현대 MES에서 기계 데이터의 힘 발휘하기

제조업체는 오랫동안 제조 실행 시스템(MES)을 사용하여 생산을 관리해 왔습니다. 독립형이든 광범위한 ERP 시스템의 일부이든, MES는 장비와 생산 프로세스의 일상적 관리에서 제조 데이터를 더 높은 수준으로 끌어올리는 데 중요한 역할을 해왔습니다.

하지만 레거시 MES 솔루션에는 상당한 단점이 있습니다.

MES가 장비와 생산 프로세스의 일상적 관리에서 제조 데이터를 더 높은 수준으로 끌어올리는 데 도움을 주었지만, 여전히 수작업 데이터 수집과 입력을 통한 프로세스 중심 운영에 의존합니다. 또한 사람 중심이며 종종 다른 엔터프라이즈 소프트웨어와의 상호운용성 부족으로 어려움을 겪습니다.

MES의 효과를 개선하기 위해 제조업체는 현장의 귀중한 자원인 기계 데이터를 활용할 수 있습니다. 이 데이터가 풀리면 실시간 정보 스트림을 제공하여 더 나은 의사결정, 더 효과적인 관리, 심지어 자동화를 가능하게 합니다.

기계 데이터와 MES의 연결고리

제조업체는 공장 현장의 현실을 이해할 필요가 있습니다. 그리고 생산 출력, 효율성, 품질, 생산능력 활용을 개선하기 위해 그 현실에 대응할 수 있어야 합니다. 강력한 MES는 의사결정자가 이러한 현실에 어떻게 최적으로 대응할지 결정하는 데 도움이 되는 정보를 제공할 수 있습니다... 정확한 생산 및 상태 데이터로 활성화될 때 말입니다.

기계 데이터는 실시간 실행 가능한 인사이트로 의사결정과 프로세스 관리 책임의 정확성과 효율성을 높여 정보 사슬의 중요한 연결고리를 제공합니다. 실시간 실행 가능한 인사이트로 관리자와 작업자는 MES의 기능을 활용하여 프로세스와 성과를 개선할 수 있습니다.

기계 데이터가 MES에 가치를 더하는 방법

기계 데이터를 사용하면 제조업체는 MES를 다음 단계로 끌어올릴 수 있습니다. 하지만 먼저 제조업체는 기계 데이터를 자율적으로 수집하여 MES에 입력하는 방법을 찾아야 합니다. MachineMetrics와 같은 기계 데이터 플랫폼을 사용하면 기계 데이터가 자율적으로 수집, 표준화, 맥락화된 후 MES로 전송되어 그 가치를 더욱 발굴할 수 있습니다.

아래에서 기계 데이터가 MES 시스템의 핵심 기능에 어떻게 가치를 더하는지 분석합니다.

데이터 수집 및 집계

수작업 데이터 수집은 느리고 오류가 발생하기 쉬우며 편향이나 누락의 대상이 됩니다. MachineMetrics와 같은 기계 데이터 플랫폼은 데이터 수집을 자동화하고 공통 데이터 구조로 표준화하여 MES와 같은 시스템이 정보를 소비하고 사용할 수 있게 합니다.

실시간 기계 데이터 플랫폼이 생성하는 인사이트는 관리자가 정확한 인사이트를 기반으로 조치할 수 있게 합니다. 데이터를 수작업으로 수집하고 분석하는 데 시간을 낭비하는 대신, 관리자와 작업자는 더 많은 시간을 의사결정과 부품 생산에 할애할 수 있습니다.

자원 관리

단순한 제조 작업조차 자원 관리에 어려움을 겪습니다. 이 어려움은 복잡한 환경에서 기하급수적으로 증가합니다. 자원 관리는 완전히 수작업이거나 일률적인 MES를 사용하여 불완전하게 수행됩니다. 실시간 생산 데이터에 접근하거나 수집할 수 없어 수작업 출력 분석이 더 가능성이 높아지며, 이는 더 느리고 덜 정확한 분석으로 이어집니다.

얼마나 많은 자재, 인력, 기계가 필요한가? 지금 새 고객을 받아들일 수 있는가? 유지보수 팀은 얼마나 효과적으로 수행하고 있는가? 이번 달에 얼마나 더 많은 부품을 생산해야 하는가? 최신 프로세스의 사이클 타임은 얼마인가?

답변이 필요한 질문이 많습니다. 잘못된 데이터로는 답이 크게 부정확할 가능성이 높습니다.

기계 데이터 플랫폼의 힘과 결합하면 공장 장비의 정확한 생산 데이터가 병목 현상과 생산능력 제약을 강조합니다.

이러한 인사이트는 관리자가 장비와 인력 등 저활용 자원을 쉽게 식별하여 적절히 재할당할 수 있게 돕습니다.

스케줄링 및 계획

스케줄링과 계획은 많은 제조 기업에서 비즈니스 기능만큼이나 예술의 영역이었습니다. 이는 수작업으로 수행되었든, MES와 같은 사일로화된 거품 속에서 작동하는 독립형 계획 소프트웨어와 함께 수행되었든 마찬가지입니다.

이러한 경우, 검토 기간이 길수록 인사이트는 덜 정확해집니다. 수요와 공급 추정과 같은 장기 계획뿐만 아니라 사이클 타임, 부품 수, 품질 불량과 같은 더 일반적인 측정에도 해당됩니다.

제조업체는 트렌드 분석, 프로세스 개선, 병목 현상에 실시간 데이터를 사용하는 일정을 개발할 수 있습니다. 이러한 일정은 교대, 기계, 작업자, 작업별로 계획될 수 있습니다. 그리고 데이터가 현장의 현재 조건을 반영하므로 즉각적인 조정이 가능합니다.

품질 보증 및 품질 관리

품질은 비용과 브랜드 측면에서 제조업체의 성패를 가를 수 있습니다. 그리고 대부분의 MES에서 품질 수치는 수작업 카운트를 기반으로 전송되어야 합니다. 정보는 종종 한 번 이상 전송되어 정확도가 희석되거나 오류가 복합됩니다.

기계 데이터 플랫폼을 사용하면 데이터 품질이 생산 품질에 영향을 미치는데, 불량이 정확하게 계산되고 보고되기 때문입니다. 이 이점은 계산 너머로 확장되어 관리자와 작업자가 평균 이상의 불량 수를 식별하고 추가 문제를 예방하기 위해 조치할 수 있게 합니다.

설비 유지보수

장비와 기계는 제조업체의 생명선이지만, 이들을 양호한 상태로 유지하는 것은 비용이 많이 드는 작업입니다. 전통적인 유지보수 철학은 예방보전 중심으로 모아졌습니다. 하지만 이러한 프로그램이 수작업으로 관리되었기 때문에 과도한 유지보수나 부족한 유지보수의 위협이 실제 문제였으며, 이는 비용과 생산성을 낭비했습니다.

실시간 기계 데이터를 사용하는 기계 데이터 플랫폼은 기계 사용량, 건전성, 성능 데이터를 살펴 상태 기반 프로그램을 가능하게 합니다. 또한 기계의 실제 상태를 이해하는 진단 데이터를 제공하고 작업자에게 문제를 신속하게 알리고 통지할 수 있습니다. MachineMetrics는 유지보수가 관리되는 경우 Fiix와 UpKeep 같은 CMMS 솔루션과 직접 통합될 수도 있습니다.

MES에서 기계 데이터를 사용하면 유지보수 관리자가 비용을 낮추고, 마모를 줄이며, 기계 수명을 연장하고, 생산능력을 발굴하는 예지 및 처방 계획을 개발할 수 있습니다.

생산 성과 분석

MES 시스템의 목적은 관리자가 생산 프로세스의 성과를 이해하도록 하는 것입니다. 하지만 능력은 입력되는 데이터만큼만 좋습니다. 수작업 데이터, 누락된 데이터, 사일로화되고 비정형인 데이터는 MES 출력의 정확성을 떨어뜨립니다.

기계 데이터는 MES의 잠재력을 풀어주는 더 정확한 렌즈입니다. 기계 데이터 플랫폼을 사용하면 가동 중단, 사이클 타임, 생산능력, 품질 및 기타 변수가 포착되어 공장 현장의 진정한 반영으로서 MES에서 사용됩니다.

MES를 활용한 기계 데이터 활용 방법

데이터 수집을 자동화하고 MES를 다음 단계로 끌어올릴 때입니까?

MachineMetrics는 기계 상태와 작업을 자동으로 추적하여 완전한 현장 가시성을 제공함으로써 더 나은 결정을 내리고 프로세스를 자동화할 수 있게 합니다.

MES와 같은 관리 솔루션은 네이티브 통합 또는 MachineMetrics API를 통해 쉽게 통합될 수 있습니다. 이는 MES의 핵심 기능이 정확한 실시간 생산 데이터에 의존할 수 있도록 보장합니다.

MachineMetrics 통합에 대해 자세히 알아보거나 우리 팀과 시간을 정해 기계 데이터 플랫폼의 진정한 영향을 발견하세요.

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