.svg)
AI 솔루션 문의하기
제조의 경쟁력이 데이터로 결정되는 시대입니다. 과거의 공장은 기계를 중심으로 작동했지만 현대의 스마트팩토리는 다릅니다. 지능형 설비들이 센서로 무장하고 있고 매 순간마다 온도, 습도, 진동, 전력 소비, 제품 치수, 생산 속도 같은 수천 가지 정보를 생성합니다.
이 데이터들이 공장의 건강도를 나타냅니다. 조기 문제 감지부터 최적 공정 조건 탐색까지 모든 것이 데이터 분석으로부터 시작됩니다. 생산성과 품질의 동시 달성은 이제 현실이 되었습니다.
스마트팩토리 피지컬 AI 데이터는 제조 설비로부터 실시간으로 흘러나오는 센서 신호이며 공장의 모든 결정이 기초하는 자산입니다. 과거의 정적인 기록 데이터와 달리 이는 끊임없이 갱신되는 살아 있는 데이터입니다.
공장 바닥의 각 설비마다 센서들이 촘촘히 배치됩니다. 회전 속도를 재는 센서, 진동을 감지하는 센서, 온도를 측정하는 센서, 습도를 모니터링하는 센서가 있고 카메라와 고급 분석 센서도 있습니다. 한 번에 모든 제품의 치수를 검사하고 색상까지 확인합니다.
이들이 보내오는 신호는 단순하지 않습니다. 센서마다 측정 주기가 다릅니다. 어떤 센서는 초당 천 번 이상 신호를 보내고 어떤 센서는 분 단위로 데이터를 생성합니다. 숫자, 이미지, 음성 신호 등 다양한 형태의 정보가 동시에 흘러들어옵니다.
데이터 인프라가 이를 모두 받아야 합니다. 센서 고장이나 네트워크 끊김이 발생해도 중요한 데이터를 잃지 않도록 설계됩니다. 여러 센서로부터의 데이터를 정확한 시간에 맞춰야 하고 센서 오류를 보정하며 이상값을 검출합니다. 이것이 기초가 되어야 정확한 분석이 가능합니다.
센서 데이터로부터 공정의 상태를 즉각적으로 파악할 수 있습니다. 정상과 비정상을 구분하고 설비의 건강도를 점수화합니다.
밀링 머신을 예로 들면 회전 속도, 칼에 가하는 압력, 온도, 진동이 지속적으로 모니터링됩니다. 이들을 종합적으로 판단했을 때 온도는 정상이지만 진동이 급증했다면 베어링이 마모되고 있다는 신호입니다. 압력이 올라갔다면 칼이 무뎌졌거나 재료의 특성이 예상과 다르다는 의미입니다.
▲ 머신러닝 모델은 정상 상태의 신호 패턴을 학습합니다.
▲ 수개월치 정상 데이터로부터 설비의 특유한 '서명'을 파악합니다.
이상 패턴을 감지하는 순간 경고가 울립니다. 설비 고장이 나기 전에 미리 조치합니다. 예방 정비로 비용을 절감합니다.
제조에서 품질 관리는 생존의 문제며 센서 데이터는 제품 품질의 최후 보루입니다. 고속 카메라가 모든 제품을 검사합니다. 미세한 결함도 놓치지 않습니다. 동시에 측정 데이터로부터 공정 능력을 평가합니다. 제품의 치수, 무게, 특성이 규격 범위에 얼마나 잘 들어가는지를 통계로 추적합니다.
특정 공정 조건에서 품질이 우수한 제품이 나온다는 패턴을 발견합니다. 그 조건을 학습하면 일관되게 좋은 제품을 만들 수 있습니다. 불량이 발생했을 때는 그 제품이 나올 당시의 조건을 추적합니다. 같은 원인의 불량이 반복되지 않도록 조치합니다. 이는 고객 신뢰로 이어집니다. 제품이 어떤 조건에서 만들어졌는지, 왜 우수한지를 데이터로 증명합니다.
제조 비용의 상당 부분이 에너지입니다. 센서 데이터가 에너지 절감의 열쇠입니다.
전력 센서들이 각 설비의 소비량을 측정합니다. 데이터를 분석하면 어느 설비가 에너지 먹는 하마인지, 어느 시간대에 피크가 나타나는지를 알 수 있습니다. 전기료가 싼 시간대에 에너지가 많이 드는 작업을 집중시킵니다. 비용을 크게 절감합니다.
또한 설비의 비효율을 적발합니다. 공기 누수, 모터의 정렬 오차, 윤활유 부족 같은 문제들이 에너지를 낭비합니다. 센서 데이터 분석으로 이런 문제를 찾아내고 해결합니다. 작은 개선들이 누적되면 상당한 비용 절감으로 이어집니다.
각 설비의 실제 생산 능력을 정확히 파악합니다. 센서 데이터로부터 공정 시간, 처리량, 효율성을 알 수 있습니다. 설비 고장이 얼마나 자주 발생하는지를 분석합니다. 이 데이터로부터 필요한 여유 시간을 계산합니다. 납기를 지키면서도 설비를 최대한 효율적으로 운영하는 일정을 짤 수 있습니다.
병목 공정을 식별합니다. 전체 생산 속도를 제한하는 설비가 어디인지를 파악합니다. 거기에 집중 투자하면 전체 생산성이 향상됩니다. 실시간 데이터가 계획을 유연하게 조정합니다. 어떤 설비가 예상보다 빨리 일을 끝내면 다음 작업을 당깁니다. 지연이 발생하면 즉시 대응합니다.
생산 설비의 데이터는 공급망 전체에 영향을 미칩니다. 실제 생산 속도를 알면 원재료 입고 일정을 정확하게 계획할 수 있습니다. 설비의 처리 속도가 높으면 원재료가 빠르게 소비됩니다. 반대로 효율이 떨어지면 천천히 소비합니다. 이를 예측하여 재고를 최적화합니다.
완제품 생산량도 정확하게 예측됩니다. 공정 데이터로부터 완성될 제품 수량과 완성 시간을 계산합니다. 배송 일정을 현실에 맞춰 조정합니다. 불량률이 증가하면 출하 가능 수량이 줄어드므로 생산 계획을 즉시 조정합니다.
디지털 트윈은 공장의 정확한 복제본입니다. 센서 데이터로부터 실시간으로 업데이트됩니다.
가상 공장에서 새로운 계획을 테스트합니다. 새 생산 계획이 실행 가능한지 확인합니다. 설비 배치를 변경했을 때 생산성이 어떻게 바뀔지를 미리 봅니다. 새 제품 라인 도입의 영향을 사전에 평가합니다. 실수를 하기 전에 가상 환경에서 시뮬레이션하므로 비용을 절감합니다. 신입 직원 교육도 안전하게 이뤄집니다. 가상 공장에서 충분히 배운 후 실제 현장에 나가면 실수가 줄어듭니다.
디지털 트윈의 정확도는 센서 데이터의 품질에 달려 있는데 센서가 정확하게 측정해야 가상 모형이 현실을 잘 반영합니다.
공장의 여러 데이터 소스들이 서로 다르게 작동합니다. 설비 센서 데이터, MES 시스템 데이터, ERP 데이터가 각각 흐릅니다. 센서 데이터만으로는 완전한 그림을 그릴 수 없습니다. 무엇을 생산했는지, 누가 했는지, 언제 했는지 같은 정보가 필요합니다. 이들을 통합해야 전체 생산 상황이 보입니다.
중앙 데이터 호수에 모든 정보를 모입니다. 다양한 시스템의 데이터를 표준 포맷으로 변환합니다. 데이터의 소유권, 사용 권한, 보존 기간을 명확히 합니다. 품질 기준을 설정하고 지속적으로 모니터링합니다.
실시간 데이터는 즉시 분석됩니다. 문제가 발생하는 순간 감지하고 대응합니다.
공장의 로컬 컴퓨터에서 기초 분석이 일어납니다. 이는 네트워크 지연을 최소화하고 민감 정보를 보호합니다. 클라우드에서는 더 깊은 분석과 머신러닝이 수행됩니다. 대량의 역사 데이터로부터 미래를 예측합니다. 의사결정 대시보드가 관리자에게 필요한 정보를 제시합니다. 현재 생산 상황, 예상 완료 시간, 예상 불량률이 시각화됩니다. 병목 지점과 문제 신호가 강조됩니다. 리더는 데이터 기반의 빠른 결정을 할 수 있습니다.
스마트팩토리 데이터는 매우 민감합니다. 공정의 세부사항, 생산 속도, 제품 품질 정보는 기업의 핵심 자산입니다. 사이버 보안이 최우선입니다. 공장 네트워크를 외부 공격으로부터 철저히 지킵니다. 데이터의 무결성을 확인하고 권한 없는 접근을 차단합니다.
모든 데이터는 암호화됩니다. 전송 중이든 저장 중이든 접근할 수 없게 하며 접근 제어는 최소 권한 원칙을 따릅니다. 감사 로그는 누가 언제 어떤 데이터에 접근했는지를 기록합니다.
스마트팩토리의 진정한 가치는 지속적 개선에 있습니다. 센서 데이터를 분석하여 개선 기회를 찾습니다. 특정 조건에서 품질이 우수하다는 발견이 있으면 그 조건을 표준화합니다. 어느 설비의 조정 방식이 좋으면 다른 설비에도 적용해봅니다.
숙련된 작업자의 암묵적 지식도 데이터화하고 그들의 행동과 결과를 센서 데이터로 기록합니다. 그 패턴을 다른 작업자들도 따라 할 수 있게 만들면 공장 전체의 역량이 향상될 것입니다.
.svg)
.svg)
