RTDB는 공장의 설비에서 발생하는 아날로그 데이터를 모니터링하고 수집 및 분석해 공장 최적화를 지원하며, 예지보전을 위한 AI 모델 기반의 데이터를 제공한다.
시간 함수로 표현되는 대표적 시계열 데이터인 설비 데이터는 공장 규모에 따라 하루에 수십 억 건 수집되며, 작업자의 활동 여부와 관계없이 실시간으로 축적되기 때문에 시스템 성능 저하의 원인으로 꼽힌다.
이를 효율적으로 관리하고 분석하면 기계 설비의 고장을 예측해 설비의 수명을 연장하고, 유지보수 비용을 절감해 생산 효율성을 높일 수 있다. 하지만 RTDB 솔루션의 가격이 높아 중소 제조 공장들이 디지털화 과정에서 RTDB를 도입하지 못하는 경우가 많다.
이에 CJ올리브네트웍스는 중소기업들의 진입장벽을 낮추기 위해 가격 경쟁력 있는 RTDB를 개발했다.
CJ올리브네트웍스는 고가의 외산 솔루션에서 실제 기업이 사용하는 기능은 30%에 불과하다는 점에 착안해 기능을 경량화해 가격을 낮추고, 표준 쿼리를 사용해 개발자가 별도의 학습 없이도 개발할 수 있도록 범용성을 높였다.
또한 중복 데이터의 단순 저장을 지양하고 데이터의 변경점을 관리하는 알고리즘을 적용해 데이터 공간 효율성을 높이고, 실시간 데이터는 물론 과거 데이터도 빠르게 조회할 수 있도록 조회 속도를 개선했다.
CJ올리브네트웍스는 이번 달에 CJ제일제당 부산공장과 프리미엄 주류 브랜드 화요의 이천 공장에 RTDB를 적용할 예정이며, 제조업뿐 아니라 시계열 데이터를 통한 예측 업무가 중요한 금융권과 이커머스 업계 등에도 확산 가능할 것으로 기대하고 있다.
CJ올리브네트웍스 AI팩토리 김대환 팀장은 “AI·빅데이터 기반의 지능형 공장으로 업그레이드하기 위해서는 RTDB 솔루션이 필수적”이라며 “현장의 데이터 리터러시(Literacy)를 높이기 위해 빠른 분석과 높은 개발자 편의, 저렴한 가격 등 압도적인 특장점으로 국내 제조산업에 혁신을 가져올 것”이라고 말했다.
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