최근 몇 년 동안 제조 산업에서 데이터의 사용은 특히 제조 공정 및 기술 승계 문제와 관련된 과제를 해결하는 데 있어 크게 증가했습니다. 하지만 일부 현장 관리자는 데이터를 효율적으로 사용하는 방법을 모른 채 많은 양의 데이터를 수집하고 있다고 걱정합니다.
이 블로그에서는 제조 조직이 직면하는 일반적인 과제, 이러한 과제에 대한 해결책, 올바른 데이터 사용의 이점에 대해 설명합니다. 데이터 활용이 제조업의 개선으로 이어지는 이유와 귀사를 위해 데이터 활용을 구현하는 방법을 알아보세요.
제조 산업에서 데이터 활용이란 무엇인가요?
제조 산업에서 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. 센서와 디바이스를 네트워크에 연결하면 이 중요한 데이터를 실시간으로 분석할 수 있습니다.
일본 경제산업성의 2022년 모노즈쿠리 백서에 따르면 67.2%의 기업이 제조 공정 및 활동에 디지털 기술을 활용하고 있다고 응답했습니다.
직관과 경험에 의존하지 않고 다양한 데이터를 실시간으로 수집하여 제품 및 장비의 상태를 시각화하는 생산 활동으로 전환하는 기업이 늘고 있습니다.
참고: 2022년 제조 백서 | 일본 경제산업성(PDF)
제조 업계에서 데이터 활용이 주목받는 이유
제조업계에서 데이터 활용이 주목받는 이유 중 하나는 IoT(사물인터넷), AI(인공지능) 등 디지털 기술의 발전입니다. 이러한 진화를 통해 기업은 처리되는 대량의 데이터에서 가치 있는 정보를 찾아낼 수 있게 되었습니다.
디지털 기술을 사용하는 기업들은 이제 데이터가 문제 해결을 위한 중요한 자원이라는 사실을 발견했습니다:
- 생산성 향상
- 업무량 감소 및 시설 가동률 향상
- 개발, 제조 등의 리드 타임 단축
- 효율적인 재고 관리
- 향상된 품질
- 안정적인 생산 시스템
위와 같은 이유로 데이터 활용은 제조업에서 운영 효율성과 생산성을 개선하는 효과적인 방법으로 간주됩니다.
데이터 활용과 관련된 4가지 과제와 해결 방법
경제산업성이 2022년 3월에 발표한 '일본 제조업의 과제와 대응 방향에 관한 조사'에 따르면, 데이터 수집 기업의 약 40%가 '데이터 활용에 진전이 없다'고 응답했습니다. 아니오."
데이터 활용에 진전이 없는 이유는 무엇일까요? 제조 현장에서 데이터를 활용할 때 흔히 발생하는 4가지 과제와 해결책을 살펴보겠습니다.
1. 경영진과 제조 현장 간의 격차
제조 현장에 데이터 활용을 도입하고 작은 개선 사항을 측정하는 것이 중요합니다. 많은 경우 경영진은 데이터 활용이 즉시 회사 활동에 큰 영향을 미칠 것으로 기대하지만, 항상 그런 것은 아닙니다. 그 결과 경영진의 기대와 실제 결과 사이에 차이가 발생합니다. 이로 인해 경영진은 제조 현장에 디지털 기술을 도입하는 것이 회사 성과에 크게 기여하지 않는다고 생각하게 됩니다.
경영진의 이해를 돕기 위해서는 장기적인 관점에서 디지털화를 추진해야 합니다. 또한 전체 제조 현장에서 수집된 데이터는 리더가 프로세스를 시각화하여 향후 의사 결정에 도움이 된다는 점을 강조하는 것이 중요합니다.
2. 제조 공정별 데이터 사일로
대부분의 경우 제조 현장에는 여러 사람이 여러 공정을 관리하도록 지정되어 있습니다. 그 결과 데이터 수집 장치와 네트워크가 개별 공정에만 최적화되어 있어 서로 다른 공정에서 수집된 데이터가 연계되지 않아 사일로가 발생하고 있습니다.
생산 라인을 개선하기 위해서는 각 공정에서 수집된 제조 데이터를 정리하고 연계하는 것이 필요합니다. 하지만 생산 설비에 사용되는 기기와 네트워크의 통신 규격이 서로 다르기 때문에 동일한 규격으로 표준화하는 것은 현실적으로 불가능합니다.
한 가지 해결책은 프로그래머블 로직 회로를 제어하는 PLC(Programmable Logic Controller)와 서버를 연결하는 통신 시스템을 도입하는 것입니다. 다양한 통신 표준을 지원하는 장치를 PLC에 연결하고, 코드 없이 연결 설정이 가능한 소프트웨어를 사용하면 생산 설비의 개조 없이도 중앙 집중식 데이터 관리를 쉽게 수행할 수 있습니다.
3. 컨트롤러에서 출력되는 데이터 품질
컨트롤러의 수명은 길지만 일부 컨트롤러는 인터넷에 연결할 수 없거나 데이터 형식을 그대로 사용할 수 없습니다. 따라서 디지털 데이터를 수집하고 IT 기술로 사용할 수 있도록 데이터를 변환할 수 있는 장치를 설치해야 합니다.
예를 들어 아날로그 계측기를 사용 중이라면 디지털 계측기로 교체하거나 카메라로 계측기를 촬영하여 OCR(광학 문자 인식)로 판독한 정보를 디지털 데이터로 출력할 수 있습니다.
IT에서 사용할 수 있는 디지털 데이터를 획득하려면 디지털 데이터를 수집하고 출력하는 장치가 추가적으로 필요합니다. 또한 데이터를 실시간으로 수집하고 분석하기 위해서는 네트워크 연결이 필요합니다.
많은 수의 장치를 네트워크에 연결하면 통신 속도가 느려질 수 있다는 우려가 있습니다. 이러한 이유로 엣지 컴퓨팅은 데이터를 수집하고 1차 처리를 수행하여 네트워크의 부하를 줄이는 유용한 방법으로 주목받고 있습니다.
4. 데이터를 활용할 수 있는 인적 자원 부족
2022 제조업 백서에 따르면 약 88%의 기업이 IT 인력이 부족하다고 느끼고 있습니다. 저출산 고령화로 인해 모든 산업에서 인력이 부족하고, 제조업에서도 고도로 숙련된 IT 직원을 채용하기 어려워질 것입니다. 따라서 기업 내 비IT 인력이 IT 기술을 습득하는 것이 필요합니다.
현재 코드 없이 비즈니스 애플리케이션을 만드는 도구가 있습니다. 컴퓨터 조작 능력과 업무 개선에 대한 의지가 있다면 기술 습득 후 데이터를 활용하는 시스템을 개발할 수 있습니다. 내부 업무에 익숙한 직원이 작성한 애플리케이션은 외부 업체보다 현업에 바로 적용할 수 있는 시스템일 가능성이 높습니다.
노코드 툴이 한계에 도달하더라도 시스템 개발 프로세스에 대한 경험이 있기 때문에 외부 업체에 요청해도 원활하게 진행할 수 있습니다.
제조 산업에서 데이터 활용의 5가지 이점
그렇다면 제조 업계에서 데이터를 사용하면 어떤 이점이 있을까요?
1. 생산성 향상
데이터를 활용하면 제조 현장의 생산성이 향상됩니다. 지금까지 직관과 경험에 의존했던 장비의 상태를 수치로 시각화하여 데이터에 기반한 의사결정에 따라 운영을 진행할 수 있기 때문입니다. 각 장비의 가동 데이터로 생산 라인을 시각화하면 가동률에 따라 어떤 장비를 개선해야 하는지 알 수 있습니다.
조직이 생산성 향상 방안에 집중하면 직원들은 그 효과를 바로 체감할 수 있고, 이는 직원들의 동기 부여로 이어집니다.
2. 노하우의 언어화
디지털 기술을 최대한 활용함으로써 조직은 전문가의 노하우를 표준화할 수 있습니다. 일부 기업에서는 자동화를 실현하기도 합니다.
센서와 IoT의 발전으로 장인의 감각과 장비 내부 환경에 대한 실시간 데이터 수집이 가능해졌습니다. 이렇게 획득한 다양한 데이터를 완제품의 품질과 연계해 전문가의 노하우를 세세하게 구두화할 수 있습니다.
숙련공이 퇴직하더라도 데이터를 기반으로 높은 기술력을 재생산할 수 있기 때문에 기업은 경쟁력을 유지할 수 있습니다.
3. 손실 감소
데이터 활용의 또 다른 장점은 생산 활동 손실을 줄일 수 있다는 점입니다.
생산 라인 손실을 실시간으로 모니터링하고 시각화함으로써 제조업체는 장비의 이상 징후를 신속하게 포착할 수 있습니다. 집계된 데이터 덕분에 간과하기 쉬운 작은 이상 징후도 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 공정의 데이터를 연결하여 원자재 투입부터 검사 공정까지 추적성을 강화하여 생산 라인의 품질을 향상시킵니다.
모든 부품의 제조 조건을 연결하면 제조업체는 검사 과정에서 발견된 불량 제품과 정상 제품의 데이터를 비교하여 불량 원인을 파악할 수 있습니다.
또한 제조업체는 공정 조건과 품질 간의 관계를 분석하고 추세와 패턴을 파악하여 제품 개선 사항을 설계 부서에 정확하게 전달할 수 있습니다. 데이터 활용은 생산 라인의 품질 개선에도 활용할 수 있습니다.
5. 부가가치 증대
제품 판매 후 운영 데이터를 분석하여 제품 설계 및 공정 설계에 긍정적인 변화를 구현함으로써 제조업체는 부가가치를 향상시킬 수 있습니다.
예를 들어, 일부 기업은 고객의 운영 상태와 사용 환경을 원격으로 분석한 후 최적의 운영 제안을 제안하여 전력 절감이라는 부가가치를 창출합니다.
제품에 부착된 센서에서 얻은 데이터를 활용하여 전례 없는 수준의 고객 경험을 제공함으로써 기업의 제품 가치가 향상됩니다.
엣지 컴퓨팅을 활용하여 제조 현장 데이터 활용하기
제조 공정의 생산성과 품질을 개선하기 위해 중요한 제조 현장 데이터를 활용하는 기업이 늘고 있습니다.
문제 해결에 필요한 데이터를 생성하기 위해서는 새로운 센서를 설치하거나 아날로그 데이터를 디지털화하는 등의 노력이 필요합니다. 또한 데이터를 운영 개선에 활용하기 위해서는 생산 라인 곳곳에 흩어져 있는 센서와 디바이스에서 데이터를 수집하고 분석하는 것이 중요합니다.
하지만 이렇게 방대한 양의 데이터를 생산 라인에서 클라우드 서버로 전송하여 처리하는 것은 네트워크에 과부하를 줍니다. 이 때문에 최근에는 데이터가 생성되는 현장과 가까운 곳에서 1차 처리를 수행하는 엣지 컴퓨팅의 도입이 주목받고 있습니다.
엣지 이러한 제조 현장의 핵심인 컴퓨팅 플랫폼은 고성능, 안정성, 보안성을 갖춰야 합니다. 또한 IT에 익숙하지 않은 사람도 쉽게 조작할 수 있도록 서비스하기 쉬워야 합니다.
자세한 내용은 엣지 제조 현장의 데이터 활용을 위한 컴퓨팅
엣지 컴퓨팅 | 스트라투스 블로그에서 확인하실 수 있습니다.
