생산 효율성 극대화: 검증된 데이터 기반 제조 전략

데이터 기반 제조 전략을 통한 생산 효율 최적화

다양한 데이터 수집 기술이 존재함에도 불구하고 제조업체는 여전히 이를 활용하는 데 어려움을 겪습니다. 이 주요 과제 때문에 데이터 기반 제조의 목표는 더욱 달성하기 어려운 것처럼 보입니다.

그러나 생산 효율을 최적화할 때 취할 수 있는 몇 가지 데이터 기반 접근 방식이 있습니다. 이러한 접근 방식에는 산업용 IoT를 활용한 현장 데이터 수집, 현장 에지 컴퓨팅 디바이스 배포, 머신 통계를 엑셀 시트에 수동 입력하여 추가 분석하는 것이 포함됩니다. 앞의 두 가지는 자동화된 프로세스를 갖춘 디지털 솔루션인 반면, 후자는 수동입니다. 예상대로 디지털화가 승리하여 현장 데이터 수집과 활용을 더 간소화된 프로세스로 만듭니다.

이를 염두에 두고, 데이터 기반 제조업체가 된다는 것의 의미, 데이터 중심 프로그램 출범 시 겪을 수 있는 이점과 과제, 분석 성숙도가 진행됨에 따라 채택할 수 있는 구체적인 전략을 더 깊이 파고드는 것이 도움이 될 것입니다.

데이터 기반 제조란 무엇인가?

현장의 MachineMetrics 성과 대시보드.

데이터 기반 제조는 추측, 일화적 증거, 또는 '감'이 아닌 사실과 엄격한 제조 KPI 세트가 의사결정을 주도하는 생산 접근 방식입니다.

이는 현장 장비, 운영자, 공급망 등 기타 소스로부터 데이터를 활용하여 제조업체가 비용을 줄이고 운영 효율을 높이는 작업을 하면서 더 나은 결정을 내릴 수 있게 하는 접근 방식입니다.

신기술은 더 많은 제조업체가 운영에서 데이터를 수집하고 처리할 수 있게 하여, 제조 데이터에서 실시간으로 통찰을 추출할 수 있는 솔루션의 급증을 이끌고 있습니다. 그러나 모든 분석이 동일한 것은 아닙니다.

운영에서 데이터를 성공적으로 활용하려면 먼저 사용자가 쉽게 소비할 수 있는 방식으로 효과적으로 처리되고 표시될 수 있는 정확한 데이터를 수집할 수 있어야 합니다.

예를 들어, 클립보드에 머신 성능 데이터를 수동으로 수집한다면 완료하는 데 많은 시간이 소요될 뿐만 아니라 인적 오류 가능성이 높습니다. 반면 PLC에서 직접 머신에서 데이터를 수집하면 매우 정확하고 편향되지 않은 데이터 스트림을 생성합니다. 여기에서 두 솔루션 모두 '데이터 기반'으로 간주될 수 있지만, 후자가 훨씬 우수하며 더 나은 의사결정으로 이어질 것입니다.

제조업에서 데이터 기반 접근의 이점

가시성 증대: 데이터 기반 제조의 매력은 현장 리더와 본사 임원이 조직 전체에서 수집되는 데이터를 기반으로 성과에 대한 더 깊은 이해를 가질 수 있다는 점입니다. 데이터는 개별 자산 성과뿐만 아니라 전체 운영에 대한 통찰을 제공합니다. 이는 의사결정자가 저조한 교대 근무, 반복적인 머신 다운타임, 기타 생산 병목 현상 등 기회 영역을 정확히 파악하는 데 도움이 됩니다.

AI 및 머신러닝: 대규모 데이터 세트로 제조업체는 복잡한 문제를 해결하는 데 도움이 되는 머신러닝 알고리즘을 실행할 수 있습니다. 예를 들어, 우리 데이터 과학 팀은 비지도 머신러닝을 활용하여 CNC 이상을 탐지했습니다. 이러한 분석 노력으로 제조업체는 예지 보전 같은 고급 관행을 채택할 수 있습니다. 처리 능력이나 데이터 접근 없이는 단순 형태의 데이터 기반 의사결정조차 불가능할 것입니다.

자동화: 데이터 기반 전략이 지원할 수 있는 자동화에는 두 가지 범주가 있습니다. 첫째는 데이터 수집 자동화입니다. 작업이 데이터를 수집하는 디바이스와 이를 처리하는 소프트웨어로 적절히 갖추어지면 데이터 수집 프로세스는 더 이상 수동 노력을 필요로 하지 않습니다.

자동화의 두 번째 구성요소는 데이터에 기반한 자동화된 의사결정입니다. 제조업체가 분석 여정에서 진전함에 따라 기술적 분석에서 예지 분석으로 이동합니다. 이는 데이터가 무엇이 일어났거나 현재 일어나고 있는지를 이해하는 데 처음 사용되지만, 결국 무엇이 일어날 수 있는지 이해하고 이에 자율적으로 조치할 기회를 얻게 됨을 의미합니다.

비용 절감: 데이터는 제조업체가 생산 공정을 간소화하고 폐기물을 최소화하는 데 필요한 정보를 제공함으로써 린 제조를 보완합니다. 확실한 데이터 없이는 생산 개선을 정확하게 측정하고 변화가 비용 절감으로 이어졌는지 확신하기 어렵습니다.

예를 들어, 소구경 밀착 공차 CNC 스위스 선삭 부품 제조업체인 Carolina Precision Manufacturing은 완전한 데이터 가시성을 보장하기 위해 IoT 플랫폼을 도입하여 1년 만에 150만 달러를 절약했습니다. 이 사례 연구에서 그들은 생산 효율성 증대, 머신 활용도 최적화, 운영자 책임 강화를 어떻게 달성했는지 설명합니다.

데이터 기반 제조의 과제

사일로화된 데이터 소스와 레거시 시스템: 많은 시스템과 장비는 서로 대화할 의도로 구축되지 않았습니다. 이는 부서 간 별도 운영 체제, 레거시 장비, 또는 단순히 문서화 및 커뮤니케이션 부족의 결과일 수 있습니다. 문제는 서로 다른 시스템 간 데이터 집계가 어려워 수집된 데이터로부터 가치를 덜 얻게 된다는 점입니다. 여러 수준의 시스템을 연결하고 레거시 장비를 온라인으로 가져오는 IoT 플랫폼이 이 문제를 해결하는 데 도움이 됩니다.

보안 위협: 산업용 IoT 보안 문제는 두 가지 주요 이유로 발생했습니다. 첫째, 더 많은 기기가 연결됨에 따라 유출 취약성이 생길 가능성이 커집니다. 둘째, 보안이 머신 레벨에서 다루어진 적이 없어 표준이나 프로토콜이 개발되지 않았습니다. 그러나 위험을 완화하는 솔루션이 있습니다.

데이터 스토리지: 데이터 기반 제조업체가 더 많은 연결된 기기와 시스템을 활성화할수록 더 많은 데이터가 수집됩니다. 표면적으로는 사용자가 수집되는 데이터에서 통찰을 얻을 수 있다면 강력한 이점입니다. 그러나 증가하는 데이터 스트림은 수집되고 처리될 장소가 필요하며, 이는 어려운 과제가 될 수 있습니다. 특히 사용자가 온프레미스에 데이터를 저장하려는 경우 비용 집약적이며, 이는 클라우드 컴퓨팅 사용에 강력한 근거가 됩니다.

데이터 기반 제조 전략

데이터 기반 프로세스 최적화 전략

머신의 생산 능력을 최적화하는 첫 단계는 그 능력과 주변 작업 조건을 이해하는 것입니다. 이러한 작업 조건에는 가용 재고와 자재가 머신에 도달하는 속도에 대한 지식이 포함될 수 있습니다. 이 지식을 얻기 위해 인간-머신 인터페이스 디바이스 같은 데이터 수집 솔루션 통합이 필요합니다. 수집된 데이터와 KPI 시각화 능력은 의사결정자와 현장 직원 모두에게 산업 공정에 대한 훌륭한 통찰을 제공합니다.

이러한 통찰은 생산이 최적 수준에서 계속되도록 보장하는 프로세스 최적화 전략 개발에 활용될 수 있습니다. 데이터 기반 프로세스 최적화 접근 방식은 생산성을 제한하는 요인을 식별하는 것도 가능하게 합니다.

예를 들어, 이산 제조 시설 내 프로세스 최적화를 주도하기 위해 MachineMetrics를 사용하는 경우입니다. 이 예에서 데이터는 매일 머신에서 수집, 분류되어 최적화된 KPI와 비교되어 목표를 달성하지 못하는 특정 장비와 그 이유를 발견합니다. 머신 생산성에 영향을 미치는 과제에 대한 표적화된 통찰은 이를 최적으로 작동하지 못하게 하는 문제를 시정하는 기초가 됩니다.

데이터 기반 예지 보전 전략

현장 내 머신은 최적으로 작동하도록 지속적으로 유지보수되어야 하므로 모든 제조업체는 부품 고장을 다루기 위한 유지보수 전략을 갖추고 있습니다. 많은 시설에서 반응형 또는 고장까지 운행(run-to-failure) 접근 방식이 여전히 머신을 더 긴 기간 동안 가동시키기 위한 전략으로 배포되고 있습니다. 통계에 따르면 이 전략은 생산성을 약 20% 저해하며, 머신이 실제 생산 주기 중에 고장나면 비계획 가동 중단을 초래할 수도 있습니다.

데이터 기반 전략은 머신과 그 안의 구성요소 건강 상태를 설명하는 모든 성능 지수를 모니터링함으로써 머신 유지보수에 선제적 접근을 가져옵니다. 이 접근 방식으로 비계획 가동 중단이 제거되어 생산 효율이 최적화됩니다.

이 예는 MachineMetrics 이상 탐지 엔진을 사용하여 구성요소와 머신 성능을 추적하는 것입니다. API를 통해 엔진은 머신 데이터를 분석하여 현장 내 다양한 머신에 맞춤화된 유지보수 전략을 개발합니다. 분석된 데이터는 제조업체에 빈번한 교체가 필요한 부품과 생산 주기에 맞춘 교체 일정 개발 방법에 대한 통찰을 제공합니다. 이는 제조업체의 예비 부품 재고가 항상 업데이트되고 유지보수가 지정된 일정 내에 실행되도록 보장합니다.

데이터 기반 제조 최적화의 3단계

제조 공정을 최적화하기 위한 데이터 기반 전략을 정의하거나 생성하는 것은 다음 단계를 포함합니다:

1. 데이터 수집 및 모니터링: 실시간으로 데이터를 수집하는 능력은 데이터를 활용하는 기초를 제공합니다. MachineMetrics는 이산 제조 장비와 IoT 디바이스에서 운영 속도, 장비 온도, 에너지 소비율 같은 데이터를 수집하는 플러그 앤 플레이 솔루션입니다.
2. 데이터 분류 및 시각화: 수집된 데이터는 통찰을 얻기 위해 처리되고 분석되어야 합니다. MachineMetrics는 AWS 클라우드를 활용하여 최적화된 워크플로를 통해 현장 데이터 시각화 및 보고를 간소화하는 즉시 사용 가능한 애플리케이션을 제공합니다.
3. 비즈니스 인텔리전스 및 행동: 보고서와 워크플로는 의사결정 및 전략 수립 과정을 쉽게 합니다. 머신 데이터가 수집되고 분석되면 생산 효율을 최적화하기 위한 실행 가능한 전략을 개발하고 구현하는 것이 가능해집니다.

귀사의 제조 분석 여정

데이터를 귀사를 위해 일하게 하려면, 기업의 제조 머신을 MachineMetrics 플랫폼에 연결하는 것으로 생산 최적화 여정을 시작하십시오. MachineMetrics의 범용 연결 기능은 디지털 및 아날로그 I/O를 모두 가진 머신을 지원하므로 현장 내 레거시 머신에서 데이터를 수집할 수 있습니다. 따라서 제조 시설을 위한 데이터 기반 전략 개발에 필요한 사용 가능한 데이터 수집 과제를 해결합니다. MachineMetrics IoT 플랫폼의 기능을 분석하여 엔터프라이즈급 산업 분석 플랫폼의 가치 제안에 대해 자세히 알아보실 수 있습니다.