제조업에 종사하는 사람이라면 “생산 관리”와 “품질 관리”라는 단어를 한 번쯤 들어 보셨을 것입니다.하지만 제조 관리는 어떨까요?이 기사에서는 언어 의미의 차이를 설명하고 제조 관리 시스템이 중요한 이유와 제조 관리 시스템의 중요성 및 사용의 이점을 살펴보겠습니다.
생산 관리와 제조 관리의 차이점
생산 관리의 정의
자주 듣는 것처럼 생산 관리란 무엇입니까?가장 일반적인 정의는 “품질, 비용, 수량 및 납기의 관점에서 생산 (설계, 조달, 작업) 을 관리합니다.”이 외에도 주문 및 배송을 추가할 수도 있습니다.즉, 생산 활동과 관련된 모든 프로세스는 비용 최적화 및 품질 유지를 목적으로 관리됩니다.
“제조” 및 “생산”
이와 대조적으로, 제조 관리의 정의는 명확하지 않습니다.그 이유는 “생산”과 “제조”의 개념이 종종 혼동되기 때문입니다.굳이 제조 관리를 정의한다면 제조 현장, 부품 제조 작업, 조립 작업, 금속 가공, 제조 라인 등에 더 가까운 곳에서 작업을 관리하는 이미지로 생각할 수 있습니다.말하자면 생산 관리의 일환으로 제조 현장을 통제한다는 의미로 사용되는 것으로 간주됩니다.
제조 제어 시스템이란 무엇입니까?
제조 관리 시스템 (MES, 제조 실행 시스템이라고도 함) 은 제조 라인의 작동 시간, 제조된 제품 수, 제조 라인의 제어 시스템에서 검사를 통해 검사한 제품 수와 같은 데이터를 축적하고 분석합니다.이를 통해 운영 시간과 제조 제품 수 간의 균형을 검토하고 제조 정확도를 개선하기 위한 프로세스를 검토하고 생산 관리 시스템에 필요한 데이터를 보내는 등 필요한 조치를 취합니다.말하자면 제조 관리를 실행하는 정보 시스템입니다.
제조 관리와 품질 관리 간의 차이
품질 관리란 무엇인가?이것도 정의가 있습니다.
“구매자의 요구에 맞는 제품을 경제적으로 생산하기 위한 수단 시스템”
즉, 제품의 성능과 품질 (배송 시간 및 수량 포함) 에 대한 고객의 요구를 충족시키는 것이 경영입니다.품질 관리의 주요 목적은 제품의 품질을 유지하는 것입니다.실제로 제조 관리와 품질 관리의 개념은 복잡하게 얽혀 있습니다. 비용을 낮추면서 품질을 개선해야 하는 경우가 많기 때문입니다.따라서 명확하게 구분하기는 어렵지만 품질 관리는 제조 관리의 목적 중 하나라고 할 수 있습니다.
두 가지 유형의 품질과 데이터 수집의 필요성
제조업에는 설계 품질과 제조 품질이라는 두 가지 유형의 품질이 있습니다.설계 품질은 목표 품질이고 제조 품질은 제품의 최종 품질입니다.설계 품질을 초과하는 제품을 생산하더라도 품질 관리가 잘 되지 않는다는 점에 유의해야 합니다.마지막으로 우수한 품질 관리는 편차가 적고 원하는 품질 (설계 품질) 을 달성할 수 있다는 것을 의미합니다.이를 위해서는 제품, 재공품, 치수 등의 데이터를 장비에서 언제든지 또는 적시에 수집해야 합니다.또한 해당 데이터를 분석하여 현장에서 어떤 일이 벌어지고 있는지 이해해야 합니다.
제조 제어 시스템의 중요성 및 이점
- 자동 데이터 수집의 필요성
제품 데이터 수집은 그 자체로는 그리 어렵지 않습니다.그러나 생산 라인 규모가 커지고 생산량이 증가함에 따라 100% 검사를 수행할 수는 없습니다.그래서 샘플링 검사를 수행하지만 최근에는 데이터 수집 자체를 자동화하는 접근 방식이 늘어나고 있습니다.
- 데이터 수집 자동화 및 제조 관리 시스템
예를 들어 치수 검사에서 카메라를 제조 장비 자체에 부착하고 이미지 처리를 수행하여 제품의 치수를 얻을 수 있습니다.데이터를 수집하면 이 데이터를 기반으로 한 샘플링 검사보다 제조 관리 또는 품질 관리에 필요한 분석을 더 정확하게 수행할 수 있습니다.앞서 언급한 제조관리시스템 (MES) 은 이러한 데이터를 일관되게 수집하고 분석하는 시스템입니다.
- 제조 관리 시스템 및 엣지 컴퓨팅
제품 데이터가 비정상적인 값인 경우 제조 장비 측의 결함인 경우가 많습니다.예를 들어, 물체를 절단하기 위해 절단하는 과정에서 절삭 공구의 마모로 인해 가공 제품의 치수가 편차가 발생합니다.또한 절삭 공구가 손상되면 가공된 표면이나 제품 표면이 긁힐 수 있습니다.기존 절단 방식에서는 숙련된 현장 기술자가 마모의 발생을 예측하고 적시에 공구를 교체합니다.
반면 오늘날의 절삭 기계는 자동화되어 있으며 공구 마모를 자동으로 감지할 수 있습니다.그러나 공구 마모 또는 파손을 나타내는 제품 데이터가 감지되는 즉시 공구를 교체해야 합니다.이 경우 필요한 속도는 밀리초 (1/1,000초) 단위인 경우가 많은데, 클라우드 서버가 직접 데이터를 획득하여 작업을 제어하는 것은 속도 측면에서 현실적이지 않습니다.아무 것도 없습니다.
또한 데이터 수집 시간 간격은 밀리초인 경우가 많으며, 제조 장비가 작동하는 동안 항상 수행되기 때문에 많은 양의 데이터가 생성됩니다.클라우드 서버만으로 이러한 대량의 데이터를 실시간에 가까운 속도로 처리하는 것은 현실적이지 않습니다.
또한 어떤 방법으로든 경쟁사의 시스템 보안을 깨뜨리고 제품 데이터를 입수하여 분석하면 경쟁사 공장의 생산능력과 생산량을 알 수 있습니다.따라서 대용량의 제품 데이터를 단일 클라우드 서버에 중앙 집중식으로 관리하는 것은 보안 측면에서 좋지 않을 수 있습니다.
이러한 경우 MES의 일부 또는 전체 MES를 엣지 컴퓨팅으로 구현할 수 있습니다.즉, 엣지 컴퓨팅을 도입하여 엣지 서버에서 데이터 수집, 저장, 분석을 수행할 수 있습니다.결과를 클라우드로 가져오기만 하면 실시간에 가까운 속도를 유지하면서 네트워크를 통해 흐르는 데이터의 양을 최소화할 수 있습니다.이를 통해 데이터 수집 및 분석의 자동화, 처리 속도 및 보안을 모두 달성할 수 있습니다.
- 데이터 수집 자동화 및 인력 부족
최근 몇 년간 노동력 부족으로 인해 데이터 수집 및 분석의 자동화도 요구되고 있습니다.MES를 지원하는 부서로는 생산 관리 부서와 생산 엔지니어링 부서가 있습니다.이러한 부서에서는 전통적으로 숙련된 기술자의 직관에 의해 수년 동안 생산 라인을 유지해 왔지만 안타깝게도 이러한 기술자의 수는 감소하고 있습니다.따라서 숙련된 기술자가 의사 결정을 내리는 데 필요한 데이터 수집 및 분석을 자동화함으로써 기술자는 의사 결정에 집중할 수 있습니다.
제조 관리 시스템에는 큰 장점이 있습니다.
그는 제조 관리, 생산 관리, 품질 관리 간의 차이점과 제조 관리 시스템의 장점에 대해 설명했습니다.“제조 관리”라는 용어는 비교적 최근에 사용되었으며 아직 명확하게 정의되지 않았습니다.이러한 용어를 사용할 때 “생산”과 “제조”의 차이를 인식하면 잘 설명할 수 있습니다.또한 제조 제어 시스템에는 큰 장점이 있지만 물론 초기 비용이 어느 정도 소요됩니다.비용과 장점을 고려하면서 도입을 고려해 보는 것은 어떨까요?
