참고: 이 내용은 2022. 3. 1에 게시된 컨텐츠(Optimizing the Manufacturing Process at Valmet Powered by the Snowflake Data Cloud)에서 번역되었습니다.

Valmet은 펄프, 제지, 에너지 산업을 위한 공정 기술, 자동화, 서비스의 선도적인 글로벌 개발 및 공급업체입니다. 이 회사는 200년이 넘는 산업 역사를 지니고 있습니다. Valmet Industrial Internet은 고급 모니터링 및 예측 애플리케이션, APC(Advanced Process Controls), 동적 프로세스 시뮬레이터 및 Valmet Performance Center의 원격 서비스를 종합 솔루션으로 결합하는 데이터 기반 서비스입니다.

Valmet의 수석 데이터 아키텍트인 Antti Sirkka는 최근 Data Innovation Summit Sweden(스웨덴 데이터 혁신 정상 회담)에서 회사의 성공담을 발표했습니다. Antti는 Valmet Industrial Internet이 어떻게 상이한 수준의 공장 데이터와 공정 자동화 시스템을 연결하여 고객에게 가치를 제공하는지에 대해 설명했습니다. 결과적으로 고객은 독자적인 펄프 공장 및 제조 공장으로 전환할 수 있습니다. 고객은 자원 효율을 높이고, 유연하게 운영하고, 청결하고 안전한 환경을 유지하고, 운영 장소에 대한 의존성을 낮출 수 있게 되었습니다.

Valmet Industrial Internet의 핵심 요소는 Industrial Internet 애플리케이션, Valmet Performance Center 및 Valmet Customer Portal입니다. 또한 솔루션 에코시스템은 업계 최고 기업과 스타트업을 한데 모아 새로운 데이터 기반 솔루션을 공동으로 만듭니다.

Valmet의 수석 데이터 아키텍트인 Antti Sirkka가 비즈니스를 클라우드 데이터 플랫폼으로 전환하려고 했을 때 가장 먼저 한 일은 데이터 아키텍처 원칙을 수립하는 것이었습니다. Valmet의 데이터 아키텍처는 다중 테넌트, 데이터 애그노스틱, 다중 계층이어야 하고 가상 프라이빗 클라우드를 지원해야 했습니다.

Valmet의 최신 제지 기계는 연간 20,000~50,000개의 서로 다른 공정 태그와 5~10TB의 원시 데이터를 비롯한 대량의 데이터를 생성했습니다. 한 펄프 공장에서 한 라인의 스칼라 데이터는 연간 10억 개의 행과 75GB의 데이터를 생성했습니다. 한 펄프 공장에서 한 라인의 프로필 데이터는 연간 1억 개의 행과 15GB의 데이터를 생성했습니다.

대부분의 데이터는 IoT 센서를 통해 들어오며 여러 소스에서 데이터를 지속적으로 전송합니다. 2억 개의 펄프 공장 생산 라인의 데이터는 연간 20TB의 압축 데이터를 생성합니다.

Sirkka는 그의 팀이 데이터 품질을 보장하기 위해 측정할 일련의 측정 항목(완전성, 일관성, 적시성, 무결성, 정확성 및 표준화)을 수립했습니다.

Valmet은 시중의 여러 데이터 플랫폼을 철저히 평가한 후 Snowflake 데이터 클라우드를 선택했습니다. Sirkka는 이렇게 말했습니다. "Snowflake가 가장 적합했습니다. Snowflake는 안전하고 모든 데이터에 대한 액세스를 통제할 수 있습니다. 안전하고 통제된 데이터 공유를 제공합니다. 또 다른 중요한 요소는 동시성과 확장성입니다. 부하가 가장 많이 걸리는 시간 동안 자동으로 규모를 조정할 수 있습니다."

다양한 자동화 시스템의 데이터는 Amazon S3에 로드됩니다. 데이터는 그 후 S3에서 Snowflake로 수집됩니다. 데이터는 스테이징 영역에서 원시 데이터 영역으로 이동합니다. 머신 러닝의 도움으로 비즈니스 규칙이 적용되어 데이터를 변환합니다. 변환된 데이터는 애플리케이션 데이터를 최종 사용자 애플리케이션으로 내보내는 선별된 데이터 영역으로 이동합니다.

Snowflake는 Anomaly Detector라고 하는 Valmet 응용 프로그램의 기반 역할을 합니다. 이 응용 프로그램은 기계 고장, 지필 끊김 및 근본 원인을 감지합니다. '지필 끊김'이란 생산 중 인쇄기에서 종이가 끊어지는 것을 말합니다.

Anomaly Detector는 데이터를 사용하여 제지 공정을 최적화하는 주요 과제를 강조 표시합니다. 이 응용 프로그램은 고객이 공정 편차를 방지하는 데 도움이 되며 잠재적인 필지 끊김의 15~20%를 잡아내는 것으로 입증되었습니다. Anomaly Detection으로 효율성을 개선한 결과 연간 300,000유로를 절약할 수 있게 되었습니다.

Online Quality Predictor 응용 프로그램은 자동화 및 기타 공정 시스템의 데이터를 사용하여 실시간으로 종이 강도 수준을 예측하고 작업자에게 필요한 조치를 취하도록 알림을 보냅니다.

응용 프로그램에서 제공하는 대시보드에는 여러 속성과 예측된 강도 값 및 추세가 거의 실시간으로 표시됩니다. 한 대시보드에 있는 "operator advisor view"(작업자 조언 보기)는 작업자가 변수를 제어하는 방법과 제조 공정을 최적화하는 방법을 이해하는 데 도움이 됩니다.

데이터 기반 서비스인 Valmet Industrial Internet은 상이한 수준의 공장 데이터와 공정 자동화 시스템을 연결하는 클라우드 데이터 플랫폼의 중요성을 제대로 인식하고 있습니다. 이 데이터를 연결함으로써 고객은 독자적인 펄프 공장 및 제조 공장으로 전환할 수 있으며, 자원 효율을 높이고, 유연하게 운영하고, 운영 장소에 대한 의존성을 낮출 수 있게 되었습니다.

Snowflake가 Valmet에 가장 적합했던 이유는 안전하고 모든 데이터에 대한 액세스를 통제할 수 있기 때문입니다. Valmet은 Snowflake의 동시성과 확장성을 통해 부하가 가장 많이 걸리는 시간 동안 자동으로 규모를 조정할 수 있게 되었습니다. Valmet은 Anomaly Detector 및 Online Quality Predictor를 비롯한 Snowflake 기반 응용 프로그램을 구축했습니다. 해당 응용 프로그램을 통해 비용을 절감하고 제조 공정을 개선했습니다.