데이터 표준화가 제조업 성공을 이끄는 이유

산업용 사물인터넷(IIoT)과 제4차 산업혁명(인더스트리 4.0) 기술의 부상으로 생생해진 데이터의 힘은 부인할 수 없습니다. 제조업에서 더 이상 기업이 이러한 시스템을 운영에 디지털화하고 통합할지의 문제가 아닙니다. 언제의 문제입니다. 생존과 경쟁력의 문제이기도 합니다.

데이터 표준화에는 데이터 수집 방식, 관리할 시스템 배포, 실행 가능한 통찰을 위해 분석하는 방법 등 고려할 것이 많습니다. 표준화 없이는 다양한 데이터 형식, 사일로화된 데이터 수집 시스템, 실행 가능한 통찰의 부재만 남게 됩니다.

하지만 제조 맥락에서 데이터 표준화란 구체적으로 무엇일까요? 그리고 디지털 전환 여정을 시작하는 제조업체에 그 중요성이 어떻게 작용할까요? 자동화된 데이터 수집과 표준화가 린 제조 환경에서 IIoT 성공적 구현의 최초이자 가장 중요한 단계인 이유를 알아보세요.

데이터 표준화란?

데이터 표준화는 엄청난 양의 들어오는 정보를 표준 형식으로 변환합니다. 이를 통해 작업자, 기술자, 라인 슈퍼바이저, 중간 관리자, 임원 같은 최종 사용자가 데이터에서 드러난 통찰을 활용할 수 있게 합니다.

데이터를 효과적으로 표준화하는 목표는 이질적인 데이터 소스 수집 프로세스를 자동화하고, 이를 사람과 시스템이 분석과 실행 가능성을 위해 소비할 수 있는 하나의 공통 모델로 자율적으로 변환하는 것입니다.

제조 기업이 서로 다른 OEM의 장비를 사용하는 것은 일반적입니다. 이 장비의 연식이 여러 해에 걸쳐 있는 것도 일반적입니다. 따라서 장비를 종합적인 시스템으로 연결하는 것 자체가 충분히 어렵습니다. 하지만 데이터 표준화 프로세스 없이 이 많은 서로 다른 데이터 소스를 다루려 한다면 엄청나게 어렵고, 시간과 자원이 많이 소요될 것입니다.

데이터 표준화를 통해 다양한 데이터 형식이 엣지 디바이스를 통해 공통 모델로 변환됩니다. 엣지 디바이스의 데이터 태그 매핑 소프트웨어로 데이터가 먼저 공통 모델로 매핑된 후 클라우드로 전송되어 추가 분석이 가능해집니다.

표준화되면 데이터는 데이터 웨어하우스, 클라우드, 데이터 레이크, 기타 데이터베이스에 저장될 수 있습니다. 이러한 표준화 프로세스는 공장과 현장 수준의 사용자는 물론 공급망과 운영 같은 기타 비즈니스 부서에도 도움이 됩니다. 데이터는 MES와 BI 소프트웨어 같은 다른 컴퓨터 운영 시스템에서도 의사결정의 핵심 구성요소로 사용될 수 있습니다.

표준화된 데이터를 갖는다는 것은 모든 사람이 일관된 실시간 데이터와 단일 진실 출처(Single Source of Truth)로 같은 페이지에서 일한다는 의미입니다.

이 원칙은 단순해 보이지만, MachineMetrics 같은 솔루션을 차별화하는 것은 모든 머신 자산에 대한 빠른 연결성으로, 귀사 장비의 모든 정보를 수집, 표준화, 맥락화할 수 있게 한다는 점입니다. 또한 대시보드, 알림, 워크플로 같은 즉시 사용 가능한 기능으로 수년이 아닌 몇 주 만에 가치에 도달할 수 있습니다.

데이터 손쉽게 수집하고 표준화하기

데모 예약

문제는 많은 제조업체가 데이터 표준화에 관여하지 않고, 데이터를 수동으로 기록하고 분석하거나 레거시 솔루션을 사용해 데이터를 통합 모델에 매핑하려 한다는 점입니다.

데이터 표준화 활용 사례

표준화된 팩토리 데이터를 활용하는 사용 사례는 무한합니다. 중요한 것은 이 머신 데이터가 생산과 가장 밀접하게 연관된 데이터로서 현장에서 가장 정확한 정보 출처라는 점입니다.

이러한 이유로 팀과 시스템 모두 매일 더 나은 의사결정을 위해 이 데이터에 의존할 수 있습니다. 머신 데이터를 조직 전체에서 활용하는 이 개념을 '머신 데이터 디지털 스레드(Machine Data Digital Thread)'라고 부릅니다.

데이터 표준화의 몇 가지 활용 사례는 다음과 같습니다:

데이터 시각화

표준화된 데이터로 고급 분석이 생산 현장의 태블릿과 모니터에 실시간 상태를 제공할 수 있습니다. 작업자는 현재 생산량, 장애, 상태, 기타 관련 정보를 실시간으로 확인하고 직관적 인터페이스를 통해 대응할 수 있습니다.

유지보수

과거 문제와 현재 데이터를 사용해 유지보수를 캘린더 기반에서 상태 기반 전략으로 전환할 수 있습니다. 이는 비용을 줄이면서 장비와 공구 수명을 연장해 유지보수 프로그램의 궁극적 목표를 달성합니다. 디지털 성숙도가 높아짐에 따라 운영은 예지보전 전략으로 나아갈 수도 있습니다.

경영 관리

데이터 표준화는 분석되고 API를 통해 다른 비즈니스 인텔리전스 소프트웨어와 연결되어 제품 트렌드 예측, 현장 고장 식별, 품질 이슈 분석 등에 도움을 줍니다. 이러한 트렌드는 제조업체가 기업 성장 전략, 공정 개선, 비용 절감에 대해 더 예리한 결정을 내리는 데 도움을 줍니다. 머신 데이터 플랫폼을 통해 엣지에서 데이터 표준화가 이뤄지면 MES나 ERP 같은 다른 시스템으로 푸시되어 생산에 대한 더 나은 통찰과 의사결정이 가능해집니다.

자동화

데이터에 기반한 행동은 데이터에서 도출된 핵심 통찰이 있을 때만 가능합니다. 예: 머신 다운타임 발생, 생산 목표 뒤처짐, 불량률이 평소보다 높음 등. 또한 통찰은 데이터가 쉽게 소비 가능할 때만 도출될 수 있습니다. 쉽게 소비 가능한 데이터로 제조업체는 더 빠른 의사결정을 위해 데이터를 활용하기 시작할 수 있으며, 이는 결국 자동화로 이어집니다.

예를 들어, MachineMetrics는 머신 다운타임 발생 시 생산 관리자에게 즉시 알림을 보내거나, 머신 상태 데이터를 CMMS로 보내 작업 명령을 생성하는 워크플로를 구축하거나, 용량 분석, 설정 분석, 다운타임 분석을 자동화할 수 있게 합니다.

데이터 표준화는 인더스트리 4.0의 자연스러운 결과

인더스트리 4.0과 IIoT의 도래는 엔터프라이즈 전반의 제조 장비 연결을 의미했습니다. 수집된 데이터의 힘은 생산 모니터링, 공정 개선, 커넥티드 팩토리의 숨겨진 용량 발굴에 높은 가치가 있음이 입증되었습니다.

이는 더 민첩하고 반응적인 공급망, 개선된 예측과 구매, 기타 수많은 용도를 주도합니다. 하지만 이러한 도구들은 데이터 표준화도 빠른 속도로 강제했습니다.

이 표준화는 IoT 데이터를 사용하려는 도구와 애플리케이션이 데이터를 공통 모델로 표준화하지 않으면 데이터를 받아들이거나 사용할 수 없기 때문에 인더스트리 4.0의 자연스러운 결과입니다.这就是为什么像MachineMetrics这样的解决方案对于连接制造环境至关重要。

MachineMetrics는 머신 데이터 수집을 위한 플러그 앤 플레이 솔루션을 제공할 뿐만 아니라, 모든 장비 제조사와 모델의 데이터를 자율적으로 공통 데이터 세트로 변환합니다. 이 데이터는 MachineMetrics 플랫폼 내에서 리포트, 대시보드, 워크플로를 통해 사용되거나, CMMS, QMS, ERP, MES 같은 다른 시스템으로 전송될 수 있습니다.

베스트 오브 브리드 솔루션 세트로 올바른 팩토리 스택을 구축하는 방법을 알아보세요.

자동화된 데이터 수집과 표준화의 영향

현장에서 필요한 지루한 데이터 수집과 표준화, 맥락화, 분석을 자동화하는 것은 성과 개선을 주도하는 데 필수적입니다. MachineMetrics 같은 머신 데이터 플랫폼의 주요 가치 레버를 살펴보겠습니다.

손쉬운 배포

MachineMetrics는 빠르게 설치해 데이터를 수집, 변환, 맥락화할 수 있습니다. 신규 또는 레거시 장비에 추가해 데이터를 표준 구조로 즉시 변환해 리포팅과 분석을 일관되게 만듭니다. 디지털과 아날로그 장비 모두 작동하므로 디바이스를 몇 분 만에 가동해 표준화된 고품질 데이터를 얻을 수 있습니다. 하루 만에 운영 전반의 생산을 시각화할 수 있습니다.

활동 수준 표준화의 이점

스핀들, 머신, 교대, 공장 수준에서 활동을 드릴다운해 모니터링하고 제어할 수 있는 능력은 효율성을 높이고 더 많은 처리량을 이끌어냅니다. 또한 사람의 개입과 인적 오류가 줄어듭니다. 더 이상 화이트보드에 수동으로 기록하거나 HMI에 데이터를 입력하거나 엑셀 스프레드시트에서 데이터를 분석하지 않아도 됩니다. 현장부터 경영진까지 각 관리자는 해당 책임에 맞는 수준에서 드릴다운할 수 있습니다.

예측 및 처방적 행동

데이터 표준화와 고급 분석은 유지보수에 통찰을 제공합니다. 이는 장비 다운 시 적절한 사람에게 알리는 단순한 형태일 수도 있고, 장비가 최적의 시기에 유지보수되도록 사용량 기반 유지보수 프로그램을 개발하는 형태일 수도 있습니다. 이 역사적으로 개발된 실행 가능한 데이터는 다른 팀에도 확장됩니다. 예를 들어 생산의 경우 정확한 사이클 타임과 표준 작업을 수립할 수 있고, 품질의 경우 불량률 측정을 위한 유용한 벤치마크를 가질 수 있습니다.

전례 없는 가시성

허블 망원경이 천문학의 판도를 바꾼 것처럼, 표준화된 데이터는 제조 기업에 현장 운영에 대한 전례 없는 수준의 가시성을 제공합니다. 사용자는 성과, 문제, 트렌드, 통찰을 실시간으로 추적하고 시각화할 수 있습니다.

인건비 절감과 더 효과적인 장비 활용

데이터 분석은 항상 고숙련 인력과 많은 직원을 필요로 했습니다. 데이터 표준화와 실행 가능한 분석 통찰로 기업은 데이터 분석가 팀을 온보딩하지 않고도 니즈에 맞는 맞춤형 리포팅과 분석을 설계할 수 있습니다. 이는 또한 리소스가 가능한 한 효과적으로 사용되도록 보장합니다. 예를 들어 머신 작업자의 효과성 측정이나 머신 가용성 추적 등이 가능합니다.

수익성 향상

주주와 소유자는 IIoT와 데이터 표준화를 활용하지 않는 기업에 높은 대가를 치릅니다. 표준화된 데이터로 용량 발굴, 공정 개선, 유지보수 비용 절감 등이 가능해 수익성이 크게 높아집니다.

방지 효과:

• 기록 중복
• 장비와 프로세스의 원치 않는 정지 및 재시작
• 머신 수준의 안전 이슈
• 허위 알림 및 경보
• 부품 부족 또는 과잉 발생
• 잘못 배송되거나 누락된 WIP
• 원자재 스케줄링 또는 예측 오류

오늘 시작하기: 데이터에서 가치 추출

업계가 증가하는 데이터 포인트와 데이터 소스에 대처하는 동안, 귀사는 중요한 경쟁 우위로 한 발 앞서 나갈 수 있습니다: 정확한 실시간 표준화 데이터가 손끝에 있어 즉석 의사결정, 즉각적 문제 식별, 비효율성·숨겨진 용량·공정 병목 심층 분석이 가능합니다.

오늘 MachineMetrics 데모를 예약해 보시거나, 우리 고객들이 머신 데이터 플랫폼으로 어떻게 가치를 창출하는지 확인하세요:

• Morgan Olson: 이 선도적인 워크인 밴 바디 제조업체의 지속적 개선 관리자가 60만 달러 자본 지출 절감과 50% 폐기물 감축을 달성했습니다.
• Flexco: 벨트 패스너, 클리너, 유지보수 제품 등 핵심 부품 생산업체가 16.5% 생산성 향상과 9% 전체 플랜트 가동률 증가를 실현했습니다.
• Avalign: OEE 디렉터가 MachineMetrics로 추가 장비 없이 생산 능력 증대로 수백만 달러 이익을 창출한 방법 공유.

생산 데이터 손쉽게 수집 & 표준화

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