데이터로 기계가 자신의 성과를 말하게 하기

원문: Production Machining 게재

귀사 숍 플로어 기계들이 말을 할 수 있다면 무슨 말을 할까요? 최상의 관리를 받으며 유지됐다는 이야기를 할까요, 아니면 학대당하고 방치됐다고 폭로할까요? 지난주 고장 난 터닝 센터가 알람이 울려 그 이후 가동 중단된 정확한 이유를 설명할까요? 하루에 몇 개 파트를 만들었는지, 지난달 몇 시간/분 가동했는지 알까요? 구석에 있는 CNC 스위스 선반이 공구 고장이 나기 전 가동자에게 경고할까요?

이 모든 정보를 손끝에 쥐고 있다고 상상해 보세요. 수집된 데이터는 관리자에게 금광이 될 겁니다. 숍 플로어에서 더 현명한 결정을 내리고 공정을 최적화하는 데 쓰일 수 있습니다. 돈과 시간이 절약되고 투자수익률(ROI) 계산도 쉬워질 겁니다.

MachineMetrics 공동창업자 겸 COO 에릭 포그(Eric Fogg)는 자사 모니터링·커뮤니케이션 시스템이 효율로 가는 길을 발견하게 해 이런 이상을 숍에 실현 가능하게 한다고 말합니다. 이 제품은 기계 데이터 수집으로 공작기계에 투명성을 가져온다고도 합니다.

"MachineMetrics는 고객에게 유용한 모든 데이터를 수집할 수 있습니다." 그가 말합니다. "기계가 가동 중인지, 몇 개 파트를 만들었는지, 알람 이력 등이 그 예죠. 우리는 모든 데이터를 수집해 암호화하고 클라우드 서비스로 전달해 분석을 수행하고 고객이 쓸 대시보드를 만듭니다."

회사는 고객 기계 각각에 상주하는 엣지 디바이스를 사용하며 원격 업데이트가 가능해 기계 숍에 핸즈프리(hands-off), 저유지보수 시스템을 제공합니다.

이 기계 모니터링 개념은 클라우드 기반이지만, 지상 수준의 실질적 이슈를 완화하는 실용적이고 실행 가능한 조치를 조명합니다. 예를 들어 다음을 도울 수 있습니다:

1. 오래된 문제 해결

한 숍의 가동자들이 MachineMetrics를 통해 경영진과 효과적으로 소통하는 방법을 찾았습니다. 이 가동자들은 숍에서 계속 고장 나 다운타임과 수리 골칫거리를 안기는 낡은 기계 두 대를 '싫어했습니다'. 하지만 경영진은 이미 비용을 지불했으니 그 기계들을 유지하려 했습니다. MachineMetrics가 시스템을 구식 장비에 연결하자 문제들이 경영진에게 드러났고, 수리에 얼마나 많은 시간이 손실되는지 보여줬습니다. 2주 후 그 숍은 새 기계 두 대로 낡은 것들을 교체했습니다.

2. 크래시 원인 파악

기계 툴 크래시는 종종 불확실성을 중심으로 돕니다. 가동자가 과실을 인정하지 않을 수 있기 때문이죠. 숍 경영진은 생산 시간 손실을 알지만 기계가 왜 크래시했는지 진짜 이유를 모를 수 있습니다. "기계 OEM 입장에선 스핀들을 워런티로 수리해야 한다면, 가동자 실수로 크래시했다고 생각하면 큰 타격입니다." 포그가 설명합니다. "MachineMetrics 같은 도구로 시간을 되돌려 왜 크래시했는지 아주 잘 이해할 수 있습니다. 기계의 모든 알람과 알림을 읽고 시간이 지남에 따른 스핀들 부하를 보세요. 이는 경영진에게 더 현명한 결정을 내릴 힘을 줍니다."

게다가 관리자는 크래시 발생 순간 휴대폰이나 태블릿으로 알림을 받아 문제 해결 반응 시간을 크게 단축할 수 있습니다.

3. 계획 정비 관리

MachineMetrics가 제휴한 기계 툴 OEM들과 함께, 이 제품은 기계 내 계획 정비(PM)를 관리해 숍이 기계 생산 시간을 수동 추적할 필요를 없앱니다. 엣지 디바이스가 생산 시간을 추적해 PM 시기가 되면 가동자에게 알립니다.

"OEM들은 이 기능을 좋아하는데 가동자들이 더 많은 PM을, 규정대로 수행하기 때문입니다." 포그 씨가 말합니다.

4. 원격 커뮤니케이션 가능

MachineMetrics의 클라우드 서비스 연결은 전 세계 어디서든 기계 모니터링과 숍과의 원격 커뮤니케이션을 가능케 합니다. 이 커뮤니케이션 기능은 기술자 출장이 안전하지 않거나 허가되지 않는 지금 COVID-19 위기에서 특히 중요합니다.

이 기능이 숍과 기계 OEM 양쪽에 이점으로 작용한 사례는 끊어진 루브 라인(lube line) 이야기입니다. MachineMetrics의 OEM 파트너 중 한 곳이 고객 기계에서 웨이 오일(way oil) 보충이 필요하다는 반복 알림을 받았습니다. 시스템은 비슷한 다른 기계들은 이 알림을 거의 받지 않는다는 걸 감지했습니다. 따라서 OEM은 어딘가 누수가 있음을 알았습니다. 숍에 이 사실을 알리자 서브스핀들 베어링으로 가는 윤활 라인이 손상돼 베어링이 오일 없이 돌고 있음을 발견했습니다.

"루브 라인을 수리했고, 제 지식으론 베어링 고장은 없었습니다." 포그 씨가 말합니다. "MachineMetrics가 이 기계에 연결되지 않았다면 서브스핀들 베어링이 고장 나 기계가 몇 주간 생산에서 빠졌을 겁니다. OEM 기술자도 현장에 가야 했을 테죠."

미래 예측

기계 이슈가 치명적 고장이 되기 전에 잡는 게 MachineMetrics의 목표입니다. "우리의 전반적 테마는 반응형에서 선제적 패러다임으로 이동하는 겁니다." 포그 씨가 설명합니다. "공구 고장 예측 능력을 론칭 중인데, 이는 우리 엄청난 성장 영역입니다."

회사 시스템은 공구 고장을 이해하고, 스크랩 파트를 만들며 시간과 돈을 낭비하기 전에 기계를 멈춥니다.