프로세스 데이터 분석 소프트웨어와 Yokogawa의 분석 서비스는 품질 안정화 솔루션으로, 기업이 제품 품질을 안정화하고 지속적으로 개선할 수 있도록 지원합니다. 프로세스 데이터 분석은 4M(Material, Machine, Method, HuMan) 관점에서 공정 데이터를 분석하여 플랜트의 상황을 더욱 깊이 이해할 수 있게 해줍니다.
Table of Contents
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New Update
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Outline of Process Data Analysis
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What is Process Data Analytics (PDA)
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Related Information
Key areas for Operational Excellence Transformation
프로세스 데이터 분석은 Yokogawa와 KBC가 공동 혁신한 솔루션 및 서비스 포트폴리오입니다. 컨설팅과 디지털 기술을 활용하여 네 가지 모든 영역에서 비즈니스 자동화를 위한 종합적인 솔루션을 제공합니다.
Asset Operations and Optimization
자산 운영 및 최적화는 처리량을 높이고 에너지와 같은 변동 비용을 최소화하면서, 가장 가치 있는 제품의 생산을 극대화하여 물리적 자산의 잠재력을 실현하는 것을 다룹니다. 또한 대규모 및 소규모 자본 지출 프로젝트가 계획된 일정과 예산 내에서 수행되도록 보장하여 기업의 성장과 환경 요구 사항 충족을 지원합니다. 이러한 역량을 통해 기업은 물리적 자산을 최대한 활용할 수 있습니다.
Yokogawa의 자산 운영 및 최적화 솔루션은 업계 선도 기술을 활용하여 정확한 운영 정보를 생성하고 운영자의 통찰력을 향상시켜, 궁극적으로 성과와 수익성을 개선합니다.
자산 운영 및 최적화의 핵심 운영 역량
- Asset Strategy (자산 전략): 기업 전략에 맞춰 플랜트 용량, 운영 가능성 및 생산에 대한 요구 사항을 정의합니다.
- Asset Improvement (자산 개선): 플랜트 운영 범위를 확장하거나 플랜트를 추가/개조하여 플랜트 수익성을 향상시킵니다.
- Asset Optimization (자산 최적화): 교대조 팀이 계획에 따라 활동을 수행하고 운영 범위 내에서 작업할 수 있도록 하여 플랜트를 최적화합니다.
- Asset Operations and Process Control (자산 운영 및 공정 제어): 교대조 팀이 계획을 효과적으로 실행하고 비정상 상황을 관리할 수 있도록 하여 플랜트를 운영합니다.
- Capital Projects Delivery (자본 프로젝트 수행): 비용 효율적이고 적시적이며 목적에 적합한 자본 프로젝트를 검토·설계·수행합니다.
Yokogawa는 프로젝트 수행 경험과 철저한 라이프사이클 서비스, 그리고 KBC 컨설팅을 바탕으로 고객에게 물리적 자산을 극대화할 수 있는 실질적이고 깊이 있는 인사이트를 제공합니다. 이를 통해 수익성뿐만 아니라 전반적인 안전성, 운영성, 신뢰성 개선에도 기여하고자 합니다.
·Supply Chain Optimization (공급망 최적화)
- 시장 수요를 고려하여 지하 원유에서 정유·화학 플랜트의 원료에 이르기까지 공급 관리를 최적화합니다. 이를 통해 운영자는 시장 상황을 최대한 활용할 수 있는 민첩성을 확보할 수 있습니다.
·Operational Risk Management (운영 리스크 관리)
- 개인 및 공정 수준에서 안전, 보건, 환경 리스크를 안정적으로 통제합니다. 이를 통해 치명적인 손실을 방지할 수 있는 강건성을 보장합니다.
·Asset Management and Integrity (자산 관리 및 건전성 확보)
- 유지보수 비용을 통제하면서 자산의 신뢰성과 가용성을 자신 있게 보장합니다. 이를 통해 자산이 항상 기대에 부응하며, 단기 시장 기회를 놓치지 않고 활용할 수 있도록 지원합니다.
New Updates
New Release
2025/7/29
Process Data Analytics R1.04 출시
2021/5/25
Process Data Analytics R1.03 출시
Case Study
2019/6/15
Yokogawa Data Analytics solution의 컨설팅 서비스에 대한 새로운 성공 사례가 발표되었습니다.
Featured Reference: Stabilization of Process and Improvement of Operation through Process Data Analysis
Outline of Process Data Analysis
프로세스 데이터 분석은 플랜트에 축적된 공정 데이터를 4M* 조건에 따라 분류, 체계화, 해석함으로써 공정 히스토리언 빅데이터(Big Data)로부터 가치를 창출하는 것을 목표로 합니다. 최근에는 AI와 IIoT라는 주제 속에서 품질 향상, 수율 개선, 생산 안정화를 위해 프로세스 데이터 분석을 도입하는 기업이 점점 더 늘어나고 있습니다.
* 4 M: Method, Material, Machine, huMan
그러나 실제 현장에서 공정 데이터를 분석하려고 시도하더라도, 곧바로 성과를 내기는 어렵습니다. 이는 다음과 같은 문제들이 공정 데이터 활용을 방해하기 때문입니다.
Issues Commonly Faced When Customers Try Analyzing Their Own Process Big Data
공정 데이터의 복잡성
프로세스 빅데이터를 분석하는 데는 많은 시간이 걸립니다. 이는 데이터를 추출하고 전처리할 때 공정 설계 개념과 4M* 조건을 반드시 고려해야 하기 때문입니다.
* 4M: 방법(Method), 재료(Material), 설비(Machine), 사람(huMan)
분석 담당자의 상황
- 일반적으로 고객들은 공정 데이터 분석에 특화되지 않은 소프트웨어를 활용하여 데이터를 분석하려고 합니다. 그러나 이러한 도구를 사용하면 분석은 오히려 더 어려워지고, 많은 시간과 노력이 소요됩니다.
- 고객사 내부에는 분석 업무에 익숙한 데이터 사이언티스트가 거의 없거나 전혀 없는 경우가 많습니다. 게다가 분석 과정에서 대부분의 시간은 실제 분석 수행보다는 다음에 어떤 분석을 해야 할지 고민하는데 소비됩니다.
What is Process Data Analytics (PDA)
Process Data Analytics는 Yokogawa가 보유한 독자적인 기술로, 공정 산업 고객 대상 100건 이상의 컨설팅 프로젝트를 통해 축적한 폭넓은 노하우를 기반으로 설계·개발된 현장 검증 데이터 분석 소프트웨어입니다. 이를 통해 공정 엔지니어는 플랜트의 빅데이터를 신속하고 효율적으로 분석하여 가치 있는 인사이트를 도출할 수 있습니다.
Functions of Process Data Analytics
Process Data Analytics는 강력하면서도 사용자 친화적인 기능을 갖추고 있어 공정 데이터를 빠르게 분석할 수 있습니다. 또한 고객의 요구에 맞게 기능을 최적화할 수 있어, 플랜트 빅데이터 분석뿐만 아니라 대책 수립 및 실행 계획까지 효율적으로 지원합니다. 주요 기능은 다음과 같습니다:
- 그래프 표시 기능
- 데이터 추출 / 라벨링 기능
- 시간차 / 위상차 조정 기능
- 트렌드 데이터 전처리 기능
- MT 분석 기능
* 데이터 분석 경험이 부족한 고객은 YOKOGAWA 전문 컨설턴트의 분석 컨설팅 서비스를 의뢰할 수 있습니다.
세부 정보
- 그래프 표시 기능
모든 트렌드 그래프는 공정 데이터가 불러와지는 즉시 표시됩니다. 또한 데이터 평가에 유용한 히스토그램, 산점도, 오버레이 그래프와 같은 다양한 차트도 손쉽게 생성하고 표시할 수 있습니다.
- 데이터 추출 / 라벨링 기능
공정 데이터에 포함된 제조 현장의 4M 조건을 기반으로 데이터를 분할, 라벨링, 층화(stratification), 비교할 수 있으며, 이를 통해 공정 변화와 관련된 유용한 인사이트를 발견하고 강조할 수 있습니다. 4M 변화의 예시 : 원자재 로트 변경, 수동(MAN) / 자동(AUT) 모드 전환, 설비 정지, 센서 고장 등
- 시간차 / 위상차 조정 기능
Process Data Analytics에는 관련 공정 태그 간의 **위상 차이(phase difference)**와 **시간 차이(time difference)**를 보정하는 기능이 있습니다. 이러한 보정은 의미 있는 비교를 위해 필수적입니다. 왜냐하면 물리적·화학적으로 연관된 공정 태그들 사이에는 종종 시간 지연이나 차이가 발생하기 때문입니다.
- 트렌드 데이터 전처리 기능
Process Data Analytics에는 공정 데이터에 포함된 주기적 변동과 측정 오류를 제거하는 전처리 기능이 있습니다.
이 기능을 통해 데이터의 특성을 추출하고, 소프트웨어 상에서 트렌드를 표시하며 이를 확인할 수 있습니다.
- MT 분석 기능
Process Data Analytics에는 품질 공학을 위한 판별 분석 기능, 즉 마할라노비스-다구치(Mahalanobis-Taguchi, MT) 기법이 포함되어 있습니다. 이 방법의 상관 분석을 활용하면 정상 데이터 포인트와 비정상 데이터 포인트 간의 관계를 정량적으로 검증할 수 있습니다.
또한 Process Data Analytics는 데이터베이스 연계 기능을 제공하며, 대표적으로 Exaquantum, OSIsoft PI System, MathWorks MATLAB과의 연동이 가능합니다.
자세한 사항은 본 페이지 하단의 연락처 정보를 통해 문의해 주시기 바랍니다.
Who Should Buy This Software?
- 경영진이 인공지능(AI) 활용 목표를 설정했지만, 이를 현장에 어떻게 적용하여 일상적인 문제를 해결하거나 공정을 개선해야 할지 모르는 경우가 있습니다.
- 대량의 복잡한 공정 데이터를 분석하는 업무를 맡았지만, 실제로는 그러한 데이터를 다루기 전에 고려해야 할 조건이 매우 많다는 것을 깨닫게 될 수 있습니다
- 혹은 R&D 부서에서 새로운 이상 감지(Anomaly Detection) 시스템을 개발했지만, 현장 데이터로 배포 전에 이를 시험해봐야 하는 상황일 수도 있습니다.
* 본 페이지에 기재된 회사명 및 제품명은 각 회사의 상표 또는 등록상표입니다.
Related Information
Case Study Back Number
Stabilization of Process and Improvement of Operation through Process Data Analysis
자료실
- Sumitomo Seika achieved the quality stabilization by cross-department project.
- The fusion of process knowledge and data analysis technology was a key to the success.
MGC Mizushima Plant selected Yokogawa's PDA to achieve one of its improvement activities.
MGC has successfully stabilized the process and reduced the operator work load.
Honshu Chemical has successfully improved product quality by process data analysis.
On-site capabilities were further strengthened by sharing each other's knowledge in the project.
KMEW introduced Yokogawa's Process Data Analytics to stabilize quality of slate roof tiles. Real-time monitoring of key tag data enables automatic adjustment of manufacturing equipment.
Kuraray Engineering provides IoT big data analysis solution in collaboration with Yokogawa.
Collaborative process data analysis achieved a high level of quality stabilization at a customer site.
Osaka Gas Chemicals selected Yokogawa to solve long-standing problem at carbon fiber manufacturing process.
Osaka Gas Chemicals established unique problem-solving method using Yokogawa's process data analytics solution.
Yokogawa has a long history of co-innovation in process control and safety. Combined with recent strategic know-how and IP-rich acquisitions, the company can now apply its deep domain expertise to create a differentiated offering in the industrial automation space. From analog or manual data being digitized to the complete digitalization and improvement of work process, with recently-acquired KBC, Yokogawa is helping industrial organizations transform their businesses to help meet both current and future challenges.
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