zenon이 AI 구현을 가능하게 하는 이유는 무엇일까요?

zenon은 산업 자동화에 AI를 통합하는 데 필요한 신뢰할 수 있는 데이터 기반, 개방형 인터페이스 및 IT-OT 연결성을 제공하므로 AI 구현을 가능하게 하는 솔루션입니다. 300개 이상의 드라이버를 갖춘 zenon은 이종 산업 시스템에서 데이터를 수집, 맥락화, 표준화하며 중앙에서 관리합니다. 데이터 무결성 및 중복성 메커니즘을 통해 AI 애플리케이션을 위한 신뢰할 수 있고 고품질의 데이터 수집을 지원합니다.

zenon의 개방성이 산업 데이터를 AI 애플리케이션에 통합하는 데 어떻게 도움이 될 수 있을까요?

300개 이상의 드라이버를 갖춘 zenon 제품 플랫폼은 대다수의 산업용 장비와 연결할 수 있으며, 산업 자동화 분야의 거의 모든 데이터 소스에서 데이터를 가져올 수 있습니다. 데이터가 zenon 프로젝트 환경에 확보되면, 이를 상황에 맞게 처리하여 AI를 활용한 후속 프로젝트에 활용할 수 있습니다.

zenon은 외부 AI 모델 및 분석 도구를 통합하기 위해 어떤 인터페이스를 제공합니까?

zenon 소프트웨어 플랫폼은 Python, GraphQL 또는 REST API용 타사 인터페이스를 제공합니다. 이를 통해 자동화 환경의 데이터를 IT 분야 및 해당 분야의 AI 애플리케이션(예: 분석 도구)에서 활용할 수 있게 됩니다.

Zenon은 기존 환경의 데이터와 다양한 공급업체의 장비 데이터를 AI 프로젝트에 통합할 수 있습니까?

네! zenon은 모든 일반적인 장비에 대한 드라이버를 제공하므로, 매우 이질적인 생산 환경도 연결할 수 있습니다. 데이터는 표준화되고 통합되므로, AI 기반 애플리케이션을 포함한 후속 처리 및 분석에 활용할 수 있습니다.

zenon은 IT 시스템과 OT 시스템 간의 AI 통합을 어떻게 가능하게 합니까?

zenon은 개방형 아키텍처와 Python, GraphQL, REST API 등의 인터페이스를 통해 IT 및 OT 시스템 간의 AI 통합을 가능하게 합니다. 이를 통해 OT 시스템의 생산 데이터를 IT 애플리케이션, 분석 도구 및 LLM을 포함한 AI 모델에 통합할 수 있습니다. 이렇게 도출된 인사이트는 운영 또는 제어 단계로 다시 반영되어 생산 공정을 최적화할 수 있습니다.

zenon Logic은 AI 또는 머신러닝 애플리케이션을 위해 공정 수준 데이터를 어떻게 제공합니까?

zenon Logic을 사용하면 운영 단계에서 생산 데이터를 직접 조회할 수 있습니다. zenon Logic Python 엔진은 하드웨어 리소스 요구 사항을 최소화하도록 설계된 프로세스 중심 인터페이스를 통해 PLC 단계에서 직접 머신 러닝을 수행할 수 있게 해줍니다.

zenon을 통해 구현된 AI 애플리케이션의 잠재적인 활용 사례는 무엇인가요?

zenon 소프트웨어 플랫폼으로 구현된 AI 기반 애플리케이션의 잠재적 활용 사례로는 예측 유지보수, 에너지 자동화 분야의 피크 부하 계산, 이상 탐지 등이 있습니다. 그 밖의 활용 사례로는 AI 기반 공정 최적화 및 지능형 운영자 안내 등이 있습니다.

AI 구현의 핵심, 제논 | 산업용 AI 통합

zenon 소프트웨어 플랫폼이 자동화 애플리케이션에서 AI 기반 프로젝트를 어떻게 실현하는지

산업 자동화 분야에서 성공적인 AI 프로젝트를 수행하려면 인공 지능 그 이상으로 더 많은 요소가 필요합니다. zenon 소프트웨어 플랫폼은 AI를 실제로 구현하는 데 필요한 데이터 기반, 연결성 및 개방성을 제공합니다.

AI는 이미 오래전부터 기술 활동의 모든 분야에 자리 잡았습니다. AI의 활용은 산업 자동화 및 에너지 인프라 시설의 자동화 분야에서도 수많은 발전 기회를 제공합니다. 이는 애플리케이션 구축 및 유지보수 과정에서의 신속한 프로젝트 계획 수립, 운영 중 효율성 향상, 또는 AI 기반의 공정 최적화를 통해서 이루어집니다.

인공지능이 열어주는 가능성은 사실상 무한합니다. 하지만 이는 명확한 거버넌스, 견고한 데이터 기반, 일정 수준의 안전한 개방성을 보장하는 인터페이스, 그리고 모든 영역을 아우르는 중앙 허브 역할을 하는 소프트웨어 플랫폼과 같은 적절한 프레임워크 조건이 갖춰졌을 때에만 가능합니다.

데이터는 모든 AI 애플리케이션의 기반입니다 – 데이터 제공업체로서의 zenon

AI는 입력된 데이터의 품질에 따라 그에 상응하는 결과만을 도출할 수 있습니다. zenon을 항상 차별화해 온 요소, 즉 운영 환경에서 데이터를 수집하고 맥락을 부여하는 기능이 이제 그 어느 때보다 더 큰 중요성을 띠고 있습니다.

데이터 소스 통합 시 개방성과 유연성
300개 이상의 드라이버를 갖춘 zenon을 사용하면 시설 내 모든 장비의 데이터를 검색, 저장 및 처리할 수 있습니다. 이는 서로 다른 제조업체의 장비, 서로 다른 기술 세대(예: 레거시 시스템과 첨단 산업 솔루션이 공존), 다양한 사업부(생산 라인 관리, 빌딩 자동화 또는 기업 내부 에너지 인프라)가 혼합된 매우 이질적인 기존 시설에서 특히 유용하며, 이 모든 것을 단일 시스템으로 통합할 수 있습니다. zenon에서는 수집된 데이터가 표준화되고, 단일 시스템 내에 중앙 집중식으로 저장 및 관리되며, 필요한 경우 메타데이터로 태그가 지정됩니다.

의신뢰할 수 있는 데이터 수집zenon 소프트웨어 플랫폼의 데이터 무결성 기능은 원활하고 정확한 데이터 기록을 가능하게 합니다. 검증된 중복성 메커니즘, 이벤트 버퍼링 기능 및 기타 기능은 데이터의 원활한 기록을 지원하며, 이 데이터는 나중에 AI의 기반이 됩니다. 결국, 수집된 데이터의 품질이 높을수록 나중에 AI가 생성하는 결과도 더 좋아집니다.

정제된 데이터베이스를 기반으로, 다양한 인터페이스를 통해 데이터를 검색할 수 있습니다. 예를 들어, 제공되는 Python 인터페이스를 통해 AI 에이전트가 추가 응용을 위해 데이터에 접근할 수 있습니다. GraphQL이나 REST API와 같은 다른 인터페이스들도 zenon 환경을 활용하여 포괄적인 데이터 분석 기능을 제공합니다.

AI는 잘 관리되고 상황에 맞게 구성된 데이터베이스 위에 구축될 때 신뢰할 수 있는 운영상의 이점을 제공합니다. 바로 이 지점에서 zenon이 데이터를 실행 가능한 정보로 전환하는 핵심 솔루션으로 그 역할을 다합니다.

루카스 푼젠베르거 | 제품 관리 이사 | COPA-DATA

zenon은 외부 AI 도구와 어떻게 연동되나요?

zenon의 개방형 아키텍처는 운영 수준에서 데이터를 유연하게 가져올 수 있을 뿐만 아니라, 분석 도구와 같은 타사 시스템으로 정보를 전달할 수도 있게 해줍니다. 이를 통해 IT-OT 융합을 한 단계 더 발전시킵니다.

zenon에서 제공하는 Python, GraphQL 또는 REST API용 타사 인터페이스를 통해 OT 분야의 데이터를 IT 분야 및 관련 AI 애플리케이션에서 활용할 수 있게 됩니다. 따라서 데이터 모델과 대규모 언어 모델(LLM)에 생산 현장의 데이터를 공급할 수 있습니다.

이러한 애플리케이션을 통해 얻은 통찰력은 zenon 소프트웨어 플랫폼을 통해 운영 또는 제어 수준으로 구체적인 애플리케이션 최적화 방안으로 다시 반영됩니다.

이러한 애플리케이션의 영감을 주는 예시로는 다음이 있습니다:

특정 이벤트 처리를 위한 AI 기반 운영자 가이드
AI가 수행하는 자동화된 운영자 작업
AI 지원 공정 최적화

그 밖에도 다양한 사례가 있습니다. Service Engine의 음성 제어와 같은 향후 아이디어는 사용자에게 추가적인 지원을 제공할 수 있습니다.

생산 현장에서 AI로 직접 전송되는 데이터

인공지능에는 데이터베이스와 아카이브의 데이터뿐만 아니라, zenon Logic을 사용하여 운영 단계에서 직접 데이터를 추출하여 입력할 수도 있습니다. zenon Logic Python 엔진은 PLC 수준에서 프로세스 중심의 인터페이스를 제공하여, 하드웨어 리소스 사용량을 최대한 효율적으로 관리하면서 머신 러닝을 수행할 수 있게 해줍니다. 맞춤형 모델은 엣지 환경이나 클라우드 환경에서 모두 실행할 수 있습니다. 알고리즘을 해당 환경에 쉽게 통합하고 특정 사용 사례에 맞게 최적화할 수 있습니다. 이를 통해 AI는 이상 현상을 감지하거나 생산 최적화를 위한 기회를 포착할 수 있습니다. 실시간 공정 데이터와 지능형 알고리즘을 결합함으로써, 제조업 분야의 AI는 데이터 기반 의사 결정과 지속적인 최적화를 통해 더 스마트하고 유연하며 효율적인 생산 공정을 실현합니다.

다음은 실제 적용 사례로, 이러한 사례들은 공정 자체에 직접 반영되어 생산 공정을 지속적으로 발전시키고 개선하는 데 기여합니다:

에너지 분야의 피크 부하 계산 및 관리, 또는
예측 유지보수 애플리케이션 등이 있습니다.

엔지니어의 든든한 조력자, AI

zenon 엔지니어링 어시스턴트는 프로젝트 개발자가 zenon 프로젝트를 구현하는 데 도움을 주기 위해 개발되었습니다. 엔지니어링 어시스턴트는 온라인 도움말, zenon 아카데미, 튜토리얼 동영상, 지식 기반(Knowledge Base)에 담긴 zenon의 종합적인 전문 지식을 활용합니다. 이를 통해 엔지니어링 어시스턴트가 참조하는 지식은 항상 최신 상태로 유지됩니다.

엔지니어링 어시스턴트는 zenon을 활용한 프로젝트 기획 과정에서 질문이나 불확실성이 발생할 때 이미 프로젝트 설계자를 지원하고 있습니다. 그러나 개발은 지속적으로 진행 중이며, 당사 제품 개발 팀은 AI를 기반으로 한 자동화된 프로젝트 생성, PLC 코드 생성 및 테스트 프로세스 구현에 주력하고 있습니다.

zenon 엔지니어링 어시스턴트 사용하기

자주 묻는 질문

zenon은 산업 자동화에 AI를 통합하는 데 필요한 신뢰할 수 있는 데이터 기반, 개방형 인터페이스 및 IT-OT 연결성을 제공하므로 AI 구현을 가능하게 하는 솔루션입니다. 300개 이상의 드라이버를 갖춘 zenon은 이종 산업 시스템에서 데이터를 수집, 맥락화, 표준화하며 중앙에서 관리합니다. 데이터 무결성 및 중복성 메커니즘을 통해 AI 애플리케이션을 위한 신뢰할 수 있고 고품질의 데이터 수집을 지원합니다.
zenon 소프트웨어 플랫폼은 Python, GraphQL 또는 REST API용 타사 인터페이스를 제공합니다. 이를 통해 자동화 환경의 데이터를 IT 분야 및 해당 분야의 AI 애플리케이션(예: 분석 도구)에서 활용할 수 있게 됩니다.
zenon은 개방형 아키텍처와 Python, GraphQL, REST API 등의 인터페이스를 통해 IT 및 OT 시스템 간의 AI 통합을 가능하게 합니다. 이를 통해 OT 시스템의 생산 데이터를 IT 애플리케이션, 분석 도구 및 LLM을 포함한 AI 모델에 통합할 수 있습니다. 이렇게 도출된 인사이트는 운영 또는 제어 단계로 다시 반영되어 생산 공정을 최적화할 수 있습니다.
zenon 소프트웨어 플랫폼으로 구현된 AI 기반 애플리케이션의 잠재적 활용 사례로는 예측 유지보수, 에너지 자동화 분야의 피크 부하 계산, 이상 탐지 등이 있습니다. 그 밖의 활용 사례로는 AI 기반 공정 최적화 및 지능형 운영자 안내 등이 있습니다.

300개 이상의 드라이버를 갖춘 zenon 제품 플랫폼은 대다수의 산업용 장비와 연결할 수 있으며, 산업 자동화 분야의 거의 모든 데이터 소스에서 데이터를 가져올 수 있습니다. 데이터가 zenon 프로젝트 환경에 확보되면, 이를 상황에 맞게 처리하여 AI를 활용한 후속 프로젝트에 활용할 수 있습니다.
네! zenon은 모든 일반적인 장비에 대한 드라이버를 제공하므로, 매우 이질적인 생산 환경도 연결할 수 있습니다. 데이터는 표준화되고 통합되므로, AI 기반 애플리케이션을 포함한 후속 처리 및 분석에 활용할 수 있습니다.
zenon Logic을 사용하면 운영 단계에서 생산 데이터를 직접 조회할 수 있습니다. zenon Logic Python 엔진은 하드웨어 리소스 요구 사항을 최소화하도록 설계된 프로세스 중심 인터페이스를 통해 PLC 단계에서 직접 머신 러닝을 수행할 수 있게 해줍니다.

여러분을 도와드릴 수 있어 기쁩니다

zenon을 활용한 AI 적용 사례에 대해 논의하고 싶으시다면, 당연히 현지 영업 담당자에게 문의해 주시기 바랍니다. COPA-DATA 영업팀은 기꺼이 아이디어를 공유하고 관련 정보를 제공해 드리겠습니다.

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