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Intro ......

 

관리하는데 따른 만약의 데이터 유실 사태에 대비하기 위한 미래형 해법을 찾아야 했던 것. 비스텔이 알티베이스4를 택할 수 밖에 없었던 배경과 생산관리 소프트웨어와 알티베이스4의 연동 및 커스터마이징 과정을 살펴봤다. 이를 메모리에서는 계속 수집, 이는 단 몇 시간 만에 테라바이트급에 달하는 대용량 데이터가 됐다. 비스텔은 실시간 데이터 입력과 다량의 데이터 분석 및 출력이 필요한 특수 업무 분야에 맞는 인프라를 찾았고, 특별한 문제없이 원활하게 연동작업이 이뤄졌다고 평가했다.. 실시간으로 수집되는 데이터는 메모리 테이블에, 생산 과정 내에 불량 발생 가능성을 체크해 최종완성품의 불량률을 최소화 하는 것이 필수적이라는 얘기다. 한국의 대표 경쟁력인 반도체 분야,, 운영 상태  ......

 

 

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[레포트] 생산운영관리-생산운영관리 사례 및 자신의 생각

 

생산운영관리

(생산운영관리 사례 및 자신의 생각)

 

비스텔 반도체 생산관리 솔루션

 

대용량의 데이터를 실시간으로 처리하라

비스텔의 R&D 팀장 김상오 차장은“반도체 분야의 가격 경쟁력과 시장 대응력은 생산 효율성에 있다. 에러율을 최소화하면서 보다 빠르게 공정을 진행하는 것이 핵심 경쟁력”이라고 설명하면서“생산 스케쥴과 에러 가능 여부 체크 등 생산 과정을 지능적으로 관리하는 것이 EES의 역할”이라고 강조했다.

 

실제 반도체 공장의 최신 라인 1개가 만들어지는데 투자되는 비용은 약 4~5조원이라고 한다. 또 공정에 참여하는 생산 장비는 대당 수백억 원대이며, 이런 장비 수십대가 수주간 레이어를 집적하는 공정을 거쳐야 1개의 디바이스가 생산된다.

따라서 장비 활용률을 최대한 높여 생산 기간을 단축하고, 생산 과정 내에 불량 발생 가능성을 체크해 최종완성품의 불량률을 최소화 하는 것이 필수적이라는 얘기다.

비스텔이 개발, 제공하는 EES는 모든 생산 장비로부터 관련 데이터를 수집해 이를 기반으로 장비별 세부 생산 계획과 스케줄링, 운영 상태 그리고 전체 공정에 대한 스케줄링 등에 이르는 분석 데이터를 산출하는 역할을 한다. 이런 EES의 역할 특성상 얼마나 빨리, 많은 양의 데이터를 수집, 가공해서 빠른 조치를 취하느냐가 중요하다.

 

비스텔은 실시간 데이터 입력과 다량의 데이터 분석 및 출력이 필요한 특수 업무 분야에 맞는 인프라를 찾았고, 이를 해결할 수 있는 유일한 해법이 알티베이스의 하이브리드 MM DBMS인‘알티베이스 4`로 평가했다.

실시간으로 수집되는 데이터는 메모리 테이블에, 수집, 누적된 대용량의 데이터는 디스크에 두고 필요한 경우 지속적으로 활용하는 것이 가능하기 때문이다.

 

한국의 대표 경쟁력인 반도체 분야, 이 분야의 생산 효율성을 향상시키는 반도체 생산관리 소프트웨어를 개발하는 비스텔은 초당 수십만 건에 달하는 다량의 실시간 정보를 수집, 분석할 수 있는 인프라로 알티베이스의 하이브리드 MM DBMS인 `알티베이스4`를 택했다.

비스텔이 알티베이스4를 택할 수 밖에 없었던 배경과 생산관리 소프트웨어와 알티베이스4의 연동 및 커스터마이징 과정을 살펴봤다.

 

장애시의 데이터 유실 문제를 해결하라

 

비스텔은 통합 프레임워크 기반의 EES로 국내외 유수 기업들을 고객사로 확보, 이 시장에서 해외 유명 반도체 생산 관리 솔루션 업체들과 어깨를 나란히 하는 기업으로 성장했다.

이런 시장에서의 경쟁력을 보다 확산시키기 위해서 비스텔은 한가지 해결해야 할 과제가 있었다. 다량의 데이터를 수집, 관리하는데 따른 만약의 데이터 유실 사태에 대비하기 위한 미래형 해법을 찾아야 했던 것.

이전까진 오라클, 사이베이스, IBM 등이 제공하는 디스크 기반의 DBMS를 사용했었는데, 그 특성상 생산 장비들이 제공하는 다량의 실시간 데이터를 수집하는데 한계가 있었다.

 

생산 장비 1대에서 EES에 전달하는 데이터 량이 초당 수천 개에 달하는 파라미터인데, 이런 데이터를 수십대의 장비에서 동시에 받아야 하니 디스크 기반의 DBMS가 원활하게 수행하기는 구조상 힘들었던 것.

이런 문제를 해결하기 위해 비스텔이 사용한 방법은 별도의 데이터 수집용 애플리케이션을 개발해, DB 시스템에 설치하고 생산 장비에서 나오는 데이터를 일단 App에서 수집, 이를 순차적으로 DBMS에 전달하는 것이었다.

그러나 문제는 이 애플리케이션이나 DBMS에서 소프트웨어적인 에러가 발생해 시스템이 다운되거나, 디스크 I/O에서 병목이 발생해 시스템이 다운될 경우 애플리케이션에서 DBMS로 넘겨주지 못한 데이터는 유실이 될 수 있다는 점이다.

 

공정에서 1초의 지연이라도 발생할 경우 이는 곧바로 반도체 디바이스의 에러로 연결될 수 있고, 디바이스 1대가 아닌 같은 라인에서 같은 공정 하에 있던 수십/수백개의 디바이스에 문제가 발생할 수 있기 때문에 이로 인한 손해는 막대하다.

물론 이에 대비해 이중화 구조나 백업 체제를 마련, 실제 문제가 발생한 예는 없었지만 이를 미연해 방지하고, 원천적으로 해결할 수 있는 방안을 마련한다면 이 분야에서 비스텔은 더욱 확고한 경쟁력을 확보할 수 있다.

이런 점에서 알티베이스의 하이브리드 MM DBMS는 비스텔에게 환영받기에 충분했다

 

테라바이트급의 데이터 입력 테스트를 시행하라

그러나 그렇다고 고객사에 전달되어야 할 인프라를 조건만 맞는다 해서 도입할 수는 없는 일. 비스텔은 알티베이스 4가 실시간 데이터를 얼마나 많이, 빨리, 안정적으로 수집하고 데이터로 안정적으로 이관할 수 있는지에 대한 심도 깊은 테스트를 시행했다.

고성능 프로세서 32개를 장착한 HP의 수퍼돔 시스템에 알티베이스 4를 탑재하고 초당 수백만 건에 달하는 파라미터형 데이터를 입력했으며, 이는 단 몇 시간 만에 테라바이트급에 달하는 대용량 데이터가 됐다. 이를 메모리에서는 계속 수집, 데이터 입력 작업을 하고 특정 시간이 지난 후에는 자동적으로 디스크로 옮기는 작업이 진행된 것.

 

결과는 만족스러웠고 비스텔은 알티베이스 4를 자사의 EES와 연동하는 작업에 들어갔다.

안암동 고려대학교 내에 위치한 비스텔의 기술연구소에서 진행된 연동 작업은 그리 오래 걸리지 않았다.

EES의 모듈 중 하나인 DAS(Data Access Service)와 알티베이스 4를 연동시켜, 알티베이스 4를 별도의 리파지토리 형태로 구성했다. 비스텔은 이 과정에서 알티베이스의 기술진과 협력했고, 특별한 문제없이 원활하게 연동작업이 이뤄졌다고 평가했다.

 

고객 환경에 맞게 커스터마이징을 수행하라

최근 비스텔은 빠른 데이터 수집과 최근 몇 시간 동안 수집된 데이터는 빠른 쿼리 처리가 되어야 한다는 조건을 제시한 해외 고객을 위해 EES와 MM DBMS에 대한 커스터마이징을 진행하느라 바쁜 일정을 보내고 있다.

알티베이스 4의 메모리 테이블 적용은 환영하지만, 기존 시스템의 투자 보호 차원에서 디스크 기반의 DBMS는 기존에 사용하던 시스템을 활용하고 싶다는 고객의 요구 조건 때문이다.

이에 알티베이스 기술팀과 협력, 2가지

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