제조 분석: 정의, 주요 활용 사례, 실질적 이점

인더스트리 4.0과 산업용 사물인터넷(IIoT)의 도래로 디지털 전환이 현재 진행 중입니다. 제조 산업은 실시간 생산 데이터 기반의 분석을 사용해 더 나은, 더 빠른 의사결정을 내릴 뿐만 아니라 조직 전반에 자동화를 구현하기 시작했습니다.

센서와 엣지 디바이스를 통해 연결된 설비가 방대한 양의 데이터를 클라우드 기반 분석 플랫폼에 공급하면, 이 플랫폼은 인간의 인지보다 빠르게 데이터를 분석하고 이해할 수 있습니다. 이 데이터는 실시간 의사결정과 회사 전반의 상당한 공정 개선을 이끌어내는 데 사용될 수 있습니다.

이 글에서는 제조 분석이 무엇인지 설명하고 고려할 만한 활용 사례를 나열합니다. 또한 현장이나 공장에 적용되는 제조 분석의 이점과 목표를 설명합니다.

제조 분석이란?

제조 분석은 기계, 운영, 시스템 데이터를 사용해 유지보수, 품질, 계획 등 주요 기능을 포함한 생산을 관리하고 최적화하는 것입니다. 정확하고 실시간 데이터를 통해 제조업체는 더 나은, 더 빠른 결정을 내릴 수 있습니다.

제조업체는 수년간 데이터를 활용해 효율을 개선하고 시장 점유율을 높여왔습니다. 하지만 오늘날 가장 큰 변화는 데이터 수집 방식입니다. 많은 기업이 여전히 파편화된 전통적 데이터 수집 방식을 사용하며, 직원이 수동으로 요소들을 확인하고 기록하며, 양식을 작성하고, 현장의 기계에 대한 운영 및 유지보수 이력을 적어둡니다. 불행히도 이러한 방법은 인적 오류로 인해 매우 부정확합니다. 또한 시간이 많이 걸리고 편향에 노출되며, 정확한 의사결정에 필요한 수준의 분석을 생성하지 못합니다.

하지만 제조 전반에 디지털 전환이 진행되면서 연결된 디바이스는 수동 데이터 수집 및 문서화와 관련된 노동을 줄여줍니다. 그리고 이 기술과 소프트웨어가 고급 분석과 알고리즘을 활용하므로 도출되는 통찰은 실시간이고 훨씬 더 실행 가능합니다.

자동화된 기계 데이터 수집이 차세대 제조 분석을 주도하며, 단순 모니터링과 진단부터 예지보전과 공정 자동화에 이르는 수많은 고급 활용 사례를 열고 있습니다.

제조 분석에서 이벤트를 기록하는 데이터 수집은 설비 활용도 증가, 비용 절감, 공정 개선 추진, 인적 오류 감소, 정확한 기계 상태와 생산 추세를 드러내는 깊이 있는 분석에 활용될 수 있습니다.

제조 분석의 주요 활용 사례

실시간 생산 데이터가 제조 산업을 극적으로 변화시키고 있습니다. 실시간 기계 연결로 제조 현장에서 가능해진 몇 가지 제조 분석 활용 사례를 살펴보겠습니다:

고장 예측 및 예방 유지보수

예방 유지보수 프로그램은 제조 현장에서 수십 년간 존재해 왔습니다. 사용 기반 또는 시간 기반 프로그램을 통해 비계획 고장이 발생할 가능성을 낮추는 것이 핵심 아이디어입니다. 분석을 적용하면 실시간 데이터를 활용해 고장 방지 이상의 일을 할 수 있습니다.

고장 발생 가능성과 발생 시점을 높은 정확도로 예측할 수 있습니다. 이는 기술자가 기계의 최적 시점과 단계에서 수리를 수행하고 부품을 스테이징할 수 있게 해 비용을 절감합니다. 이는 전체 가동 중단을 줄이고 생산성을 높입니다.

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수요 예측 및 재고 관리

수요 예측은 현대 제조업체에 필수적이며, 공급망에 대한 완전한 통제는 더 나은 재고 통제를 가능하게 합니다.

하지만 수요 계획은 복잡할 수 있습니다. 데이터 사이언스 방법의 추가로 공급망의 엔드투엔드 통제를 실시간 현장 데이터와 결합해 구매, 재고 관리, 운송을 더 잘 관리할 수 있습니다. 그렇지 않으면 발견되지 않았을 추세를 식별하는 매우 정확한 수요 계획을 생성할 수 있습니다.

부품 제작에 걸리는 시간, 작업 실행 시간, 주어진 작업의 예상 비용과 이익을 더 잘 이해함으로써 제조업체는 자재 수요를 더 잘 추정해 계획을 개선할 수 있습니다.

가격 최적화

사이클 타임은 가격 책정에 주요 역할을 합니다. 부품 제작의 정확한 시간과 관련 비용을 알면 정확한 비용 모델과 최적화된 가격 전략을 수립할 수 있습니다. 가격을 너무 낮게 책정하면 수익성이 떨어지고, 너무 높게 책정하면 수요에 영향을 줄 수 있습니다. 제조용 고급 분석 플랫폼은 이 데이터를 앞세워 가격이 적절히 책정되도록 합니다. MachineMetrics는 제조업체가 작업 표준을 최적화해 정확한 사이클 타임을 확보하도록 돕습니다.

보증 분석

많은 제조업체에서 보증 지원은 부담이 될 수 있습니다. 보증은 종종 '일률적' 접근 방식을 취해 더 일반적입니다. 이는 불확실성과 예상치 못한 문제를 방정식에 포함시킵니다.

데이터 사이언스를 적용하고 현장의 활성 보증에서 정보를 수집함으로써 제품이 개선되거나 변경되어 고장을 줄이고 비용을 절감할 수 있습니다. 또한 새로운 제품 라인의 더 많은 정보에 기반한 반복을 주도해 현장 불만을 사전에 예방할 수 있습니다.

로봇화

AI와 고급 머신러닝 알고리즘의 진화로 로보틱스의 부상은 거의 필연적입니다. 그리고 이 로봇이 개선됨에 따라 임무 수행 시 제공하는 데이터도 증가할 것입니다.

이 데이터를 강력한 클라우드 기반 제조 분석 플랫폼에 포함시킴으로써 품질을 미세 수준에서 통제할 수 있습니다. 로보틱스 진화는 OEM 기계 제조사의 기계 제작 개선으로도 이어질 것입니다.

제품 개발

제조에서 비용이 많이 드는 공정 중 하나는 제품 개발입니다. 경쟁력을 유지하기 위해 기업은 신제품 라인 생성, 기존 모델 개선, 새로운 부가가치 서비스 개발을 위한 R&D 비용을 지불해야 합니다.

이전에는 최적의 제품에 도달하기 위해 과도한 반복 모델링을 통해 이 작업을 수행했습니다. 하지만 이제 데이터 사이언스와 고급 제조 분석으로 이 공정의 많은 부분을 시뮬레이션할 수 있게 되었습니다. '디지털 트윈'과 기타 모델링 방법을 사용해 실제 조건을 가상으로 생성해 성능을 예측하고 R&D 비용을 절감할 수 있습니다.

컴퓨터 비전 응용

자동화된 품질 관리는 크게 발전했습니다. 트립 센서, 드롭 와이어 및 기타 기계적 장치에서 고도로 정교한 첨단 광학 장치 모음으로 진화했습니다. 이 장치들을 데이터 수집에 연결함으로써 센서는 광학, 온도, 열화상 및 적외선 감지 같은 고급 비전 응용을 통해 데이터 스트림에 데이터를 추가해 정확하게 정지를 제어할 수 있습니다. 이는 더 높은 속도, 더 낮은 인력, 모든 공장의 성배인 '무인 조명 꺼진 제조(lights-out manufacturing)'를 가능하게 합니다.

공급망 리스크 관리

생산 기계에서 오는 데이터처럼, 운송 중인 자재로부터 데이터도 수집돼 공급업체 설비에서 소프트웨어 플랫폼으로 직접 전송돼 공급망의 엔드투엔드 가시성을 제공하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

제조 분석을 사용해 기업은 '관제탑' 형식으로 공급망을 관리하며, 자원을 지시하고 재지정해 속도를 높이거나 늦출 수 있습니다. 새로운 수요가 감지되면 백업 공급과 완충 재고를 주문하고, 중단 발생 시 2차 공급업체를 트리거할 수 있습니다.

제조 분석의 이점

상황 인식은 고급 제조 시스템에 필수적입니다. 제조 분석은 이러한 인식을 실시간으로 제공합니다. 이는 비용, 품질, 제품 개발, 고객 만족도가 최적화되어 기업의 경쟁력을 높여줍니다. 제조 분석은 직관적인 시각화 도구, 대시보드, 머신러닝 알고리즘, 고급 분석을 통해 실행 가능한 통찰을 회사 전반의 관리자와 의사결정권자에게 제공함으로써 생산성과 수익성 향상을 지원합니다.

우리는 제조 분석의 이점이 세 가지 뚜렷한 범주로 나뉜다고 생각합니다:

비용 절감

분석에서 드러난 통찰로 공정을 최적화할 수 있으므로 비용을 크게 절감할 수 있습니다. 로보틱스의 성장과 자율적 또는 반자율적 기계 의사결정은 인건비를 줄입니다. 예지보전 및 처방적 유지보수 프로그램도 가동 중단을 줄이고 부품 재고를 더 잘 관리함으로써 비용을 절감하고 생산성을 높이는 것으로 입증되었습니다.

수익 증대

생산, 재고 관리, 수요 및 공급 계획에서 실시간 통찰을 활용하면 제조업체는 수요 변화에 빠르게 대응할 수 있습니다. 데이터가 최대 생산 능력에 가까워지고 있다고 알려주면 초과 근무 추가, 생산 능력 증대, 공정 변경, 생산의 기타 측면 조정을 통해 대응하고 납기를 유지할 수 있습니다.

기타 이점

제조 분석이 제공하는 역량 증가에 따라 기타 이점도 있습니다. 여기에는 에너지 소비 감소, 더 안전한 환경 프로토콜, 컴플라이언스 오류 감소, 고객 만족도 증가가 포함됩니다.

제조 분석의 목표

제조 내 전통적 데이터 수집은 파편화되고 오류가 발생하기 쉬웠습니다. 또한 데이터를 의미 있는 행동과 의사결정으로 변환하는 것도 어려웠습니다. 정보가 지연되거나 불완전했거나, 의도치 않은 인적 편향(부품 수나 가동 중단 시간 반올림 등)을 포함하고 있었기 때문입니다. 제조 분석은 데이터를 탈사일로화하고, 실시간으로 분석하며, 기업 전체에서 더 나은, 더 빠른 결정을 내리는 데 활용하거나, 심지어 그 결정을 완전히 자동화하는 것을 목표로 합니다.

문제가 발생하기 전에 감지함으로써 생산 공정을 최적화하고 전체 설비 활용도를 크게 개선할 수 있습니다. 또한 공급망을 간소화하고 그 안에 투명성을 만들 수 있습니다. 제조 분석이 고급 머신러닝 알고리즘을 사용하므로 기회를 식별하고 공정을 최적화하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

위 제조 분석 활용 사례에서 본 것처럼, 제품 사용 데이터가 신제품 개발에 포함될 수 있습니다. 디지털 트윈 기술과 들어오는 보증 정보와 함께 이는 실패율이 낮고 생산 비용이 낮은 더 나은 신제품을 주도할 수 있습니다. 이러한 같은 활용 사례 예시는 기계 수준의 문제를 직원에게 신속히 감지하고 알림으로써 처리량을 증가시킬 수 있습니다. 이는 가동 중단과 스크랩 비율을 줄입니다.

적합한 솔루션 선택

제조 영역은 생산 데이터를 수집하고 이를 활용해 매일 더 나은 결정을 내릴 수 있는 기술의 발전으로 상당한 변화를 겪고 있습니다.

하지만 현장에서 분석을 구현하기 위한 적합한 솔루션을 결정할 때 제조업체는 몇 가지 핵심 가치 제안을 고려해야 합니다. 솔루션을 고려할 때 물어봐야 할 질문은 다음과 같습니다:

• 솔루션이 실시간으로 생산 데이터를 수집할 수 있는가?
• 생산 데이터의 출처는 무엇인가? 설비, 사람, 시스템? 모두 해당되는가?
• 데이터가 즉시 사용 가능한 리포트로 쉽게 전파되고 다른 관리 시스템(MES, ERP, CMMS)에서 활용할 수 있는 모델로 표준화되는가?
• 소프트웨어가 얼마나 빨리 가치에 도달하게 하는가? 어떤 문제를 해결하는가?

MachineMetrics 제조 분석 소프트웨어를 소개하고자 합니다. 우리 플랫폼은 정확한 생산 리포팅을 위해 기계 데이터를 실시간으로 자율 수집합니다. 운영의 다양한 수준에 있는 이해관계자는 즉시 사용 가능한 리포트와 시각화를 쉽게 활용해 가동 중단을 줄이고, 생산 병목 현상을 식별하며, 생산 능력을 늘리고, 가장 중요한 KPI를 추적하며, 현장의 완전한 가시성과 통제를 구현할 수 있습니다.

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