추적성: IIoT 기반 제조 성공의 핵심 기반

IIoT(산업용 사물인터넷) 기술은 생산 품질과 처리량을 극적으로 높일 수 있지만, 제조 부문 많은 기업이 기대하는 플러그앤플레이 솔루션은 종종 아닙니다. IIoT 솔루션에서 최대 가치를 얻으려면 제조업체는 자사 운영의 본질을 철저히 이해하고, 관련 데이터를 사전 예방적이고 체계적으로 수집하는 강력하고 실시간 추적성 시스템에 투자해야 합니다.

추적성 시스템은 바코딩과 RFID(무선 주파수 식별) 같은 식별 방법을 사용하여 공장 전체와 공급망 전반에서 진행 중인 작업과 완제품의 이동에 대한 데이터를 수집하고 분석합니다. 한때 제품과 구성요소를 추적하는 비교적 단순한 방법이었던 추적성은 이제 제품을 공정 파라미터와 원자재 입력과 연결함으로써 제조 작업 내에서 생산성, 품질, 브랜드 평판을 최적화하는 강력한 전략으로 진화했습니다.

단순 제품 추적에서 종합 공정 가시성으로

시간에 따른 추적성의 변화 — 개별 부품과 제품의 기본 바코드 읽기에서 병목 현상과 품질 문제를 심층 조사할 수 있는 시스템으로 — 는 이 보편적인 제조 관행을 구상하는 다양한 방법을 제공합니다. 오므론은 이러한 변화를 Traceability 4.0 단계로 이어지는 네 가지 일반적인 단계로 나누었습니다. 이 단계는 하위 수준의 추적 솔루션을 고급 인더스트리 4.0 및 IIoT 기술과 병합합니다.

Traceability 1.0은 제품을 자동 식별하여 정확성과 효율성을 높이는 것입니다. 부품에 마킹하고 바코드 리더로 추적하는 능력은 획기적이었으며, 이 전략은 대량의 개별 품목이나 트랜잭션 처리 시 제조 효율성과 정확성을 향상시켰습니다.

Traceability 2.0은 재고 관리와 사회적 요구 충족에 관한 것입니다. 제조업체는 바코드의 추가 용도, 특히 제조 시설 내와 공급망 전반에서 자재를 추적하는 능력을 인식했습니다. 이 전략은 표적 제품 리콜을 가능하게 하고, 품질 개선 비용을 줄이며, 소비자 신뢰를 높였습니다.

Traceability 3.0은 제품을 구성하는 모든 원자재 구성요소와 하위 구성요소, 인코딩된 시리얼 번호가 있는 완제품에 초점을 맞춰 제조와 공급망 보안을 최적화하는 것입니다. 이는 제품 진위를 보장하고 위조 방지 프로그램의 강력한 기반을 제공합니다.

Traceability 4.0은 위의 모든 것을 기계 및 공정 파라미터와 결합하여 최고 수준의 품질, 생산성, 전체 설비 효율성(OEE)을 달성하는 것입니다. 일부 제조업체가 Traceability 4.0을 수용했지만, 이는 대부분에게 미래를 나타냅니다. 이 전략을 채택한 기업들은 제조와 브랜드 보호의 최전선에 서게 됩니다.

이 최종적이고 누적된 추적성 단계에서 IIoT가 완전히 지원되고 기능적이 됩니다. Traceability 4.0이 가져오는 데이터 유형으로 제조업체는 어떤 기계가 어떤 제품에 언제 작업했는지, 그때 누가 기계를 조작했는지 등 다양한 생산 관련 질문에 쉽게 답할 수 있습니다. 잠재적인 진단 및 공정 분석 시나리오는 사실상 무한하며, 관련 기계 및 공정 데이터가 체계적으로 수집될 때 많은 영역에서 실질적인 개선이 발생합니다.

제조 의사결정 주도

IIoT 솔루션은 사실상 플랜트 바닥에서 일어나는 하위 수준 공정과 전반적인 비즈니스 목표 사이의 다리를 놓습니다. 기업 제조 운영에 대한 이 전체적인 관점의 핵심 요소는 데이터이며, 이는 추적성 시스템을 통해 수집, 구성, 활용됩니다. 추적성 시스템을 구현할 때 다음 질문들을 고려하여 요구사항을 정의하는 데 도움을 받아야 합니다.

• 업스트림 구성요소나 원자재가 바코드, RFID 태그 또는 기타 식별자에 인코딩된 정보를 기반으로 어떻게 준수 여부가 확인되는가?

• 특정 부품이 생산 중에 어떤 공정을 거치는가?

• 유연한 제조 환경에서 주어진 품목의 특정 공정 단계를 수행할 때 어떤 생산 툴링, 공정 파라미터, 테스트 스크립트를 사용해야 하는가?

• 특정 서브어셈블리에 어떤 구성요소가 사용되는가?

• 각 공정 단계에서 어떤 데이터를 수집해야 하며, 그 데이터를 상위 MES 또는 히스토리언 애플리케이션에 어떻게 제공해야 하는가?

• 수집된 데이터를 기반으로 어떤 실시간 결정을 내릴 수 있는가?

제조업체가 위의 요소들을 고려한 추적성 시스템을 구현하면, 점점 더 복잡하고 섬세한 공정을 지원할 수 있게 됩니다. 궁극적으로 도어 스위치나 근접 센서 같은 가장 기본적인 구성요소조차 네트워크 기능이 있게 될 것입니다. 조립 검증, 품질 보증, BOM(자재 명세서) 관리는 모두 IO-Link 지원 센서 같은 스마트 제조 기술을 사용하는 Traceability 4.0 전략으로 효과적으로 최적화할 수 있습니다.

IO-Link는 많은 '스마트' 장치를 뒷받침하는 최근 혁신으로, 센서/액추에이터와 인터페이스 모듈 간의 연결을 제공하여 기본 ON/OFF 판독을 넘어 센서 자체에서 더 많은 정보를 얻을 수 있도록 돕습니다. 공정 값, 파라미터, 진단 메시지를 이제 교환할 수 있어 사용 가능한 정보의 풀이 넓어지고 다양한 공정 옵션이 가능해집니다.

더 많은 데이터를 제공하는 것 외에도 스마트 구성요소는 기존 직접 배선 솔루션에서 장비 개별 구성요소에 대한 네트워크 솔루션으로 전환함으로써 기계 제작 비용과 전반적인 유지보수 비용을 절감하는 데도 도움이 됩니다. 네트워크상의 스마트 구성요소로 고장 난 장치 교체는 말 그대로 플러그앤플레이이며, 일부 OEM은 배선 비용을 최대 38%까지 절감했다고 보고했습니다.

추적성과 IIoT의 다음 단계

인공지능(AI)이 제조의 새로운 측면을 지원하는 데 점점 더 많이 사용되고 있습니다. 클라우드 내에서 이러한 알고리즘을 사용하여 공정을 모니터링하고 지원하는 것은 새로운 일이 아니지만, 제조업체들은 AI를 클라우드에서 꺼내 특정 기계에 실시간으로 영향을 미치도록 기계로 밀어넣기 시작하고 있습니다. 추적성 시스템의 일부로서, 명시적 프로그래밍을 허용할 수 없을 만큼 변수가 너무 많을 때 추세를 식별할 수 있습니다.

하지만 AI가 하는 것과 하지 않는 것을 염두에 두는 것이 중요합니다. 기본적으로 데이터를 처리하는 고급 방식이므로, 어떤 데이터를 사용하고 어떻게 사용할지 결정하기 위해 인간의 전문 지식이 필요합니다. 알고리즘을 생산 라인의 복잡성을 확실히 파악하지 못한 채 '블랙박스'로 작동하게 하는 것은 재앙의 레시피는 아닐지 몰라도 성공의 레시피도 아닙니다. 제조업체는 각 공정에 대해 어떤 유형의 정보를 수집하고 그 정보가 왜 중요한지 이해해야 합니다.

본질적으로 이것이 모든 제조업체의 IIoT 기술 채택에 명확한 추적성 전략을 고려해야 하는 이유입니다. 정의상 추적성은 공장 바닥 데이터를 실시간으로 수집하고 구성하는 수단입니다. 이 데이터가 최소한의 중요성 이해로 무질서하게 수집된다면, 그것은 효과적인 추적성이 아니며 스마트 제조 솔루션 구현을 위한 실행 가능한 기반도 아닙니다. IIoT 지원 스마트 제조는 잘 구성된 추적성 솔루션을 요구합니다.

제조업체가 공정에 대한 통찰력을 더 많이 가질수록, 특정 표적 요구사항에 기반한 플러그앤플레이 IIoT 솔루션이라는 궁극적 목표에 더 가까워질 것입니다. 이것이야말로 AI가 가장 효과적으로 채우는 격차입니다. 생산 라인의 아키텍처를 진정으로 반영하는 강력하고 실시간인 Traceability 4.0 시스템을 구축하는 것은 어려운 작업일 수 있지만, 보람 없는 작업은 아닙니다. 그러한 노력의 엄청난 가치는 데이터를 조작하여 통찰력을 제공하는 용이함에서 볼 수 있을 것입니다.

이 기사는 오므론 오토메이션 아메리카스의 센서 및 고급 센싱 마케팅 매니저 Felix Klebe가 작성했습니다. 자세한 정보는 여기를 방문하세요.