제조업체를 위한 10가지 필수 자동화 워크플로

MachineMetrics로 공장 현장에 자동화 구축하기

MachineMetrics는 제조업체가 데이터를 소비 가능하게 만들어 그 데이터에 기반해 행동함으로써 생산성을 높이는 데 집중합니다. 이를 위해 머신 모니터링 데이터에서 도출된 인사이트를 트리거로 하여 알림, 인시던트, 웹훅 등의 액션을 자동으로 실행하는 실행 가능한 워크플로를 생성하는 기술을 제공합니다. 워크플로는 적절한 사람에게 적절한 시기에 알리는 것, 즉 기계 상태뿐만 아니라 이를 시정하기 위해 무엇을 할 수 있는지 전달하는 것입니다.

MachineMetrics 워크플로 출시는 제조 데이터에 대한 유연한 실행 가능성을 가능케 하는 놀라운 진전입니다. 워크플로로 가능한 일은 무궁무진합니다! 이 글에서는 공장 현장에 자동화를 구축하여 시간을 절약하고 생산성을 높이며 캐파에 긍정적 영향을 주는 상위 10가지 워크플로를 탐구합니다.

1. 제조 시스템 연동

이 예시는 강력합니다! CMMS를 다양한 시스템 간 워크플로의 예로 들어보겠습니다. MachineMetrics에서 웹훅을 설정하면 특정 가동중단 사유 발생 시 CMMS에서 작업 지시서(work order)가 자동 생성되도록 할 수 있습니다. MachineMetrics 워크플로의 웹훅을 사용하면 가동중단 이벤트, 셋업 단계, 이상 징후, 일반 사용량, 알람 정보를 외부 시스템으로 전달해 데이터 추적에 활용할 수 있습니다. 데이터가 해당 시스템에 들어가면 조직에 맞는 방식으로 자유롭게 가공하고 적용할 수 있습니다.

작동 방식을 정확히 보여주는 아래 영상을 확인하세요:

2. 비제조 시스템 연동

또한 Zapier 같은 비제조 전용 시스템으로 기능을 더욱 확장할 수 있습니다. Zapier는 워크플로 자동화를 위해 앱을 연결하는 플랫폼입니다. 이 플랫폼은 자동화에 포함할 외부 시스템 옵션을 늘려줍니다. 다른 비제조 시스템 예로는 Microsoft Teams, Slack 등이 있습니다.

3. 알람(경보) 대응

고객에게 상당한 다운타임을 유발하는 알람 중 하나는 쿨런트 펌프 알람입니다. 기계가 이 알람 때문에 몇 시간씩 놀고 있는 경우가 사실입니다. 워크플로를 쿨런트 펌프 알람 코드 기반으로 트리거하도록 설정하고, 그 순간 유지보수 담당자에게 문자 알림이 가도록 구성해 보세요. 이 간단한 워크플로로 놀랍게도 캐파를 되찾을 수 있습니다.

4. 가동중단 이벤트 대응

가동자가 작업을 계속하기 위해 자재가 더 필요할 때, 현재 어떻게 적절한 사람에게 알리나요? 아직 워크플로를 쓰지 않고 있다면 이곳이 적용의 최적지입니다. MachineMetrics에서 특정 가동중단 카테고리를 트리거로 설정할 수 있습니다. 즉, 가동자가 기계의 태블릿에서 가동중단 사유를 해당 이유로 분류하면, 설정한 대로 알림이나 인시던트가 생성되어 올바른 사람에게 전송됩니다. 이제 가동자는 필요할 때 자재를 공급받을 수 있습니다.

5. 예정 정비 스케줄링

위에서 언급한 대로 기계 조건 기반 트리거도 강력하지만, 시간 기반 트리거도 매우 강력합니다. 기계는 계속 돌아가고, 제때 정비하지 않으면 수리 비용이 훨씬 커질 수 있습니다. 하지만 일상 업무에 매몰되다 보면 정비가 놓쳐 곤란한 상황에 빠지곤 합니다. 이건 자동화할 수 있고, 자동화해야 할 대표적인 케이스입니다! 특정 날짜와 시간에 유지보수 담당자에게 기계 점검을 알리는 예약 트리거를 설정하는 건 아주 합리적입니다.

6. 작업 지침(셋업, 체인지오버) 제공

가동자가 새로운 작업의 체인지오버나 셋업 방법을 잘 몰라 지체되는 경우가 몇 번이나 있나요? 그 작업 지침을 기계 앞 태블릿에 워크플로로, 가동자가 필요로 하는 바로 그 순간에 전달하는 것은 매우 가치 있고 팀에 힘을 실어주는 일입니다.

7. 품질 검사 알림

모든 제조업체가 초품 검사를 하지는 않지만, 해당한다면 이 워크플로도 적용됩니다. 팀이 초품 검사를 기다렸다가 작업을 진행한다면, 그 검사를 최대한 빠르고 효율적으로 끝내는 게 얼마나 중요한지 알 것입니다. 가동자가 기다리거나 공장 바닥을 돌아다니며 생산 관리자를 찾는 대신, 검사 시점이 되면 워크플로가 생산 관리자에게 문자를 보내도록 구성할 수 있습니다.

8. 셋업 시간 초과 감지

생산 데이터에 접근하면 예상 셋업 시간을 크게 초과하는 것을 발견할 수 있습니다. 이 다운타임은 막대한 손실을 초래하지만, 원인을 조금만 더 깊이 들여다보면 일부를 만회할 수 있습니다. 이를 위해 고객들은 셋업 단계의 셋업 시간이 초과되면 문자나 이메일 알림을 트리거하는 워크플로를 설정합니다. 초과 발생 즉시 이 워크플로가 '왜?'라는 대화를 촉발합니다. 가동자에게 더 많은 지원이 필요할 수도 있고, 쉽게 고칠 수 있는 기계 문제일 수도 있습니다. 데이터가 없고, 시정 조치를 이끌 대화를 트리거하는 워크플로가 없다면 절대 알 수 없습니다.

9. 이상 징후 탐지

MachineMetrics 이상 징후 탐지 알고리즘을 트리거로 워크플로를 설정하면, 팀이 전혀 알지 못했던 치명적 기계 고장을 사전에 방지할 수 있습니다. 이 MachineMetrics 알고리즘을 트리거로 구성하면 이상 징후 발생 직후 즉시 알 수 있습니다.

10. 비가동 기계 감지

이건 당연해 보입니다. 기계가 비가동 상태임을 아는 것은 팀에 필수적이고, 알수록 더 빨리 대응할 수 있습니다. 이 워크플로도 알림이나 인시던트 중 무엇을 트리거할지는 여러분 선택입니다.

보시다시피 공장 현장 워크플로의 가능성은 무한하며 매우 강력합니다! 우리가 보는 많은 제조 현장은 먼저 데이터를 수집해 실제로 무슨 일이 일어나는지 이해하는 것부터 시작해야 합니다. 그런 다음 현재 위치를 알면 워크플로를 도입해 프로세스를 최적화하고, 더 수익성 있고 효율적인 운영으로 나아갈 수 있습니다.

MachineMetrics와 워크플로의 힘에 대해 더 알고 싶다면 여기로 문의하세요.