AWS IoT SiteWise 기능

AWS IoT SiteWise는 산업 장비에서 손쉽게 데이터를 대규모로 수집, 구성 및 분석할 수 있는 관리형 서비스입니다. AWS IoT SiteWise는 엣지에서 다양한 산업 소스의 데이터를 수집하고 엔터프라이즈 자산 계층 구조를 구성 및 표준화할 수 있는 기능을 제공합니다. SiteWise는 일반적인 산업 KPI(핵심 성과 지표) 및 지표를 계산하고, 이상 탐지 및 경보를 지원하며, 거의 실시간 및 분석적 인사이트를 지원합니다.  

수집

게이트웨이 관리

SiteWise 콘솔 또는 API를 통해 모든 시설에서 활성 엣지 게이트웨이를 구성, 배포, 관리 및 모니터링할 수 있습니다. SiteWise 콘솔을 사용하여 원격으로 또는 SiteWise용 AWS OpsHub를 사용하여 온프레미스에서 개별 게이트웨이의 상태를 모니터링하여 모든 프로덕션 라인의 상태를 볼 수 있습니다. 또한 Amazon CloudWatch Metrics 콘솔을 사용하여 게이트웨이 지표를 보고 게이트웨이 리소스의 상태, 성능을 모니터링할 수도 있습니다.

온프레미스 데이터 수집, 처리, 모니터링

AWS IoT SiteWise에는 장비 데이터를 AWS로 보내기 전에 로컬에서 수집, 구성, 처리, 모니터링하는 데 사용되는 온프레미스 소프트웨어인 AWS IoT SiteWise Edge가 포함되어 있습니다. SiteWise Edge는 타사 산업용 게이트웨이 및 컴퓨터와 같은 로컬 하드웨어에서 실행되며 산업 장비, 현장 데이터 서버 또는 기록 데이터베이스에서 데이터를 안전하게 연결하고 읽는 것을 자동화합니다. SiteWise Edge는 OPC-UA 및 MQTT를 비롯한 여러 산업 프로토콜과 파트너를 통해 지원되는 광범위한 프로토콜을 사용하여 데이터를 수집합니다. 데이터가 수집되면 데이터 스트림을 필터링(예: 사용자가 지정한 임계값을 초과하는 기온)하거나, 전반적인 장비 효율성(OEE)과 같은 자산 지표를 정의하거나, 데이터 처리 방식을 사용자 지정할 수 있습니다. 처리가 완료되면 클라우드로 날짜를 전송할 수 있으며, 장기 저장 및 분석을 위해 데이터를 Amazon S3 및 Amazon Timestream과 같은 다른 AWS 서비스로 보낼 수 있습니다.

MQTT 프로토콜 통합 및 기타 데이터 모으기 방법

AWS IoT SiteWise Edge로 데이터를 수집하는 것 외에도 AWS IoT SiteWise는 AWS IoT Core를 사용한 MQTT(MQ Telemetry Transport) 프로토콜 통합을 비롯한 기타 데이터 모으기 방법을 지원합니다. AWS IoT 메시지 브로커를 사용하여 산업 장비에서 메시지를 게시하는 주제를 구독한 후 AWS IoT Core 규칙 엔진을 사용하여 AWS IoT SiteWise에 메시지를 라우팅할 수 있습니다. 또한 AWS IoT SiteWise는 REST API를 사용하여 엣지 또는 클라우드 애플리케이션이 AWS IoT SiteWise로 데이터를 보낼 수 있도록 합니다.

버퍼링되는 수집

실시간에 가까운 모니터링부터 분석적 인사이트에 이르기까지 다양한 사용 사례를 지원하기 위해 클라우드에서 서로 다른 속도(핫, 웜, 콜드)로 필요한 데이터 세트를 정의할 수 있습니다. AWS IoT SiteWise는 가장 비용 효율적인 경로를 통해 데이터를 수집합니다.

저장

산업용 데이터 레이크와 통합된 시계열 스토리지

AWS IoT SiteWise 스토리지는 장비 데이터를 위한 세 가지 스토리지 티어, 즉 실시간 애플리케이션에 최적화된 핫 스토리지 티어, 분석 워크로드에 최적화된 웜 스토리지 티어, 그리고 지연 시간 허용 범위가 큰 운영 데이터 애플리케이션을 위한 Amazon Simple Storage Service(S3)를 사용하는 고객 관리형 콜드 스토리지 티어를 지원합니다. SiteWise는 최근 데이터를 최소 30일 동안 핫 스토리지 티어에 보관하고 사용자 정의 데이터 보존 정책에 따라 과거 데이터를 비용 최적화된 웜 스토리지 티어로 이동함으로써 스토리지 비용을 절감할 수 있도록 도와줍니다.

컨텍스트화

자산 모델링

AWS IoT SiteWise를 사용하여 자산, 프로세스 및 시설을 나타내는 물리적 작업 모델을 구축하면 장비의 컨텍스트에서 산업 데이터를 이해하는 데 도움이 됩니다. 모델을 생성한 후에는 단일 시설 내 또는 여러 시설에서 디바이스 및 장비 간 관계를 정확하게 나타내기 위해 자산 계층 구조를 정의할 수 있습니다. SiteWise는 현재 다른 시스템에서 사용 가능한 메타데이터를 대량으로 가져올 수 있는 API를 제공합니다. 예를 들어, 히스토리안 또는 SCADA에 현재 정의된 장비 모델에 대한 자산 정의 및 계층 구조를 가져올 수 있습니다. 이 기능은 SiteWise에서 자산 모델 및 계층 구조를 생성, 업데이트 및 관리하는 데 걸리는 시간을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한 재사용 가능한 컴포넌트를 생성하여 새로운 중첩된 자산 모델을 도출하고 자산 모델 간의 변형을 쉽게 표현할 수 있습니다.

자산 변환 및 지표

데이터 스트림을 매핑하고 모든 시설에서 정적 또는 계산된 장비와 프로세스 속성을 정의하여 즉시 분석에 사용할 수 있도록 합니다. 연산자 및 함수로 구성된 내장 라이브러리를 사용하여 변환 및 지표와 같은 두 가지 유형의 사용자 지정 계산을 생성할 수 있습니다. 장비 데이터가 도착할 때 트리거되는 변환과 자산에 대해 구성하거나 자산 그룹에서 롤업할 수 있는 사용자 지정 간격으로 계산되는 지표를 정의할 수 있습니다. 또한 AWS IoT SiteWise는 장비 데이터, 변환 및 지표에 대해 여러 기간(예: 1분 또는 1시간)에 걸쳐 일반적으로 사용되는 통계 집계(예: 평균, 합계 및 개수)를 자동으로 계산합니다. AWS IoT SiteWise Monitor 웹 애플리케이션을 사용하여 이러한 자동 계산 집계를 시각화하거나 산업 애플리케이션에서 사용하도록 검색합니다.

분석

데이터 검색

SiteWise는 거의 실시간에 가까운 인사이트와 분석 워크로드를 위한 운영 데이터의 성능 검색을 지원합니다. SQL을 사용하여 임시 분석을 수행하거나 비즈니스 인텔리전스(BI) 및 인공 지능/기계 학습(ML) 애플리케이션의 데이터를 오프로드할 수 있습니다.

또한 사용자 지정 엣지 및 클라우드 애플리케이션은 쿼리 API를 사용하여 AWS IoT SiteWise 시계열 데이터 스토어에서 자산 데이터 및 계산된 지표를 쉽게 검색하거나 게시/구독 인터페이스를 사용하여 정형 IoT 데이터의 실시간에 가까운 스트림을 이용할 수 있습니다. 사용자 지정 엣지 애플리케이션은 온프레미스에서 실행되는 AWS IoT SiteWise Edge 소프트웨어에서 동일한 AWS IoT SiteWise 쿼리 API를 호출하여 클라우드 연결에 의존하지 않고 자산 데이터와 지표를 검색할 수도 있습니다.

경보

장비 성능을 평가하려면 AWS IoT SiteWise를 사용하여 경보를 정의하고 업데이트하세요. 특정 경보 규칙을 설정하고, 심각도를 선택하고, 이메일이나 SMS와 같은 알림 방식을 선택하세요. 그러면 운영자는 이러한 경보를 관리하고 통합 알림을 위해 다른 AWS 서비스에 연결할 수도 있습니다. AWS IoT SiteWise Monitor를 사용하면 이러한 경보를 시각적으로 표현하고, 이를 실시간 및 과거 데이터와 비교하고, 차트와 테이블을 통해 종합적인 뷰를 제공하여 장비 모니터링과 시정 조치 계획을 간소화할 수 있습니다.

예측

이상 감지를 통해 장비 또는 작동 조건의 변화를 식별하고 시각화하여 예측 유지 보수 사용 사례를 파악할 수 있습니다. 이 통합을 통해 고객은 복잡한 통합 세트를 구축하거나 코드를 작성하지 않고도 AWS IoT SiteWise와 Amazon Lookout for Equipment 간에 데이터를 동기화할 수 있습니다. 이제 고객은 AWS IoT SiteWise를 통해 Lookout for Equipment 기계 학습 모델을 직접 쉽게 구축할 수 있습니다.

AWS IoT SiteWise와 Amazon Lookout for Equipment를 통합하려면 추적하려는 속성이 포함된 자산 모델에 대한 예측 정의를 생성합니다. 수집된 과거 데이터를 기반으로 예측 모델을 훈련합니다. 추론을 예약하여 이상 징후를 검사할 빈도를 설정합니다. 추론을 예약하면 예측 모델이 장비로부터 수신한 데이터를 모니터링하여 이상 징후와 추세를 찾아냅니다. 새로운 추론이 IoT SiteWise 데이터 스토어에 다시 수집됩니다.

시각화

산업 데이터 대시보드

AWS IoT SiteWise Monitor를 사용하여 코딩이 필요 없는 완전 관리형 웹 애플리케이션을 생성할 수 있습니다. 이 기능을 사용하면 AWS IoT 서비스에 연결된 장치 및 장비의 운영 데이터를 시각화하고 상호 작용할 수 있습니다. AWS IoT SiteWise로 수집 및 모델링된 자산 데이터를 자동으로 검색하고 표시할 수 있습니다. 자산 데이터 및 계산된 지표를 거의 실시간으로 보거나 여러 자산 및 기간의 과거 시계열 데이터를 비교 및 분석합니다. 선 차트와 막대 차트를 사용하여 데이터를 시각화화고, 임계값을 추가하고, 이러한 임계값을 기준으로 데이터를 모니터링할 수 있습니다. 사용자는 웹 지원 데스크톱, 태블릿 또는 휴대폰의 브라우저에서 웹 애플리케이션에 액세스하고 통합 인증(SSO) 환경을 통해 기업 자격 증명으로 로그인할 수 있습니다. 관리자는 하나 이상의 웹 애플리케이션을 생성하여 조직의 팀과 자산 데이터에 대한 액세스를 쉽게 공유하고 인사이트를 빠르게 얻을 수 있습니다. 또한 AWS IoT SiteWise Edge 소프트웨어를 사용하여 로컬에서 웹 애플리케이션을 배포할 수 있으므로 클라우드 연결이 일시적으로 중단되는 경우에도 공장 현장에서 실시간으로 장비 데이터를 시각화할 수 있습니다.

그림 1: SiteWise Monitor 사용자 지정 웹 애플리케이션

AWS IoT SiteWise는 산업 장비에서 손쉽게 데이터를 대규모로 수집, 구성 및 분석할 수 있는 관리형 서비스입니다.

AI 어시스턴트

생성형 AI 기반 어시스턴트

생성형 AI 기반 산업 어시스턴트인 AWS IoT SiteWise Assistant를 사용하여 AWS IoT SiteWise에 저장된 운영 데이터에서 직접 인사이트를 얻고 조치를 취하고 문제를 해결할 수 있습니다. AWS IoT SiteWise Assistant는 운영 데이터, 제품 설명서, 표준 절차 및 시맨틱 관계를 활용하여 이벤트 경보 요약을 생성하고 질문에 상황에 맞는 답변을 제공합니다. SiteWise Monitor의 새로운 AI 포털 미리 보기에서 IoT AppKit 대시보드, 파트너 솔루션 또는 관리형 대시보드 인터페이스의 API를 사용하여 생성형 AI 어시스턴트를 간접적으로 호출할 수 있습니다. 기존 Amazon Kendra 지식 기반을 어시스턴트의 컨텍스트에 통합하여 지식과 기능을 확장할 수 있습니다. IoT AppKit AI 인식 위젯을 사용하여 IoT AppKit로 사용하여 자체 애플리케이션을 구축할 수 있습니다. AWS IoT SiteWise Assistant를 사용하면 문제를 진단하고 정보에 입각한 결정을 내려 가동 중지 시간을 줄이고, 프로세스를 최적화하고, 생산성을 개선할 수 있습니다.

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자세한 내용은 AWS IoT SiteWise 사용 설명서, API 참조 및 애플리케이션 안내서를 참조하십시오.

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