제조 효율을 높이는 검증된 데이터 분석 전략 5가지

공장 현장 공정이든 기계 성능이든 데이터 분석은 패턴을 파악하고 결과를 예측하는 데 도움을 줍니다. 올바르게 활용하면 생산성과 수익에 긍정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 제조 효율 향상을 위한 데이터 활용법을 소개합니다.

제4차 산업혁명이 정확히 언제 시작됐는지는 불분명하지만, 대다수 제조 전문가는 이미 본격화됐음에 동의합니다. 이전 산업혁명이 기계화, 전기 동력, 전자공학으로 효율을 높였다면 '인더스트리 4.0'은 데이터와 디지털화, 인공지능과 머신러닝, 가상 트윈, 증강현실, 컴퓨터 시뮬레이션, 사이버-물리 시스템 등에 초점을 맞춥니다.

인더스트리 4.0의 큰 축은 산업용 사물인터넷(IIoT)이며, 이는 데이터 기반이기도 하고 이를 가능하게 하는 기반이기도 합니다. 소비자가 지난 10여 년간 스마트폰, 스마트카, 스마트 가전을 받아들인 것처럼 제조업체도 공작기계, 로봇, 소프트웨어 기반 시스템 등 유사한 스마트 기술을 도입하기 시작했습니다.

제조 분야 데이터 분석 활용 사례

이러한 기술들은 막대한 양의 데이터를 생성합니다. 이를 '빅데이터'라 부르기도 합니다. 명칭이야 어떻든 중요한 것은 그 데이터를 어떻게 활용하느냐입니다. 제조 현장에서 데이터를 잘 활용하는 사례를 소개합니다.

• 공장의 전력 소비 분석 → 비효율 설비 식별 및 비용 절감
• 절삭 공구 수명 분석 → 터닝, 밀링, 드릴링 작업 개선
• 공작기계 가동 중단 시간 분석 → 낮은 OEE(종합설비효율)의 근본 원인에 대한 전례 없는 통찰 확보

이러한 분석 노력의 결과는 기계 가동 시간 증가, 공정 예측성 향상, 부품 품질 개선, 폐기물 감소입니다. 무엇보다 빅데이터와 IIoT는 저임금 제조 국가와 여타 국가 간 격차를 좁히는 '대등한 조건(equalizer)' 역할을 합니다.

데이터와 기술로 효율 개선을 시작하는 방법

이 세계에 진입하는 것은 생각보다 어렵지 않습니다. 아래 소개할 5가지 기술 각각이 시간이나 자본, 또는 둘 다의 투자를 필요로 할 수 있지만, 대부분 구현 시 ROI가 상당히 빠릅니다. 비교적 최신 CNC 공작기계와 이더넷 케이블만 있다면 즉시 데이터 수집을 시작할 가능성이 높습니다.

운영 효율을 높이는 기술 및 데이터 활용법 5가지를 소개합니다.

1. 페이퍼리스(Paperless) 전환

디지털 제조 기업에서는 데이터가 양방향으로 흐릅니다. 귀사 현장이 여전히 종이 작업 지시서, 공구 리스트, 셋업 시트에 의존한다면 전자화할 때입니다. 패브리케이션 숍에서 소프트웨어 개발사로 변신한 비주얼 날리지 셰어(Visual Knowledge Share Ltd.)의 라이언 짐머만(Ryan Zimmermann) 사업개발 이사는 디지털 작업 지시서가 표준화를 촉진하고 실수를 없애며 운영을 크게 간소화한다고 말합니다. 이미지, 비디오, 텍스트를 담은 버전 관리 전자 문서가 현장 어디로든 스트리밍되기 때문입니다.

"우리는 종이 흔적을 없애고 있습니다." 짐머만의 말입니다. "곳곳에 쌓인 바인더와 종이 더미, 경험적 지식(암묵지)에 의존하는 현장이 겪는 모든 문제를 해소합니다. 게다가 디지털 작업 지시서는 작업자 피드백을 유도해 준수율을 보장하면서 인력 주도 활동에 대한 높은 수준의 추적성을 제공합니다."

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2. 인사이트 공유

암묵지(삼각 지식)는 모든 기업의 잠재적 골칫거리입니다. 문서화되지 않고 조직 내 타인이 모르는 정보는 젊은 인재에게 전해지지 않습니다.

암묵지의 위험성을 누구보다 잘 아는 이가 샌드빅 코로만트(Sandvik Coromant)의 제프 리지(Jeff Rizzie) 디지털 가공 디렉터입니다.

"훌륭한 머시니스트는 기계에 손을 대거나 스핀들 소리만 들어도 즉시 문제가 있는지 압니다." 그가 말했습니다. "그런데 그 사람이 회사를 떠나면 어떻게 될까요?" 이 위험을 없애는 최선은 CNC 공작기계에서 제조 데이터를 수집해 생산성 저해 변수를 분석하는 것이라고 리지는 강조합니다. 앞서 언급했듯 최신 장비는 이미 이 기능을 갖추고 있으며, 네트워크가 구축되고 데이터를 저장할 곳만 있으면 됩니다. 샌드빅 코로만트는 '머시닝 인사이츠(Machining Insights)'라는 플랫폼을 제공하는데, 여느 시스템처럼 대시보드와 보고 기능을 갖춰 공정 분석과 개선을 용이하게 합니다.

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3. 연결하라(Get Connected)

최신 공작기계가 없더라도 괜찮습니다. 레거시 장비에도 CNC 기계를 어느 정도 '말하게' 해주는 애프터마켓 어댑터가 많습니다. 하지만 장비 교체 시점일 수도 있습니다.

오쿠마 아메리카(Okuma America) 제품 전문가 브래드 클립스타인(Brad Klippstein)은 최신 OSP 시리즈 컨트롤러에 탑재된 디지털 가공 기능을 열거합니다. 공구 수명 관리, 충돌 방지, 가상 모니터링(3DVM), 그리고 기계 데이터를 수집하려는 이에게 가장 중요한 MTConnect 통신 프로토콜 등입니다.

"'커넥트 플랜(Connect Plan)'이라는 신제품도 출시했습니다." 그의 설명입니다. "여러 세대와 브랜드의 공작기계를 우리 인터페이스로 연결해 정보를 수집하고, 통합 대시보드 뷰어에서 사람이 읽기 쉬운 형태로 표시해 줍니다."

4. 실시간 데이터 확보

디지털화 개념을 한 단계 더 나아가면 MES(제조실행시스템) 영역에 들어섭니다. 에픽코 소프트웨어(Epicor Software Corp.) 앤드류 롭링(Andrew Robling) 수석 제품 매니저는 MES가 센서가 부착된 공작기계와 기타 설비에서 직접 데이터를 수집한다고 설명합니다. OEE 정보, 작업 수량, 품질 데이터, 유압과 스핀들 온도 같은 공정 관련 정보가 포함됩니다. 이러한 데이터는 실시간 현장 디스플레이 보드 등 다양한 형태로 표시되거나 문제 발생 시 알림 용도로 쓰입니다. 롭링은 MES가 데이터 수집과 분석 이상의 역할을 한다고 덧붙입니다. 스케줄링, 모니터링, 유지보수 관리 등 종합적 기능을 제공해 디지털 제조 이니셔티브의 핵심이 될 수 있습니다.

"최근 함께 작업한 고객은 전체 생산성이 70% 증가했습니다." 그의 말입니다. "또 다른 고객은 핵심 제품 라인 비용을 13% 절감했고, 또 다른 곳은 MES 도입 후 연간 품질 비용을 60만 달러 줄였습니다."

5. 품질 데이터 수집

미쓰토요 아메리카(Mitutoyo America) 전략 유통 영업 스페셜리스트 패트릭 설리번(Patrick Sullivan)은 현장 측정 정보를 자동 수집하는 것이 품질 비용을 줄이고 데이터 정확도를 높이는 가장 쉬운 방법 중 하나라고 제안합니다. 지그비(Zigbee) 기반 U-Wave 시스템 같은 저전력 무선 장치나 기존 유선 방식 모두 가능합니다.

어느 쪽이든 마이크로미터, 디지털 인디케이터 등 통신 기능이 있는 거의 모든 장치의 측정 데이터를 미쓰토요의 '메져링크(MeasurLink)' 같은 외부 소프트웨어 시스템으로 전송해 분석할 수 있습니다. "이 데이터의 활용 범위는 계측을 훨씬 넘어섭니다." 설리번의 말입니다. "그렇지 않으면 감지되지 않았을 제조 트렌드를 가시화해 줍니다. 결과적으로 공정 관리 개선, 기계 가동 중단 감소 등으로 이어집니다. 게다가 정보를 쉽게 아카이브할 수 있어 과거 결과와 현재 상황을 비교함으로써 더 나은 의사결정 역량을 갖출 수 있습니다."

물론 이는 디지털 데이터 기반 제조 전략을 구현하는 현장에 제공되는 공급사와 제품의 일부일 뿐입니다. 모두 가공 및 제작 공정을 더 효율적이고 예측 가능하며 비용 효과적으로 만듭니다.

가시성을 획기적으로 높여주므로 생산 현장에서 문제가 생겼을 때 더 이상 추측이나 탐문 조사가 필요 없습니다. 무엇보다 암묵지 의존을 없애줍니다. 페이퍼리스 제조, 원격 공정 모니터링, 더 스마트한 공작기계와 마이크로미터, 전사적 MES 중 무엇이든 이제 공장을 디지털 방향으로 전환할 때입니다.

빅데이터로 제조 효율을 어떻게 개선하고 계십니까?

빅데이터 분석은 기계에서 데이터를 수집해 공장 현장 공정이나 기계 성능을 개선하는 과정입니다.

올바르게 활용하면 생산성과 수익에 긍정적인 영향을 미칩니다.

설문에 참여해 귀사의 인사이트를 공유하고 타사의 생각을 살펴보세요.

기술을 어떻게 활용해 효율을 높이고 있나요?

귀사의 현장을 더 효율적으로 만들기 위해 어떤 기술을 도입하셨나요? 아래 댓글로 알려주세요.