2020.10.30

볼보 트럭, IoT와 AI로 차량 연결성 향상

Bob Violino | Network World
볼보 트럭(Volvo Trucks)이 만드는 차량은 점점 더 똑똑해지고 있다. 매일 북미 고속도로를 횡단하는 35만 대의 볼보 대형 트럭에는 IoT 센서가 장착돼 트러블슈팅과 분석을 위해 상태를 모니터링하고 데이터를 전송한다. 이 온보드 기술은 백엔드 분석 플랫폼과 결합해 볼보 트럭은 수백만 건의 데이터 기록을 즉시 처리할 수 있으며, 내장 텔레매틱스(Telematics)를 통해 OTA(Over-The-Air) 방식으로 엔진 소프트웨어를 업데이트할 수 있다. 볼보 트럭은 IoT와 인공지능을 사용해 진단 시간을 70%, 트럭 수리 시간을 25% 단축했다. 
 
ⓒ Getty Images Bank

차량군 관리 관점의 가장 큰 이점은 가동시간 향상이다. 볼보 트럭 노스 어메리카(Volvo Trucks North America)의 고객 생산성 솔루션 책임자 코널 디디는 “더 효과적이고 능동적인 유지보수를 통해 고객이 도로에서 차량 운용 시간을 최대화하고 서비스 중단 비용을 최소화하도록 돕는다”라고 설명했다. 볼보 트럭노스 어메리카는 스웨덴 다국적 기업 볼보 그룹의 자회사이다.

볼보 트럭의 차량 연결 기능은 이제 8년차를 맞이했다. 2012년, 원격 진단 서비스를 개발해 커넥티드 트럭시장에 첫 진출했고, 고객은 트럭과 정보를 주고받고 기계 고장 코드를 실시간으로 모니터링할 수 있었다. 진단 서비스를 시작한 직후, 볼보 트럭은 무선 서비스를 통해 소프트웨어와 패러미터를 OTA 방식으로 업데이트할 수 있는 원격 프로그래밍 서비스를 공개했다. 

고장 코드는 엔진이나 변속기 같은 차량의 주요 시스템 중 하나에 문제가 발생하면 작동된다. 각 트럭의 센서는 스트리밍 IoT 데이터를 실시간으로 수집해 상황 정보를 제공한다. 이 데이터는 고도와 주변 온도, RPM 수준, 토크 부하와 같은 고장 시 기계적 이벤트가 발생한 위치와 조건을 포함한다. 목표는 전통적인 주행 거리에 따른 서비스 예약보다 빠르고 포괄적인 진단 및 수리를 제공하는 동시에 운전자에게 운행 습관과 연료 소비량, 트럭 성능 등의 정보를 제공하는 것이다. 

지난 몇 년간, 볼보 트럭은 분석 기능을 개선하고 확장하는데 주력해왔다. 분석 전문업체 SAS와 손잡고 이벤트 스트림 처리와 AI를 활용하는 더욱 발전한 플랫폼을 구축했다. 디디는 “SAS 분석 플랫폼은 복잡한 규칙을 정의해 원격 진단 사례를 생성하고 이를 기반으로 실행되는 방식을 개선하는 방법을 제공한다”라고 설명했다. 
 

데이터가 향하는 곳

원격 진단 기능이 장착된 북미의 각 볼보 트럭에는 수백 개의 센서가 있으며, 이 중 약 75개의 센서는 분석 결과 심각한 고장에 대한 유용한 정보를 제공하는 것으로 확인됐기 때문에 면밀하게 모니터링한다. 데이터는 무선 셀룰러 네트워크를 통해 텔레매틱스 통신 게이트웨이로 보내진다. 

디디는 “이 전용 게이트웨이는 트럭 운행을 방해하지 않고 데이터를 안정적으로 수집 및 저장하기 위해 트럭 내의 핵심 데이터 네트워크에 액세스하도록 설계됐다”라고 설명했다. 주요 데이터는 볼보 트럭의 전용 서버로 즉시 전송돼 추가 처리를 위해 변환된다. 

기계적 결함을 나타내는 모든 데이터는 거의 실시간으로 인바운드 메시지 대기열로 전송되며, 이 메시지대기열을 SAS 이벤트 스트림 프로세싱(SAS Event Stream Processing) 엔진이 10기가급 네트워크를 통해 수집 및 처리한다. 

SAS 시스템은 분석 기반 규칙을 적용하고 아웃바운드 메시지 대기열을 통해 지원 사례 생성을 작동시킨다. 웹 기반 서비스 관리 플랫폼인 볼보 트럭의 ASIST 시스템은 아웃바운드 메시지 대기열에서 메시지를 수집해 고객 알림을 처리한다. 


디디는 “규칙 엔진은 복잡한 비즈니스 규칙을 분석하고 운행 중인 차량의 스트리밍 고장 데이터에 적용한다. 그런 다음 볼보 트럭 업타임 센터(Volvo Trucks Uptime Center) 직원이 이메일, 문자, 전화를 통해 고객에게 결함을 알린다. 모든 데이터 캡처와 처리는 안전을 보장하기 위해 볼보 트럭의 방화벽 내에서 이뤄진다”라고 설명했다. 

이 시스템은 하루에 150만 건의 고장 경고를 처리하며, 각 경고에는 파워트레인 센서 판독값과 같은 데이터 항목이 30~100건 포함된다. SAS의 이벤트 스트림 처리는 약 3,000건의 업데이트된 사례와 1,000건의 새로운 사례를 포함해 매일 약 4,000건의 규칙을 작동시킨다. 

시스템의 또 다른 구성 요소인 SAS 애셋 퍼포먼스 애낼리틱스(SAS Asset Performance Analytics)는 볼보 트럭이 과거의 고장 데이터를 검사하는데 사용하는 분석 엔진이다. 관리자는 분석 기능을 사용해 규칙 엔진에서 매개 변수를 구체화하고, 데이터 선택을 수행하며, 과거의 고장 데이터에 대해 보고할 수 있다. 

분석 엔진은 8TB의 데이터를 저장하고, 2015년부터 현재까지의 과거 고장 데이터를 보관하고 있다. 현재 총 10억 건에 달하는 이러한 고장 데이터는 이 기간 동안 35만 대까지 증가한 커넥티드 트럭에서 발생한 것이다. 매일 150만 건의 고장 데이터가 분석 엔진에 추가된다. 

SAS 플랫폼은 운영의 복잡성 때문에 구축하는 데 약 11개월이 걸렸다. 인메모리 기술과 저지연/고성능 SSD를 사용하는 고성능 서버 클러스터에 구축됐다. 

볼보 트럭은 수집된 데이터에서 AI 기능을 통해 숨겨진 인사이트를 발견하고, 이를 엔지니어링 그룹의 트럭 지식과 통합할 수 있었다. 그 결과 데이터가 말하는 내용을 정확히 이해하고, 이를 원격 진단 서비스에 통합하기에 매우 유리해졌다. SAS 분석 기능을 배치하면서 볼보 트럭은 오탐을 크게 줄이고 진단 정확도를 높였다. 
 

차량 연결성의 과제와 전망

볼보 트럭은 연결 전략을 실행하기 위해 몇 가지 난제를 극복해야 했다. 첫째는 여러 주체 간의 원활한 협업을 보장하는 것이었다. 볼보 트럭 외에도, 2016년에 볼보의 외부 IT 사업을 인수한 IT 서비스 업체인 HCL 테크놀로지스(HCL Technologies)와 SAS, SAS 소프트웨어를 실행하는데 사용하는 하드웨어를 제공하는 HPE가 포함된다. 볼보 트럭은 ‘하나의 팀(one team)’ 접근 방식을 취하고, 주요 개발에 대해 각 그룹의 주요 리소스를 파악해 협력했다. 



2020.10.30

볼보 트럭, IoT와 AI로 차량 연결성 향상

Bob Violino | Network World
볼보 트럭(Volvo Trucks)이 만드는 차량은 점점 더 똑똑해지고 있다. 매일 북미 고속도로를 횡단하는 35만 대의 볼보 대형 트럭에는 IoT 센서가 장착돼 트러블슈팅과 분석을 위해 상태를 모니터링하고 데이터를 전송한다. 이 온보드 기술은 백엔드 분석 플랫폼과 결합해 볼보 트럭은 수백만 건의 데이터 기록을 즉시 처리할 수 있으며, 내장 텔레매틱스(Telematics)를 통해 OTA(Over-The-Air) 방식으로 엔진 소프트웨어를 업데이트할 수 있다. 볼보 트럭은 IoT와 인공지능을 사용해 진단 시간을 70%, 트럭 수리 시간을 25% 단축했다. 
 
ⓒ Getty Images Bank

차량군 관리 관점의 가장 큰 이점은 가동시간 향상이다. 볼보 트럭 노스 어메리카(Volvo Trucks North America)의 고객 생산성 솔루션 책임자 코널 디디는 “더 효과적이고 능동적인 유지보수를 통해 고객이 도로에서 차량 운용 시간을 최대화하고 서비스 중단 비용을 최소화하도록 돕는다”라고 설명했다. 볼보 트럭노스 어메리카는 스웨덴 다국적 기업 볼보 그룹의 자회사이다.

볼보 트럭의 차량 연결 기능은 이제 8년차를 맞이했다. 2012년, 원격 진단 서비스를 개발해 커넥티드 트럭시장에 첫 진출했고, 고객은 트럭과 정보를 주고받고 기계 고장 코드를 실시간으로 모니터링할 수 있었다. 진단 서비스를 시작한 직후, 볼보 트럭은 무선 서비스를 통해 소프트웨어와 패러미터를 OTA 방식으로 업데이트할 수 있는 원격 프로그래밍 서비스를 공개했다. 

고장 코드는 엔진이나 변속기 같은 차량의 주요 시스템 중 하나에 문제가 발생하면 작동된다. 각 트럭의 센서는 스트리밍 IoT 데이터를 실시간으로 수집해 상황 정보를 제공한다. 이 데이터는 고도와 주변 온도, RPM 수준, 토크 부하와 같은 고장 시 기계적 이벤트가 발생한 위치와 조건을 포함한다. 목표는 전통적인 주행 거리에 따른 서비스 예약보다 빠르고 포괄적인 진단 및 수리를 제공하는 동시에 운전자에게 운행 습관과 연료 소비량, 트럭 성능 등의 정보를 제공하는 것이다. 

지난 몇 년간, 볼보 트럭은 분석 기능을 개선하고 확장하는데 주력해왔다. 분석 전문업체 SAS와 손잡고 이벤트 스트림 처리와 AI를 활용하는 더욱 발전한 플랫폼을 구축했다. 디디는 “SAS 분석 플랫폼은 복잡한 규칙을 정의해 원격 진단 사례를 생성하고 이를 기반으로 실행되는 방식을 개선하는 방법을 제공한다”라고 설명했다. 
 

데이터가 향하는 곳

원격 진단 기능이 장착된 북미의 각 볼보 트럭에는 수백 개의 센서가 있으며, 이 중 약 75개의 센서는 분석 결과 심각한 고장에 대한 유용한 정보를 제공하는 것으로 확인됐기 때문에 면밀하게 모니터링한다. 데이터는 무선 셀룰러 네트워크를 통해 텔레매틱스 통신 게이트웨이로 보내진다. 

디디는 “이 전용 게이트웨이는 트럭 운행을 방해하지 않고 데이터를 안정적으로 수집 및 저장하기 위해 트럭 내의 핵심 데이터 네트워크에 액세스하도록 설계됐다”라고 설명했다. 주요 데이터는 볼보 트럭의 전용 서버로 즉시 전송돼 추가 처리를 위해 변환된다. 

기계적 결함을 나타내는 모든 데이터는 거의 실시간으로 인바운드 메시지 대기열로 전송되며, 이 메시지대기열을 SAS 이벤트 스트림 프로세싱(SAS Event Stream Processing) 엔진이 10기가급 네트워크를 통해 수집 및 처리한다. 

SAS 시스템은 분석 기반 규칙을 적용하고 아웃바운드 메시지 대기열을 통해 지원 사례 생성을 작동시킨다. 웹 기반 서비스 관리 플랫폼인 볼보 트럭의 ASIST 시스템은 아웃바운드 메시지 대기열에서 메시지를 수집해 고객 알림을 처리한다. 


디디는 “규칙 엔진은 복잡한 비즈니스 규칙을 분석하고 운행 중인 차량의 스트리밍 고장 데이터에 적용한다. 그런 다음 볼보 트럭 업타임 센터(Volvo Trucks Uptime Center) 직원이 이메일, 문자, 전화를 통해 고객에게 결함을 알린다. 모든 데이터 캡처와 처리는 안전을 보장하기 위해 볼보 트럭의 방화벽 내에서 이뤄진다”라고 설명했다. 

이 시스템은 하루에 150만 건의 고장 경고를 처리하며, 각 경고에는 파워트레인 센서 판독값과 같은 데이터 항목이 30~100건 포함된다. SAS의 이벤트 스트림 처리는 약 3,000건의 업데이트된 사례와 1,000건의 새로운 사례를 포함해 매일 약 4,000건의 규칙을 작동시킨다. 

시스템의 또 다른 구성 요소인 SAS 애셋 퍼포먼스 애낼리틱스(SAS Asset Performance Analytics)는 볼보 트럭이 과거의 고장 데이터를 검사하는데 사용하는 분석 엔진이다. 관리자는 분석 기능을 사용해 규칙 엔진에서 매개 변수를 구체화하고, 데이터 선택을 수행하며, 과거의 고장 데이터에 대해 보고할 수 있다. 

분석 엔진은 8TB의 데이터를 저장하고, 2015년부터 현재까지의 과거 고장 데이터를 보관하고 있다. 현재 총 10억 건에 달하는 이러한 고장 데이터는 이 기간 동안 35만 대까지 증가한 커넥티드 트럭에서 발생한 것이다. 매일 150만 건의 고장 데이터가 분석 엔진에 추가된다. 

SAS 플랫폼은 운영의 복잡성 때문에 구축하는 데 약 11개월이 걸렸다. 인메모리 기술과 저지연/고성능 SSD를 사용하는 고성능 서버 클러스터에 구축됐다. 

볼보 트럭은 수집된 데이터에서 AI 기능을 통해 숨겨진 인사이트를 발견하고, 이를 엔지니어링 그룹의 트럭 지식과 통합할 수 있었다. 그 결과 데이터가 말하는 내용을 정확히 이해하고, 이를 원격 진단 서비스에 통합하기에 매우 유리해졌다. SAS 분석 기능을 배치하면서 볼보 트럭은 오탐을 크게 줄이고 진단 정확도를 높였다. 
 

차량 연결성의 과제와 전망

볼보 트럭은 연결 전략을 실행하기 위해 몇 가지 난제를 극복해야 했다. 첫째는 여러 주체 간의 원활한 협업을 보장하는 것이었다. 볼보 트럭 외에도, 2016년에 볼보의 외부 IT 사업을 인수한 IT 서비스 업체인 HCL 테크놀로지스(HCL Technologies)와 SAS, SAS 소프트웨어를 실행하는데 사용하는 하드웨어를 제공하는 HPE가 포함된다. 볼보 트럭은 ‘하나의 팀(one team)’ 접근 방식을 취하고, 주요 개발에 대해 각 그룹의 주요 리소스를 파악해 협력했다. 



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