최근 몇 년 동안 제조 산업에서 특히 제조 프로세스 및 기술 승계 문제와 관련된 문제를 해결할 때 데이터 사용이 크게 증가했습니다.그렇긴 하지만 일부 현장 관리자는 효율적으로 사용하는 방법을 모른 채 대량의 데이터를 수집하고 있다고 걱정합니다.
이 블로그에서는 제조 조직이 직면하는 일반적인 문제, 이러한 문제에 대한 솔루션, 데이터를 올바르게 사용할 때 얻을 수 있는 이점에 대해 설명합니다.데이터 활용이 제조 개선으로 이어지는 이유와 회사의 데이터 활용을 구현하는 방법을 알아보세요.
제조업에서의 데이터 활용이란 무엇일까요?
제조업에서 데이터 활용이란 기업 내에서 생성되고 축적된 데이터를 활용하여 생산성과 품질을 향상시키는 것을 의미합니다.
제조 현장에서는 다양한 센서에서 데이터를 수집하여 장비의 작동 상태를 시각화하고 제품 품질을 정량화합니다.조직은 센서와 장치를 네트워크에 연결함으로써 이 중요한 데이터를 실시간으로 분석할 수 있습니다.
경제산업성의 2022년 모노즈쿠리 백서에 따르면 기업의 67.2% 가 제조 프로세스 및 활동에 디지털 기술을 사용하고 있다고 응답했습니다.
직관과 경험에 의존하지 않고 다양한 데이터를 실시간으로 수집하고 제품 및 장비의 상태를 시각화하는 생산 활동으로 전환하는 기업이 증가하고 있습니다.
참조: 2022년 제조업 백서 | 경제산업성 (PDF)
제조업에서 데이터 활용이 주목받는 이유
제조업에서 데이터 활용이 주목받는 이유 중 하나는 IoT (사물인터넷), AI (인공지능) 등 디지털 기술의 진화입니다.이러한 발전을 통해 기업은 처리 중인 대량의 데이터에서 귀중한 정보를 찾을 수 있습니다.데이터는 이제 문제를 해결하는 데 중요한 리소스입니다.
디지털 기술을 사용하는 회사는 다음과 같은 사실을 발견했습니다.
- 생산성 향상
- 작업량 감소 및 시설 가동률 향상
- 개발, 제조 등의 리드 타임 단축
- 효율적인 재고 관리
- 품질 향상
- 안정적인 생산 시스템
위와 같은 이유로 데이터 활용은 제조 산업의 운영 효율성과 생산성을 향상시키는 효과적인 방법으로 간주됩니다.
데이터 활용과 관련된 네 가지 과제 및 솔루션
에 따르면”일본 제조업 현안 설문조사 및 대응 방향“2022년 3월 경제산업성이 발표했는데, 데이터를 수집하는 기업 중 약 40% 가 “데이터 활용에 별다른 진전이 없다”고 답했다.아니요.”
데이터 활용이 진전되지 않은 이유는 무엇입니까?제조 현장에서 데이터를 사용할 때 발생하는 네 가지 일반적인 과제와 솔루션을 살펴보겠습니다.
1. 경영진과 제조 현장 간의 격차
제조 현장에 데이터 활용을 도입하고 작은 개선 사항을 측정하는 것이 중요합니다.대부분의 경우 경영진은 회사 활동에 즉시 중대한 영향을 미칠 것으로 예상하지만 항상 그런 것은 아닙니다.결과적으로 경영진의 기대치와 실제 결과 간에는 차이가 있습니다.이로 인해 리더들은 제조 현장에 디지털 기술을 도입하는 것이 회사 성과에 크게 기여하지 않는다고 생각하게 됩니다.
경영진이 이해하려면 장기적인 관점에서 디지털화를 촉진해야 합니다.전체 제조 현장에서 수집한 데이터는 리더가 향후 의사 결정에 도움이 되는 프로세스를 시각화하는 데 도움이 된다는 점을 강조하는 것도 중요합니다.
2.각 제조 공정의 데이터 사일로
대부분의 경우 제조 현장에는 다양한 프로세스를 관리하는 담당자가 배정되어 있습니다.따라서 데이터 수집 장치와 네트워크는 각 개별 프로세스에 대해서만 최적화되어 서로 다른 프로세스에서 캡처한 데이터가 연결되지 않기 때문에 사일로가 발생합니다.
생산 라인을 개선하려면 각 프로세스에서 수집된 제조 데이터를 구성하고 연결해야 합니다.그러나 생산 시설에서 사용하는 장치와 네트워크의 통신 표준이 다르기 때문에 동일한 사양으로 표준화하는 것은 현실적이지 않습니다.
한 가지 해결책은 프로그래머블 로직 회로를 제어하는 PLC (프로그래머블 로직 컨트롤러) 와 서버를 연결하는 통신 시스템을 도입하는 것입니다.다양한 통신 표준을 지원하는 장치를 PLC에 연결하고 코드 없이 연결 설정을 가능하게 하는 소프트웨어를 사용함으로써 생산 장비를 개조하지 않고도 중앙 집중식 데이터 관리를 쉽게 수행할 수 있습니다.
3.컨트롤러에서 출력되는 데이터의 품질
컨트롤러는 수명이 길지만 일부는 인터넷에 연결할 수 없거나 데이터 형식을 그대로 사용할 수 없습니다.따라서 디지털 데이터를 수집하고 해당 데이터를 IT 기술과 함께 사용할 수 있도록 변환할 수 있는 장치를 설치해야 합니다.
예를 들어 아날로그 기기를 사용하는 경우 디지털 기기로 교체하거나 카메라로 기기 사진을 찍고 OCR (광학 문자 인식) 으로 읽은 정보를 디지털 데이터로 출력할 수 있습니다.
IT에서 사용할 수 있는 디지털 데이터를 수집하려면 조직에 디지털 데이터를 수집하고 애드온으로 출력하는 장치가 필요합니다.또한 데이터를 실시간으로 수집하고 분석하려면 네트워크 연결이 필요합니다.
네트워크에 많은 장치를 연결하면 통신 속도가 느려질 수 있다는 우려가 있습니다.이러한 이유로 Edge Computing은 데이터를 수집하고 네트워크의 부하를 줄이기 위한 1차 처리를 수행하는 데 유용한 방법으로 주목을 받고 있습니다.
4.데이터를 활용할 수 있는 인적 자원 부족
2022년 제조 백서에 따르면 약 88% 의 기업이 IT 인력이 부족하다고 느끼고 있습니다.저출산 고령화로 모든 산업에서 인력이 부족해지고 제조업에서 고도로 숙련된 IT 직원을 고용하기가 어려워질 것입니다.따라서 회사의 IT 직원이 아닌 사람이 IT 기술을 습득하도록 해야 합니다.
현재 코드 없이 비즈니스 애플리케이션을 만들 수 있는 도구가 있습니다.컴퓨터 조작 기술이 있고 비즈니스 개선에 힘쓰고 싶은 마음이 있다면 사용자는 기술을 습득 한 후 데이터를 활용하는 시스템을 개발할 수 있습니다.내부 운영에 익숙한 직원이 작성한 애플리케이션은 외부 공급업체보다 현장에서 바로 사용할 수 있는 시스템일 가능성이 높습니다.
노코드 툴이 한계에 도달하더라도 시스템 개발 프로세스에 대한 경험이 있기 때문에 외부 계약자에 대한 요청을 원활하게 진행할 수 있습니다.
제조업에서의 데이터 활용의 5가지 이점
그렇다면 제조 산업에서 데이터를 사용하면 어떤 이점이 있을까요?
1. 생산성 향상
데이터를 사용하면 제조 현장의 생산성이 향상됩니다.지금까지는 직관과 경험에 의존하던 장비 상태를 숫자로 시각화할 수 있어 데이터에 기반한 의사결정을 기반으로 운영을 진행할 수 있기 때문입니다.각 장비의 운영 데이터를 통해 생산 라인을 시각화할 수 있으면 가동률을 기준으로 어떤 장비를 개선해야 하는지 알 수 있습니다.
조직이 생산성 향상 조치에 초점을 맞추면 직원들은 그 효과를 즉시 느끼게 될 것이며, 이는 직원의 동기 부여도 높아질 것입니다.
2.노하우의 언어화
조직은 디지털 기술을 최대한 활용하여 전문가의 노하우를 표준화할 수 있습니다.일부 회사는 자동화도 달성하고 있습니다.
센서와 IoT의 발전으로 장인의 감각과 장비 내부 환경에 대한 실시간 데이터 수집이 가능해졌습니다.획득한 매우 다양한 데이터를 완제품의 품질과 연결함으로써 전문가의 노하우를 구체적으로 언어화할 수 있습니다.
숙련공이 퇴직하더라도 데이터를 기반으로 높은 기술력을 재현할 수 있기 때문에 기업은 경쟁력을 유지할 수 있습니다.
3.손실 감소
데이터 사용의 또 다른 이점은 생산 활동 손실을 줄일 수 있다는 것입니다.
생산 라인 손실을 실시간으로 모니터링하고 시각화함으로써 제조업체는 장비의 이상을 신속하게 파악할 수 있습니다.종종 간과되는 작은 이상 현상도 집계된 데이터 덕분에 조기에 발견할 수 있습니다.이상이 발생해도 장비를 계속 가동할 수 있어 제품 손실을 줄일 수 있습니다.
사용자는 데이터를 분석하여 불량 제품의 원인을 분석할 수도 있습니다.
4. 생산 라인의 품질 개선
제조업체는 각 프로세스의 데이터를 연결함으로써 원자재 투입부터 검사 프로세스까지 추적성을 강화하여 생산 라인의 품질을 개선합니다.
조직이 모든 부품의 제조 조건을 연결하면 제조업체는 검사 프로세스에서 발견된 결함 제품과 정상 제품의 데이터를 비교하여 결함의 원인을 식별할 수 있습니다.
또한 가공 조건과 품질 간의 관계를 분석하고 추세와 패턴을 찾아냄으로써 제조업체는 제품 개선 포인트를 설계 부서에 정확하게 전달할 수 있습니다.데이터 활용은 생산 라인의 품질을 개선하는 데에도 사용할 수 있습니다.
5.부가가치 증대
제품 판매 후 운영 데이터를 분석하고 제품 설계 및 프로세스 설계에 긍정적인 변화를 구현함으로써 제조업체는 부가가치를 개선할 수 있습니다.
예를 들어, 일부 기업은 고객의 운영 상태와 사용 환경을 원격으로 분석한 후 절전 형태의 가치를 더하기 위한 최적의 운영 제안을 제안합니다.
제품에 부착된 센서에서 얻은 데이터를 활용하여 전례 없는 수준의 고객 경험을 제공함으로써 회사 제품의 가치를 향상시킵니다.
엣지 컴퓨팅을 활용하여 제조 현장 데이터 활용
중요한 제조 현장 데이터를 활용하여 제조 프로세스의 생산성과 품질을 개선하는 기업이 점점 더 많아지고 있습니다.
문제 해결에 필요한 데이터를 생성하려면 새 센서를 설치하고 아날로그 데이터를 디지털화하는 등의 노력이 필요합니다.또한 데이터를 사용하여 운영을 개선하려면 생산 라인 전체에 흩어져 있는 센서 및 장치에서 데이터를 수집하고 분석하는 것이 중요합니다.
하지만 이 엄청난 양의 데이터를 생산 라인에서 클라우드 서버로 전송하여 처리하려면 네트워크에 큰 부하가 걸립니다.이러한 이유로 최근 들어 데이터가 생성되는 사이트 근처에서 1차 처리를 수행하는 엣지 컴퓨팅의 도입이 주목을 받고 있습니다.
이러한 제조 현장의 핵심인 엣지 컴퓨팅 플랫폼은 성능이 뛰어나고 안정적이며 안전합니다.IT에 익숙하지 않은 사람도 쉽게 조작할 수 있도록 서비스가 쉬워야 합니다.
제조 현장에서의 데이터 활용을 위한 엣지 컴퓨팅에 대한 자세한 내용은 이 문서를 참조하십시오.
엣지 컴퓨팅의 가용성 | 스트라투스 블로그
