제조 현장 데이터 수집 및 분석 활용

제조 현장 정보를 실시간으로 확보하는 것은 생산성 확보를 위한 매우 중요한 작업이라고 할 수 있습니다. IoT와 같은 정보기술의 발전은 보다 방대한 데이터를 쉽게 수집하고, 축적할 수 있게 하였습니다. 설비에서 직접 데이터를 수집하기도 하고, 센서를 설치하여, 생산성에 영향을 미치는 요소들(압력, 온도, 습도 등)을 수집하여, 데이터를 축적하고, 이를 분석 활용이 가능한 환경을 구축할 수 있게 되었습니다.  

 

제조RawData 축적 Image

 

설계된 시스템은 제조현장에서 수집된 RawData를 ERP의 데이터베이스에 축적하고, ERP의 생산모듈에 축적된 데이터를 활용할 수 있도록 구축되었습니다. 주요 실행 안은 아래와 같습니다. 

 

1. 제조 RawData 수집 및 분석

• HMI & PLC 의 Interface를 통해, 각 데이터항목의 Monitoring, 축적여부/축적주기 구분에 따라 DataBase에 축적
• 일부 자동화 수집이 불가한 항목에 대해, ERP 시스템에 수기 입력 및 저장
• 현재 상황에 대한 데이터는 Monitoring 시스템에서 주기적으로 갱신되어 조회
• 축적된 데이터는 일별/월별 트랜드 또는 누적/평균/최대및최소 값을 조회 
• 데이터의 조합으로 얻어지는 생산정보를 분석할 수 있는 분석 툴 제공

2. 설비의 점검/수리 이력 및 가동시간 관리

• ERP의 설비 Master에 기계, 장비, 차량 등을 관리
• 각 설비의 예방점검 주기 및 수리 이력 관리
• 설비의 주요 부품을 등록하고, 교체 이력 관리
• 제조raw데이터, 수기입력을 통해 설비/장비별 가동시간을 누적.
• 누적된 가동시간으로 설비/장비의 잔여가동시간을 측정하여, 교체시기 예측

데이터 흐름 단계별 Image는 아래와 같습니다. 

제조RawData 수집 및 활용 전체 Image

 

HMI와 PLC에서 수집주기별로 자동으로 데이터가 수집서버에 수집되어지고, 정해진 축적구분에 따라 데이터를 가공하여, ERP Server의 축적테이블에 주기별로 저장하게 됩니다. 또한, 현장 정보 모니터링을 위해 현 상태 Data를 계속 갱신하는 테이블에도 주기별로 업데이트 하게 됩니다. 

축적된 데이터는 ERP에서 제공되는 현황화면 템플릿에 의거하여 자료 조회 및 통계분석이 가능하고, 데이터의 조합을 설정하여, 새로운 데이터를 생성하고, 분석할 수 있습니다.  예를 들어, 수집된 생산량과 가동시간의 조합은 시간당생산량을 산출 할 수 있으며, 수집된 투입량과 가동시간의 조합은 시간당투입량, 생산량과 투입량은 수율을 산출할 수 있습니다. 이렇게 산출될 수 있는 데이터의 조합을 여러 워크센터 또는 설비/기계로 묶어서 시간별 트랜드를 확인할 수 있고, 원인분석을 통해 생산성을 증대 할 수 있습니다. 

 

또한, 각 설비의 가동시간은 예방점검을 위한 데이터로 활용될 수 있습니다. 

 

설비 관리와 예방점검

 

수집된 제조RawData 중, 가동시간의 측정은 설비의 누적가동시간을 관리할 수 있게 하고, 다음 교체일을 예상할 수 있도록 합니다. ERP의 설비 모듈을 활용하고, 추가적으로 주요부품에 대한 관리와 제조RawData의 가동시간을 연결을 통해 누적가동시간과 예상교체일자를 산출 할 수 있도록 구성하였습니다. 

 

과거에 정보시스템이 제대로 구축되지 않았을 때, 현장에서 양식지에 수기로 작성한 작업일보를 생산관리 막내들이 밤까지 남아서 생산실적, 작업시간, 작업인원, 투입량 등을 엑셀로 옮기거나, ERP에 입력하였지요.  이제는 정보시스템이 제조 현장으로 깊숙히 파고들어가고 있는 것이 느껴집니다. 생산실적, 작업시간, 작업인원, 투입량 등은 기본이고, 설비 운전정보, 현장 환경정보, 가열온도, 압력, 습도 등 엄두도 못내고 있었던 정보까지 자동으로 수집할 수 있는 길이 열렸으니까요. 이러한 리얼한 제조 현장 정보는 생산성 향상에 분명히 도움이 되는 자료이기는 합니다. 하지만, 아직까지 중소기업에서는 정보시스템 투자에 대비한 생산성 향상에 대한 확실한 믿음이 없기는 합니다. 때문에 투자를 주저하고 있는 기업들이 많이 있는 것 같습니다. 한 가지 조언은 모든 공정을 한꺼번에 적용하지 말고, 중요한 타깃 공정 하나에 우선 적용하는 것입니다.  수집 대상이 될 데이터도 명확히 구분되어 질 수 있고, 분명한 목적을 가지고, 데이터를 선별하고, 분석할 수 있을 것입니다. 또한, 정보시스템 투자에 의한 생산성 향상을 직관적으로 확인할 수 있게 됩니다. 

 

세상이 계속 빠르게 변화하고 있는 것 같습니다.  변화가 가장 느리다고 생각했던 제조 현장까지 그 변화가 느껴지는 것을 보면 말입니다.  작업일보 양식은 계속 볼 것 같았는데...  이제는 사라질 것 같습니다.