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낯선 용어를 쉬운 말로.
제품 검토에 등장하는 용어를 현장 데이터와 업무의 관점에서 설명합니다.
상세 안내
적용 범위와 확인할 내용
연결과 데이터 준비
- 태그(Tag): 설비의 측정값이나 상태를 이름으로 식별하는 데이터 항목입니다. 예를 들어 ‘프레스 1호기 유압’ 태그에는 현재 압력값과 단위, 측정 시각, 값의 품질 정보를 연결할 수 있습니다. 정의 참고: Inductive Automation
- 엣지(Edge): 데이터가 발생하는 설비 가까이에서 수집·처리하는 방식 또는 그 역할을 맡는 장치입니다. 공장에서는 설비 옆 산업용 PC가 신호를 수집하고 필요한 처리를 거쳐 중앙 서버로 전달하는 구성이 한 예입니다. 정의 참고: AWS
- ETL·ELT: 여러 원천의 데이터를 추출·변환·적재하는 빅데이터 처리 방식으로, 처리 흐름을 등록·관리하여 반복 실행합니다. ETL은 변환 후 저장소에 적재하고, ELT는 먼저 적재한 뒤 변환합니다. 설비별 단위나 시간 형식을 통일해 분석에 쓰는 작업이 여기에 해당합니다. ETL 정의: IBM · ELT 정의: IBM
저장과 거버넌스
- 레이크하우스(Lakehouse): 다양한 형태의 데이터를 보관하는 데이터 레이크와, 분석용 데이터의 관리·조회에 강한 데이터 웨어하우스를 결합한 구조입니다. 설비 신호·검사 이미지·생산 이력을 함께 보관하고 분석에 활용하는 데 쓰입니다. 정의 참고: IBM
- 데이터 카탈로그(Catalog): 어떤 데이터가 어디에 있고 무엇을 뜻하는지 찾을 수 있도록 설명·구조·담당자 등의 메타데이터를 모아둔 목록입니다. 분석 담당자는 압력 데이터의 단위, 수집 설비, 관리 담당자를 확인하고 필요한 데이터를 찾을 수 있습니다. 정의 참고: IBM
- 데이터 리니지(Lineage): 데이터가 어디에서 생성되어 어떤 변환을 거쳐 어디에 사용됐는지 보여주는 이력과 경로입니다. 품질 보고서의 수치가 이상할 때 원본 설비 신호와 중간 계산 과정까지 거슬러 확인할 수 있습니다. 정의 참고: IBM
- 테넌트(Tenant): 하나의 서비스를 이용하는 고객이나 조직을 구분하는 관리 단위입니다. 사용자·데이터·설정의 접근 범위를 나눌 때 사용하며, 제조 환경에서는 고객사 또는 사업장 단위로 구성할 수 있습니다. 정의 참고: Microsoft
- MDR(Metadata Relation): NAZARE에서 사용하는 명칭으로, 데이터의 의미를 설명하는 메타데이터 사이의 관계를 관리합니다. 예를 들어 제조사가 다른 설비의 압력 태그를 공통 ‘유압’ 항목과 연결해, 같은 의미의 신호를 찾고 활용할 수 있도록 합니다. NAZARE의 MDR 설명
현장 운영 지표
- 비가동(Downtime): 생산하기로 계획한 시간 중 설비가 멈춰 생산하지 못하는 시간입니다. 고장과 같은 돌발 정지뿐 아니라 품종 교체·셋업 같은 계획 정지도 구분해 기록하며, 애초 생산 계획이 없는 시간과는 구별합니다. 정의 참고: Vorne
- OEE(설비종합효율): 계획한 생산 시간에 설비가 얼마나 효과적으로 양품을 생산했는지 나타내는 지표입니다. 시간가동률 × 성능가동률 × 양품률로 계산하여, 정지·속도 저하·불량으로 인한 손실을 함께 확인합니다. 계산 방법: Vorne
- 사이클(Cycle): 설비나 작업자가 같은 작업을 반복하는 한 단위이며, 이를 완료하는 데 걸린 시간이 사이클 타임입니다. 프레스의 가압 시작부터 복귀 완료까지처럼 시작·종료 기준을 정해 반복 시간과 편차를 비교합니다. 정의 참고: Lean Enterprise Institute
- 부품수명: 부품을 사용할 수 있는 기간이나 동작 횟수입니다. 운전 시간·작동 횟수에 따른 교체 기준으로 관리할 수 있으며, 잔여수명 예측은 상태 데이터를 분석해 교체까지 남은 사용량을 추정하는 별도 접근입니다. 예측값에는 불확실성이 있습니다. 잔여수명 설명: MathWorks
AI와 지식 기반 업무 수행
- ML 서빙(Model Serving): 학습이 끝난 머신러닝 모델을 운영 환경에 배포해, 새 입력에 대한 예측 결과를 제공하는 기능입니다. 예를 들어 실시간 압력·진동 신호를 모델에 전달하고 이상 점수를 받습니다. 정의 참고: TensorFlow
- 온톨로지(Ontology): 특정 분야의 대상과 속성, 대상 사이의 관계를 컴퓨터가 해석할 수 있도록 명시한 지식 구조입니다. 제조 현장에서는 ‘설비–부품–신호’의 관계에 이상 판단 기준과 대응 지식을 연결하여, AI가 수치의 의미와 조치 대상을 찾는 데 활용합니다. 정의 참고: W3C
- 암묵지(Tacit Knowledge): 경험을 통해 익혀 몸에 밴 판단이나 기술로, 말이나 문서로 완전히 표현하기 어려운 지식입니다. 숙련자가 소리·진동으로 이상을 알아채는 감각이 한 예입니다. 잉클은 현장 인터뷰와 도구를 통해 그중 설명 가능한 조건·관계·조치 기준을 정리해 AI가 활용할 수 있도록 합니다. 정의 참고: IBM
- MCP(Model Context Protocol): AI 애플리케이션을 외부 데이터와 도구에 연결하는 개방형 통신 규약입니다. 잉클에서는 NAVIS가 NAZARE의 데이터·기능을 활용하는 연결에 사용합니다. 설비 제어 시에는 승인된 요청을 NAZARE가 받아 PLC에 지령을 전달합니다. 정의 참고: MCP 공식 문서
- HITL(Human-in-the-Loop): 자동화된 처리 과정에 사람이 참여해 결과를 검토하거나 수정·승인하는 방식입니다. 자율제조에서는 담당자가 AI의 조치 제안과 근거를 보고 승인 또는 거절한 뒤, 승인된 범위에서 실행하도록 운영할 수 있습니다. 정의 참고: IBM
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