OEE 데이터로 가동시간 20% 향상

FactoryTalk Metrics 소프트웨어로 제조 인텔리전스 솔루션 구축

한 글로벌 화장품 제조업체는 29개 생산라인에 대한 진단 데이터를 제공하는 제조 인텔리전스 소프트웨어를 통해 다운타임을 감소하고 연간 10만달러를 절감할 뿐 아니라, 교대당 가동 및 중단 시간을 90% 감소할 수 있었다.

편집자 주

고대 그리스인들은 숯가루로 눈 화장을 하고 로마인들은 장미꽃 화장수를 얼굴에 발랐다. 그러나 오늘날 이 화장품들을 찾는 사람은 없다.

전 세계 화장품 업계는 현재 수백억 달러 규모에 달하며, 지속적으로 성장하고 있다. 일부 다국적 기업이 전 세계에서 사용되는 화장품의 거의 절반을 생산하며, 그 외 수많은 제조업체들 간 경쟁도 대단히 치열하다. 이러한 상황에서 생산 품질과 효율성은 비즈니스의 성패를 좌우한다.

한 선두 글로벌 화장품 제조업체는 마스카라와 립글로스의 생산량을 높이기 위해 최근 미국의 달라스 공장에 새로운 라인을 추가해 총 29개의 생산라인을 보유하게 됐다. 공장 관리자들은 새로운 라인이 분당 100~120 컨테이너 분량의 화장품을 생산할 것으로 예상했다. 그러나 생산이 시작된 후 산출량은 그 기대에 미치지 못했고 라인이 중단되는 사태가 자주 발생했다.

전체 장비 효율성(OEE)을 측정하는 방식을 개선하고 새로운 라인에 대한 효율성과 품질을 보다 효율적으로 제어하기 위해, 공장 경영진은 텍사스 루이빌에 본사를 두고 있는 프라임컨트롤스(Prime Controls)에 도움을 청했다. 프라임컨트롤스는 정보 및 제어 구축 기업으로, 로크웰오토메이션의 솔루션 파트너사다.

프라임컨트롤스의 빌 비벤스(Bill Bivens) 비즈니스 개발담당 부사장은 “새로운 라인의 다운타임은 엄청났다”면서, “고객 기록에 의하면, 12시간 근무 교대당 기동 및 중단이 2,500회에 달했는데, 그 문제의 원인을 찾을 수가 없었다”고 말했다. 즉, 이 공장은 근본 적인 원인 분석에 필요한 제조 인텔리전스가 부족했던 것이다.

데이터의 효율적인 활용

프라임컨트롤스는 데이터를 효과적으로 모니터링, 수집 및 분석할 수 있도록 로크웰오토메이션의 FactoryTalk Metrics 소프트웨어를 이용해 제조 인텔리전스 솔루션을 구축했다. 이 애플리케이션은 제어 시스템에서 감지될 수 있는 모든 기계 이벤트에 대한 정보를 수집해 보고서로 제공한다.

프라임컨트롤스는 새로운 라인의 운영 상황을 평가한 후 5개의 작업 단위 스테이션으로 구성된 여러 개의 이동 컨베이어를 설계했다. Allen-Bradley Control Logix 프로그래머블 자동화 컨트롤러(PAC)와 Allen-Bradley Compact Logix PAC로 용기 피더, 주입기, 라벨기, 카톤 포장기, 포장기 등 생산 기계를 자동화했다.

모든 컨트롤러는 공장의 EtherNet/IP 네트워크를 통해 완벽하게 동기화됐다. 그러나 기계 제어와 공장의 기존 제조 소프트웨어와의 통합은 그다지 효과가 없었고, 바코드 리더에 제한돼 있었으며, 폴트로 인해 다운타임이 발생할 경우 운전자가 담당 워크스테이션을 벗어나 수작업으로 폴트를 선택해야 하는 상황이었다. 수없이 발생하는 단기적인 다운타임은 어느 폴트와도 연결돼 있지 않았다.

프라임컨트롤스의 엔지니어들은 로직을 설계하고 새로운 소프트웨어가 다운타임의 원인이 되는 특정 폴트나 기타 이벤트에 자동으로 할당하도록 구성해 라인 중단의 근본 원인을 효과적으로 파악할 수 있게 만들었다.

프라임컨트롤스팀은 로컬 서버에 FactoryTalk Metrics 소프트웨어를 설치하고 프로그램을 직접 공장의 네트워크에 연결했다. 엔지니어들은 기존 애플리케이션을 FactoryTalk 데이터베이스로 마이그레이션한 후 가동 모드에서 라인을 분석했다. 분석 결과에 의하면, 가장 높은 OEE를 내는 기계는 최고 수준으로 가동 중인데 반해, 나머지 기계들은 고갈 또는 마비 상태가 되는 경우가 빈번했다. 이는 육안으로는 확인할 수 없는 문제였다.

라인의 첫 번째 기계인 용기 피더는 교대당 60분간 고갈 상태가 됐다. 제대로 부품의 재고를 유지하기만 하면 됐기 때문에 이 문제는 쉽게 해결됐다. 또한 라벨기가 급속하게 상태를 바꾸고 있음이 발견됐다. 모든 다운타임을 특정 폴트에 귀속하고 난 뒤 엔지니어들은 기존 프로그래밍 코드를 수정하기 시작했다.

기계가 자주 고갈 모드로 전환하는 것을 방지하기 위해 라벨기의 버퍼 알람을 줄였다. 그리고 모니터되는 장비의 OEE를 계산하고 시각화하도록 FactoryTalk 소프트웨어를 구성했다. 이제 알람 통보를 받은 운전자는 쉽게 중단이나 비효율성의 원인을 이해하고, 이를 시정 조치할 수 있는 영역을 파악하는 데 필요한 데이터에 액세스할 수 있게 됐다.

가시적인 결과

FactoryTalk Metrics 소프트웨어는 핵심성과지표(KPI : Key Performance Indicators) 및 기타 중요한 데이터를 웹 브라우저로 쉽게 액세스할 수 있도록 한다. 기계 및 라인의 실시간 문맥 데이터를 활용해 공장 관리자들은 이제 OEE를 향상할 뿐 아니라, 상당한 비용 절감을 가능하게 하는 의미 있는 생산 지표를 확보할 수 있게 됐다.

FactoryTalk Metrics 소프트웨어를 설치한 후 공장 관리자들은 기계 성능에 영향을 미치는 요소들을 이해하고, 다운타임 및 손실의 원인이 무엇인지 파악하는 데 필요한 세부적인 해결안을 보유하게 됐다. 결과적으로 생산 품질과 효율성이 눈에 띄게 개선됐다. 공장은 교대당 기계의 가동 및 중단 횟수를 2,500에서 250으로 90% 감소시켰다. 또한, 가동 시간이 15~20% 향상됨으로써 연간 10만달러의 유지보수 계약 비용을 절감했을 뿐 아니라, 생산성도 향상됐다.

빌 비벤스 비즈니스 개발담당 부사장은 “고객은 필요로 해 왔던 기계 상태에 대한 투명성을 확보하게 됐다”며, “공장 경영진은 제품 손실 산출 및 실질적인 기계 효율성 평가가 가능해졌고, 유지보수 관리자들은 다운타임 이벤트 목록을 실제 기계 알람 코드와 관련해 확인할 수 있게 됐다”고 말했다.

새로운 세부적인 제조 인텔리전스를 통해 이 화장품 제조업체는 라인의 결함이나 개선이 필요한 사항을 쉽게 파악해 관리자들에게 업계 요구에 신속하게 대처할 수 있는 지식과 자신감을 부여할 수 있게 됐다.

FA Journal 편집국 (fa@infothe.com)