제조용 솔루션
데이터와 AI를 활용하여 제조, 공급망, 물류를 혁신합니다.
어떤 환경에서나 데이터와 AI로 제조 혁신
Cloudera는 제조업체에 효율성, 혁신, 탄력성을 강화하는 통합 데이터 및 AI 플랫폼을 제공합니다.
엣지에서 클라우드까지, 데이터가 있는 위치에서 바로 AI를 활용할 수 있는 결함 허용(fault-tolerant) 배포 방식
엔드투엔드 가시성과 모델 거버넌스를 갖춘 협업형 AI 개발을 위한 로우코드/노코드 플랫폼
조직 내 모든 구성원이 자연어로 데이터를 다룰 수 있는 셀프 서비스 AI 도구
주요 사용 사례
- 예측 기반 유지관리
- 공급망 최적화
- 제품 품질 최적화
- 디지털 트윈
예측 기반 유지관리
연결된 장비에서는 매일 백만 개의 데이터 포인트가 생성될 수 있습니다. 이러한 데이터 포인트는 장비의 성능, 노후화, 고장 가능성에 대한 유용한 인사이트를 제공할 수 있지만, 이를 위해서는 먼저 유지보수 팀이 모든 데이터를 수집, 처리, 분석하고 AI 및 ML 모델이 단순한 원격 모니터링을 넘어 예측 정비를 실현할 수 있도록 필요한 컨텍스트를 제공해야 합니다.
Cloudera는 엔터프라이즈 규모의 산업용 IoT 데이터를 처리하고, 이를 성능 벤치마크, 판매 및 서비스 로그 등과 통합하며, 시스템 상태에 대한 실시간 인사이트를 제공하여 유지보수 팀이 선제적인 조치를 취할 수 있도록 지원하는 최적의 플랫폼입니다.
공급망 최적화
기업은 실시간으로 운영 전반을 파악할 수 있는 엔드투엔드 가시성을 확보함으로써 탄력적이고 민첩한 공급망을 구축할 수 있는 기회를 갖게 됩니다. 하지만 오늘날의 공급망은 복잡하고 전 세계적으로 연결되어 있으며, 다양한 중단 요인에 대한 취약성이 계속 높아지고 있습니다. 또한 소싱과 생산부터 물류와 배송까지, 공급망 전 단계에서 방대한 양의 데이터가 생성되고 있습니다.
Cloudera는 파트너 및 공급업체부터 생산 라인과 유통망까지 공급망 에코시스템 전체를 연결하는 통합 데이터 및 AI 플랫폼을 제공합니다. 이 통합된 관점을 통해 공급망 리더는 AI 기술로 리스크를 사전에 예측 및 완화하고, 물류를 최적화하며, 정시 배송을 보장할 수 있습니다.
제품 품질 최적화
센서 판독값, 테스트 결과, 육안 검사, 재료 구성 등 제품 관련 데이터를 분석하는 작업은 폐기물 증가와 인건비 상승으로 이어질 수 있는 결함을 조기에 발견하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 제조 기업이 인더스트리 4.0 및 5.0 전환을 추진하는 과정에서 무결점 생산을 통해 지속가능성을 높이기 위해서는 사후 대응형 품질 관리에서 선제적 품질 관리로 전환해야 합니다.
Cloudera는 제조 기업이 다양한 제조 데이터를 대규모로 수집, 처리 및 분석할 수 있도록 지원합니다. 제조 기업은 센서 데이터에 생산 로그와 과거 기록을 결합해, 이상 징후와 변동을 식별하고 결함을 예측하며, 제조 공정 전 단계에 걸쳐 일관된 제품 품질을 보장하는 AI 모델을 구축하고 배포할 수 있습니다.
디지털 트윈
디지털 트윈은 실제 자산, 공정, 또는 시스템을 가상 공간에 그대로 구현한 복제본입니다. 기업은 다양한 시나리오를 시뮬레이션함으로써 운영을 최적화하고, 유지보수 시점을 예측하며, 실제 환경에 영향을 주지 않고 변경 사항을 테스트해볼 수 있습니다. 제조 기업이 효율성과 민첩성 향상에 집중하는 상황에서 디지털 트윈은 데이터 기반 의사 결정과 혁신 가속화를 위한 필수 기술입니다.
제조 기업은 Cloudera를 통해 센서, OT, 엔터프라이즈 시스템에서 수집한 실시간 데이터 스트림을 통합해 디지털 트윈을 구축 및 운영하고, 정교한 시뮬레이션을 실행하며, ML 모델을 적용해 결과를 예측하고, 가상 환경에서 변경 요소와 그 영향도를 분석해 팀이 안전하게 협업하고 혁신하도록 지원할 수 있습니다.
