더 쉽게 알아보기 빅데이터 제조업 활용사례 5편

더 쉽게 알아보기 빅데이터 제조업 활용사례 5편

◆ 빅데이터 분석 기반 공장운영 

빅데이터 분석 기반 공장 운영은 공장 내부의 데이터를 수집하고 분석하여 생산성 향상과 운영비용 절감을 목표로 하는 것입니다. 이를 위해서는 다음과 같은 절차를 따릅니다.

◈ 데이터 수집

공장 내부에서 발생하는 데이터를 수집합니다. 이는 IoT 센서, 제어장치, 생산 라인 등에서 생성되는 데이터를 수집합니다. 수집된 데이터는 수집주기, 저장 주기, 데이터 전송 방법 등을 고려하여 효율적으로 관리합니다.빅데이터 분석 기반 공장 운영에서 수집하는 데이터는 크게 다음과 같습니다.

1. 제어 장치 데이터 : 공장 자동화 시스템 내부에서 발생하는 데이터로서, 예를 들면 생산 라인에서 사용되는 모터, 센서 등으로부터 생성되는 데이터가 이에 해당합니다.

2. 생산 일지 및 생산 관련 데이터 : 생산 일지, 제품 생산량 등 생산 관련 데이터가 이에 해당합니다. 이 데이터를 분석하면 품질 관리, 비용 관리, 자원 효율성 분석 등 다양한 분석이 가능합니다.

3. 유지보수 데이터 : 설비 유지보수 기록, 재고 관리, 수리 기록 등과 같은 데이터입니다. 이 데이터를 사용하면 설비의 상태를 파악하고 장애 예방에 도움을 줍니다.

4. 품질 데이터 : 제품 불량률 및 불량 원인 분석 데이터 등과 같은 품질 데이터가 있습니다. 이 데이터를 바탕으로 품질 향상 및 불량률 감소에 대한 분석이 가능합니다.

5. 환경 데이터 : 공장 내부 및 외부에서 발생하는 데이터로서, 대기오염, 소음, 진동 등의 데이터가 있습니다. 이 데이터를 수집하여 환경 문제 체크와럼 다양한 분석이 가능합니다.

이러한 데이터를 수집하기 위해서는 IoT 센서, 제어 장치, 생산 라인 등을 통해 데이터를 자동으로 수집하거나, 직원이 수동으로 수집하게 할 수 있습니다. 데이터 수집 방법은 분석의 목적과 상황에 따라 적절하게 선택해야 합니다.

◈ 데이터 분석

공장 운영에 필요한 데이터는 다양합니다. 이를 효율적으로 분석하기 위해서는 분석 대상 및 분석 방법 등을 고려해야 합니다. 예를 들어 생산 라인에서 사용되는 제품, 기계 및 부품의 상태, 식별번호 등을 분석하면, 전체 생산성, 고장 발생 확률, 재고 관리 등 수많은 결정 요인을 관리할 수 있습니다. 빅데이터 분석 기반 공장 운영에서 수집된 데이터를 분석하여 다음과 같은 결과를 도출할 수 있습니다.

1. 생산성 향상 : 데이터를 분석하여 생산 라인의 병목 현상을 해결하거나 자원 사용 효율을 높이는 등 생산성 향상에 대한 정보를 제공할 수 있습니다.

2. 고장 예측 및 예방 : 수집된 데이터를 기반으로 머신 러닝과 같은 기술을 이용하여 장비 고장 시기를 예방하고, 이를 대비한 대응책을 마련할 수 있습니다. 이를 통해 생산 라인의 중단 시간을 최소화할 수 있습니다.

3. 품질 관리 : 수집된 데이터를 이용하여 제품 불량 원인을 파악하고, 이를 향상시켜 제품 품질을 향상시킬 수 있습니다.

4. 적시 대응 : 데이터를 분석하여 문제 발생 시 빠른 대응을 할 수 있습니다. 이를 통해 잠재적인 문제를 사전에 예측하고 대응해 나갈 수 있습니다.

5. 비용 절감 : 데이터 분석을 통해 생산과 관련된 데이터를 분석하면 자원 낭비를 예방하고 운영 비용을 절감할 수 있습니다.

이러한 결과를 도출하기 위해서는 데이터 전처리, 분석 모델 구축, 결과 도출 및 시각화 등의 일련의 과정이 필요합니다. 빅데이터 플랫폼과 통계 분석 기술, 머신 러닝과 같은 기술을 활용하여 효과적인 분석을 진행할 수 있습니다.

 

◈ 의사결정

분석된 데이터를 바탕으로 적극적인 의사결정이 가능합니다. 생산 계획, 유지보수 일정, 인력 관리 등 다양한 영역에서 의사결정을 즉각적으로 내릴 수 있습니다. 빅데이터 분석 기반 공장 운영에서는 다양한 분석 결과를 토대로 의사결정을 내려야 합니다. 아래는 빅데이터 분석 기반 공장 운영에서 의사결정을 내리는 예시입니다.

1. 우선순위 결정 : 운영 중 문제가 발생했을 때, 해당 문제를 해결하기 전 우선순위를 결정할 필요가 있습니다. 이를 위해 생산 라인에서 발생하는 문제들의 중요도를 분석하여 우선순위를 결정할 수 있습니다.

2. 자원 활용 결정 : 공장 운영에 필요한 자원들의 활용에 대한 의사결정도 중요합니다. 분석 결과를 바탕으로 자원 활용 계획을 수립하여 이상적인 자원 사용 방법을 찾을 수 있습니다.

3. 결함 예측 및 예방 결정 : 공장 운영에서 장비 결함이나 고장 발생은 생산성을 크게 저하시킵니다. 이러한 결함을 미리 예측하고 예방하는 방법도 분석 결과를 통해 결정할 수 있습니다.

4. 공정 개선 결정 : 공장 운영에서 공정 개선이 필요한 경우, 빅데이터 분석을 이용하여 이를 지속적으로 모니터링하고 분석하는 것이 좋습니다. 그 후, 문제점을 파악하여 적극적인 공정 개선 방안을 찾아 의사결정을 내려야 합니다.

이러한 의사결정에 있어서도 데이터 전처리, 모델링, 결과 도출 등의 과정이 필요하며, 정확한 분석 결과를 얻기 위해서는 다양한 데이터 소스를 활용하여 통합 분석해야 합니다.

◈ 모니터링 및 점검

생산 과정에서 발생하는 다양한 이슈를 빠르게 파악하고 대처할 수 있는 모니터링과 점검 시스템을 구축합니다. 제품 불량률, 무보증 수리, 인력 효율성 등의 이슈를 빠르게 파악하고, 대응하며, 화재 등의 위험류를 줄일 수 있습니다.  빅데이터 분석 기반 공장운영 모니터링 및 점검에서는 다양한 정보를 수집하고 분석하여 운영 중 발생할 수 있는 문제점을 예방하고 개선하는 작업을 수행해야 합니다. 아래는 빅데이터 분석 기반 공장 운영 모니터링 및 점검에 필요한 내용입니다.

1. 생산 라인 모니터링 : 생산 라인 상태 모니터링을 통해 생산 라인의 상태를 지속적으로 파악합니다. 여기에는 센서 데이터, 제어 시스템 데이터, 영상 데이터 등이 포함됩니다.

2. 자원 모니터링 : 외부 요인에 따른 자원 모니터링(예: 수위, 자외선, 대기 오염 등)을 통해 생산 라인에서 발생하는 문제점을 사전에 예방할 수 있습니다.

3. 고장 예측 및 예방 : 고장 발생을 예측하고 예방할 수 있는 방법을 모니터링과 분석을 통해 찾아냅니다. 이를 통해 공정의 안정성을 높일 수 있습니다.

4. 품질 모니터링 : 제품 품질 및 생산 효율성을 평가할 수 있는 데이터를 수집하여 모니터링 및 평가합니다.

5. 적극적인 조치 : 모니터링 결과, 문제가 발생하면 적극적인 조치를 취해야 합니다. 이를 위해서는 예방적으로 조치를 취할 수 있는 계획을 미리 수립하고, 조치가 이루어지는 시간과 방법 등을 명확하게 결정하는 것이 중요합니다.

빅데이터 분석 기반 공장운영 모니터링 및 점검은 예방적인 관리 방식을 채택하여 생산 리스크를 최소화하고, 생산성을 최대화할 수 있도록 지속적으로 관리해야 합니다.

◈ 유지보수 및 개선

공장 내부에서 발생하는 여러 이슈를 개선하고, 성능을 최적화하기 위해서는 유지보수와 개선 작업이 필요합니다. 이를 위해 빅데이터 기반 분석 결과를 바탕으로 자원 운용과 공간 구성 등을 최적화하여 생산 효율을 높이며, 고객 만족도를 높이는데 기여합니다.  빅데이터 분석 기반 공장운영에서는 유지보수 및 개선이 중요합니다. 아래는 빅데이터 분석 기반 공장운영에서 유지보수 및 개선에 필요한 내용입니다.

1. 모니터링 시스템 유지보수 : 모니터링 시스템에는 여러 센서, 제어 시스템 및 데이터 수집 장치가 사용됩니다. 이러한 장치들은 정밀한 조정과 함께 유지보수 및 점검이 필요합니다.

2. 데이터 정제 및 관리 : 데이터 수집이 잘 되었더라도, 수집된 데이터를 정제하고 관리하지 않으면 분석에 필요한 데이터를 얻기 어렵습니다. 따라서 데이터 정제 및 관리는 유지보수 작업 중 하나입니다.

3. 분석 모델 개선 : 빅데이터를 분석하여 해결해야 할 문제나 개선해야 할 부분을 파악하고, 분석 모델을 개선합니다.

4. 시스템 개선 : 시스템 개선을 통해 분석 및 점검 작업을 보다 효율적으로 개선할 수 있습니다.

5. 인력 교육 및 관리 : 유지보수 및 개선 작업은 인력이 중요합니다. 인력들이 현장에서 발생하는 문제들에 대해 적극적으로 대처할 수 있도록 교육하고 지속적으로 관리해야 합니다.

빅데이터 분석 기반 공장운영에서는 모니터링 시스템, 데이터 정제 및 관리, 분석 모델 개선, 시스템 개선, 인력 교육 및 관리가 모두 중요합니다. 이를 통해 공장 운영을 개선하고 생산성을 향상시킬 수 있습니다.