제조 공장에서 데이터 수집으로 효율성과 학습 능력을 향상시키는 방법

 

공장 운영에 대한 지식 향상은 효율성 및 성과를 개선할 수 있는 기회를 증대시킵니다. 운영에 대한 정보 증대를 위해 제조업체들의 데이터 수집 및 분석 기술에 대한 관심이 증대하고 있습니다. 제조업체는 센서, 제조 데이터 수집 소프트웨어 및 기타 장비를 사용하여 플랜트 및 비즈니스 전반의 광범위한 데이터를 수집할 수 있습니다. 데이터 평가와 전후 관계 파악을 통해 제조 공정 제어 능력의 향상, 공정 효율성 제고, 비용 절감, 제품 품질 개선 등을 위한 유용한 통찰력을 발견할 수 있습니다.

 

COPA-DATA의 zenon과 같은 첨단 소프트웨어 플랫폼은 디지털화를 가능하게 하고 데이터 수집, 관리 및 분석, 애플리케이션 엔지니어링 및 시스템 제어를 더욱 용이하게 합니다. 본 기사에서는 데이터를 통한 공정 효율성 및 기타 여러 측면의 개선 방법을 소개합니다.

 

 

어떤 데이터의 수집이 유익합니까?

데이터를 가치 있는 사업 정보로 변환하는 데이터 맥락화 및 비즈니스 개선을 위한 후속 의사결정은 수집되는 데이터의 유형에 따라 달라집니다. 일반적으로 제조 공정에 영향을 미치는 다양한 요소로 인해 운영 전반에 걸친 광범위한 데이터 타입의 사용이 유용할 수 있습니다. 제조업체가 생산 데이터 수집에 포함하는 가장 일반적인 정보에는 다음과 같은 것들이 있습니다.

 

  • 장비 상태: 센서를 사용하여 장비에 대한 자세한 정보를 수집할 수 있습니다. 데이터 수집을 통해 장비가 언제 작동하는지, 얼마나 효율적으로 작동하는지 등을 확인할 수 있습니다.
     
  • 라인 관리: 라인 관리에는 데이터 수집 기술 추적에 유용한 다양한  요소들을 포함합니다. 생산 라인에 대한 보다 명확한 파악은 효율성을 향상시킵니다.
     
  • 에너지 데이터: 에너지 소비량에 대한 실시간 데이터 수집은 에너지 효율성 향상, 비용 절감 및 지속가능한 운영을 가능하게 합니다.
     
  • 주문 주기: 주문 주기 시간과 관련된 메트릭을 추적하여 공정 개선을 위한 수행 단계를 찾아 적용할 수 있습니다. 이를 통해 고객 만족도 향상 및 주문 확정률 증가로 수익 증대를 실현할 수 있습니다.
     
  • 배송 요율 시간: 배송률 및 시간에 대한 추적 및 분석은 보다 정확한 배송 추정치를 제공하여, 배송 비용을 절감하고, 보다 신속한 배송을 가능하게 합니다.
     
  • 배송 정확도: 배송 정확도는 고객 만족도를 위한 주요 요소입니다. 관련 메트릭을 추적하면 잘못된 주문 배송의 잠재적 원인을 찾아 조정할 수 있습니다.
     
  • 비즈니스 의사 결정: 데이터 수집 기술을 통해 축적된 데이터로 사업 의사결정을 알리고 해당 결정이 운영 및 관리에 미치는 영향을 추적할 수 있습니다.

제조 공정 제어 개선, 효율성 향상, 비용 절감 및 제품 품질 향상을 위한 통찰력을 얻으십시오.

패턴 식별

제조 공장 데이터 수집이 시작된 후, 데이터 분석을 통해 운영에 대한 패턴 및 통찰력을 얻을 수 있습니다. 이를 위해 과거 데이터를 최신 데이터와 결합할 수 있습니다. 데이터를 수집할수록 비즈니스에 더 많은 가치를 부여해 주는 깊은 통찰력을 얻을 수 있습니다.

 

데이터 패턴 식별을 위해서는 다음과 같은 4가지 주요 공정이 있으며, 모두 zenon Software Platform이 목표를 달성하는 데 도움을 줍니다.

 

  • 데이터 수집: 플랜트에 대한 보다 완전한 개요 제공을 위해 장비에서 데이터를 수집합니다.  다양한 하드웨어 환경에서, 보유한 모든 산업 기기를 연결하여 쉽게 검증하고 사전 처리할 수 있는 데이터를 수집합니다.
  • 데이터 기록: 데이터 기록 기능을 보유하고 있는 자동화 소프트웨어는 기계로 생성된 데이터와 수동으로 입력된 데이터를 결합할 수 있습니다. 데이터 저장 시, 데이터가 올바르게 집계되고, 구조화되며, 상황에 맞게 조정되어 쉽게 사용할 수 있어야 합니다. 해당 공정은 데이터 사일로를 제거하고 모든 정보를 사용할 수 있도록 합니다.
  • 데이터 관리: 다음 단계는 데이터 활용도를 최대화하기 위해 데이터를 관리하고 문서화하는 것입니다. 예를 들어, zenon은 플랜트 전체에서 데이터를 모델링하고 문서화하기 위한 다양한 옵션을 제공하며, 모든 장비와 위치에서도 모든 관련 정보를 사용자 친화적인 형태로 제공할 수 있습니다.
  • 데이터 분석 보고: 데이터가 수집 및 구성되면 데이터를 이해하고 사용할 수 있습니다. 간단한 계산부터 광범위한 리포트에 이르기까지, 제조 효율성과 생산성 향상 방안에 대한 통찰력을 얻으십시오.

 

 

개선 영역 결정

데이터 수집 및 분석 시, 운영 개선이 가능한 영역을 찾으십시오. 다양한 영역에서 개선 가능성을 발견할 수 있습니다. 예를 들어, 데이터를 통해 에너지 소비 절감, 제품 품질 개선 및 비용 절감을 위한 가능성을 파악할 수 있습니다.

 

데이터 수집은 이러한 향상된 기능의 기반이 됩니다. 이러한 개선 방안을 달성하기 위해서는  수집된 데이터가 완전하고 정확해야 하며, 데이터 분석도 신뢰할 수 있는 결과를 도출해야 합니다. zenon을 사용하면 정확한 데이터 수집은 물론, 사용자 친화적인 리포트를 얻을 수 있습니다.

 

최신 데이터 수집 및 분석 기술의 구현은 상당한 이점을 제공합니다. 예를 들어, 수동 데이터 수집으로 인한 문제들을 해결하기 위해 탄산음료 제조업체인 펩시코(PepsiCo)는 zenon을 사용하여 전체 데이터 수집, 시각화 및 보고 프로세스를 디지털화했습니다. 그 결과, 기업은 생산에 대한 완전한 투명성을 확보하고, 정보 기반의 의사결정을 통해 효율성과 품질을 크게 향상시켰습니다.

데이터 사용 방법

중점적으로 개선해야 할 부분을 파악했다면, 이제 실행에 옮길 차례입니다. 수행할 정확한 단계는 적용할 변경 사항에 따라 다릅니다. 아래에서는 데이터 사용을 통한 주요 정보를 획득하고, 개선을 위해 다양한 영역에서의 데이터 사용 방법에 대해 설명합니다.

 

1. 제조 운영

예를 들어, 데이터는 장비 사용의 최적화를 지원합니다. 특정 시스템이 특정 설정에서 보다 효율적으로 작동하는 것을 파악할 수 있습니다. 기계 설치 및 사용, 시스템 구성 및 직원 성과와 같은 제조 라인에 영향을 미치는 요인을 발견하거나, 공정 내에서 개선 영역을 찾을 수도 있습니다. 기계 작동에 대한 과거 데이터를 통해 직원들의 교대 시점에서 장비 사용까지 특히 오랜 시간이 소요된다는 것을 발견할 수도 있습니다.

실행 가능한 데이터의 생성은 직원의 장비 활용 및 교육과 관련된 문제를 해결하여 전반적인 효율성을 개선할 수 있습니다.

 

2. 품질 보증

품질 보증 또한 데이터를 통해 개선할 수 있는 분야입니다. 데이터가 제공하는 향상된 가시성을 통해 제품 결함의 원인을 더욱 쉽게 식별할 수 있습니다.

 

zenon을 사용하면, 통계적 공정 제어(Statistical Process Control, SPC) 보고서 및 생산 품질 보고서를 포함하여 생산 품질 평가를 제공하는 보고서를 생성할 수 있습니다. 예를 들어, 공정 능력(Process Capability) 보고서는 규정된 허용치로 생산이 실행되고 있는지를 보여줄 수 있습니다. zenon과 함께 제공되는 관리도(control chart)는 시리즈 생산의 안정성을 평가하고 제품 품질의 변화를 신속하게 식별하도록 도와줍니다.

 

특히, 품질에 대한 엄격한 요건이 요구되는 제약 산업에서  zenon은 다양한 소스의 데이터를 표준화하고 상세한 보고서를 제공하여 이러한 표준을 충족할 수 있도록 지원합니다. 공정 중에 초기 데이터의 사용과 공정 완료 후, 바로 최종 보고서 사용이 가능해지므로 데이터 품질이 향상되고 시간이 절약됩니다. 머신 데이터의 자동 수집을 활성화하는 것 외에도, 동종 시스템에서 자동 및 수동 데이터를 결합하여 단말기 또는 모바일 장치를 통해 수동으로 데이터를 zenon에 입력할 수 있습니다. 소프트웨어는 모든 필수 필드를 통해 작업자를 안내하고 수동 데이터가 올바르게 입력되었는지 확인합니다.

 

3. 장비 유지보수

데이터를 사용하여 제조 효율성을 높이는 또 다른 방법은 장비 유지보수 방법을 개선하는 것입니다. 수집한 데이터를 사용하여 예측 유지보수 프로그램에 정보를 제공할 수 있습니다.

 

정해진 일정에 따라 유지보수를 수행하게 될 경우, 예기치 않게 발생하는 유지보수의 누락으로 인해 정해진 기한보다 앞서 구성 요소를 교체해야 하는 경우가 발생할 수 있습니다. 두 가지 경우 모두 추가적인 비용을 발생시킵니다.  따라서 문제를 사후에 대응하는 사후 유지보수 프로그램은 다운타임을 증가시키고 장비 성능을 저하시킬 수 있습니다. 반면, 예측 유지보수 프로그램은 장비 상태를 지속적으로 모니터링하여 문제 발생을 예측하고, 문제 발생 시 유지보수 작업을 수행하거나 구성 요소를 교체하는 데 필요한 이상적인 시간을 알려줍니다. 이를 통해 고장 및 다운타임을 방지하고 유지보수 비용을 절감할 수 있습니다.

 

4. 에너지 관리

데이터를 사용하여 에너지 사용에 대한 정보를 추적하고, 해당 정보를 활용하여 에너지 소비를 줄이고 최적화하여 제조 효율성을 높일 수 있습니다. 에너지 사용 최적화를 통해 기업 비용을 절감하고, 환경에 미치는 영향을 최소화할 수 있습니다. 또한, 에너지 관리를 위한 ISO 50001:2011 표준 요구 사항을 충족할 수 있습니다.

 

예를 들어, 에너지 데이터를 통해 특정 장비가 다른 유사한 장비보다 훨씬 더 많은 전력을 사용하고 있음을 발견할 수 있습니다. 해당 정보를 통해 결함 구성 요소나, 비효율적인 작동 방식과 같은 전력 소비 증가의 원인을 파악할 수 있습니다. 또한, 단열재를 개선하거나 더욱 효율적인 난방, 환기 및 에어컨 장치에 투자하는 등의 전반적인 설비의 개선점을 찾아낼 수 있습니다. 에너지 데이터 관리 개선은 대체 에너지원 사용 및 현장 발전 설치와 같은 비용 절감과 환경적 측면에서 긍정적인 기회를 제공합니다.

 

5. 새로운 공정 테스트

생산 계획 수립은 광범위한 활동이 고려되므로 매우 복잡한  업무입니다. zenon Smart Checklist를 사용하면 공정을 추적하고 성공적으로 완료할 수 있습니다. 종이 목록을 대체하고 오류 감소, 효율성 및 유연성 향상을 보장합니다. Batch Control 모듈과 함께 감사 추적, 알람 및 메시지, 기록 정보 및 ERP 시스템과의 통신과 같은 기능에 쉽게 접근할 수 있습니다.

 

새로운 공정 테스트 시에는 데이터 저장 및 관리를 간소화하는 것이 중요합니다. 기록된 데이터를 백업하는 zenon Smart Checklist를 사용하여 테스트 로그 및 리포트를 생성하여 공정을 최적화할 수 있습니다.

zenon Smart Checklist를 사용하면 복잡한 공정을 추적하여 오류를 줄이고 생산 효율성을 높일 수 있습니다.

6. 재고 관리

재고 최적화는 비용 절감, 효율성 증대 및 고객 만족도 향상을 위한  최적의 방법입니다. 고객 요구를 충족하기 위해 많은 양의 재고를 보유하는 것은 기업의 재정 낭비를 초래할 수 있습니다. 적절한 균형 유지는 다소 어려울 수 있지만, 재고 데이터의 상세한 추적은 이를 성공적으로 수행하는 데 도움이 될 수 있습니다.

 

알맞은 소프트웨어를 사용하면 더욱 정확한 재고 기록을 유지하고 재고 데이터를 보다 신속하게 업데이트할 수 있습니다. 또한, 여러 플랜트에 재고가 분산되어 있는 경우에도 모든 데이터를 한 곳에서 볼 수 있습니다.

 

7. 지속 가능성 및 안정성

지속 가능성성, 안정성과 같은 기업의 사회적 책임은 오늘날 비즈니스에서 점점 더 중요하게 여겨지고 있습니다. 고객, 공급 업체 및 기타 이해 당사자는 특정 회사와 거래 또는 협업 시, 이러한 요소를 점점 더 많이 고려합니다.

 

데이터는 에너지 사용량을 줄이거나 청정에너지 자원을 사용할 수 있도록 지원하여 지속 가능한 비즈니스를 만들어줍니다. 또한, 데이터 분석을 통해 자재 낭비를 최소화하고 거래 공급망을 최적화할 수 있습니다.

 

더 나아가, 데이터는 안정성을 개선할 수 있는 영역을 식별할 수 있습니다. 예를 들어, 데이터를 추적하여, 기계가 오작동하고 작업자가 상해를 입을 수 있는 문제를 식별하여 사전에 대비할 수 있습니다. 또한, 잠재된 부상 위험이나, 안정성이 결여된 상태가 발견될 요인을 감지하여 사전에 제거할 수 있습니다.

 

 

zenon Software Platform으로 시작하십시오

생산 현장에서 ERP(Enterprise Resource Planning)에 이르기까지 모든 레벨에서 플랜트 데이터를 수집하고 취합하는 것은 비즈니스 의사 결정, 경쟁력 유지 및 제조 관련 운영 효율성 향상을 위해 중요합니다. 적합한 소프트웨어만이 이러한 목표 달성을 지원할 수 있습니다.

 

COPA-DATA의 zenon은 제조 장비의 엔지니어링 및 자동 운영에 용이하도록 설계된 소프트웨어 플랫폼입니다. 표준화된 소프트웨어로 모듈 및 기능을 추가할 수 있으며, HMI, SCADA, soft PLCs, IoT, 리포트, 메세지, 알람 및 기타 기능을 하나의 플랫폼에 통합합니다. 식음료에서 제약, 자동차까지 다양한 제조 산업에서 zenon을 사용하여 제조 공장의 효율성, 생산성 및 수익성을 향상시킬 수 있습니다.

 

zenon이  운영 개선을 지속적으로 지원하는 것처럼 COPA-DATA는 최적의 성능을 유지하고 최신 기술 제공을 위해 지속적으로 소프트웨어를 개선하고 있습니다. 30년 이상의 공정 개선 및 산업자동화에서의 경험으로, 고객들의 목표 달성을 지원하겠습니다.

 

zenon이 제조 및 산업 운영 개선을 위한 데이터 수집을 위해 지원하는 방법에 대해 자세히 알아보려면 웹사이트를 방문하거나 지금 문의바랍니다.

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