데이터는 디지털 제조 기업의 기본이다

 

오늘날 빠르게 변화하는 산업 환경에서 제조업에서 데이터의 역할은 패러다임 전환을 겪고 있다. 수작업 프로세스와 인적 전문 지식에 크게 의존했던 기존 제조 모델은 디지털 제조 기업(DME)으로 자리를 대체했다. 이러한 변화의 중심에는 데이터가 있다. 데이터는 전체 생태계를 이끄는 생명선이다. 데이터는 디지털 제조 기업의 기반이 되어 제품을 설계, 생산 및 관리하는 방식을 혁신하고 있다.

 

디지털 제조 기업(DME)

 

디지털 제조 기업은 전체 제품 수명주기에서 운영을 최적화하기 위해 데이터 기반 기술과 프로세스를 활용하는 전체론적인 제조 방식이다. 제품 설계, 엔지니어링, 생산, 공급망 관리, 품질 관리 및 애프터 서비스 지원을 포함한다. DME의 주요 목표는 효율성을 높이고, 비용을 절감하며, 제품 품질과 혁신을 개선하는 것이다. 이러한 목표를 달성하기 위해 데이터는 DME의 모든 면에서 중요한 역할을 한다.

 

데이터 기반 제품 설계

 

기존 제조 모델에서 제품 설계는 대부분 수작업 프로세스였다. 엔지니어는 전문 지식과 직관에 의존하여 설계를 생성했다. 반면에 DME는 데이터 기반 설계 방법론에 의존한다. 컴퓨터 지원 설계(CAD) 및 시뮬레이션 도구는 과거 데이터와 실시간 정보를 사용하여 제품 설계를 최적화한다. 이러한 데이터 기반 접근 방식은 설계 프로세스를 가속화할 뿐만 아니라 더 복잡하고 효율적인 설계를 가능하게 한다.

 

디지털 트윈은 물리적 제품의 가상 복제품을 만드는 기술로, 제품 설계에 점점 더 많이 사용되고 있다. 이러한 가상 복제품은 물리적 제품에 내장된 센서에서 얻은 실시간 데이터로 지속적으로 업데이트되므로, 엔지니어는 제품의 전체 수명주기 동안 성능을 모니터링 및 최적화하고, 문제를 식별하고, 개선 사항을 구현할 수 있다.

 

데이터 기반 제조

 

데이터 기반 제조는 생산 프로세스 전체에서 데이터를 수집 및 분석하기 위해 자동화, 로봇 및 사물인터넷(IoT)을 사용하는 것을 의미한다. 센서 및 IoT 기기는 기계에 내장되어 제조업체가 다양한 매개변수를 실시간으로 모니터링 및 제어할 수 있게 한다. 이 데이터는 생산 프로세스를 최적화하고, 유지보수 요구를 예측하고, 일관된 제품 품질을 보장하기 위해 분석된다.

머신 러닝 알고리즘은 생산 데이터에서 패턴과 이상을 식별하는 데 사용되므로 제조업체는 실시간으로 조정할 수 있다. 이는 낭비를 줄이고 효율성을 높일 뿐만 아니라 높은 수준의 제품 품질을 유지하는 데 도움이 된다.

 

공급망관리

 

데이터 기반 공급망 관리는 원료와 구성 요소를 필요한 시간과 장소에 가용할 수 있도록 보장하는 데 필수적이다. 고급 분석 및 예측 알고리즘은 수요 예측, 재고 관리 및 공급업체 선택에 도움이 된다. 이는 비용을 최적화하면서 지연 및 혼란을 최소화한다.

 

품질 관리

 

품질 관리는 제품이 설정된 표준을 충족하거나 초과하고 낭비를 최소화하면서 전체 제품 품질을 최적화하는 데 필수적인 구성 요소다. 이를 달성하기 위해 DME는 통계적 프로세스 제어(SPC) 및 머신비전을 포함한 데이터 기반 기술에 크게 의존한다. 이러한 도구는 제조업체가 생산 프로세스에서 얻은 실시간 데이터를 활용하여 품질 관리에 대한 사전 예방적 접근 방식을 취할 수 있도록 지원한다.

 

통계적 공정 관리(SPC)

 

SPC는 품질 관리의 기본적인 방법으로, 생산 프로세스 전체에 걸쳐 데이터를 지속적으로 모니터링하고 분석하는 것을 포함한다. 이 접근 방식은 통계 기법을 사용하여 제조 프로세스의 변동을 평가하고, 편차를 탐지하고, 프로세스를 정의된 관리 한계 내에서 유지한다.

 

실시간 모니터링: SPC는 치수, 온도, 압력 등의 측정과 같은 생산 라인의 다양한 지점에서 데이터를 수집한다. 이 데이터는 종종 기계에 통합된 센서 및 IoT 장치를 통해 실시간으로 수집된다.

 

데이터 분석: 수집된 데이터는 평균, 범위, 표준 편차, 관리도와 같은 측정을 포함할 수 있는 통계 분석을 거친다. 이러한 통계 도구는 생산 프로세스의 추세, 패턴 및 이상치를 식별하는 데 도움이 된다.

 

이상 탐지: 실시간 데이터를 설정된 제어 한계 및 통계 벤치마크와 비교하여 SPC는 기준과의 편차를 탐지한다. 변동이나 결함이 발견되면 시스템은 경고 또는 자동 수정 조치를 트리거할 수 있다.

 

사전 예방적 품질 관리: SPC는 제조업체가 문제가 발생함에 따라 사전 예방적인 조치를 취할 수 있게 하여 결함 제품이 생산될 가능성을 줄인다. 이 사전 예방적 접근 방식은 생산 프로세스 초기에 결함을 포착함으로써 낭비를 최소화하고 자원과 재료를 절약한다.

 

머신비전

 

머신비전은 품질 관리에 사용되는 또 다른 필수적인 데이터 기반 기술이다. 제조 중 또는 제조 후 제품을 시각적으로 검사하고 분석하기 위해 카메라와 컴퓨터 시스템을 사용한다.

 

외관 검사: 카메라와 센서는 생산 라인을 따라 움직이는 제품의 이미지를 캡처한다. 이 이미지는 머신비전 소프트웨어에 의해 분석된다.

 

패턴 인식: 머신비전 시스템은 패턴 인식 알고리즘을 사용하여 제품의 결함 또는 이상을 식별한다. 이 알고리즘은 표면 결함에서 부정확한 조립에 이르기까지 다양한 잠재적 문제를 인식하도록 훈련될 수 있다.

 

결함 식별: 결함이 식별될 때 시스템은 결함이 있는 제품을 생산 라인에서 제거하거나 추가 검사 또는 수정을 위해 작업자에게 경고하는 등 즉각적인 조치를 취할 수 있다.

 

향상된 제품 품질: 머신비전은 품질 관리에 높은 수준의 정밀도를 제공한다. 인간의 눈에는 보이지 않는 미묘한 결함까지도 탐지하고 해결할 수 있다. 이는 폐기물을 줄이는 데 도움이 되는 동시에 전체 제품 품질과 일관성을 향상시킨다.

 

SPC와 머신비전의 결합은 DME에서 포괄적이고 데이터 기반의 품질 관리 접근 방식을 제공한다. 실시간 데이터를 분석하고 결함 또는 편차가 발생함에 따라 식별함으로써 제조업체는 즉각적인 시정 조치를 취하여 결함이 있는 제품 생산 가능성을 줄이고 폐기물을 최소화할 수 있다. 이 접근 방식은 제품 품질을 향상시킬 뿐만 아니라 비용 절감과 고객 만족도 향상에도 기여하여 경쟁 제조 환경에서 기업의 입지를 강화한다.

 

애프터 서비스 지원 향상

 

데이터의 역할은 제품 제조로 끝나지 않는다. 제품의 제조 후 수명주기로 확장된다. IoT로 연결된 장치 및 제품의 센서는 제조업체가 현장에서 제품의 성능을 지속적으로 모니터링할 수 있도록 한다. 이러한 제품에서 실시간 데이터를 수집함으로써 제조업체는 유지 보수 요구를 예측하고 원격 진단을 제공하며 예측 정비 서비스를 구현할 수 있다. 이는 제품이 최적의 작동 상태를 유지하고 고객 만족도를 높이며 유지 보수 및 수리 비용을 줄인다.

제조 산업이 계속 발전함에 따라 데이터의 힘을 효과적으로 활용하는 기업은 글로벌 시장에서 혁신과 경쟁력의 최전선에 남을 것이다. 데이터 기반 제조는 단순한 트렌드가 아니라 점점 더 치열해지는 경쟁 환경에서 살아남기 위한 필수 요소다. 제조업체가 시장 수요에 신속하게 대응하고 고품질의 효율적인 제품을 생산하며 뛰어난 고객 경험을 제공할 수 있도록 한다. 이를 통해 데이터는 디지털 제조 기업의 기반으로 자리 잡고 성공적이고 미래 지향적인 제조 전략의 핵심이 된다.

 

데이터는 디지털 제조 기업의 기반이며, 제품 설계, 제조 프로세스, 공급망 관리, 품질 관리 및 애프터 서비스 지원을 최적화하여 제조 산업을 혁신하고 있다. 이 데이터 기반 접근 방식은 효율성을 높이고 비용을 절감하며 제품 품질과 혁신을 향상시킨다. 제조 산업이 계속 발전함에 따라 데이터의 힘을 활용하는 기업은 글로벌 시장에서 혁신과 경쟁력의 최전선에 남을 것이다.
 

헬로티 김진희 기자 |