Siemens Mobility, 철도 운영 회사에서 가동 중지 시간 및 계획되지 않은 유지 관리를 방지할 수 있도록 지원

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철도가 정시에 운행되는지 여부는 늘 철도의 고객 만족도를 결정하는 주된 요인이 됩니다. 열차 도착 지연을 유발하는 요인으로는 업계에서 ‘철도 결함’이라고 부르는 선로 자재 및 기타 인프라 구성 요소의 뒤틀림, 응력, 파손 등이 있습니다. 철도 시스템 운영자는 항상 이러한 문제를 찾아 해결하기 위한 효율적인 방법을 찾기 마련입니다.

Siemens Mobility의 Data-Services Architecture 팀을 이끌고 있는 Friedrich Gloeckner는 “철도 결함을 감지하고 선제적으로 수리하는 것, 이것이 바로 우리가 해결하도록 돕고자 하는 고객 문제입니다”라고 말합니다. 160년 이상 운송 솔루션 분야의 선두 자리를 지키고 있는 이 회사는 철도 차량, 철도 자동화 및 전기화, 턴키 시스템, 지능형 교통 시스템 및 관련 서비스와 같은 핵심 비즈니스 라인의 제품을 혁신할 기회를 끊임없이 모색하고 있습니다.

예전에는 철도 결함을 발견하려면 검사관이 선로를 걷거나 검사 열차에서 촬영한 비디오 영상을 검토하는 수동식 평가가 필요했지만, 두 방법 모두 비용이 많이 들고 시간이 많이 걸리며 오류가 발생하기 쉬웠습니다. 이제 Video Track Inspector라는 새로운 수단이 생겼습니다. 이 비디오 분석 애플리케이션은 Siemens Mobility와 철도 인프라 건설 및 유지 관리를 전문으로 하는 네덜란드 회사인 Strukton Rail의 공동 프로젝트를 통해 탄생했습니다. 이 새로운 솔루션도 기차에 설치된 HD 비디오 카메라를 사용하지만, 이미지를 분석하고 결함을 식별하여 위치를 파악하고 작업 지시를 내리는 기계 학습 알고리즘이 수동 검토를 대체합니다.

철도 산업에 유용한 옵션인 Video Track Inspector는 Amazon Web Services(AWS)에서 실행되는 철도 데이터 통합, 모니터링 및 분석 애플리케이션을 위한 개방형 에코시스템인 Siemens Mobility의 Railigent Application Suite에서 호스팅되는 수백 개의 애플리케이션 중 하나입니다. Gloeckner는 “고객이 예정에 없는 유지 보수 작업을 피하고 최대 100%의 철도 차량 및 인프라 구성 요소 가용성을 달성할 수 있도록 돕기 위해 Railigent를 구축했습니다. AWS에서 액세스하는 최신 IT 인프라와 클라우드 서비스가 없었다면 그 목표에 도달하는 것이 불가능했을 것입니다”라고 말합니다.

“AWS 데이터 레이크를 사용하면 데이터 사이언티스트와 소프트웨어 개발자뿐만 아니라 약 250명의 비기술직 직원도 데이터의 가치를 극대화하는 데 도움이 되는 맞춤형 애플리케이션 및 보고서를 만들 수 있습니다.”

– Friedrich Gloeckner, Siemens Mobility, Data Services Architecture Team Leader


  • Siemens Mobility 소개

  • 별도로 운영되는 Siemens AG 자회사로, 160년 이상 운송 솔루션 분야에서 선두 자리를 지키고 있는 Siemens Mobility는 철도 차량, 철도 자동화 및 전기화, 턴키 시스템, 지능형 교통 시스템 및 관련 서비스의 핵심 영역에서 지속적으로 포트폴리오를 혁신하고 있습니다.

  • 이점
    • 유지 보수 비용 및 에너지 소비 10~15% 절감
    • 계획되지 않은 가동 중지 시간 30~50% 감소
    • 유지 보수 상태로의 불필요한 전환 30% 이상 감소
    • 개방형 에코시스템을 통해 주요 철도 전문업체의 서드 파티 애플리케이션 지원
  • 사용된 AWS 서비스

철도 시스템에 클라우드 활용

Gloeckner의 평가는 경험을 바탕으로 한 것입니다. Siemens Mobility는 원래 Railigent와 유사한 분석 기능을 제공하는 온프레미스 솔루션을 배포했지만, 사일로화된 데이터, 노동 집약적인 데이터 통합 및 개발 프로세스, 출시 기간 지연으로 인한 문제에 직면했습니다.

Gloeckner에 따르면 AWS를 기반으로 Railigent를 개발하고 구현한 주된 이유 중 하나는 데이터를 중앙 집중화할 수 있는 기회였습니다. Railigent의 새로운 클라우드 아키텍처의 일부로 Siemens Mobility는 영구 데이터 세트 카탈로그에 Amazon Simple Storage Service(S3)를, 데이터 변환에 AWS Glue를, 서버리스 대화형 쿼리에 Amazon Athena를 각각 사용하는 데이터 레이크를 구현했습니다. 또한 서버리스 오케스트레이션 기능에 AWS Lambda를 사용하고, 데이터를 무제한으로 빠르게 비용 효율적으로 처리 및 분석하기 위해 Amazon Elastic MapReduce(Amazon EMR)를 사용합니다.

Gloeckner는 “AWS의 가장 큰 이점은 Amazon EMR과 같은 서비스를 이용할 수 있다는 것입니다. Amazon EMR을 사용하면 모든 종류의 Hadoop 클러스터를 규모에 관계없이 사용량에 따른 요금으로 온디맨드로 실행할 수 있습니다. Hadoop과 같은 복잡한 솔루션을 자체 데이터 센터에서 실행, 업데이트 및 규모 조정하는 것이 얼마나 복잡한지 경험했기 때문에, 이러한 운영 작업 부담을 없애는 것은 저희의 절대적인 요구 사항이었습니다”라고 말합니다.

또한 AWS에서 솔루션을 실행하는 것은 Railigent가 전 세계 수만 개의 철도 자산에 설치된 수십만 개의 센서 및 기타 디바이스로부터 수집하는 다양한 IoT 데이터의 사용을 최적화하는 데도 도움이 됩니다. Gloeckner는 “AWS 데이터 레이크에서 대규모 비정형 데이터 세트를 Amazon S3에 저장하고, Amazon Athena 스키마 온 리드 기능을 사용하여 필요에 따라 새로운 특정 사용 사례를 위한 가상 테이블을 만들 수 있습니다. Amazon EMR, Amazon S3, Amazon Athena 등의 클라우드 서비스는 온프레미스나 다른 퍼블릭 클라우드 제공업체보다 훨씬 더 유연하게 데이터를 처리할 수 있게 해줍니다”라고 말합니다.

AWS에서 데이터를 대중화하여 새로운 고객 가치 발견

당연한 얘기지만, Siemens Mobility가 고객 요구에 더 빠르게 대응하고 수집된 데이터에서 더 많은 가치를 찾는 데 도움이 되지 않았다면 이러한 기능 중 어느 것도 쓸모가 없었을 것입니다. Gloeckner는 “Railigent 이전의 솔루션을 온프레미스에서 실행할 때는 다양한 소스의 데이터가 사일로화되어 있었기 때문에 해당 데이터를 사용하기 위한 앱을 구축하려면 복잡한 맞춤형 추출, 변환, 적재(ETL) 작업과 분석 전문가의 지원이 요구되었습니다. 그로 인해 모든 데이터의 활용도를 극대화하기가 어려웠고 개발자에게 도구와 재사용 가능한 앱 구성 요소를 쉽게 제공할 수 없었습니다”라고 말합니다.

이제 이 회사는 데이터 준비 작업을 중앙 집중화하는 동시에 여러 팀이 데이터를 활용하도록 지원할 수 있습니다. Gloeckner는 “AWS에서 소규모의 중앙 집중식 팀을 활용하여 데이터 ETL, 구조화 및 보강 작업을 수행하고 나면, 비기술직 직원도 데이터를 사용하여 실험하고 구축할 수 있게 됩니다. AWS 데이터 레이크를 사용하면 데이터 사이언티스트와 소프트웨어 개발자뿐만 아니라 약 250명의 비기술직 직원도 데이터의 가치를 극대화하는 데 도움이 되는 맞춤형 애플리케이션 및 보고서를 만들 수 있습니다. 이러한 데이터 대중화는 AWS 데이터 레이크의 가장 중요한 이점 중 하나입니다”라고 말합니다.

이러한 데이터 대중화를 통해 보고서 생성 시간을 절반으로 단축하는 등 고객 요청에 더 빠르게 대응할 수 있게 되었습니다. Gloeckner는 “AWS로 이전하기 전에는 각각의 맞춤형 BI 보고서마다 인증, 권한 부여, 수집 및 ETL 방식을 맞춤화해야 했습니다. 그래도 스냅샷만 제공하고 실시간 결과는 제공할 수 없었습니다. 이제는 AWS에서 이러한 문제가 해결되고 글로벌 Siemens 보안 및 거버넌스 규칙에 따라 검증되었으며, 이제부터는 보고서 개발자가 이러한 구성 요소를 재사용할 수 있습니다. AWS 데이터 레이크를 사용하면 라이브 데이터를 대상으로 실행되는 보고서를 작성하는 데 2~3주밖에 걸리지 않습니다. 이전에는 정적 보고서를 작성하는 데 한 달 이상 걸렸던 것과는 차원이 다른 속도죠”라고 말합니다.

Gloeckner에 따르면 Railigent 고객은 이미 평균적으로 유지 보수 비용과 에너지 소비를 10~15% 절감하고, 계획되지 않은 유지 보수를 30~50% 줄이며, 불필요한 유지 보수 발생을 30% 이상 줄이고 있습니다. 그리고 이 회사는 이제 AWS를 다른 곳에 활용할 기회를 모색하기 시작했습니다. “비즈니스에 정말 중요한 업무에 집중하면서 인프라 운영 및 서비스 구축과 같은 획일적이고 부담스러운 작업을 AWS에 맡길 수 있게 되어 저희는 매우 만족하고 있습니다. AWS에서 실행하는 데 따른 이점은 다양한 가능성을 열어준다는 것입니다. 사실, 저희는 클라우드에서 실현할 수 있는 이점의 극히 일부분만 맛본 것에 지나지 않습니다.”

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