디지털 전환의 흐름 속에 이제는 산업 전반에도 데이터가 혁신을 불러오고 있습니다. 제조 현장에서는 데이터 수집 및 분석을 통해 생산 효율성을 향상시키고, 새로운 인사이트를 얻어 프로세스를 개선하고 있습니다. 정부에서도 제조 데이터 활성화 지원 정책 등을 내놓고 있는 오늘날, 이제는 제조 산업의 경쟁력이 데이터 활용 수준에 달려있다고 해도 과언이 아닙니다. 데이터는 제조 산업에서 어떤 역할을 하며, 이렇게 제조 데이터 활용의 중요성이 나날이 더해지는 이유는 무엇일까요? 기업 경쟁력이 데이터에 의해 좌우되는 시대, 제조 분야의 데이터 활용에 대해 자세히 알아보겠습니다.

 

 

제조 데이터 분석이 주는 이점

  디지털 전환은 이미 전 세계적인 흐름이며, 유럽의 무역 장벽도 디지털화를 요구하고 있습니다. 이는 디지털 전환이 더 이상 선택의 문제가 아닌 필수임을 시사합니다. 또한 공장 내 스마트 제조 시스템은 갈수록 고도화되고 있습니다. 그럴수록 기업의 제조 데이터 분석 수준이 시장에서의 기업 경쟁력을 좌우할 것으로 전망됩니다.

  제조 데이터 분석은 제조 활동과 관련된 데이터를 수집, 분석 및 해석하는 전반의 과정을 말합니다. 물리적인 생산 공정뿐 아니라 제품 생산과 관련된 모든 시설과 설비, 지원 업무, 생산 공정이 포함될 수 있으며 광범위한 의미에서는 판매 및 재무 영역까지도 포괄합니다. 이제 제조 데이터 분석을 활용할 때 얻을 수 있는 이점을 살펴보겠습니다.

효율성 향상

  각 설비에 센서를 부착, 모든 데이터를 실시간으로 수집하게 되어 프로세스를 추적 및 관리하기에 용이합니다. 설비의 작동 상태, 제품과 재료의 현황, 생산 진행 상황 등을 한눈에 파악할 수 있어 문제가 발생했을 때 즉각 해결이 가능하고, 병목 현상이 발생하는 등의 문제 상황에 대응하여 생산 현장의 다운타임을 줄일 수 있습니다.

비용 절감

  수집된 데이터를 활용하여 최적의 재고량을 산출하여 재고가 초과되거나 부족한 일이 없도록 관리할 수 있어 재고 보관 비용과 주문 비용이 절감됩니다. 또한 정교한 데이터를 기반으로 불량을 예방하거나 소모성 부품의 수요를 미리 예측하고, 정확하게 투입함으로써 불필요한 비용의 낭비를 막아 전 공정의 비용을 절감할 수 있습니다. 또한 생산물의 수요 공급의 패턴을 과거 데이터를 통해 예측하여 공정 리소스를 적기에 적소에 배분하여 생산력을 크게 향상시킬 수 있습니다. 

제품 품질 향상

  실시간으로 수집되는 공정 데이터와 최종 품질의 제품을 AI가 자동으로 분석하여, 기온, 습도 등 다양한 변수에 따른 제품의 투입량, 작업 시간을 조정하여 일정하고 최적의 품질의 제품을 생성해 줍니다. 또한 각 공정 별로 부착된 센서를 통해 수집되는 데이터를 축적하고, 기술적 분석을 통해 평소와 다른 값이나 품질에 영향을 미칠 수 있는 다른 변수들을 발견하여 불량률을 줄일 수 있습니다. 또한 생산 공정을 모니터링하여 불량품이 발생할 경우 이를 제거하여 전체적인 품질의 향상을 도모할 수 있습니다.

의사 결정 최적화

  다양한 경로로 데이터가 수집되지만, 일관되고 동일한 기준으로 수집된 데이터는 모든 경영진들이 동일한 Fact Data를 기준으로 해석을 내놓을 수 있습니다. 또한 수집된 데이터를 통해 AI가 그 데이터 간의 상관관계를 분석함으로써 미래 결괏값에 대한 통찰력 높은 해석을 제안해 줍니다. 이를 통해 경영진은 공정 운영에 대한 인사이트를 얻을 수 있으며, 예측의 정확도를 높여 생산 계획과 재고 관리를 고도화할 수 있습니다.

고객 만족도 향상

  제조 공정에서 발생하는 다양한 데이터를 수집하고 분석하여 현재 상태와 성능을 정확히 이해합니다. 이 데이터에는 센서 데이터, 품질 검사 결과, 생산 속도, 재료 사용량, 장비 상태 등이 포함됩니다. 고객의 요구사항은 제조 공정의 각 단계와 매핑되어, 특정 품질 기준이 어느 단계에서 영향을 받는지를 파악합니다. 실시간으로 수집된 데이터를 분석하여 공정 조건을 조정함으로써 고객의 품질 기준을 충족할 수 있도록 합니다. 이를 통해 공정의 유연성과 적응력을 높여 고객이 원하는 결과를 얻는 데 기여합니다.

 

 

제조 데이터 분석 유형

  데이터 제조 분석은 네 가지 유형이 있으며, 분석 출력은 사용 목적에 따라 다릅니다. 

  먼저 기술적 분석(Descriptive Analytics)은 시점별로 기록된 데이터의 값을 분석하는 것을 말합니다. 문제가 발생한 시기에 어떤 상황이 있었는지 프로세스의 현황을 파악하고, 변경 사항이 있었다면 프로세스가 진행됨에 따라 어떤 결과를 미쳤는지까지 살펴봅니다. 주로 MES와 같은 관리 시스템을 활용하여 진행합니다.

  다음으로 진단적 분석(Diagnostic Analytics)은 문제가 발견되면 진단 분석으로 문제의 근본 원인을 식별하는 분석법입니다. 기술 분석이 발생한 시기를 바탕으로 현황을 파악한다면, 진단 분석은 문제의 원인을 파악하는 데에 목적이 있습니다. 

  처방적 분석(Prescriptive Analytics)은 진단한 문제에 대한 해결책 제시를 목표로 합니다. 이 과정에는 인공지능 등의 신기술로 통계 및 패턴을 찾아 의사 결정을 내릴 수 있는 고급 알고리즘을 사용합니다.

  마지막으로 예측적 분석(Predictive Analytics)은 발생할 상황을 예측하기 위해 과거 데이터 및 실시간 데이터를 사용하여 분석하는 것을 말합니다. 사용 예시로는 유지보수 시점 예측, 수요 예측 등이 있습니다. 예측 분석을 위해서는 기계 학습 알고리즘 및 통계 분석 소프트웨어, IoT와 같은 첨단 툴이 필요합니다.

 

 

제조 데이터 분석에서 발생할 수 있는 문제

  제조 데이터 분석은 회사 전체 프로세스 최적화 및 문제 해결에 도움이 되지만, 잘못 관리하거나 사용할 경우 오히려 프로세스에 악영향을 미칠 수 있습니다. 일반적으로 발생할 수 있는 문제는 다음과 같은 것들이 있습니다.

데이터 사일로화

  데이터 사일로화는 각 부서가 서로 다른 시스템에 데이터를 보관할 경우 발생합니다. 데이터 사일로화란 각 시스템 간 데이터 호환이 부족하거나 연결이 어려울 경우, 데이터 분석에 각 데이터를 활용하기 어렵게 되는 상황을 말합니다. 각 부서가 서로 호환되거나 같은 시스템을 사용하면 데이터 사일로화를 방지할 수 있습니다.

데이터 오류

  시스템의 출력값은 입력에 의해 좌우될 수밖에 없습니다. 데이터 입력이 부정확하면 출력 결과도 부정확하게 되므로, 데이터 처리 시스템에 입력한 데이터의 정확성을 항상 확인해야 합니다. 또한 데이터의 입력을 받는 방법, 단위, 빈도 등의 기준이 명확히 정의되어 있어야 정확한 데이터를 수집할 수 있습니다. 해당 기준을 명확히 세워 그에 부합하는 데이터를 수집해야 합니다.

적절한 툴을 사용하지 않음

  수동 시스템을 이용하면 오류 위험과 확장 불가능성의 문제가 있어 데이터 입력에 막대한 시간이 소모됩니다. 제조 데이터 분석의 첫 번째 단계는 정보 처리 및 공유를 위한 인프라 역할을 하는 솔루션을 도입하는 것이므로 이와 같은 기술 분석 소프트웨어의 도입을 먼저 고려해 보는 것이 좋습니다.

  이와 같은 문제가 발생하지 않도록 데이터의 정확도를 유지하고, 사용하는 시스템을 통일하여 데이터를 체계적으로 관리해야 합니다.

 

 

데이터를 활용하여 기업의 경쟁력을 향상시키세요

  데이터가 첨단화된 기술들과 결합하면 활용 가능성은 무궁무진합니다. 데이터에서 가치 있는 정보를 찾아내고 활용하는 능력이 기업의 경쟁력을 좌우하는 시대, 이를 도울 수 있는 MES, ERP 등의 소프트웨어 도입 또한 적극적으로 고려해 보아야 합니다.

  SK㈜ C&C에서는 제조 역량을 강화할 수 있는 다양한 스마트 팩토리 서비스를 제공합니다. 전문가 제시하는 스마트 팩토리 솔루션에 대해 더욱 자세히 알아보고 싶다면 아래 ‘더 알아보기’를 참조해 주세요.

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