실시간 대시보드 · 제조
LG화학 공장 탱크 42기를 1분마다 보는 실시간 관제 시스템
공장 탱크 42기 데이터를 1분마다 모아 위험 탱크를 찾는 관제 화면과 수집 서버를 만들었습니다.
루코 웍스 설립 전에 수행한 프로젝트입니다.
- 대상
- LG화학 (DX 플랫폼)
- 기간
- 2021.01 ~ 2021.05
- 역할
- 요구사항, 수집 서버, 관제 화면
- 기술
- Kafka · Redis · TensorFlow · Docker · Node.js · D3.js
RTDB에만 → 1분마다 실시간데이터 수집
현재 값 → 1분 단위 예측위험 판단
1년 6개월 본 사업PoC 이후
문제
- 01
공장별 탱크 데이터가 RTDB에만 쌓여 실시간으로 모아 볼 수 없었습니다.
- 02
지금 값만으로는 곧 넘칠지, 이상한지 미리 알기 어려웠습니다.
- 03
실시간 위험도 관제가 되는지를 PoC로 먼저 증명해야 했습니다.
결정
- 01
Kafka로 탱크 42기 데이터를 1분마다 받고, Redis에 시간별로 쌓았습니다.
- 02
1분 단위 예측 모델을 만들고 매일 다시 학습시켰습니다.
- 03
탱크 게이지와 실측·예측·편차 차트를 그리는 관제 화면을 만들고, 서버 4종을 Docker로 묶어 한 대에 배포했습니다.
결과
탱크 42기의 위험도를 한 화면에서 1분마다 확인합니다.
PoC가 성공해 1년 6개월 본 사업으로 이어졌습니다.
TIP수집과 예측, 화면을 나눠 두면 한쪽이 느려져도 나머지는 계속 동작합니다.
출처: 개발 포트폴리오, 공개 사례 문서