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신년특집

신년특집II-스마트 뷰티를 향한 첫 걸음, 스마트팩토리 솔루션 기업-③스카다ICT/엠아이큐브솔루션/임픽스

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스카다ICT : CTQ 관리기반 스마트팩토리 구축 지향

 

CTQ(Critical To Quality) 관리 기반 스마트팩토리 구축을 지향하는 스카다ICT는 ‘TQ-MES’를 제안하고 있다.

 

 

스카다ICT의 ‘TQ-MES’는 영업·자재·생산·POP·창고·품질·설비·생산관제·생산표준·협력사SCM관리 요소에다 인사·회계·원가관리 등 전 영역을 커버하는 솔루션이다.

 

작업 표준관리 프로세스를 예로 들면 ‘제조공정조건’(콘트롤 플랜·QC공정도·레시피)을 제조 현장에서 수집한 데이터와 불량발생 현상을 분석, 최적의 공정 조건을 산출한다음 생산정보를 누적해 설비의 이상 여부와 불량 지속발생 경보를 실행할 수 있는 시스템으로 가동할 수 있다.

 

품질대응 프로세스의 경우에는 ‘알람정보 POP 전송 → 신속대응 선별/ 설비·검사장비 대응 방안 마련 → 부적합통보서 발행/ 소모품 공급 예방점검 → 신속대응 절차 수행’ 등의 과정을 거치게 된다.

 

스카다ICT의 프로그램은 △ 1단계 필드 디바이스(비전카메라·로봇·컨베이어·IoT센서 등) △ 2단계 데이터 수집 △ 3단계 모니터링(알람관리·실시간 모니터링 감시) △ 4단계 오퍼레이트 어플리케이션(스마트팩토리·스마트팜·스마트HACCP·웹기반 시스템) 등으로 작동한다.

 

엠아이큐브솔루션:  데이터·네트워크·AI 기반 토털 솔루션 제안

 

엠아이큐브솔루션은 스마트팩토리의 필요성을 코로나19 팬데믹이 몰고온 ‘뉴노멀’에서 찾는다. 가장 먼저 소비자 행동의 변화에서 기인하고 있다는 사실이다.

 

즉 건강한 먹거리에 대한 새로운 정립과 인식 확산, 신체 건강과 동시에 정신·감정 건강에 대한 소비자 관심이 증대함으로써 ‘웰빙’에 대한 인식 자체가 변하고 있기 때문.

 

이에 따라 제품에 대해 기대하는 가치가 역시 자연스럽게 변화를 겪는다. 1차원의 욕구 충족 대상이 아니라 다양한 관점의 소비자 개성과 특성을 충족시킬 수 있는 가치 수단으로 변화하고 유튜브·SNS 등 뉴미디어로 소통하는 매개체로서의 역할을 수행하게 된 것이다.

 

 

이같은 소비자 변화는 결국 제조기업에게 품질 기준의 재정립을 요구하기에 이르렀다. 제품 품질에 대한 새로운 정의와 기준을 요구하고 한 발 더 나아가 함유 성분·원산지·공급사 등 품질 안전과 관련한 투명성을 중요시하게 여기기 시작했다.

 

엠아이큐브솔루션 측은 “시시각각 변하는 고객 니즈 변화에 대한 신속한 분석, 이를 반영한 제품 개발 기간 단축, 그리고 화장품의 특성을 가장 잘 반영하는 ‘다품종 소량생산’에 최적화한 독자 제조기술의 확보가 화장품 기업에 가장 절실한 시점”이라고 진단하면서 “이를 최대한 효율성 높고, 빠른 시점에 해결하기 위한 방안이 스마트팩토리의 도입”이라고 제안한다.

 

제품개발 부문에서 수주·주문 정보와 생산량 변동 데이터를 통해 시장 트렌드에 따른 신규 제품군과 수요량을 예측하고 과거에 생산한 색조화장품의 색상 배합 데이터를 AI모델로 적용(학습)한 후 신제품의 새로운 색상 배합 비율을 추천하는 방식이다.

 

 

공정관리 부문의 경우 △ 공정 진행상황과 이상 상황을 반영, 시뮬레이션 기반 최적 생산 스케줄을 자동화 △ 계량·배합 공정 운영 최적화와 설비·장비·제품별 최적 레시피 추천·관리 AI모델 개발 △ 설비 데이터와 설비 보전 이력을 활용한 AI 공정 설비 보전 등의 세부 내용을 수행한다.

 

품질관리 부문은 △ 수입·공정·출하 검사에 대한 데이터 AI학습을 통한 불량 원인 분석과 사전 예지 △ 원부자재의 품질 검사 결과 데이터 분석을 통해 공급기업의 신뢰성 평가와 공급 자재별 품질 검사 기준을 설정하는 등의 시스템화를 추구하게 된다.

 

이러한 기본 사안들을 종합, 엠아이큐브솔루션은 빅데이터분석·클라우드MES·ISP/PI컨설팅·AI모델링·디지털트윈·퀀텀FDC 등의 프로그램을 결합한 토털 솔루션을 제시하고 있다.

 

(주)임픽스:  AI 디지털 전환 공장 구축 최적 솔루션 시현

 

AI공장 구축을 위한 솔루션을 제공하는 (주)임픽스는 이를 위한 4단계의 로드맵을 설정, 시행한다.

 

 

첫 단계는 제조 데이터 분석 PoC(Proof of Concept·개념 증명: 신기술 도입 이전에 실제 실현가능성이 있는지에 대한 전체 검증 과정)다. 여기서는 분석 데이터 셋을 구축하고 제조 AI에 대한 PoC를 진행한다.

 

다음 단계는 제조 AI 데이터 셋의 표준화·제조 데이터 파이프라인 구축·데이터 레이크 인프라 구축을 종합하는 Data Lake Infrastructure(DLI)다. 세 번째 단계의 AI·BI·DT(AI·BI·DT의 연계 활용·제조 공정AI 표준작업지침 구축)를 거쳐 최종 AI 자율공정제어 단계에 접어든다.

 

(주)임픽스의 솔루션을 적용한 화장품 스마트팩토리의 적용 사례를 보면 우선 공정 라벨링 데이터·HOMO RPM·내부 온도 등을 분석대상 데이터로 삼고 이를 통해 △ 세부 공정 실시간 자동 인식(폴리머 분산과 1차 유화 등) △ 표준 모델과 작업 표준을 기반으로 AI 분석을 통한 실시간 품질 예측·알림 등을 목표로 잡는다.

 

 

두 번째는 각 온도들의 SV값·PV값·품질 데이터를 분석대상 데이터로 설정해 △ 작업자의 목표 온도 설정 시점부터 실제 온도 도달까지의 시간 분석 △ 도달 시간에 따른 품질 영향 분석 △ 설비별 평균 도달 소요시간 변화에 따른 설비 이상 감지 알람 △ AI를 통해 PV값 변동폭 기울기에 따라 실시간 품질 예측과 알림 등을 분석한다.

 

이 같은 분석을 통해 베스트 작업 진행 모델과 기준 작업 매뉴얼과의 비교 분석이 가능하게 됨으로써 품질관리 기능을 강화하고 AI 활용에 대한 작업자 교육과 개선활동이 가능하게 된다.

 

이상호 대표는 “지능형 공장은 데이터를 생산하기 위한 센서 기술·데이터 처리 기술·자율 진단·스마트 디바이스 등을 활용해 구축이 가능하지만 생산성 향상과 원가 절감을 위해 어떠한 데이터가 필요한지, 어떤 디바이스를 활용해야 하는지를 결정하는 것은 전사적 혁신조직의 몫”이라고 AI형 공장의 도입·실천에 대한 강한 의지와 노력을 먼저 주문했다.

 




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