ATS:운영 통찰력을 위한 고급 제조 데이터 분석

연구 및 모범 사례

제조 데이터 분석:데이터를 운영 통찰력으로 전환

기계와 시스템부터 센서와 소프트웨어에 이르기까지 모든 제조 자산은 데이터를 생성합니다. 최근 연구에 따르면 전 세계 산업 기업은 이미 연간 1.9ZB 이상의 데이터를 생성하고 있으며 2030년까지 4.4ZB를 생산할 예정입니다.

문제는 빅데이터를 실행 가능하게 만드는 것입니다. Dun and Bradstreet 설문조사에서 지적한 바와 같이, 제조업체 중 36%만이 기존 데이터를 사용하여 정보에 입각한 비즈니스 결정을 내릴 수 있다고 답했습니다. 

제조 데이터 분석은 원시 데이터와 실행 가능한 통찰력 사이의 격차를 줄이는 데 도움이 됩니다. 분석 프레임워크는 즉각적인 운영 문제를 식별하고, 새로운 추세를 추적하며, 생산 라인 성능을 최적화하기 위한 권장 사항을 제공할 수 있습니다. 분석은 운영 우수성을 제공하고 진화하는 산업 시장에서 경쟁력을 유지하는 데 필수적입니다. 

제조 데이터 분석은 데이터를 사용하여 제조 성능을 평가, 예측, 최적화하는 방식입니다. 분석은 생산 프로세스에만 국한되지 않습니다. 이는 유지 관리, 품질 관리, 공급망 및 기술 운영 전반에도 적용됩니다. 

실제로 분석은 기업이 자산이 조직 전체에서 어떻게 작동하고 상호 작용하는지 더 깊이 이해하는 데 도움이 됩니다. 고도로 전문화된 구성요소에 대해 품질 관리 실패가 급격히 증가한 제조업체를 생각해 보세요. 지난 6개월 동안 품질 검사에 실패한 부품의 수가 5배 증가했습니다. 문제에 대한 대략적인 분석에서는 일관된 실패 지점이 나타나지 않습니다. 문제는 무작위적이고 연결되지 않은 것처럼 보입니다. 

그러나 심층적인 데이터 분석에 따르면 조립 라인 시스템의 간헐적인 결함이 근본 원인인 것으로 나타났습니다. 추가 조사에 따르면 이 결함은 시간이 지남에 따라 점점 더 악화되고 있는 것으로 나타났습니다. 이 정보를 바탕으로 팀은 문제를 해결하고 재작업의 필요성을 줄이기 위한 목표 조치를 취할 수 있습니다.

제조 데이터 분석 유형

제조 데이터 분석에는 설명적, 진단적, 예측적, 처방적이라는 네 가지 일반적인 유형이 있습니다. 이러한 분석 유형을 함께 사용하면 회사는 현재 무슨 일이 일어나고 있는지, 왜 일어나고 있는지, 다음에 일어날 가능성이 있는 일, 취해야 할 조치를 이해하는 데 도움이 됩니다. 

• 설명적 분석 :  설명 분석은 기업이 현재 상황을 이해하는 데 도움이 됩니다. 현재 또는 역사적 사건에 대한 설명입니다. 다음은 예입니다. 포장 기계에 예상치 못한 가동 중단이 발생했습니다. 설명적 분석은 작업을 평가하고 설명을 제공합니다. 평균적으로 이틀에 한 번씩 기계가 잘못된 입력을 수신하므로 기술자가 다시 시작할 때까지 기계가 실패하게 됩니다. 대부분의 제조업체는 설명 분석에 액세스할 수 있지만 많은 제조업체는 거기에 머물고 있습니다. 이로 인해 사실상 눈이 멀게 됩니다. 그들은 무슨 일이 일어나고 있는지 알고 있지만 이유를 모르고, 다음에 무슨 일이 일어날지 모르고, 문제를 해결하는 방법도 모릅니다. 

• 진단 분석:  진단 분석은 이벤트가 발생하는 이유를 파악하기 위해 더 심층적으로 분석합니다. 당사 포장 기계의 경우 진단 분석을 통해 특정 상황에서 이 오류를 유발하는 프로그래밍 가능 논리 컨트롤러(PLC) 명령 관련 문제가 밝혀졌습니다. 

• 예측 분석 :  예측 분석은 잠재적인 결과와 그 발생 가능성을 평가합니다. 이를 위해서는 현재 및 과거 데이터에 모두 액세스해야 하며 이를 통해 제조 분석 소프트웨어가 여러 요소를 동시에 평가할 수 있습니다. 예측 분석을 수행하면 동일한 실패 유형이 지속되고 시간이 지남에 따라 더 빈번해질 가능성이 있음을 나타냅니다. 또한 포장기를 계속해서 다시 시작하면 남은 유효 수명(RUL)에 부정적인 영향을 미치게 됩니다. 

• 처방적 분석:  처방적 분석은 취해야 할 조치를 식별하는 데 도움이 됩니다. 문제를 해결하는 치료 과정을 처방합니다. 위의 예에서 이는 PLC를 다시 프로그래밍하는 것일 수도 있고, 기기가 오래되었거나 지원되지 않는 경우 교체하는 것일 수도 있습니다. 

제조 분석의 주요 데이터 소스

효과적인 분석은 장비, 유지 관리, 생산 시스템 전반에 걸쳐 다양한 소스의 데이터에 따라 달라집니다. 단일 소스 데이터는 기계 작동 및 시스템 성능에 대한 일부 통찰력을 제공하지만 제한된 가치를 제공합니다. 이는 단일 데이터 소스의 범위가 좁기 때문입니다. 전기 하위 시스템에서 수집된 데이터는 팀에게 전원 연결 및 전압 변화와 관련하여 무슨 일이 일어나고 있는지 정확하게 알려줄 수 있지만 문제의 원인이 시스템 자체 외부에 있는 경우 추적이 불가능해집니다. 

여러 소스를 사용함으로써 제조업체는 주요 동향을 더 효과적으로 추적, 분석 및 관리할 수 있습니다. 일반적인 출처는 다음과 같습니다. 

• 장비 및 센서 데이터:  장비 자체가 데이터 소스입니다. 컴퓨터 유지 관리 시스템(CMMS) 및 기업 자산 관리(EAM) 솔루션에 연결된 PLC는 기계 상태 및 성능에 대한 거의 실시간 업데이트를 제공합니다. 한편, 온도, 진동, 압력 및 마찰을 측정하도록 설계된 것과 같은 연결된 IIoT 센서는 기업이 잠재적인 문제가 발생하기 전에 이를 발견하는 데 도움이 될 수 있습니다. 

• 유지관리 및 신뢰성 데이터:  유지 관리 기록 및 신뢰성 평가와 같은 과거 데이터는 현재 운영에 대한 맥락을 제공합니다. 예를 들어 정기적으로 서비스를 받지 않는 기계는 경고 없이 고장날 가능성이 더 높습니다. 

• 생산 및 처리량 데이터:  워크로드 데이터는 추가적인 통찰력을 제공합니다. 장비를 청소나 유지보수를 위해 예정된 휴식 시간 없이 계속 가동하면 고장률이 높아집니다. 이는 기업이 고장 유지 관리에 대해 보다 대응적인 접근 방식을 채택하는 생산 목표 증가 또는 처리량 기대치 증가와 관련이 있을 수 있습니다. 

• 품질 검사 및 테스트 데이터:  기계가 고장나지 않는다고 해서 기계가 의도한 대로 작동한다는 의미는 아닙니다. 제품 품질 및 테스트 데이터는 장비 출력에 대한 주요 정보를 제공합니다. 예를 들어 정기 테스트에서 자산이 생산 목표를 충족하고 있지만 구성요소 10개 중 1개가 품질 관리 검사에 실패하는 것으로 나타나면 전체 검사를 위해 일시적으로 기계를 오프라인으로 전환하는 것이 좋습니다. 

• 재고 및 공급망 데이터:  대규모 추세도 제조 분석에 중요한 역할을 합니다. 공급망 문제로 인해 기업에 필요한 자재가 부족해지면 고성능 기계라도 생산량 목표를 달성할 수 없습니다. 그리고 MRO 자산 관리 전략이 제한적이거나 존재하지 않는 경우 장비 수리에 필수 구성 요소를 조달, 배송 및 수령하는 데 추가 시간이 필요할 수 있습니다.  

제조 분석이 운영 성과를 향상시키는 방법

분석은 기업이 점을 연결하는 데 도움이 됩니다. X가 발생하면 Y는 가능성 있는 결과이고 Z는 가능합니다. 요인 A, B, C는 사건의 확률과 반복성에 영향을 미칩니다. 이러한 패턴 인식은 다음과 같은 여러 가지 이점을 제공합니다. 

• 효율성 및 처리량 향상 

• 다운타임 및 변동성 감소

• 리소스 활용도 향상 및 운영 예측 가능성 향상 

• 더 빠르고 더 많은 정보를 바탕으로 의사결정을 내리세요.

유지보수 및 신뢰성에 있어서 데이터 분석의 역할

더 높은 가동 시간은 생산 성능을 직접적으로 지원합니다. 가동 중지 시간이 줄어들면 사후 유지 관리에 소요되는 노력과 리소스가 줄어듭니다. 고급 데이터 분석을 통해 두 가지 모두가 가능해집니다. 시기적절하고 정확한 데이터를 갖춘 기업은 다음을 수행할 수 있습니다. 

• 패턴 및 동향 파악:  패턴과 추세는 이미 발생한 일에 대한 가시성을 제공하고 기업이 다음에 일어날 일을 예측하는 데 도움이 됩니다. 이 정보를 바탕으로 유지 관리 팀은 계획되지 않은 가동 중지 시간을 줄이기 위한 조치를 취할 수 있습니다. 

• 예측 및 상태 기반 유지 관리 지원:  실시간 상태 분석을 통해 상태 기반 유지 관리가 가능합니다. 예를 들어 급격한 온도 상승이 감지되면 팀은 문제 해결을 위해 사전에 장비를 오프라인으로 전환할 수 있습니다. 보다 점진적인 변경 사항이 확인되면 팀에서는 정기적인 수리 중에 문제를 해결하기 위한 예측 유지 관리 계획을 세울 수 있습니다. 

• 유지관리 활동의 우선순위:  데이터는 팀이 유지 관리 활동의 우선순위를 정하는 데 도움이 됩니다. 사소한 문제는 월별 또는 분기별 수리 중에 해결할 수 있으며, 중요한 문제는 필요한 부품이 확보되는 즉시 해결할 수 있습니다. 

• 자산 수명주기 관리 개선:  장비의 RUL은 작업 부하, 환경 조건, 부품 고장에 따라 다릅니다. 데이터 분석은 RUL을 낮추고 문제를 해결하여 남은 유효 수명을 연장하고 결과적으로 자산 수명주기 관리를 개선하는 가능한 문제를 식별하는 데 도움이 됩니다. 

• 대응적인 유지 관리 감소:  사후 유지 관리는 비용이 많이 들고 시간이 많이 걸립니다. 왜? 기계가 멈출 때까지 시작되지 않기 때문입니다. 오류가 발생하면 팀은 근본 원인 오류 분석(RCFA) 및 해결 프로세스를 시작합니다. 이 과정은 며칠 또는 몇 주가 걸릴 수 있으며, 이로 인해 기계가 오프라인 상태가 되어 생산 성능이 저하됩니다. 

빅데이터 분석은 일반적인 오류를 예측하고 예방하여 사후 유지 관리를 줄이는 데 도움이 됩니다. 간단히 말해, 데이터는 문제가 생산 성능에 영향을 미치기 전에 기업이 조치를 취할 수 있도록 하는 사전 예방적 유지 관리 전략의 기초를 형성합니다. 이러한 전략은 생산 라인을 최적화하고 사후 대응 지출을 줄이며 장비 수명을 향상시키는 데 필수적입니다. 

데이터 분석 및 제조 4.0

데이터 분석은 또한 Manufacturing 4.0 이니셔티브에서 기본 역할을 합니다. Industry 4.0 이니셔티브를 설명하기 위해 제조 관련 방식으로 자주 사용되는 Manufacturing 4.0은 자산, 프로세스 및 시스템을 연결하여 대규모 디지털 혁신을 가능하게 하는 상호 연결 및 상호 운용 가능한 생산 프레임워크를 생성합니다. 

이러한 디지털 혁신은 기업이 진화하는 고객 기대, 변화하는 공급망 요구 사항 및 항상 연결된 워크플로를 효과적으로 관리하는 데 필요합니다. 데이터 분석은 이러한 변화를 뒷받침합니다. 

첫째, 데이터 분석을 통해 조직은 IIoT 센서를 다른 연결된 자산과 연결할 수 있습니다. 이는 장비 운영자와 유지 관리 팀이 문제를 신속하게 식별하고 보고할 수 있도록 운영에 대한 전체적인 보기를 제공합니다. 이와 같은 맥락에서 분석을 통해 실시간 성능 모니터링이 가능해집니다. 이 모니터링은 기기별로 맞춤설정할 수 있으므로 팀에서 평균 고장 간격(MTBF) 또는 평균 수리 시간(MTTR)과 같은 특정 측정항목이나 KPI를 추적할 수 있습니다. 

데이터 분석은 인공지능(AI) 및 머신러닝 애플리케이션의 배포도 지원합니다. 첫째, 기업은 데이터 분석을 사용하여 AI 결과를 평가하고 확인할 수 있습니다. 지능형 도구는 패턴을 파악하는 데 탁월하지만 해당 출력은 여전히 ​​운영 데이터에 대한 검증이 필요합니다.  

분석은 또한 기업이 AI에 가장 적합한 기능을 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다. 지능형 도구의 특성으로 인해 제조업체는 진입 장벽이 낮지만 비즈니스 분야 가치가 제한적인 새로운 프로그램 및 플랫폼에 과도한 지출을 하기 쉽습니다. 팀은 분석을 사용하여 잠재적인 AI 사용 사례를 정확히 찾아내고 평가할 수 있습니다. 

마지막으로 데이터 분석은 폐쇄 루프 최적화 및 지속적인 개선을 위한 기반을 마련합니다. 제조의 많은 프로세스는 자연스럽게 폐쇄 루프입니다. 예를 들어, 생산 라인 자산이 서로 어떻게 상호 작용하는지 이해하는 것도 가치가 있지만 성능 개선은 장비 효율성, 신뢰성 및 정확성에 대한 폐쇄 루프 분석에서 시작됩니다. 분석은 기업이 더 작은 폐쇄 루프 프로세스에 대한 큰 그림을 얻는 데 도움이 됩니다. 

한편, 여러 폐쇄 루프 프로세스의 데이터를 결합하면 실시간 데이터와 장기 전략을 결합하는 지속적인 개선 로드맵 개발의 기반이 마련됩니다.

제조 데이터 분석 시작하기

많은 기업의 경우 제조 데이터 분석을 시작하는 것이 부담스러울 수 있습니다. 수많은 자산에서 얻은 데이터가 너무 많기 때문에 실행 가능한 통찰력을 추구하는 것은 시간과 비용 낭비처럼 느껴질 수 있습니다.  

5가지 모범 사례는 프로세스를 간소화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 

1. 명확한 비즈니스 질문으로 시작하세요.  먼저 물어보고 구현하세요. 오류율이 높은 중요 장비를 식별한 다음 'X 오류가 왜 발생하나요?', 'Y 문제는 언제 시작되었나요?'와 같이 데이터 기반 답변이 필요한 명확한 질문을 만듭니다. 또는 “Z 문제를 해결하기 위한 최선의 조치는 무엇입니까?” 

2. 효과가 큰 사용 사례에 집중:  모든 기계가 생산에 똑같이 중요한 것은 아닙니다. 백업 포장 기계에 장애가 발생하면 처리량이 줄어들 수 있지만 운영이 중단되지는 않습니다. 한편 주요 조립 장비의 갑작스러운 가동 중단은 즉각적인 영향과 다운스트림 병목 현상을 발생시킵니다. 기업은 영향력이 큰 사용 사례에 집중함으로써 비용이 많이 드는 가동 중지 시간의 위험을 줄일 수 있습니다.

3. 파일럿 프로젝트를 사용하여 가치 입증:  가치를 입증하려면 작게 시작하세요. 분석할 중요한 시스템을 선택한 다음 주요 데이터 소스를 식별하세요. 숫자를 실행하고, 제안을 구현하고, 결과를 추적하세요. 성공하면 규모를 확장합니다. 그렇지 않은 경우 다시 시도하십시오. 

4. 점진적으로 기능 구축:  제조 프로세스는 본질적으로 상호의존적이므로 너무 많은 작업을 너무 빨리 수행하려고 하면 복잡성이 발생하고 데이터 가시성이 낮아질 수 있습니다. 넓게 생각하는 대신 깊이 생각해 보세요. 먼저 핵심 장비에 집중하고 생산 라인 전반에 걸친 확장을 위해 신중한 접근 방식을 취하여 점진적으로 역량을 구축합니다. 

5. 분석을 운영 목표에 맞게 조정:  데이터 분석은 운영 목표에 부합할 때 가장 큰 가치를 제공합니다. 고품질 출력이 최우선이라면 속도에 초점을 맞추지 마세요. 대신 품질 관리 렌즈를 통해 데이터를 평가하고 속도나 비용보다 높은 품질 관련 KPI를 평가하세요. 

정보를 제조상의 이점으로 전환

제조 운영, 성능, 효율성 및 연결성에 대한 데이터 분석은 실시간 의사 결정을 가능하게 하고 장비 탄력성을 개선하며 AI 및 자동화와 같은 새로운 솔루션의 길을 열어주는 전략적 기능입니다. 결론은? 데이터 분석은 현대 제조 산업의 우수성을 주도합니다.  

ATS는 제조업체가 데이터 분석을 적용하여 더 현명한 결정을 내리고 디지털 혁신을 지원하도록 돕습니다. 이야기하자. 

참고자료

ABI 연구. (2024년 3분기). 제조업별 데이터 생성. https://www.abiresearch.com/news-resources/chart-data/manufacturing-industry-amount-of-data-generated 

던 앤 브래드스트리트. (2025). 제조업의 데이터 신뢰 위기. https://www.dnb.co.uk/blog/supplier-risk/manufacturing-data-quality-ai-failure-gap.html  

리소스

ATS의 최신 산업 유지 관리 모범 사례, 동향, 뉴스를 살펴보고 업계 전문가와 주요 제조업체로부터 배우세요.

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