제조 시각화

스마트 팩토리를 고려할 때 가장 중요한 것은 먼저 공장 내 생산 활동 및 작업 조건에 대한 데이터를 수집하고 시각화하는 것입니다 직관이나 경험보다는 데이터에 의존함으로써 보다 효율적인 개선 방안을 선택하고 그 효과를 명확히 할 수 있습니다

이니셔티브

고객의 요구사항을 청취하고 현황을 확인하며 데이터를 분석하여 스마트팩토리 전환의 목표와 진행상황을 정리하겠습니다
스마트공장 전환 평가지표 중 하나인 SMKL을 이용하여 스마트공장 전환의 목표, 단계, 선정기법, 비용 효율성 등을 정리하겠습니다
이런 것들을 정리하면 소규모로 시작해 효과를 확인하면서 스마트팩토리를 꾸준히 구현해나갈 수 있습니다

스마트팩토리 진단 IoT 평가지표 “SMKL”

SMKL을 사용하면 스마트팩토리 전환의 '현황'과 '목표'를 쉽게 이해할 수 있습니다

구체적인 예

식품 제조 공장 예시

대상: 가공된 제품을 팩에 채우고 포장하는 8개의 생산 라인으로 구성된 공장
특징: 각 라인은 비용을 낮추면서 생산량을 보장하기 위해 고밀도 생산 계획으로 운영됩니다
요구사항: 생산성 향상, 인력부족 대응, 직원 근무환경 개선 등

현황 확인(현장조사)

고객사에서 수집한 생산실적자료(제조라인 가동현황)를 확인하고 현장조사를 실시하여 생산성 저하를 초래할 수 있는 현상을 파악하였습니다 이렇게 수집된 데이터를 분석하고 그래프화하여 개선점을 시각화했습니다

  • 고객이 수집한 생산 실적 데이터
  • 현장 조사 중 수집된 데이터

  • 충진 기계가 자주 정지(짧은 라인 정지)했지만 빠른 응답으로 인해 충격이 덜 눈에 띄었습니다
  • 초콜릿 정지에 초점을 맞춤으로써 특정 오류가 자주 발생하고 이러한 오류의 발생이 다양하다는 것을 발견했습니다

→이러한 추세를 더 깊이 파고들어 개선점을 찾아보세요

현재 상태 평가

데이터를 수집하고 활용할 수 있는 시스템을 구축할 수 있다면 생산성 향상과 노동력 절감으로 이어질 수 있습니다

제안된 대책은 하나의 라인으로 작게 시작하여 검증한 다음, 여러 라인으로 확장하기 위한 본격적인 시스템 도입을 포함하는 것을 고려하기로 결정되었습니다

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