아티클 스터디 - 제조업에서 데이터 분석이란? (7)

제조업에서 데이터 분석이란? · 인생을 여행처럼🛫

제조업에서 데이터 분석이란?

 

제조 데이터 : ERP, 생산관리, 품질관리, 설비관리 등의 공장 내에서 수집되는 데이터

제조 데이터 분석: 원료, 공정, 품질, 출하 정보 등으로 연결된 데이터를 활용하여 품질 개선과 장애를 예측하는 문제를 해결하는데 중점을 두고 있음

 

 

목적

• 과거에는 실시간 적용이 어려웠지만 제조 공정 디지털화를 통해 각 설비의 데이터를 활용하게 됨
• 효과적인 의사 결정, 사전 대응, 신규 가치 창출로 경쟁력을 강화할 수 있음

의의

• 제조 현상에서 일어나는 현상에 대해 데이터 기반의 접근과 해석을 통해 문제 해결
• 수집된 데이터 기반으로 현장 개선 활동 및 기술 과제 추진등에서의 활용 증가
• 경험에 의한 제조 공정 운용에서 다양한 공정 데이터 기반 객관화된 공정 운용으로 변화
• 실시간 공정 모니터링 및 운용을 통한 생산 효율화 향 

 

1. 품질 원인 분석

• 원료, 공정, 품질 데이터를 기반으로 이상 원인을 파악하고, 센서 데이터를 활용해 물성 유지와 양품 생산을 위한 관리 방안을 제시하는 과정
• 현업 경험과 분석 결과 간 상충 가능성이 크기 때문에 분석 파트는 공정 도메인에 대한 이해도를 높이고, 현업 파트는 즉각적인 피드백을 제공해야함

2. 최적 공정 조건 도출

• 과거의 best practice 기반으로 생산 품종과 라이별 최적 조건을 찾아 현장에 적용하고 운영 최적화를 목표로함
• 데이터 수집 > 표준 최적 조건 도출 > 현장 적용 > 모니터링 단계로 진행
• 데이터 기반의 생산 공정의 기술 축적과 표준화를 통해 생산성과 품질 향상 도모

3. 설비 장애 예지

• 생산 설비나 공정의 안정성을 수치화하여 이상을 미리 예측하는 것
• 효율적인 설비 유지보수를 위해 주변에 설치된 센서를 실시간으로 분석하여 설비 이상 발생을 사전에 파악할 수 있는 스마트한 모니터링 구축이 목표
• 예측 결과를 시스템에 적용하여 정상 범위를 이탈하는 경우 현업이 필요로 하는 요소가 무엇인지 파악하는 것이 중요

4. 이미지 분석

• 제품 생산 중 발생하는 각종 이미지를 목적별로 분류 및 예측하는 것
• 이미지 데이터 수집, 분류 모델 생성, 현장 적용 과정을 통해 결점 검출의 정확도를 높이고 작업자의 재확인 시간을 단축
• 결점의 특징을 시각화하여 작업자가 결점 현황을 쉽게 파악하도록 함

 

 

 

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실무 적용 사례

1. 최적 공정 조건 도출

• 예 ) 대규모 자동차 제조업체
• 과거의 생산 데이터를 기반으로 각 차량모델의 최적 공정 조건을 도출함
• 결과 : 생산성과 품질이 향상되고 불필요한 자원 낭비가 줄어듦

2. 설비 장애 예지

• 설비에 설치된 센서 데이터를 실시간으로 분석해 이상 징후를 미리 파악함
• 예측 모델을 통해 고장을 예측하고 사전 점검 및 유지보수 계획을 세움
• 결과: 유지보수 시간을 최적화하고 생산 중단 예방 가능