[Expert Column] 빅데이터 기반의 제조 지능화와 스마트팩토리 구현 ②
  • 인더스트리뉴스 기자
  • 승인 2020.01.27 10:30
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스마트공장과 제조 지능화 구축 사례

[위즈코어 박덕근 대표] 지난 칼럼에서는 스마트제조정책과 스마트공장의 기본 개념을 간단하게 정리했다. 올해 정부 정책도 지난해와 유사하거나 조금 더 공격적인 지원책이 있을 것으로 생각한다.

이번 칼럼부터 총 3회에 걸쳐 위즈코어의 구축 사례를 중심으로 스마트 제조 지능화에 대한 내용을 함께 고찰해보고자 한다. 지난 칼럼에서도 얘기한 바와 같이 스마트공장은 생산과 품질, 설비, 에너지 등 데이터 기반 원가절감이 가장 중요한 요소다. 위즈코어의 빅데이터 기반 스마트 공장 플랫폼인 넥스폼(NEXPOM)이 제조 데이터를 기반으로 적용된 첫 사례는 스마트공장 리딩 기업으로 유명한 A사이다.

스마트공장은 데이터를 바탕으로 원가를 절감하는 것이 중요하다. [사진=dreamstime]
스마트공장은 데이터를 바탕으로 원가를 절감하는 것이 중요하다. [사진=dreamstime]

우선 위즈코어의 플랫폼인 넥스폼을 간단하게 소개한다. 넥스폼(NEXPOM)은 빅데이터 기반 실시간 모니터링 및 예측 분석 플랫폼이다. 생산과 품질, 설비, 에너지 데이터를 통해 공장의 종합상황실 역할을 담당한다. 또한 데이터들의 상관관계 분석값으로 최적화된 공장 운영의 지표를 제공한다.

넥스폼(NEXPOM)은 3단계로 구성돼 있다. NEXPOM 1i는 공장에서 발생하는 데이터의 단계별 수집 체계와 더불어 디지털 인터페이스 기반의 생산, 품질, 에너지, 설비에 대한 실시간 모니터링을 제공함으로써 가장 기초 수준의 스마트 공장을 구현하는 패키지 플랫폼이다.

NEXPOM 2i는 통합 모니터링 시스템을 구성하기 위해 데이터 중복 및 정합성 분석 기능과 설비, 공정, 품질 데이터를 체계화 분석할 수 있는 KPI를 제공한다. 이는 중간1 수준의 스마트 공장 구축이 가능하다. 아울러 머신러닝 알고리즘을 바탕으로 한 다양한 예측 및 예방 시스템 진단(Diagnostics) 모듈도 탑재하고 있다.

넥스폼의 개념 및 구성도 [사진=위즈코어]
넥스폼의 개념 및 구성도 [사진=위즈코어]

마지막으로 NEXPOM 3i는 생산 환경에서 수집하는 제조 데이터의 체계적인 구축방안을 제공하고, 기업 내 데이터의 통합 분석을 통해 기업 맞춤형 알고리즘을 개발 및 적용하여 예방과 예지, 예측 모델을 구현하는 단계다.

A사는 현재 국내 스마트공장의 리더로 불리고 있는 대기업 규모의 제조사다. 기존 MES 시스템을 고도화하고, 공장에서 발생하는 데이터를 활용해 최적화한 생산 환경을 구축하고자 했다.

A사는 480대의 PLC 데이터 수집의 구조적인 문제로 인해 안정적인 데이터 처리가 힘들었고, MS-SQL로 구성된 약 30대의 RDBMS의 정형화된 데이터는 구분 없이 단순히 MES DB에 저장만 하는 상황이었다. 기존에 사용하던 MES로 전체적인 시스템을 유지하고자 했기 때문에 새로 구축해야 하는 시스템은 기존 MES와 연계가 가능해야 한다는 과제도 있었다.

<strong>위즈코어 박덕근 대표</strong>
위즈코어 박덕근 대표

위즈코어와 A사는 안정적인 PLC 데이터 수집을 위해 OPC 서버를 도입했고, 단순히 MES DB에 적재만 하던 데이터를 유연하게 활용하고자 NEXPOM으로 빅데이터 시스템을 구현한 뒤 이를 기존 MES와 연계했다. 모든 공정의 처리과정을 대시보드로 구현해 공정 모니터링은 물론 빅데이터를 구현해 생산 현황을 실시간으로 확인할 수 있는 스마트 공정 분석 시스템을 구축했다.

이를 통해 생산품목수는 7,500대에서 2만대로 증가했고, 데이터는 약 50만 건이나 수집했다. 반면 불량률은 6PPM으로 줄었고, 60% 이상의 에너지 절감을 이뤘다. 작업자의 작업환경 개선 및 편리성 증가는 덤이었다.

A사의 사례는 제조 기업에 대한 도메인 지식을 빅데이터 플랫폼에 적용할 수 있었던 좋은 사례였다. 구축 효과와 효율성도 입증할 수 있었다. 그러나 비교적 시스템이 잘 구성된 대기업이라는 점에서 한계가 있었다.

다음 기고에는 대기업이 아닌 중소기업의 구축 사례와 앞으로 다양한 분야에서 활용할 제조 데이터 기반의 예측 모델에 대해 소개하고자 한다.


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