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문제 정의
- 즉, 제조업의 생산현장에서는 과거의 장비를 기준으로 보았을 때 수기에 의해 데이터가 관리되는 것을 제외하면 대부분의 생산현장에서의 제조 데이터는 PLC(Power Line Communication), MCU(Micro Controller Unit) 등의 하드웨어 중심의 데이터와 장비 제조사만의 고유한 데이터 포맷 등이 대부분이다. 본 논문에서는 MES(Manufacturing Execution System), ERP(Enterprise Resource Planning), PLM(Product Lifecycle Management System) 등의 스마트 공장 관련 주요 시스템의 데이터와 함께 전통적으로 제조현장에서 발생되는 이기종의 데이터들을 빅데이터에 기반하여 통합 처리할 수 있는 플랫폼을 제안한다.
- 다양한 생산설비 및 장비들에서 발생되는 제조 정보를 분석하기 위해서는 다양한 포맷의 Raw Data를 기반으로 한 확장성 있는 데이터 베이스 구축이 필요하나, 하나의 운영 시스템에 저장하는 경우 각각의 데이터 특성이 고려될 수 없다. 이에 본 논문에서는 다양한 데이터 저장소 및 이기종 시스템을 활용하여 기업들이 필요로 하는 고차원의 빅데이터 분석을 할 수 있도록 지원하는 이기종 빅데이터 처리 플랫폼을 연구하였으며, 그림1은 해당 시스템의 구성도를 나타낸다.
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