제조 데이터 클라우드를 통해 업계는 데이터와 인공 지능을 수용할 수 있습니다.

제조업계는 효율성 향상을 위해 새로운 데이터와 인공지능 기술을 활용하고 있습니다. 인공 지능이 제조 분야로 범위를 확장함에 따라 Nvidia 및 Databricks와 같은 회사는 최근 제조 회사가 물리적 운영부터 공급망에 이르기까지 모든 것에서 대량의 데이터를 수집하고 처리하는 데 도움이 되도록 특별히 제작된 여러 가지 제품을 출시했습니다.

Snowflake도 제조 데이터 클라우드를 선보이며 활동에 나섰습니다. 새로운 제품을 통해 자동차, 기술, 에너지 및 산업 부문의 기업은 Snowflake의 데이터 플랫폼, 파트너 솔루션 및 산업별 데이터 세트를 활용하여 고립된 산업 데이터의 가치를 활용할 수 있게 될 것입니다.

Snowflake Data Cloud는 데이터 웨어하우스(데이터 웨어하우스), SQL 분석, 기계 학습, 데이터 엔지니어링 및 타사 데이터 수익화를 위한 플랫폼을 제공합니다. 제조 데이터 클라우드는 이러한 기능을 기반으로 제조업체가 비즈니스 기반을 마련하고 공급망 성과를 개선하며 스마트 제조 이니셔티브를 추진하는 데 도움이 되는 산업 솔루션을 제공합니다. Data Cloud는 회사에서 사실상 모든 규모의 스토리지, 컴퓨팅 및 사용자를 지원할 수 있다고 주장하는 통합 거버넌스와 멀티 클라우드 데이터 통합을 갖춘 완전히 관리 가능하고 안전한 플랫폼입니다.

Snowflake 제조 글로벌 책임자인 Tim Long은 다음과 같이 말했습니다. “우리는 Snowflak 플랫폼과 제조 데이터 클라우드에서 파트너 솔루션과 데이터를 통합하게 된 것을 매우 기쁘게 생각합니다. 이것이 제조업체에 큰 도움이 될 것이라는 것을 알고 있기 때문입니다. ”

Long은 이 업계 시장에 진출하는 팀을 이끌고 이번 출시를 위해 50개 이상의 파트너와 협력했습니다. 수백 개의 글로벌 제조업체를 만나 그들이 직면한 과제를 이해하고 반도체 제조 분야에서 20년 동안 쌓은 경험을 활용하세요. 이전에는 Snowflake를 채택한 반도체 제조업체 Micron에서 데이터 및 분석 업무를 이끌었으며 이것이 회사의 데이터를 통합하고 공장 성과를 개선하기 위한 최고의 플랫폼이라는 것을 알게 되었습니다. “우리는 단 4개월 만에 전체 제조 데이터 공간을 현장에서 클라우드의 Snowflake로 옮겼습니다.”라고 그는 말했습니다. “이 경험을 통해 저는 제조업체가 데이터와 관련하여 직면하는 기회와 기회를 직접 이해했습니다. "

가시성을 통해 공급망 성능 최적화

공급망 효율성은 성공적인 제조 운영에 큰 영향을 미치며 공장의 벽 너머로 공급망 전체에서 무슨 일이 일어나고 있는지 확인하는 것이 핵심입니다. "우리의 논제는 기업의 성과를 향상시키는 방법은 가시성을 높이는 것입니다. 가시성을 높이는 방법은 자사 데이터의 범위를 넘어서 기업이 직접 볼 수 있는 범위를 넘어서는 것입니다.”

Snowflake의 제조 데이터 클라우드는 독점 데이터를 파트너 데이터 및 Snowflake Marketplace의 데이터와 결합하여 조직의 전체 공급망에서 데이터 공유 및 협업을 지원함으로써 다운스트림 및 업스트림 가시성을 향상시킵니다. 그러면 기업은 SQL과 Python, Java, Scala용 개발 프레임워크인 Snowflake를 사용하여 이 데이터를 활용할 수 있습니다. 이 플랫폼을 사용하면 여러 팀이 공유 데이터를 사용하여 수요 예측, 원자재 가격, 에너지 가격과 같은 사용 사례에 대한 AI 및 ML 모델을 구축할 수 있습니다.

이 솔루션은 Snowflake를 기반으로 구축되어 Snowflake의 데이터 협업을 활용하여 데이터 연결을 제공하고 공급업체 성과에 대한 통찰력을 제공합니다. Snowflake Marketplace에서 제공하는 파트너 중 하나는 화물 추적 전문 회사인 FourKites의 솔루션입니다. 회사는 육로 또는 해상으로 배송되는 제품에 대해 거의 실시간 추적 통찰력을 제공하며 제조업체는 Snowflake Manufacturing Data Cloud에서 직접 이 FourKites 데이터에 액세스할 수 있습니다. Long은 이러한 통찰력을 내부 데이터와 결합하여 더 나은 일정을 계획하고 관리 가능한 비용으로 고객 배송이 제 시간에 도착하도록 보장하는 방법을 설명하면서 3M이 이 기능의 현재 고객이라고 언급했습니다.

산업용 애플리케이션을 제공하는 다른 파트너로는 클라우드 기반 공급망 위험 관리 및 비즈니스 마켓플레이스 플랫폼 제공업체인 Avetta, 공급망 최적화 소프트웨어 전문업체인 Blue Yonder 및 클라우드 기반 공급망 자동화 플랫폼 Elementum이 있습니다.

AWS는 이번 출시에 참여하는 많은 기술 파트너 중 하나이며, AWS의 솔루션을 통해 제조업체는 포괄적인 분석을 위해 다양한 위치에 있는 데이터 세트를 모바일화할 수 있습니다. 또 다른 솔루션은 SAP 시스템 및 SaaS 애플리케이션과 같은 데이터베이스에서 새로운 제조 데이터 클라우드로 데이터를 이동할 때 ELT 프로세스의 다양한 측면을 자동화하는 솔루션인 Fivetran입니다. Dataiku는 또한 센서, IoT 및 과거 배치 데이터를 Dataiku로 가져와 배치 결과를 평가하고 예측하는 배치 성능 최적화 파트너이기도 합니다.

Industry 4.0을 위한 공장 효율성 향상

Snowflake의 제조 데이터 클라우드는 공급망 최적화 외에도 공장 운영 개선에도 전념하고 있습니다.

"공장 내부를 살펴보면 제조업체가 스마트 제조 또는 때때로 Industry 4.0 기술이라고 불리는 기술을 사용하여 효율성을 높이려고 노력하는 것을 볼 수 있습니다." Long은 "다음 산업 혁명은 실제로 가능한 데이터와 인공 지능 덕분에 이루어질 것입니다. ”

인공 지능 기술은 데이터 수집 기능을 크게 확장했으며 제조 데이터 클라우드는 작업 현장 센서 및 장비의 대용량 IoT 데이터를 포함하여 반정형, 정형 및 비정형 데이터에 대한 기본 지원을 제공합니다. Snowflake에서 이 데이터를 통합하면 제조업체는 유지 관리 요구 사항을 예측하고 주기 시간을 분석하며 제품 수율과 품질을 개선하는 기능을 통해 여러 공장의 운영을 간소화할 수 있습니다.

최근까지 작업 현장의 기술 발전은 제조의 다른 측면보다 덜 발전했습니다. 운영 기술(OT)은 작업 현장을 운영하고 핵심 제조 운영의 핵심이 되는 시스템과 관련됩니다. Long은 이러한 시스템이 운영 현장의 엔지니어에 의해 감독되며 일반적으로 IT 범위 밖에 있다고 말했습니다. OT 데이터는 때로는 상당히 오래된 센서 및 레거시 장비에 의해 생성됩니다.

Long은 다음과 같이 언급했습니다. "제조업체는 이 데이터를 추출하여 제품 수율과 공장 효율성을 이해할 수 있는 장소로 가져오기가 어렵기 때문에 종종 사용할 수 없습니다."

이 릴리스의 Snowflake 문제의 파트너 Long이 말하는 작업 현장 또는 다른 엣지 위치에서 확장 가능하고 효율적인 방식으로 데이터를 이동하는 데 동급 최고의 기술 세트를 패키지로 제공하는 OT 전문가인 Riveron입니다.

Riveron의 제품 중 하나는 사용 가능한 네트워크 인터페이스를 사용하여 다양한 유형의 기계에 연결할 수 있는 전용 물리적 하드웨어 장치를 생산하는 산업 자동화 회사인 Opto 22에서 제공됩니다. 이 장치는 수백 가지 통신 프로토콜을 변환하여 이를 표준 메시지 형식으로 통합하고 Cirrus Link의 도움을 받아 Snowflake로 전송하는 또 다른 전문 회사인 Initive Automation의 소프트웨어를 실행합니다.

"(솔루션)은 완전히 엣지 중심입니다. 즉, 작업 현장의 자산을 그곳에서 정의할 수 있습니다."라고 Long은 말했습니다. "정의는 '자산 자체가 무엇인지, 어떤 측정값이 수집되고 있는지, 측정 단위는 무엇입니까?' 이러한 정보는 분석을 위해 동적으로 구체화되는 Snowflake로 직접 전달되며 Snowflake 클라우드에서 이러한 자산을 정의하려면 추가 구성 설정이 필요하지 않으며 Snowflake와 경쟁하는 Cirrus Link 메시징 표준의 다양한 데이터 유형을 지원합니다. 경쟁사와 비교한 또 다른 주요 차별화 요소”

Driving the Industry with Data and AI

몇몇 대규모 글로벌 제조업체는 이미 Snowflake를 사용하여 데이터 클라우드를 제조하고 있으며, 여기에는 컴퓨팅 상호 연결 제공업체인 Molex가 포함됩니다. 이 플랫폼을 사용하여 디지털 변혁 노력을 추진하고 있습니다.

또 다른 고객은 트럭, 버스 및 산업용 엔진 제조업체인 Scania입니다. 이 회사는 Snowflake를 사용하여 지속적으로 데이터를 스트리밍하고 차량 성능 모니터링을 위한 기계 학습 이니셔티브를 지원합니다.

Scania에 대해 Long은 "전기 자동차로 전환하면서 데이터가 차세대 제품의 성공에 얼마나 중요한지 깨달았습니다"라고 말했습니다. "그들은 Snowflake를 사용하여 도로를 달리는 600,000대의 트럭에서 연결된 차량 데이터를 캡처하고 활용하고 있습니다. 이 데이터는 트럭 운전자에게 최적화된 유지 관리 일정, 차량 작동 방식 조정 권장 사항과 같은 고부가가치 서비스를 제공하여 차량의 가치와 성능을 극대화합니다."라고 Scania의 제품 책임자인 Peter Alåsen은 말했습니다. 보도 자료에서는 "Snowflake의 제조 데이터 클라우드는 600,000대의 차량에서 수신하는 1억 5천만 개의 정보 스트림에서 통찰력을 얻는 데 필요한 데이터 기반을 제공합니다."라고 보도 자료에서 밝혔습니다. 차량 운영 및 작업장 가용성을 높이는 동시에 서비스 및 기타 디지털 또는 물리적 서비스에 대한 수익 창출 활동을 늘려 가동 중지 시간을 줄입니다."

Long은 새 버전이 전 세계 제조업체에 제공할 글로벌 전망과 기회에 대해 열정적입니다. "우리는 Snowflake를 활용합니다. 제조 데이터 클라우드는 우리가 전 세계와 공유하게 된 많은 기회를 열어줍니다.”

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