A 해결하는 과제
고빈도 센서 데이터의 저장 성능과 비용
수만 태그에서 원하는 구간을 찾는 조회 속도
이상 시점 전후 데이터의 맥락 복원
부서마다 다른 도구로 흩어지는 분석
B 핵심 역량
고속 수집·적재
엣지 8ms 수집 지연, 초당 수만 메시지급 파이프라인으로 고빈도 센서를 유실 없이 적재합니다.
시계열 쿼리
기간·수집기·태그·품질 조건으로 포인트를 즉시 검색하고 결과를 테이블·차트로 봅니다.
트렌드·비교 분석
여러 태그를 겹쳐 추세를 비교하고, 라인·설비 간 편차를 시각적으로 확인합니다.
구간 재생
이상 발생 전후 구간을 되감아 재생하며 신호 변화의 순서와 맥락을 복원합니다.
수집 품질 코드
모든 포인트에 수집 품질 코드를 함께 저장해 분석 결과의 신뢰도를 판단할 수 있습니다.
AI 이상탐지 연계
축적된 시계열로 태그별 기준선을 학습하고 이탈을 상시 감지합니다.
C 동작 방식
수집
Edge가 42종 프로토콜로 고빈도 신호를 8ms 지연으로 수집합니다.
적재
이벤트·시계열 DB와 인메모리 캐시에 고속 적재하고 보존 정책으로 관리합니다.
조회·시각화
시계열 쿼리·트렌드 차트·대시보드로 원하는 구간을 즉시 꺼내 봅니다.
분석·예측
AI가 기준선을 학습해 이상을 감지하고, 재생 분석으로 원인을 좁힙니다.
8ms
엣지 수집 지연
40K
초당 수집 메시지
100TB+
처리 데이터
512K
CEP 이벤트/초
D 적용 시나리오
클린룸 설비의 미세 신호 드리프트를 장기 추세로 비교 분석해 열화 징후를 조기에 포착합니다.
미세 이상 조기 인지
회전체의 진동·온도 시계열을 기준선과 비교하며 정비 시점을 데이터로 판단합니다.
상태 기반 정비 근거 확보
라인 정지 시점 전후를 재생해 어떤 신호가 먼저 무너졌는지 순서를 복원합니다.
정지 원인 규명 시간 단축
C 기대 성과
- 이상 조기 인지
- 원인 분석 시간 단축
- 상태 기반 의사결정
D 자주 묻는 질문
저장 비용이 커지지 않나요?
보존 정책과 다운샘플링으로 원본·집계 데이터를 계층화해 관리합니다. 최근 구간은 고해상도로, 장기 구간은 집계로 유지하는 방식이 일반적입니다.
기존 히스토리안을 대체하나요?
표준 프로토콜로 병행 수집하며 단계적으로 전환할 수 있습니다. 신규 라인부터 적용하고 기존 시스템은 유지하는 구성도 지원합니다.
데이터 과학 도구와 연계되나요?
REST API로 시계열을 조회할 수 있어 사내 분석 도구·노트북 환경에서 그대로 활용할 수 있습니다. 웹 조회·대시보드만으로도 현장 분석은 충분합니다.