스마트 매뉴팩쳐링 유스 케이스 (Smart Manufacturing Use Cases)

실시간 데이터와 선진 분석 기능을 활용하여 생산 공정을 최적화하고 비용을 절감하여 효율과 수익성을 높일 수 있다.

스마트 제조는 인공 지능, 사물 인터넷, 빅 데이터 분석 같은 4차 산업혁명 기술을 통합한 최첨단 생산 방식이다.

이러한 기술을 활용하는 스마트 제조는 데이터 기반 의사결정으로 운영을 최적화하고, 비용을 절감하고, 제품 품질을 개선할 수 있다. 

점점 스마트 제조의 중요성이 커지고 있는 이유는 다음과 같다.

· 맞춤형 제품과 빠른 납기에 대한 고객의 기대가 높아지고 있다. 이러한 요구로 효율성과 민첩성을 높일 수 있는 혁신적인 방법을 모색하게 한다.

· 제품의 품질을 유지하면서 생산 비용과 폐기물을 줄여야 하는 필연성이 제조업체들의 최우선 과제가 되고 있다.

· 인더스트리 4.0의 등장과 제조 공정의 디지털 전환으로 더 스마트하고 네트워크로 연결된 생산 시스템에 대한 수요를 발생시켰다.

스마트 제조의 활용 사례와 생산에 미치는 영향을 알아본다. 

예측 보전, 품질관리 및 공급망 최적화 사례와 이 혁신적인 제조 방식의 장점과 실제 사례를 통해 스마트 제조가

제조업체의 생산성 향상, 다운타임 감소, 제품 품질 향상 및 비용 절감에 어떻게 기여하고 있는지 살펴보자.

스마트 제조 USE CASE 1 | 예측 정비 (Predictive Maintenance)

예측 유지보수는 스마트 제조에서 일반적으로 사용하고 있는 정비업무의 관리방법 중 하나이다.

장비 유지보수에 대한 선제적 접근 방식으로 첨단 기술과 데이터 분석기술을 사용하여 장비의 고장 발생 가능 시기를 예측한다.

예측 유지보수를 통해 제조업체는 장비 퍼퍼먼스를 실시간으로 모니터링하고 과거 데이터를 분석함으로써 잠재적인

문제가 심각한 문제로 발생되기 전에 전조현상을 파악할 수 있다. 이를 통해 사전에 예방적으로 문제를 해결하여 비용이 많이 발생하는 다운타임을 피할 수 있다.

또한, 기계 학습 알고리즘은 이 데이터를 이용하여 패턴을 식별하고 장비 고장을 예측할 수 있으며,

이를 통해 생산에 차질이 없도록 최적의 시간에 유지보수를 계획할 수 있다.

스마트 제조에서 예측 유지보수 관리의 이점 중 일부를 소개한다.

· 설비정지 시간 삭감(Downtime Reduction) : 장비 트러블이 발생하기 전에 예측 및 예방 유지보수를 통해 다운타임을

  줄이고 장비의 신뢰성을 높여 전반적인 생산성을 향상시킨다.

· 유지보수 비용 절감(Maintenance Cost Savings) : 필요한 시기에 유지보수 활동을 계획하여 불필요한 다운타임과 이와 관련된 긴급 수리 비용을 줄일 수 있다.

· 제품 품질(Product Quality) : 장비가 최고 성능으로 작동하기 때문에 장비 결함으로 인한 불량 발생 가능성이 줄어든다.

유스 케이스

TVH는 지게차 같은 산업용 차량을 전 세계에 공급하는 업체 중 하나이다. 2017년 이 회사는 IoT가 가능한 지게차 장치를 사용하여 예측 정비에 대한 여정을 시작했다.

 https://www.rtinsights.com/predictive-maintenance-of-forklifts-fleet-management/

원격으로 장비를 진단하고 수리할 일들을 분류할 수 있게 되어 직원들의 업무 일정계획과 부품 관리를 최적화하는 데 큰 도움이 되었다.

TVH는 예측 유지보수 프로그램을 통해 유지보수 비용을 30% 절감했으며 기계 가동 시간도 증가하였다.

예측 유지보수는 스마트 제조의 중요한 요소로 제조 현장의 장비 유지보수 업무 관리방식을 변화시키고 있으며 효율, 생산성 및 수익성 향상으로 이어지고 있다.

스마트 제조 USE CASE 2 : 품질관리(Quality Control)

품질관리는 고객의 기대와 규제요건을 충족시키는 데 필수적인 역할을 한다. 

제품 리콜로 인한 경영 리스크와 브랜드 평판에 부정적인 영향을 최소화하는 데 목적이 있다.

스마트 제조기술은 생산공정에 대한 실시간 모니터링과 분석으로 품질 관리업무에 혁신을 일으켰다.

스마트 제조 시스템을 활용하여 생산 공정 전반에 설치된 센서 및 기타 연결된 장치로부터 실시간으로 데이터를 수집하고 분석할 수 있다.

이 데이터를 사용하여 문제를 식별하고 진단하고 생산 공정을 실시간으로 조정하여 결함 및 품질 관련 위험을 줄일 수 있다.

또한, 인공지능 및 머신러닝 알고리즘을 활용하여 데이터의 경향 및 이상 현상을 파악할 수 있어 예측 유지보수 및 선행적 품질관리 조치가 가능하다.

스마트 제조를 통한 품질관리 이점.

· 품질 향상(Improved Quality) : 스마트한 품질관리로 불량의 위험성을 최소화하여 제품의 품질과 고객 만족도를 높일 수 있다.

· 위험 감소(Risk Reduction) : 스마트한 품질관리를 통해 제품 리콜의 위험 감소로 품질비용 발생과 브랜드 평판에 대한 부정적 요인을 제거할 수 있다.

· 효율성(Efficiency) : 실시간으로 데이터를 수집 분석하여 효율을 높이고 폐기물을 줄여 공정을 최적화할 수 있다.

스마트 제조기술이 지속적으로 발전함에 따라 품질관리는 현대 제조업의 성공과 경쟁력을 보장하는 데 중요한 역할을 하고 있다.

유스 케이스 한 대형 접착제 제조기업은 프로세스의 품질관리 개선 필요성이 있다고 판단했다.

품질 보증 파라미터의 민감도가 결과물의 품질에 미치는 영향에 대한 인식이 부족한 것으로 나타나 공정 평가를 실시했다. 

https://www.rtinsights.com/predicting-quality-assurance-outcomes-for-process-manufacturing/

또한 실시간 모니터링과 프로세스 관리에 있어서 개선 필요성을 발견했다. 

존의 결함으로 인한 수율 변화로 재고가 증가하고 고객 납기를 맞추지 못해 상당한 수익 손실이 발생했다.

대응책으로 과거 데이터를 분석할 수 있는 품질 플랫폼을 구축했다.

이 모델을 활용하여 품질에 가장 큰 영향을 미치는 스펙의 변화를 정확히 파악하여 프로세스의 변화를 관리할 수 있게 되었다.

또한, 이 모델을 이 회사 33개의 공장으로 확대 전개하여 결과적으로 3억 달러 이상의 잠재적 품질개선 효과를 가져왔다.

스마트 제조 USE CASE 3: 공급망 최적화(Supply Chain Optimization)

스마트 제조 혁신으로 공급망 전반에 걸쳐 실시간 데이터를 추적하고 분석할 수 있다. 

이를 통해 생산, 재고 관리 및 유통 관련 정보를 기반으로 의사결정을 내릴 수 있다.

공급망 최적화로 생산 프로세스가 간소화되어 재료비, 노무비 외에도 다른 간접비를 절약할 수 있다.

재고 수준을 최적화하여 과잉 재고나 재고 소진의 위험을 줄여준다. 효과적인 자원 배분으로 운전 자본을 더 잘 관리할 수 있다는 것을 의미한다.

또 다른 이점은 민첩성 향상이다. 실시간 데이터 분석을 통한 통찰력으로 수요와 공급 또는 다른 시장 상황 변화에 빠르게 적응할 수 있다.

스마트 제조 혁신으로 생산변동에 대한 조정을 신속히 할 수 있는데, 이것은 고객의 요구에 더 빨리 대응하고,

리드 타임을 줄이고, 납기를 개선할 수 있다는 것을 의미한다.

유스 케이스

어느 한 기업이 시장 점유율을 높이려 했으나 공급망이 발목을 잡고 있다고 생각되었다. 

공급망 네트워크를 분석하기 위해 분석 기능을 갖춘 IoT 플랫폼을 사용했다.

https://www2.deloitte.com/us/en/pages/operations/articles/digital-supply-chain-strategy-case-studies.html

이 회사는 완성된 제품에 센서를 설치하여 이것을 이용하는 자산추적 솔루션을 개발했다. 

이 솔루션은 작업자들이 재고를 더 효율적으로 찾아내어 예정된 배송 일정을 맞추고 운영 프로세스를 더 간소화하는 데 도움을 주었다.

그리고 센서 데이터를 앱과 대시보드에 입력하여 제조 공정과 출하 운영에 대하여 실시간으로 통찰력을 제공한다.

이 정보를 통해 기업은 쉽게 생산 공정에 있는 재고를 비롯하여 공장의 운영상태를 모니터링할 수 있다.

이 회사는 예상치 못한 변동 상황에 대한 유연성을 높여 노동 생산성이 3~4% 증가되었고 초과 완제품 재고도 삭감되었다.

또한 출하 적재 기능에 대한 신호 전달체계 개선으로 제품 픽업 시간을 단축했다. 

예측 정도도 향상되어 딜러에게 제때 배송할 수 있었으며, 이는 궁극적으로 비즈니스 관계를 긴밀하게 하고 고객 충성도 제고로 나타난다.

예측 유지보수, 품질관리, 공급망 관리와 같은 스마트 제조 기술은 모두 효율적인 생산 개선 전략이다.

실시간 데이터와 첨단 분석으로 공정을 최적화하고 비용을 절감하고 효율을 높여 수익성을 개선할 수 있다.

위의 활용 사례에서 알 수 있듯이 스마트 제조 기술은 데이터 기반 의사 결정을 가능하게 하고 잠재적인

이슈에 선제적으로 대응하여 고객 만족도와 충성도 향상으로 이어진다.

기업이 경쟁력을 유지하고 흐름을 앞서나가기 위해서 제조업의 진화 발전에 따른 스마트 제조 기술의 채택이 점점 더 중요해지고 있다.

참조 | https://www.rtinsights.com/3-smart-manufacturing-use-cases-that-improve-production/​