데이터 분석 툴 자동 빅데이터 시각화 툴로 후처리 시간 확 줄여보세요!

 

 

 

안녕하세요. 산업 설비 상태감시와 측정, 예지보전 솔루션 전문기업 유센스(USENS) 입니다.
현장에서 진동, 소음, 변형률처럼 다양한 물리량을 측정하는 일은 이제 익숙해졌습니다. 하지만 실제 업무에서 시간을 잡아먹는 건 측정 자체 보다 수집된 데이터를 후처리·분석하는 과정인 경우가 많습니다.
시간이력(Time History) 데이터를 채널별로 불러오고 스펙트럼·옥타브·전체 레벨 같은 결과를 순서대로 만들고, 저장·시각화까지 매번 수동으로 처리하면 분석 시간이 길어질 뿐 아니라 설정 실수로 결과가 달라질 위험도 커집니다.
그래서 이번 글에서는 자동 데이터 분석 툴 '프로세스 디자이너'를 활용해,
빅데이터 시각화 툴처럼 결과를 한눈에 확인하고 후처리 시간도 확 줄이는 방법을 소개해 드리겠습니다.

---

프로세스 디자이너(Process Designer) 란?

EconTest 소프트웨어에서 제공하는 빅데이터 후처리(Post-processing) 자동화 기능입니다.
후처리 작업을 블록 형태의 모듈로 만들고 이를 시각적으로 연결해 자동화된 분석 워크플로우를 구성하는
데이터 분석 툴이자 데이터 시각화 툴이라고 할 수 있습니다.
실험 유형 선택 화면에서 더블 클릭하거나 Tools 메뉴의 Insert Module을 통해 추가할 수 있으며 크게 아래 4가지 영역으로 구성됩니다.

① Documentation
: 테스트 노트(사진/설명/텍스트 등) 기록, 작업 이력 정리에 활용

② Navigator
: 시간 이력 데이터 선택, 파일 검색, 테스트 결과 표시

③ Data Selection
: 후처리할 데이터 선택

④ Post Proccess
: 선택된 시간이력 데이터를 조회·편집·저장, 저장 데이터는 후처리 분석에 활용 가능

 

동작 순서

작업 절차는 5단계로 체계적으로 구성되어 있습니다.
각 단계는 순차적으로 진행되며 마지막 저장 단계까지 일관된 워크플로우를 보여줍니다.

① 툴 진입 → ② 처리할 데이터 선택 → ③ 후처리 분석 실행 → ④ 처리 결과 확인 → ⑤ 데이터 저장

 

입력 및 출력 데이터 유형 4가지

 

 

자동 데이터 분석 툴 '프로세스 디자이너'에서 처리할 수 있는 데이터는 크게 4가지로 구분됩니다.
어떤 데이터를 선택하느냐에 따라 후처리 블록 모듈 구성 방식도 달라집니다.

① 시간이력 신호
: 진동, 음압, 변형률 등 물리량의 진폭이 시간에 따라 변화하는 과정을 나타내는 신호입니다.
가속도계로 측정된 ㎨ 단위의 가속도 데이터가 대표적인 예이며, 0~180초의 시간 범위에서 ±140㎨ 진폭을 갖는 신호를 확인할 수 있습니다.

 

 

② 블록 데이터
: 2차원 함수 형태의 분석 결과이며, 차수 함수, 합계 함수 등 다양한 블록 유형이 지원됩니다.

③ 맵 데이터
: 블록 데이터가 연속으로 쌓인 형태로, 시간 또는 회전수(RPM) 같은 파라미터에 따라 추적되는 3차원 데이터입니다.
스펙트럼 오더 맵(Spectrum Order Map)이 대표적인 예로, 1000~2500 rpm 회전 범위에서 0~80 차수에 걸친 진폭 분포를 컬러맵으로 시각화 합니다. 회전 기계의 진동 특성 분석에 매우 유용한 데이터 시각화 툴 역할.

 

④ 통계값
: 단일 수치값으로 표시되는 통계 데이터로, Ctrl 키를 누른 상태에서 다중 채널을 선택해 통계값을 비교할 수 있습니다.
주요 통계 지표는 다음과 같습니다.

 

 

 

빅데이터 후처리 구성 방법

 

데이터 시각화 툴처럼 각 분석 기능을 작은 큐브 형태로 모듈화합니다.
사용자는 필요한 큐브를 선택하고 데이터 처리 함수 간의 관계에 따라 큐브를 연결하여 데이터 분석 워크플로를 구성합니다.
워크플로를 실행하면 결과가 인터페이스 좌측의 Run 폴더에 표시됩니다.

 

 

도입 기대 효과

자동화 데이터 분석 툴 '프로세스 디자이너'를 활용하면 다음과 같은 효과를 기대할 수 있습니다.

-반복적인 데이터 분석 작업의 자동화로 빅데이터 분석·후처리 시간 대폭 단축
-다채널 데이터를 일관된 방법으로 처리하여 데이터 품질 균일화
-스펙트럼·옥타브·차수 분석 등 복합 분석을 한 번의 실행으로 처리
-시간적인 블록 연결 방식으로 비전문가도 손쉽게 워크플로우 구성 가능
-분석 결과를 즉시 시각화하여 빠른 의사결정 지원
-저장된 분석 결과를 추후 후처리 분석에 재활용 가능

---

 

현장에서 데이터 분석은 '한 번만' 하는 일이 아니라 같은 조건으로 반복되는 경우가 많습니다.
이럴수록 데이터 분석 툴의 자동 기능과 빅데이터 시각화 툴 처럼 한눈에 확인할 수 있는 방식이 후처리 시간을 줄여주는 포인트가 됩니다.
프로세스 디자이너를 통해 반복 후처리를 워크플로우로 표준화하고 결과를 빠르게 확인하는 환경을 만들고 싶다면 유센스로 문의 주세요.
측정 채널 수, 필요한 분석, 결과 저장 방식 등 조건을 알려주시면 현장 흐름에 맞춘 구성 방향을 함께 제안 드리겠습니다.