Schneider Electric의 미국 스마트 공장 비하인드 스토리

스마트 공장이란 정확히 무엇입니까? 기본적인 정의는 지능형 공장의 디지털 기술 및 연결 사용을 강조하는 경향이 있습니다. 더 정교한 설명은 스마트 공장을 "자가 최적화", "자체 적응" 및 "실시간 또는 거의 실시간으로 새로운 조건에서 배울 수 있는 "유연한 시스템"으로 설명하는 Deloitte's와 같은 더 명확한 그림을 그립니다. 전체 생산 프로세스를 자율적으로 실행합니다." 즉, 스마트 팩토리는 피드백 루프를 활용하여 광범위한 운영을 자체 최적화합니다.

슈나이더 일렉트릭은 최근 회사가 "미국 최초의 스마트 공장"을 공개했다고 발표했습니다. 그 결과 서류 작업이 90% 감소하고 평균 수리 시간이 20% 단축되었습니다.

켄터키주 렉싱턴에 위치한 이 시설은 Square D가 개장한 1958년부터 운영되고 있습니다. 슈나이더 일렉트릭은 1991년 Square D를 인수했습니다. 그 이후로 Schneider는 시설을 꾸준히 업그레이드하여 올해 스마트 팩토리 브랜딩의 토대를 마련했습니다. 이 시설은 로드 센터와 안전 스위치를 제조합니다. 제조 공정에는 프레싱, 리벳팅, 용접, 페인팅, 조립 및 품질 테스트가 포함됩니다.

슈나이더 일렉트릭의 EcoStruxure 이사인 Luke Durcan은 Lexington 시설이 스마트 상태를 얻은 특정 시간을 지적하는 문제를 재빨리 지적합니다. 그는 스마트 팩토리 구축의 전망은 “항상 시간이 지남에 따라 진행된다”고 말했다. "일회성으로 끝나는 거래가 아닙니다."

실제로 스마트 팩토리의 뿌리는 이 용어가 널리 사용되기 수십 년 전으로 거슬러 올라갑니다. 다양한 기술을 통합하여 하나의 우산 아래에 두는 프로세스가 최근 우선 순위로 떠올랐습니다. Durcan은 "[스마트 팩토리] 배너 아래에 두었고 갑자기 사람들이 조금 더 관심을 갖게 되었습니다."라고 말했습니다. "그리고 섹시해 보이면 내부 투자를 유치하기가 더 쉽습니다."

Lexington 스마트 공장 이야기의 관련 이니셔티브에는 1991년 Schneider가 Square D 시설을 인수한 후 자재 요구 사항 계획(MRP) 투자 소프트웨어 투자가 포함됩니다. 이는 나중에 ERP(전사적 자원 관리) 롤아웃으로 이어졌습니다.

공장 전체에 자동화를 확장하려는 초기의 노력은 선반, 프레스 및 머시닝 센터의 생산성을 향상시켰습니다. PwC가 "인더스트리 3.0" 이니셔티브라고 부르는 격리된 기계 자동화에 대한 이러한 투자는 디지털화 및 데이터 통합을 기반으로 하는 공장 전체의 생산성 향상에 중점을 두는 인더스트리 4.0 이니셔티브를 위한 발판을 제공할 수 있습니다.

1990년대에 Lexington 공장의 관리자는 전 세계의 회사에서 일하는 동료와 마찬가지로 "린 '버그'를 포착"했습니다.

낭비를 줄이고 작업자 워크플로 및 프로세스를 최적화하는 데 중점을 둔 린 철학은 계속해서 우선 순위입니다. “이것은 기술 조각이 아닙니다. 이것은 사람과 프로세스에 관한 것입니다. 이것은 시설을 통한 칸반 관리는 물론 기능과 린 플로우에 대한 투자에 관한 것입니다.”라고 Durcan은 말했습니다.

린 초점 측면에서 렉싱턴 시설은 Schneider Electric이 린 제조 철학을 전반적으로 수용하기 위한 일종의 축소판입니다.

린에서 영감을 받은 폐기물 감소의 한 예는 Schneider의 EcoStruxure Resource Advisor 및 Power Monitoring Expert 도구를 배포하여 2012년 이후 연간 에너지 사용을 3.5% 줄이고 지역별 비용을 660만 달러 절감하는 것입니다.

약 10년 전, Lexington 시설의 관리자는 시설 내 무동력 컨베이어 시스템에 투자했습니다. 무전력 시스템에는 상단 및 하단 트랙이 있습니다. 오버헤드 트랙은 "파워" 트랙으로 알려져 있고 아래쪽 트랙은 "자유" 트랙이라고 합니다. 전체 트랙의 길이는 길이가 1마일 이상입니다.

시설에서 자재 취급을 자동화하기 위한 이러한 투자는 인더스트리 4.0 또는 IoT와 같은 유행어의 인기가 급증하기 이전에 이루어졌습니다. 2000년대에 MES(Manufacturing Execution System) 투자에 대해서도 마찬가지입니다. 이는 자재 흐름 기반 데이터 통합 ​​측면에서 진전을 주도하는 데 도움이 되었습니다.

Durcan은 "오늘로 서두르면서 서로 다른 모든 데이터를 하나로 통합하기 위한 몇 가지 주요 이니셔티브가 있습니다."라고 말했습니다. 이는 설비 주변에 있는 공장의 MES, ERP 및 기타 개별 시스템에서 데이터를 합성하는 것을 의미합니다. 예를 들어, 이 시설은 유지 관리 및 프로세스 관련 문제에 IBM의 Maximo 소프트웨어를 사용합니다. “Maximo는 많은 유지보수 수리 문서화 프로세스를 보유하고 있습니다. SAP는 시설 전반에 걸쳐 보유하고 있는 자산 모델을 보유하고 있습니다.”라고 Durcan은 말했습니다. 공장은 Wonderware 데이터 통합 ​​플랫폼을 사용하여 모든 방식의 시설 관련 데이터를 시각화하는 데 도움을 줍니다. Durcan은 "우리는 시간이 지남에 따라 수많은 투자와 결정을 내렸습니다. "하지만 우리는 중앙 집중식 OT, 운영 기술 데이터 통합 ​​계층을 사용하여 모든 것을 하나로 통합하고 있습니다."

Wondware가 Schneider의 Ecostruxure 플랫폼과 어떤 관련이 있는지 묻는 질문에 Durcan은 소프트웨어를 관리하는 영국 기반 회사 Aveva가 Schneider의 과반수 소유 자회사라고 설명합니다. Durcan은 “EcoStruxure에 대해 이야기할 때 Wonderware가 EcoStruxure 솔루션의 일부라는 것을 이야기합니다. "슈나이더와는 별개의 법인이지만 우리 고객에 관한 한 Ecosruxure의 일부입니다."

보도 자료에 따르면 Aveva Insight Data 소프트웨어의 배포와 데이터 통합으로 중요한 프로세스의 가동 중지 시간이 5% 감소했습니다.

Lexington 시설은 다양한 개체의 계층적 관계가 있는 자산 모델을 사용하여 시설 전반에 걸쳐 전반적인 장비 효율성을 측정합니다. Durcan은 "SAP 내에서 계층적 솔루션을 구현할 때 이를 자산 모델 프레임워크로 사용하여 추출하거나 다른 시스템에 투영할 수 있습니다."라고 말했습니다. “SAP는 초석 자산 모델입니다. Maximo에 있는 모델이 무엇인지 알고 싶다면 SAP에서 가져올 수 있습니다. Wonderware에 무엇이 있는지 알고 싶다면 SAP에서 가져오겠습니다. 다시 한 번 말씀드리지만, 기업 전체에 일관된 자산 모델을 생성하는 것이 단일 출처의 진실입니다."

렉싱턴 시설은 Durcan이 몇 년 전에 회의적으로 봤다고 인정하는 증강 현실 기술의 팬이 되도록 도왔습니다. “4, 5년 전 처음 AR을 접했을 때 '네, 멋지고, 눈길을 사로잡네요. 하지만 실제로는 아무 것도 할 수 없습니다.'"

Lexington 시설에서 사용 중인 Augmented Operator Advisor로 알려진 Schneider 제품이 그를 설득하는 데 도움이 되었습니다. "2년 전에 Lexington에서 구현했는데 정말 멋집니다."라고 그는 말했습니다. "나는 개종자다."

시스템을 사용하는 작업자는 현재 증강 현실 기능이 있는 시설의 16개 기계 중 하나까지 걸어가 라이브 운영 데이터를 볼 수 있습니다. 작업자는 먼저 스마트폰이나 태블릿으로 QR 코드를 스캔하기만 하면 됩니다. Durcan은 “PLC에서 스마트폰이나 태블릿으로 실시간 피드를 받습니다. “상태가 무엇인지, 실행 중인지, 오류, 경보 또는 안전 문제가 있는지 여부를 알 수 있습니다. 전기적인 관점에서 보면 전기적인 문제가 있는지 확인할 수 있습니다. 패널 내부를 볼 수 있습니다.” 전체적으로 AR 기술은 고장난 기계를 수리하는 시간을 약 20% 단축했습니다.

AR 기술은 개별 기계의 생산성을 향상시킬 뿐만 아니라 시설 전체에 걸쳐 생산성을 향상시킵니다. “증강 현실 환경의 이러한 워크플로 도구를 사용하면 유지 관리 담당자로부터 기계 성능에 대한 정보를 수집하여 '좋아, 우리는 이 데이터를 보았습니다. 우리는 이것이 일어난 일이라고 생각합니다.'” 즉, 해당 작업자는 드롭다운 상자에서 선택하여 베어링에 결함이 있거나 윤활 또는 밀봉 문제가 있거나 모터가 타버린 경우 보고할 수 있습니다. 이를 작업자에게 소급하여 기계 문제에 대해 보고하도록 요청하는 것과 대조하십시오. Durcan은 "반면에 멋진 도구를 사용하여 [이 보고]를 실시간으로 수행하고 있다면 이 도구를 사용하면 훨씬 더 강력해집니다."라고 말했습니다. AR 기반 프로세스는 분석 모델과 궁극적으로 기계가 시간이 지남에 따라 더 잘 실행되도록 훈련하는 데 도움이 됩니다.

Durcan은 "이는 산업적 규모의 컨텍스트를 수집한 것입니다."라고 말했습니다. 그렇게 할 때 우리는 스마트 공장으로 이동합니다. 이것이 바로 우리가 알고리즘을 정말 지능적으로 훈련시키는 지점에 도달하는 방법입니다."