B컷전문 | 개발과 인생의 이야기

제조 데이터를 단순 수집에서 끝내지 않고, 분석 가능한 구조로 전환하기 위한 전략을 정리합니다. 흐름 기반의 데이터 모델링, 표준화, 실시간성 확보를 중심으로 MES, SCADA, AI 분석에 최적화된 데이터 설계를 안내합니다.

 

 

데이터 없는 스마트팩토리는 허상이다

 

스마트팩토리를 구축했지만 데이터가 분석되지 않거나,

AI 프로젝트를 시작했지만 신뢰할 수 있는 제조 데이터가 부족하다는 현장은 너무 많습니다.

 

이유는 명확합니다. 제조 데이터가 ‘구조화’되지 않았기 때문입니다.

 

제조 데이터는 단순히 로그가 아닙니다.

공정 흐름 위에 맞춰 정리되고, 실시간으로 연결되며, 의미 있는 분석 단위로 설계되어야 합니다.

 

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1. 제조 데이터 구조화란 무엇인가?

정의

• 제조 데이터를 분석과 의사결정이 가능하도록 정의된 구조로 정리하는 작업
• 단순한 수집 → 흐름 기반 구조화 → 통합 → 분석 가능한 형태로 가공

목적

• AI/BI 시스템과 연계 가능한 정형 데이터 확보
• 설비별, 공정별, 배치별로 의미 있는 구분 구조 생성
• 데이터 정합성, 시계열 정렬, 품질 라벨링 확보

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2. 제조 데이터 구조화 5단계

1단계: 수집(Sensing)

• 센서, PLC, HMI, MES 등에서 실시간 수집
• 유량, 온도, 압력, 시간, 작업코드, 설비ID 등 원천값

2단계: 정제(Cleansing)

• 누락값 보정, 이상값 제거, 데이터 포맷 통일
• 공정별 단위 통일 (°C, bar, mm 등)

3단계: 구조화(Modeling)

• 공정 흐름 기준 테이블 구성 (공정ID, 배치ID, 설비ID)
• 시계열 기반 데이터 정렬 (Time-Series DB)

4단계: 통합(Integration)

• 설비/품질/자재/실적 데이터 간 조인 구조 설계
• MES, SCADA, LIMS, QMS 연계 DB 구성

5단계: 활용(Analytics)

• KPI 모니터링, 품질 예측, 병목 식별, 에너지 분석 등
• AI 학습용 Feature Engineering 데이터셋 구성

 

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3. 흐름 기반 제조 데이터 모델 설계

핵심 개념

• 흐름: 생산은 시간과 공정 경로를 따라 ‘흐른다’
• 따라서 데이터도 흐름 순서대로 구조화되어야 분석 가능

테이블 예시

항목설명

process_id	공정 ID
equipment_id	설비 ID
batch_id	배치번호 또는 작업지시번호
timestamp	시계열 기준 시간
parameter	측정 변수명 (온도 등)
value	측정값

 

저장 구조

• Time-Series DB (InfluxDB, TimescaleDB 등)
• Column-based 저장소 (Parquet, Delta Lake 등)

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4. 데이터 품질 관리 전략

품질 확보 기준

• 정확성 (Accuracy): 센서 교정, 소수점 처리
• 일관성 (Consistency): 공정 간 동일 단위, 명명 규칙 유지
• 완전성 (Completeness): Null, 결측률 추적 및 대체

주요 설계 포인트

• 품질 라벨링 기준 정의 (OK/NG, Spec 기준 등)
• 레시피 조건과 품질 결과 간 관계 매핑 구조
• 설비/부품별 Traceability 코드 부여

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5. 분석 기반 데이터 설계 전략

실시간 분석

• Stream 처리 구조 (Kafka → Spark Streaming)
• 공정 중 품질 예측, 실시간 KPI 계산

AI 분석용 데이터셋 설계

• Feature 별 연산 전처리 (Min/Max, 이동평균 등)
• 배치 간 통계 파생변수 생성
• 불량 예측/이상 탐지 라벨 설계 (지도학습 기반)

BI/대시보드 연계

• Power BI, Tableau, Superset 연동을 위한 구조 정리
• 공정단위 vs 작업단위 KPI 비교
• OEE, PPM, Cycle Time 등 지표 자동화

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구조화된 데이터가 공장을 움직인다

 

수집만 하고 분석하지 않는 데이터는 쓰레기입니다.

분석 가능한 구조를 갖춘 데이터는 공정의 미래를 예측하는 무기입니다.

 

MES도, 스마트팩토리도, AI도 결국은 데이터 구조 위에 존재합니다.

 

흐름 기반 사고로 공정을 바라보고,

데이터를 그 흐름에 맞게 구조화하세요.

 

제조 데이터가 ‘읽을 수 있는 언어’가 될 때,

진정한 디지털 제조 혁신은 시작됩니다.