현재까지 쌓여진 생산설비 데이터를 가지고 할수 있는 일은 무엇인가?
계절별, 원산지별 원재료 특성에 따라 최적의 설비 공정조건을 어떻게 찾지?
계절별로 생산 설비의 조건을 숙련된 자동화 설비 운영자들이 조정해 왔는데 자동화할수는 없을까?
많은 제조기업들이 가진 질문들이다.
생산 자동화가 잘 되어 있는 기업조차도 활용할 만한 데이터가 많지 않은 경우도 많다.
설비 자동화는 많이 투자되어 왔지만 아래와 같이 데이터를 수집하는데 부족함을 가지는 기업들도 많았다.
- 일부 데이터는 수집하고 있지만 체계적인 데이터 수집 계획이 필요한 경우
- 디지털 데이터로 모니터링, 제어 하고 있지만 저장하고 있지 못한 사례
- 많은 데이터를 축적했지만 무엇을, 어떻게 해야 할지 방향성이 필요 한 경우
IT시스템, 생산자동화를 통해 생산성과 설비 가동성이 향상되었다면 이제는 다른 시도를 해볼 때이다.
특히 중소제조기업들은 정부의 스마트 공장 구축 지원사업을 통해 생산성, 품질 향상, 원가 절감, 리드 타임 개선과 같은 효과를 가져 올수 있었다.
그 다음은 무엇을 해야 할까?
우리 공장을 다시 한번 정확히 진단해 볼 필요가 있다.
스마트 공장 시스템 도입을 통해 기업의 경쟁력을 기르거나 기업 문제점을 근원적으로 해결했는가란 질문을 할수 있다.
제조 현장의 경쟁력을 향상하기 위한 데이터란와 기업의 문제점을 보기 위한 데이터란 무엇이 있을까?
실시간 데이터를 통해 상황을 바로 파악하고 신속하게 조치하는 것이 중요할뿐만 아니라 과거의 데이터를 통한 인사이트를 얻고 해결하는 것이 필요하다.
그러기 위해서는 실시간으로 공장에서 발생하는 데이터를 기반으로 이상상황을 즉시 파악후 조치할뿐만 아니라 발생된 데이터를 버리지 않고 쌓아야 한다.
누적된 데이터를 통해 과거를 돌아보고 개선점을 찾거나 더 좋은 해결점을 모색할수 있다.
- 과거에 발생했던 불량 유형, 원인을 정의하고 이를 측정할수 있는 수준으로 디지털 데이터로 정의
- 불량 유형과 원인의 데이터를 통해 실시간 모니터링 시스템에 임계치로 설정
- 과거 발생했던 불량이 동일하게 발생시 실시간 모니터링 시스템에서 알람
- 과거 시계열 데이터를 통해 다양한 요인들이 줄 수 있는 영향 요소 분석
- 다양한 품질 영향 요소 데이터를 실시간으로 모니터링
- 불량률에 영향을 줄수 있는 환경, 설비 조건 이상을 바로 조치
업종마다 기업마다 가지고 있는 설비, 생산제품, 생산 공정, 관리 방법 등 다른 방식을 가지고 있다.
그러다 보니 제조기업의 특성 및 업을 이해하고 접근하는 것이 필요하다.
무작정 빅데이터, AI가 대세이니 해야한다가 아니라 차근, 차근 단계적으로 정도의 길로 AI 제조 기반을 도입해야 한다.
- 데이터가 없다면 IoT 센서, PLC, 게이트웨이와 같은 설치를 통해 데이터를 보기 시작
- 실시간 데이터를 보기 시작했다면 데이터를 관리 가능
- 설비의 데이터를 차트 데이터가 보기 시작하고 불량이 나오는 상황을 인지
- 불량이 발생하는 시점의 차트 특성을 기록으로 남기고 임계치를 설정해서 업무에 관리하기 시작
- 담당자는 실시간 차트 데이터를 보며 불량이 나올수 있는 상황들을 잘 알고 있다고 판단
- 이러한 판단이 맞는지 검증하는 단계 진행
- 쌓여진 데이터를 통계적인 방법, 머신러닝, 딥러닝의 기술을 통해 영향요소를 파악하가나 센서 이상을 사전에 예측해서 사전에 설비를 정비
아이디비는 초기 데이터를 축적하기 위한 센서 구축, 실시간 데이터 모니터링뿐만 아니라 축적된 히스토리컬 데이터 기반으로 AI 제조 시스템 구축에 있어 제조기업에 도움을 주고 있다.
실시간 데이터 모니터링
아이디비 '바로 Go AI'는 설비의 온도, 압력, 전류, 전압, 진동 등 다양한 축적된 데이터를 기반으로 분석 및 AI 기반으로 학습하여 실시간 모니터링 시스템에 연동하는 시스템을 제공한다.
설비장착된 센서의 이상 조짐을 미리 예측하는 AI 모델링
이를 통해 스마트공장을 구축하고자 하는 제조기업들이 생산성, 설비 가동성의 향상 및 불량률 저하를 위한 고도화 구축에 기여하고 있다.
아이디비의 '바로 Go AI'에 대해 궁금하시면 아래로 연락을 주세요.
Email. contact.idb@idb.ai
Tel. 070-4388-7030
Web. www.innodatabridge.com