각각의 서비스가 조립(Discrete) 제조와 공정(Process) 제조에서 어 떻게 비정상적인 문제점을 감지 및 식별할 수 있는지에 대해 서비스 소개와 데모를 통해 알아 보실 수 있습니다.
- 4. © 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. AGENDA •Smart Factory의 방향성과 추진 상의 일반적인 문제점 •AWS가 생각하는 핵심 Keyword –Agile: Tech 기업처럼 일 하기 Volkswagen –Emerging Tech: 신 기술의 활용 Woodside –Basics: 기본기 점검하기 국내 제조사
- 5. © 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Smart Factory란? 스마트 팩토리를 정의하는 5가지 요소: ① Connected - 공장과 기계의 IoT 센서 데이터를 수집하여 예측정비를 위한 분석 시행 가능 - 파트너, 벤더, 타 부서와 협업하고 서로의 진행여부가 확인 가능한 투명한 플랫폼 존재 ② Optimized - 정확한 생산 용량에 대한 수요 예측 가능 -생산 효율화 및 기계 가동시간 효율화 -생산 프로세스 자동화와 인력 효율화를 통한 비용 절감 ③ Transparent - 빠르고 정확한 의사결정을 위한 실시간 데이터 공급 - 과거 데이터 와 실시간 소비자 수요를 분석에 동시 반영 ④ Proactive - 장애 발생/수리 필요 시점 전에 기계적 결함을 사전에 발견 - 인벤토리 보충 자동화 프로세스 + 불량 품질의 이슈 조기 발견 - 실시간 현장 작업자 안전 모니터링 ⑤ Agile - 수많은 데이터 포인트 생성과 분석 시행을 감당할 유연한 IT 인프라 및 환경 - 기계 configuration 및 데이터 알고리즘 변경 시, 신속하게 반영 Source: Deloitte
- 6. © 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. 30% 이하의 기업 만이 성공을 경험 68% Of manufacturers have started their smart factory initiative or will start within 1 year 1 <30% Of manufacturers have achieved success or are seeing business value 1 >40% Of manufacturers stuck in “pilot purgatory” identify integration issues as a cause 2
- 7. © 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. 추진 상의 이슈
- 8. © 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. AGENDA •Smart Factory의 방향성과 추진 상의 일반적인 문제점 •AWS가 생각하는 핵심 Keyword –Agile: Tech 기업처럼 일 하기 Volkswagen –Emerging Tech: 신 기술의 활용 Woodside –Basics: 기본기 점검하기 국내 제조사
- 9. © 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. 자동차 시장의 변화 Key changes to the product … Connectivity Shared Electrification Autonomous Manufacturing … driving us to re-think production
- 10. © 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Volkswagen 그룹 개요 11.018 million vehicles (2018) €235.8 billion revenue (2018) 664,496 employees (2018) 12 Brands 122 factories 1 Group Volkswagen Group
- 11. © 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. 30% 생산성 개선을 위해 산업 공급망 관리 필요 How will we realize this vision? With the Production Strategy 2025, we’ve set an ambitious goal to achieve a 30% increase in productivity until 2025 compared to 2018.
- 12. © 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. 유연하고 포괄적인 산업 디지털 플랫폼 추진 Volkswagen Group suppliers + additional partners DPP IC Digital Production Platform (DPP) • Combines data of all machines, plants and systems • Cloud-based platform essential to scale up new applications rapidly across the world Industrial Cloud (IC) • Based on the DPP, the Industrial Cloud will be an open industry platform and ecosystem • Global supply chain with over 1,500 suppliers and partner companies to be integrated We need a powerful IoT platform to kick start innovation in manufacturing and production …
- 13. © 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. 진행 방식의 변화가 필요 했음 Shape the technology, not purchase it Lead and get to value as quickly as possible Create a community of peer-partners to build with 일반적인 진행 방식 새로운 방식 Lower risk through COTS (Commercial off-the-Shelf) model One-way, static buyer-supplier relationship Purchase complete platform, keep it closed, hire integrator
- 14. © 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Usecase 레벨 가치 플랫폼 가치 Our platform backlog is driven by demand from use cases Press Optimization Energy Efficiency Digital Shop Floor Management Part Localization Predictive Maintenance DPP Platform Services USE CASES Increase Press Shop Efficiency Location: Wolfsburg, Germany User: Press Operator Goal: Reduce scrap, increase throughput and stroke rate Press shop optimization USE CASE Measure equipment effectiveness Location: Polkowice, Poland Chemnitz, Germany User: Plant Manager Goal: Standardize & monitor Overall Equipment Effectiveness (OEE) for cylinder production line Digital shop floor management USE CASE
- 15. © 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Digital Shop Floor Management Usecase • Transparency at place of action • Structured problem solving with up-to-dat e information • High motivation and continuous improveme nt of employees
- 16. © 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Digital Shop Floor Management Usecase …n Machine 1 Machine 2 Machine 3 M1 M2 M3 Mon Tue Wed Heterogenous machines are connected to IoT platform and send performance data. Data is transferred into unified data model. Data is analyzed and presented on viewer- specific dashboards. Predictions for near future are made. Management OEE dashboard "Teamtafel" performance view Various types of machines with differing prerequisites Today IT systems
- 17. © 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. 스마트 Label 정보
- 18. © 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Porsche 공장 현황
- 19. © 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. 모바일 애플리케이션을 통한 업무 자동화
- 20. © 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. AGENDA •Smart Factory의 방향성과 추진 상의 일반적인 문제점 •AWS가 생각하는 핵심 Keyword –Agile: Tech 기업처럼 일 하기 Volkswagen –Emerging Tech: 신 기술의 활용 Woodside –Basics: 기본기 점검하기 국내 제조사
- 21. 21 © 2020 Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved | 200 hectares, 약 60만평, 4.9Mtpa, 14%+ than 4.3Mtpa 2007 Woodside PLUTO LNG Plant, Western Australia
- 22. © 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. 클라우드 통해 20만개 센서 연계 - 무인화 공장 Challenge • LNG 천연가스를 -162◦C 상태에 냉각시켜 액화하는 과정은 매우 위험하고 넓은 공간이 필요하여 공장이 원격 위치에 자리잡고 있으며, 본사에서 공장의 시설 및 장비 상태를 digitally 확인할 방법 必 • Holistic operation 효율화를 위해 장비를 개별적으로 관리하는 것 보다 IoT 플랫폼상 통합적으로 모니터링하고 축적된 장비 퍼포먼스 데이터를 분석하여 장비간 효율성 비교 및 시너지 가능성 등 추가 조사 희망 Action • AWS IoT 서비스를 활용하여 약 200K개의 센서와 Woodside 자체 디지털 tracking 시스템을 연동하고 모니터링 진행 • 카메라 IoT 센서는 6시간마다 사진 촬영을 하고 배터리 절약을 위해 스스로 절전 모드로 전환, VibraTemp 센서는 주변 진동 및 온도를 측정하여 전송, 실시간 streaming이 가능하도록 비디오 IoT 장치 설치 예정 • 주요 AWS 제품: AWS IoT Core, IoT Greengrass, IoT analytics, IoT events, Elastic Search
- 23. © 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. 클라우드 통해 20만개 센서 연계 - 무인화 공장 • “Better that human awareness” (직접 방문하는 것 보다 더 현실적인) 수준의 디지털 IoT 대시보드 및 surveillance robotics 활용 • 직원당 발생할 공장 방문 비용 약 $30K 및 비행 시간 약 30시간 절약 • Automatable 과제는 로봇이 수행하여, 인력 효율화 도전 가능 사람만이 작업 가능한 영역에 더욱 더 집중 가능 Result
- 24. © 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. 제조업의 Needs에 맞는 인공지능 서비스 활용 Accelerate time to market Lower infrastructure costs Improve collaboration Lower costs (energy, machines, labor) Improve machine or asset productivity Reduce production downtime Automate quality inspection Improve inspection accuracy Reduce product defects Improve employee productivity Monitor safety Reduce worker injuries Improve forecast accuracy Reduce inventory costs Improve capacity utilization Enhance user experiences Create new revenue streams Improve product or service quality Engineering & Design Production & Asset Optimization Quality Management Worker Safety & Productivity Supply Chain Management Smart Products & Machines
- 25. © 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Amazon의 인공 지능 기반 예측 여정 STATISTICAL METHODS ML METHODS ML + DEEP LEARNING Best for few or independent data (e.g., aggregate demand) • Aggregate demand • Everyday household products • Basic trends • Repeated seasonal patterns Best for complex and inter-related data (e.g., thousands of SKUs at hundreds of stores) • Regional vs national demand • Subtle seasonal patterns • Relationships between products • New products • Slow moving products • Changing prices or promotions • External events 1995 2000 2005 2010 2020 2015
- 26. © 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Amazon Forecast 예측을 위한 자동화된 인공지능 학습 서비스 Automatically sets up data pipeline, training and prediction 50% improvement in accuracy over traditional methods No deep learning experience required Encrypted with customer keys through Amazon Key Management Service Fully managed service Highly accurate Easy to use Your data, your models
- 27. © 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. 설비 관리의 변화 Preventative Maintain on regular intervals Predictive Threshold alarms Statistical analysis Physics based Machine Learning* Prescriptive Automatically determine how to plan/prepare for failures Reactive Wait until it breaks!
- 28. © 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Amazon Lookout for Equipment Amazon Lookout for Equipment runs through 28K parameters and unsupervised techniques for up to 300 tags
- 29. © 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. 비젼을 통한 품질 검사 예시 Anomaly Example Surface defect Printed circuit board Surface defect Automotive Door Improper solder (shape) Printed circuit board
- 30. © 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Amazon Lookout for Vision
- 31. © 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. AGENDA •Smart Factory의 방향성과 추진 상의 일반적인 문제점 •AWS가 생각하는 핵심 Keyword –Agile: Tech 기업처럼 일 하기 Volkswagen –Emerging Tech: 신 기술의 활용 Woodside –Basics: 기본기 점검하기 국내 제조사
- 32. © 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. 스마트 팩토리의 기본은 데이터를 연계 하는 것 Factory CONNECTED WORKER QUALITY UPTIME PRODUCT Product LIFECYCLE MANAGEMENT IMPROVEMENTS CUSTOMER SATISFACTION LOYALTY Product performance and usage data improves Product and Process Design Efficient Product and Process Design improves factory operations Improved factory operations improves the product Product & Process Design R&D NET PROMOTER SCORE PROCESS OPTIMIZATION LOWER CHANGEOVER TIME Lower Costs, Increased Revenue
- 33. © 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. 클라우드 Industrial Data Lake와 BI를 활용
- 34. © 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. 오늘의 세션 목록 시간 세션 소개 10:00am – 10:30am 클라우드를 활용한 스마트 팩토리 실현 전략 발표자: 석진호 제조사업개발 담당 글로벌 제조 산업의 시장 트렌드 속에서 스마트 팩토리는 어떠한 모습으로 변화하고 있는지 소개합니다. 이를 통해 글로벌 제조 기업들은 어떤 비즈니스 결과를 창출하는지 알아보고 AWS와 함께 혁신적인 아이디어를 함께 발굴할 수 있기를 기대합니다. 10:30am – 11:00am 데이터 기반으로 스마트한 생산 현장 환경 만들기 발표자: 문태양 솔루션즈 아키텍트 ERP, MES 또는 생산 현장에서의 데이터들을 BI로 구현하여 일하는 환경에서의 효율적인 지표 관리 방법을 들어보실 수 있습니다. 어떤 형태로 시각화 할 수 있는지를 데모를 통해 소개합니 다. 11:00am – 11:30am 인공지능을 활용하여 설비 및 생산 라인에서의 이상 감지 고도화하기 (Amazon Lookout 시 리즈를 중심으로) 발표자: 문태양 솔루션즈 아키텍트, 남궁영환 시니어 AI/ML 컨설턴트 2020 re:Invent에서 새롭게 출시된 Amazon Lookout for Vision과 Amazon Lookout for Equipment를 소개 합니다. 각각의 서비스가 조립(Discrete) 제조와 공정(Process) 제조에서 어 떻게 비정상적인 문제점을 감지 및 식별할 수 있는지에 대해 서비스 소개와 데모를 통해 알아 보실 수 있습니다.
- 35. 더 나은 세미나를 위해 여러분의 의견을 남겨주세요! ▶ 질문에 대한 답변 드립니다.
- 36. 감사합니다.