첨단 분석으로 제조 디지털 트랜스포메이션 가속화

Manufacturing Engineering: 머신 모니터링과 분석이 디지털 제조/인더스트리 4.0 시대에 그 어느 때보다 중요해졌습니다. 사이트 머신(Sight Machine)의 최신 제품은 무엇입니까?

존 소벨(Jon Sobel): 우리의 최신 제품은 훨씬 더 광범위한 제조업체를 위해 설계되었습니다. 대다수 제조업체가 적어도 디지털 트랜스포메이션 여정을 시작했지만, 우리는 그들 사이에 광범위한 준비 수준 스펙트럼을 발견했습니다. 많은 기업이 IoT[사물인터넷] 데이터를 사용하여 제조 운영에 대한 더 나은 가시성을 얻고 싶어 하지만, 고급 분석에는 준비가 되어 있지 않습니다. 사내 전문 지식, 조직적 지원 부족, 또는 한 번에 너무 큰 도약일 수 있습니다. 우리는 디지털 제조 플랫폼의 새로운 티어인 엔터프라이즈 제조 가시성[EMV]을 도입했습니다. 이는 디지털 제조로의 빠른 진입을 제공합니다. EMV를 사용하면 기업이 공장 현장에서 모든 종류의 생산 데이터를 매우 빠르게 가져와 브라우저 기반 가시성을 통해 해당 데이터를 모니터링할 수 있는 셀프 서비스 설정이 가능합니다.

사이트 머신의 엔터프라이즈 제조 분석[EMA], 즉 고급 티어는 통계적 공정 관리, 상관관계 히트맵, 이상 탐지, 병목 분석 같은 전체 분석 도구 모음을 제공합니다. 고급 분석을 적용하여 생산 증가, 사이클 타임 단축, 스크랩 비율 감소 같은 이점을 달성합니다. 이러한 분석 기반 통찰은 기업이 비즈니스 모델과 공급업체 및 고객과의 관계를 혁신하는 데 필요한 기반입니다.

ME: 새로운 계층 구조가 제조업체가 본격적인 분석 없이 디지털 제조를 시작하는 데 어떻게 도움이 됩니까?

소벨: 지금까지 우리는 가시성과 분석을 모두 제공하는 단일 제품을 가지고 있었습니다. 이제 우리는 가시성 도구를 독립형 제품으로 분리했습니다. EMV는 자동화된 데이터 수집, 정제, 맥락화, 생산 공정 모델링 도구를 갖춘 간단하고 셀프 서비스이며 쉽게 확장 가능한 디지털 제조 진입로를 제공합니다.

EMV를 사용하면 기업이 글로벌 운영 뷰, KPI 대시보드, 스트리밍 데이터 시각화 같은 애플리케이션을 통해 시설, 기계 유형, 기계별로 출력, 가용성, 다운타임을 모니터링할 수 있습니다. 가시성은 실시간이자 과거 데이터입니다.

EMV의 기능에는 브라우저 기반 도구로 시설, 기계, 기계 유형의 데이터 모델을 생성하는 디지털 트윈 빌더(Digital Twin Builder)가 포함됩니다. 또한 팩토리TX(FactoryTX), 기계 및 공장 데이터를 클라우드 스트리밍용으로 준비하는 엣지 소프트웨어도 포함됩니다.

ME: 기업이 모니터링/분석을 시작하기가 얼마나 어렵고, 최근 도입한 디지털 준비 지수 방법론은 무엇을 알려줍니까?

소벨: 성공적인 디지털 트랜스포메이션의 열쇠는 회사나 공장의 준비 수준에 적합한 프로젝트를 선택하는 것임을 발견했습니다. 준비성에는 데이터 연결성과 접근성, 클라우드 및 보안 전략 같은 기술적 요소뿐만 아니라 조직적 요소도 포함됩니다. 우리는 G500 제조업체와 6년간 협력하면서 조직적 요소가 기술적 요소만큼이나 중요하다는 것을 알았습니다. 여기에는 공장 수준과 경영진 수준에서의 헌신과 지지 수준, 클라우드 및 보안 전략의 존재가 포함됩니다.

사이트 머신은 회사의 디지털 제조 프로젝트에 대한 기술적, 조직적 준비성을 평가하고 현재 준비성을 기반으로 성공 가능성이 가장 높은 적절한 프로젝트(달성 가능한 프로젝트)를 식별하는 디지털 준비 지수[DRI] 방법론을 개발했습니다. 표준화된 설문지를 사용하여 각 회사를 5개 디지털 준비 구역(연결, 가시성, 효율성, 고급 분석, 트랜스포메이션) 중 하나로 매핑합니다. 각 디지털 준비 구역은 해당 준비 수준에서 달성 가능한 프로젝트 예시에 매핑됩니다.

ME: 이 시점에서 제조 업계가 첨단 공장 분석을 채택하는 데 얼마나 진전되었습니까?

소벨: 우리가 대화하는 모든 주요 제조업체는 적어도 디지털 트랜스포메이션 여정을 시작했습니다. 회사 간뿐만 아니라 회사 내 개별 공장 간에도 큰 편차가 있습니다.

데이터 접근, 가시성, 통찰이라는 단계로 생각해볼 수 있습니다. 기업이 디지털 데이터를 수집하고 저장하는 것은 꽤 일반적입니다. 많은 기업이 개별 공장 내 다양한 라인이나 기계를 모니터링할 수 있는 간단한 대시보드를 짜맞추고 있습니다.
공장 전반에 걸친 가시성을 확보한 제조업체는 상대적으로 적습니다. 우리는 사이트 머신이 원교차 기업 가시성을 빠르게 확보할 수 있는 시장에서 유일한 확장 가능한 솔루션을 제공한다고 믿습니다.

고급 분석의 경우, 우리가 협력하는 회사를 제외하면 맞춤형 데이터 과학 프로젝트를 가장 자주 봅니다. 성과나 품질 문제에 직면한 회사가 데이터 과학자에게 알려진 문제 해결을 맡깁니다. 그들은 일반적으로 손에 넣을 수 있는 모든 데이터를 가져와 엑셀이나 통계 프로그램에 던지고 상관관계를 찾습니다.

문제는 이러한 프로젝트가 확장 가능하지도 않고 다른 문제에 적용 가능하지도 않다는 것입니다. 데이터 추출과 모델링은 애플리케이션과 데이터 사일로를 생성하는 방식으로 수행됩니다. 운영 부사장이나 CIO 관점에서 보면, 통합될 수 없는 맞춤형 애플리케이션의 확산으로 남게 되어 제조 기업의 운영을 전체적으로 이해하는 데 도움이 되지 않습니다.

사이트 머신의 디지털 트윈은 생산 공정의 작동하는 라이브 데이터 모델입니다. 새로운 기계와 공정을 추가하여 빠르게 확장할 수 있는 단일 애플리케이션으로, 운영 이슈를 파악하기 위해 쿼리할 수 있는 단일 진실 공급원(single source of truth)을 제공합니다.

ME: 이 기술에 깊이 뛰어드는 제조업체에게 첨단 분석은 무엇을 제공할 수 있습니까?

소벨: 디지털 혁명은 광고, 소매, 투자, 과학, 정치 등 분야를 변화시켜 막대한 효율성 향상뿐만 아니라 비즈니스 모델을 혁신하고 새로운 모델을 창출했습니다. 제조업체는 이제 막 데이터의 힘을 활용하기 시작했으며 실제 결과를 보고 있습니다.

기존 공장과 기계에서 더 많은 생산성을 짜내거나 스크랩과 결함을 줄이면 직접 수익에 영향을 미칩니다. 하지만 대부분의 선도 제조업체는 식스 시그마와 린 같은 분야에서 손쉬운 과실을 오래전에 다 따먹었습니다. 다음 큰 도약은 제조업체의 기업 운영에 대한 진정한 가시성을 모든 공장에 걸쳐 확보한 다음, 다른 산업에서 10년 이상 갈고닦은 분석 기법을 적용하는 데서 올 것입니다.

ME: 사이트 머신 플랫폼의 인공지능[AI]이 이전 또는 경쟁 제품보다 공장 분석을 어떻게 더 발전시킵니까?

소벨: 사이트 머신의 AI 데이터 파이프라인은 분석에 성공적으로 적용될 수 있는 맥락화된 데이터로 원시 데이터를 변환하는 특허 출원 기술입니다. 우리 플랫폼에서 AI 데이터 파이프라인은 센서, PLC, 데이터 역사학자 등에서 원시 데이터를 가져와 정제, 태깅, 블렌딩을 통해 분석 준비 상태로 만드는 잡일을 수행합니다.

데이터는 다른 특허 출원 기술인 플랜트 디지털 트윈(Plant Digital Twin)으로 이동하여 공장 생산 공정을 모델링합니다. AI 데이터 파이프라인에서 데이터를 가져와 시스템 모델로 조립하고, 수백 개의 소스에서 수천 개의 데이터 포인트를 생산을 통해 이동하는 부품 또는 배치의 표현으로 변환합니다. 플랜트 디지털 트윈은 생산 공정의 각 지점에서 각 부품 또는 배치의 기계 상태를 반영하고, 해당 부품 또는 배치에 사용된 원자재, 습도 및 온도 같은 환경 요인, 기계 작업자 신원, 사용 가능한 추가 데이터도 기록합니다.

사내 분석 이니셔티브 같은 경쟁 제품에서는 데이터 과학자들이 수동으로 데이터를 선택, 정제, 결합하는 데 대부분의 시간을 보내며, 실행 가능하고 비즈니스 통찰을 찾기 위해 데이터를 분석하는 데는 쓰지 않습니다. 대조적으로, 우리의 AI 데이터 파이프라인 및 플랜트 디지털 트윈 기술은 실시간으로 생산 공정의 디지털 표현을 자동으로 생성하여 데이터 과학자, 라인 작업자, 플랜트 관리자가 사후 조사 대신 운영 이슈에 선제적으로 대응할 수 있게 합니다.

ME: 귀사의 제조 분석 플랫폼으로 모범적인 작업을 수행하는 제조업체 사례를 들어주십시오.

소벨: 우리는 다른 기술 제공업체가 해결하지 못한 문제, 즉 가장 수익성 높은 공장에서 높은 스크랩 비율 문제를 해결하기 위해 한 헬스케어 제품 제조업체로부터 의뢰를 받았습니다. 사이트 머신 플랫폼은 자연어 처리, 시퀀스 분석, 클러스터 분석, 회귀 분석을 혼합한 근본 원인 분석을 수행했습니다.

사이트 머신 플랫폼은 스크랩의 다중 원인을 식별하고 우선순위를 매겨 전체 설비 효율성(OEE)을 약 3% 향상시켰습니다. 이는 이 공장만으로도 연간 2,000만 달러 이상의 잠재적 절감으로 이어집니다.

인수 합병

지멘스 PLM 소프트웨어(텍사스주 플라노)는 솔리도 디자인 오토메이션(Solido Design Automation Inc.)(사스카툰, SK) 인수에 합의했습니다. 솔리도는 반도체 기업을 위한 변동 인식 설계 및 특성화 소프트웨어 개발업체입니다.

거래 조건은 공개되지 않았습니다. 지멘스는 2017년 12월 초 거래 완료를 예상한다고 밝혔습니다. 솔리도의 머신 러닝 기반 제품은 현재 40개 이상의 주요 기업에서 생산에 사용되어 더 경쟁력 있는 제품 설계, 검증, 제조를 가능하게 합니다.
이 인수는 2017년 3월 지멘스가 인수한 멘토 그래픽스(Mentor Graphics)의 아날로그/혼합 신호(AMS) 검증 포트폴리오를 더욱 확장하여 자동차, 통신, 데이터센터 컴퓨팅, 네트워킹, 모바일, IoT 응용 분야의 IC 설계 및 검증 과제 증가를 해결할 수 있게 합니다.

솔리도는 고객이 변동성의 영향을 해결하여 IC 성능, 전력, 면적, 수율을 개선하도록 돕는다고 솔리도 디자인 오토메이션 창업자이자 사장 겸 CEO 아밋 굽타(Amit Gupta)는 말했습니다. "우리의 기술 포트폴리오를 멘토의 IC 역량과 시장 도달 범위와 결합하면 반도체 산업에 더 큰 규모로 솔루션을 제공할 수 있게 됩니다." 굽타가 말했습니다. "우리의 응용 머신 러닝 엔지니어링 기술 포트폴리오와 전문성으로 지멘스의 더 광범위한 디지털화 전략에 기여하게 되어 기쁩니다."

신제품 출시

테비스 아메리카(미시간주 트로이)는 프로세스 가속화를 돕는 최적화된 성능을 특징으로 하는 버전 4.0 CAD/CAM 소프트웨어 릴리스 5를 발표했습니다.

이 버전의 업데이트는 기계 시뮬레이션, 툴 세트 작업, 피처 가공에서 툴 검색, 잡 매니저에서 툴 교환 개선으로 기능 제한 없이 프로세스를 가속화할 수 있게 합니다.

이 새 릴리스로 NC 프로그래밍은 이제 프로세스 라이브러리가 있는 템플릿을 기반으로 크게 자동화되어 빠르고 신뢰할 수 있는 절차와 프로세스를 가능하게 합니다. 사용자는 소프트웨어로 대형 및 복잡한 부품도 편집할 수 있습니다. 테비스는 특정 프로세스에서 발생하는 가장 무거운 부하를 식별하여 긴 대기 시간과 과도한 리소스 사용, 충돌을 초래할 수 있는 병목 현상을 완화하는 데 도움을 주었습니다. 테비스 개발자들은 사용 가능한 메모리 사용을 최적화하도록 시스템을 조정했으며, 병렬 처리에 의존하는 멀티코어 기술이 동시에 통합되었습니다. 확장된 병렬 처리는 특히 재황삭 NC 프로그램 계산에서 상당한 시간을 절약합니다. 부품을 로드, 쉐이딩, 저장하는 데 시간 최적화가 적용됩니다.

제조 실행 시스템(MES) 개발사 42Q(캘리포니아주 산호세)은 디지털 팩토리 스타터 키트(Digital Factory Starter Kit)를 출시했습니다. 이는 디지털 팩토리 트랜스포메이션을 가속화하는 핵심 역량을 갖춘 솔루션입니다.

디지털 팩토리 스타터 키트에는 현장 및 품질 기능, 추적 기능, 비즈니스 인텔리전스(BI) 보고가 포함됩니다. 42Q의 클라우드 솔루션 일부인 이 키트는 제조업체가 42Q를 사용하여 비즈니스 프로세스나 고객 납품 중단 없이 몇 주 만에 디지털 팩토리 트랜스포메이션에서 가치를 실현할 수 있게 합니다.

"기존 온프레미스 MES 플랫폼 배포의 비용과 복잡성은 기본 기능에 대해 9~18개월의 가치 실현 시간을 초래할 수 있습니다."라고 42Q의 CTO 스리밧 라마스와미(Srivats Ramaswami)는 말했습니다. "디지털 트랜스포메이션을 시작하는 제조업체는 그렇게 오래 기다릴 필요가 없습니다. 우리는 디지털 트랜스포메이션에 필요한 핵심 기능을 포함하고 기업을 몇 주 만에 가동시킬 수 있도록 디지털 팩토리 스타터 키트를 설계했습니다."

디지털 팩토리 스타터 키트의 핵심 역량에는 전자 트래블러, 사이클 타임 관리, 작업 주문 관리 및 공정 라우팅 제어가 포함됩니다.

품질 관리 기능은 완전히 통합되어 직원 검증, 전자 작업 지시, 추적성, 제품 계보, 라벨링, 관리 계획을 포함합니다. 디지털 팩토리 스타터 키트에는 42Q의 비즈니스 인텔리전스 모듈도 포함되어 제조 운영에서 실시간 알림과 데이터 시각화 도구를 제공합니다.

이 솔루션은 기업이 품질과 운영을 관리하고, 수율, WIP, 처리량을 실시간으로 모니터링할 수 있게 합니다. "이 솔루션은 입증되었으며 의료, 항공우주, 자동차 제조 등 고도로 규제된 산업의 많은 제조 시설에 이미 배포되었습니다." 라마스와미가 말했습니다.

컴퓨터화 유지보수 관리 소프트웨어(CMMS) 개발사 EZmaintain(클리블랜드)은 모터, 기어박스, 발전기 같은 장비의 온도와 진동 수준을 측정하기 위해 IoT 센서를 통합하는 클라우드 기반 CMMS 패키지를 도입했습니다.

사용자는 웹 기반 CMMS를 독립적으로 실행하여 고장 또는 예방 유지보수 활동을 관리할 수 있습니다. 이러한 스마트 IoT 센서를 추가하면 사용자가 실시간 데이터를 상태 모니터링에 활용할 수 있으며 알림을 CMMS 대시보드에서 직접 볼 수 있습니다.

EZmaintain CMMS는 데스크톱부터 모바일 기기까지 다양한 기기에서 작동합니다. 사용자는 대시보드를 통해 온도/진동 센서를 추가하거나 구성할 수 있으며, 나사형 마운트 디자인을 사용하여 모니터링이 필요한 다양한 자산에 IoT 센서를 장착할 수 있습니다. 이 저비용, 쉽게 설정 가능한 센서로 소프트웨어를 다양한 산업 또는 상업용 애플리케이션에 사용할 수 있습니다.