솔루션 개요

• 1. 시스템 성능 20배 향상

  여러 개 제조 장비 Log Data 분석 도입, 자원 효율성 증가

  SKT Hadoop DW를 도입한 글로벌 제조기업 ‘S’사는 FDC(Fault Detection & Classification) 공정에 Hadoop In-Memory 처리 기술을 적용, 제조라인의 불량 감지를 위한 Data 처리속도를 10배 향상 시켰습니다.

• 2. 기존 DW 대비 1/5이상 비용효율 증대

  정형, 비정형 대용량 Data 실시간 분석 가능

  SKT Hadoop DW는 저렴한 비용으로 대량의 데이터를 저장 가능케 하여 Storage 투자비용의 60%를 절감할 수 있습니다.

• 3. Self-service Data Analytics 제공

  End-to-End 제공 통한 쉽고 빠른 데이터 분석 가능

  Hadoop과 분석을 위한 코딩에 익숙하지 않은 사용자들도 쉽게 사용할 수 있고, 로그수집부터 Ad-hoc한 Report 생성까지 End-to-End 제공으로 쉽고 빠르게 데이터 분석이 가능합니다.

서비스 안내

1. 서비스 개요

로그 수집부터 실시간 분석을 통한 시각화까지 한번에 제공하는 End-to-End 분석 솔루션입니다.

1) Hadoop DW

• - Big Data 저장/처리/분석을 위한 H/W와 S/W가 결합된 Hadoop Appliance 입니다.
• - 고객사 Legacy와 연동하기 위한 Customization & System Integration 을 수반합니다.

2) Data Discovery

• - 로그 수집부터 실시간 분석을 통한 시각화까지 한번에 제공하는 End-to-End 분석 솔루션입니다.

Hadoop Platform은 여러 Agent들을 통해 Log를 수집해서 Time-series데이터를 모아 Index 기반으로 Machine Log 실시간 분석해서 Spark, Machine Learning, SQL등의 Hadoop DW에 저장하고 Data Sourse Manager, ML Model Manager 등의 Gateway를 거쳐 Visual Discovery를 수행한며 시각화 패턴분석과 보고 공유를 하고 Data Source를 선택하고 재정의 처리한다.

주요기능

기대효과

제조 공정에서 생산되는 Big Data에 대한 처리/분석 환경을 단계적으로 구축한다면, Data 기반의 생산활동에 최적화된 의사결정이 가능합니다.
(Performance, Availability, Quality)

Big Data를 SCM을 통해 수집해 Demand Forecasting을 통해 실시간 생산현황 모니터링을 통한 Supply Chain상 필요한 부품재고를 최적화 하고 MES를 통해 Anomaly Detection을 거쳐 생산설비의 대용량 로그데이타의 실시간 자동 이상 패턴 식별을 통한 수율을 향상 시킨다. 동시에 ERP, SCM, MES등 경영/자재/생산에 대한 다양한 Big data 통합/저장/분석/환경이 제공되는 Big Data Lake에 모여 생산과 경영에 대한 모든 데이타의 분석을 통한 수율 향상에 최적화된 의사결정(Performance Availability, Quality)을 수행한다. 또한 Predictive Mainternace를 통해 생산설비의 고장을 방지하기 위하여 적절한 시점에 예방적 유지보수를 수행하여 생산성을 극대화해 Data Driven Service를 실현한다.