변화되는 제조 환경에서 생산을 최대화하기 위한 지능형 통합 설비 관리 시스템

디지털 변환(DX) 기술은 디지털 기술을 활용하여 기업의 비즈니스 모델, 운영 프로세스,
고객 경험을 혁신적으로 변화시키는 전략적 접근법으로써 제조 현장의 운영 방식을
근본적으로 바꾸고 있다. 이 변화는 CMMS, MES, SCADA/DCS, PLC 그리고 CMS 등의
시스템들을 통해 이루어지고 있다. 이러한 DX 기술은 제조 공정의 효율성과 유연성을
극대화하며, 동시에 비용을 절감하고 품질을 개선하는 데 중요한 역할을 한다.

제조 산업 내 다양한 시스템의 역할과 기능

제조 산업의 시스템들은 그림 1과 같이 제조 공정의 디지털화와 최적화, 생산성 향상을
위해 중요한 역할을 수행하며, 아래와 같은 다양한 기능을 가진다.
•CMMS : 유지보수 관리를 자동화하고, 장비 및 자산의 유지보수 계획, 실행, 모니터링을 최적화한다. 이 시스템은 고장 발생 전에 장비 문제를 예측하고 예방하는 데 중점을 둔다.
•MES : 제조 공정의 효율성을 극대화하기 위해 실시간으로 제조 데이터를 수집, 모니터링, 분석한다. 이 시스템은 주문 관리, 생산 스케줄링, 품질 관리 등을 통합하여 제조 공정의 성능을 최적화한다.
•SCADA/DCS : 대규모 제조 및 공정 시설에서 데이터 수집, 모니터링, 제어를 담당한다. 이 시스템들은 원격으로 설비를 감시하고, 제어할 수 있는 능력을 제공하여 공정의 안정성과 효율성을 향상시킨다.
•PLC : 제조 공정에서 기계 및 장비를 자동으로 제어하기 위해 사용된다. 이는 실시간으로 공정을 제어하고 모니터링하며, 높은 신뢰성과 간단한 프로그래밍이 특징이다.
•CMS : 장비의 상태와 성능을 실시간으로 모니터링하여 장비 고장을 예측하고, 유지보수를 최적화한다. 이 시스템은 진동 분석, 온도 모니터링, 소음 분석 등을 통해 장비의 상태를 지속적으로 감시한다.
 
제조 산업의 생산성을 높이기 위해서는 단순히 개별 기술의 도입을 넘어서, 시스템들 간의 통합적인 접근이 필요하다. 예를 들어, MES를 통해 수집된 생산 데이터를 CMS와 결합하여 장비의 상태를 더욱 정밀하게 모니터링하고, SCADA/DCS 시스템을 통해 실시간으로 제어함으로써 공정의 안정성과 효율성을 동시에 달성할 수 있다. 또한 CMMS와의 통합을 통해 유지보수 계획을 최적화하고, 장비의 가동 시간을 극대화하여 전반적인 생산성을 높일 수 있다.

기존 솔루션의 한계점

제조 산업에서 CMS의 도입은 장비의 상태를 실시간으로 모니터링하여 고장을 예측하고, 유지보수 비용을 줄이는 등 생산성과 품질을 향상시키는 데 중요한 역할을 한다. 그러나 기존 CMS는 주로 진동, 온도 등의 물리적인 데이터에 의존하여 작동하는 경향이 있고, 제조 환경의 복잡성과 다이내믹함을 완전히 반영하기에는 여러 한계가 있다. 이러한 한계는 제조 현장의 효율성과 제품 품질에 영향을 미칠 수 있으며, 다음과 같은 세 가지 주요 문제로 나타난다.

① 오진단의 가능성과 원인 파악의 어려움
기존 CMS가 진동이나 온도 같은 단일 또는 제한된 데이터 유형에만 의존할 경우, 운영 환경의 변화를 이상 현상으로 잘못 인지하여 오진단을 할 수 있다. 특정 공정에서 장비의 부하가 일시적으로 증가해 온도가 상승하는 경우, 이를 장비 고장의 신호로 오해할 수 있다. 이는 잘못된 유지보수 결정을 초래하고, 불필요한 작업 중단과 비용을 야기할 수 있다. 또한, 이러한 오진단은 제조 공정의 복잡한 상호작용과 다양한 외부 요인들을 충분히 고려하지 못하기 때문에 명확한 원인을 파악하는 데 어려움을 겪는다.

② 지속적인 시스템 고도화와 알고리즘의 적응성 문제
제조 산업은 지속적으로 변화하고 있으며, 더 좋은 제품을 생산하고 생산성을 높이기 위해 시스템은 계속해서 고도화된다. 이 과정에서 기존에 사용 중이던 CMS의 알고리즘과 분석 결과를 지속적으로 사용하기 어려운 문제가 발생한다. 공정의 변화나 새로운 기술의 도입으로 구동 조건이 변경될 때, 기존 CMS는 이러한 변화를 적절히 반영하지 못하고, 새로운 상황에 맞는 분석 결과를 제공하는 데 한계를 보인다. 이는 생산성과 품질 향상을 위한 노력을 제약하는 요소가 될 수 있다.

③ 운영 경험과 노하우의 체계적 활용 부재
제조 공정을 운영하면서 축적되는 사고 이력, 오퍼레이터의 노하우, 고유한 패턴 인식 등은 공정의 최적화와 품질 관리에 매우 중요한 자산이다. 하지만 기존 CMS는 이러한 비정형 데이터와 주관적인 경험을 체계적으로 통합하고 활용하는 메커니즘을 갖추지 못했다. 이로 인해 잠재적인 개선 사항의 식별, 공정 최적화를 위한 전략 개발 그리고 예측 정확도의 향상이 제한된다.
한계를 극복하기 위해서는 단순한 조건 모니터링을 넘어서, 제조 환경의 다이내믹함과 복잡성을 종합적으로 반영할 수 있는 방향으로 나아가야 한다. 이를 위해 다양한 데이터 소스와 운영 노하우를 종합적으로 분석하고 활용할 수 있는 체계를 구축하고 인공지능(AI), 머신러닝, 빅데이터 분석 기술을 구현할 수 있는 MLOps 시스템이 중요하다. 이와 같은 접근은 제조 현장을 더욱 지능적이고 적응력 있는 시스템으로 발전시켜, 제조 산업의 생산성과 품질 향상에 기여할 수 있다.

지능형 통합 설비 관리 시스템 구성을 위한 가이드

제조 산업의 디지털화는 단순히 기술의 도입을 넘어서, 시스템 간의 통합적인 접근을 필요로 한다. 이 가이드는 제조 현장의 프로세스 중심 현장 파악부터 시작하여, 현장에서 사용되는 기계와 장비의 작동 방식, 작업자의 작업 패턴 분석을 통해 프로세스의 효율성과 재현성을 평가하는 컨설팅 단계를 포함한다. 또한 데이터 통합 시스템 구축, 지능형 상태 모니터링 시스템 개발 그리고 지속적인 시스템 최적화까지, 제조 산업의 디지털 변환을 위한 체계적인 단계를 제공한다.

그림 2와 같은 가이드를 통해, 제조업체들은 다양한 시스템 간의 원활한 데이터 흐름과 실시간 정보 접근을 가능하게 하는 강력한 인프라를 구축할 수 있다. 이는 제조 현장의 복잡성과 다이내믹함을 종합적으로 반영하고, 기존 CMS의 한계를 극복하여 오진단의 가능성을 줄이고, 시스템 고도화 및 알고리즘의 적응성 문제에 대응할 수 있다. 또한 운영 경험과 노하우의 체계적 활용을 통해 생산성과 품질을 향상시키는 동시에, 효과적인 유지보수 스케줄링 및 공정 최적화를 실현할 수 있다.

Step 1 : Consulting(프로세스 중심 현장 파악)

컨설팅 단계는 제조 현장의 프로세스와 절차서, 프로토콜 등에 초점을 맞춰 진행된다. 이 단계에서는 기계와 장비의 작동 방식, 작업자의 작업 패턴을 면밀히 분석하여 프로세스의 효율성과 재현성을 평가한다.
•현장 프로세스 데이터 분석 : 현장에서 사용되는 기계와 장비의 작동 방식을 상세히 조사하여 해당 설비에 특성이 될 수 있는 인자들을 현장 전문가와 함께 선별한다.
•Integrated 시스템 구성 파악 : 기존에 사용 중인 CMMS, MES, SCADA/DCS, PLC, CMS와 같은 시스템 현황 및 통신 프로토콜을 통한 연동 방식 등을 파악한다.
•프로세스 평가 : 표준 운영 절차(SOPs)가 얼마나 효과적으로 이행되고 있는지, 현장에서의 적용 정도를 확인한다.

Step 2 : Infra Development(데이터 통합 시스템 구축)

인프라 개발 단계에서는 현장의 작업 패턴과 프로세스 데이터를 지원하는 강력한 인프라를 구축한다. 이 단계는 CMMS, MES, SCADA/DCS, PLC, CMS와 같은 핵심 시스템을 통합하고, 데이터의 원활한 흐름과 실시간 정보 접근을 가능하게 한다.
•산업 데이터 레이블링 : CMMS의 이력관리 기능을 통해 설비의 운영, 계측 데이터에 대한 레이블링이 될 수 있는 환경을 구성한다.
•구동 환경 파악 : SCADA/DCS와 MES를 통해 설비에게 주어진 구동 환경 조건을 구분할 수 있는 환경을 구성한다.
•데이터 파이프라인 구축 : SCADA/DCS와 PLC의 운영 데이터와 CMS의 계측 데이터를 동기화하여 설비 진단이나 품질 파악에 핵심 인자들을
통합하여 관리한다.
•타사 시스템과의 통합 : 필요한 경우 외부 서비스와의 통합을 통해 전체 시스템의 기능을 확장한다.

Step 3 : IAI CMS Development (지능형 상태 모니터링 시스템 개발)

데이터 통합 시스템 구축 이후 대다수 정상 데이터만 존재하므로 이를 기반으로 한 이상 감지 모델을 학습하여 고도화된 모니터링을 수행하고, 지속적으로 이상 감지 모델을 최적화한다.
•데이터 수집 및 분석 : 초기 단계에서 수집된 정상 상태의 데이터를 분석하여 기준선을 설정한다.
•설비 특성 인자 추출 : 운영 조건 변화에 따른 설비의 반응과 그에 따른 계측 데이터 변화를 관찰하여 설비 진단에 중요한 기준으로 활용될 수 있는 특성 인자들을 추출한다.
•이상 감지 모델 개발 : 정상 데이터를 기반으로 하여 이상 상태를 탐지할 수 있는 기계학습 모델을 개발한다. 이 모델은 초기에는 주로 비지도 학습 방식을 사용하여 정상과 비정상 상태를 구분한다.
•모델 테스트 및 최적화 : 개발된 이상 감지 모델을 실제 환경 데이터에 적용해 테스트하고, 성능을 지속적으로 개선한다.

Step 4 : Optimization & Expansion(최적화 및 확장)

레이블링된 통합 데이터와 이상 감지 모델 기반의 모니터링 이력 그리고 MLOps 기능을 통해 모델을 지속적으로 추가하고 확장하여 제조 전체 생산성을 향상시킨다.
•레이블링 데이터 활용 : 유지보수 이력과 연동된 계측 데이터를 포함한 레이블링 데이터를 이용하여 모델의 학습 및 정확도를 향상시킨다.
•MLOps 적용 : 모델의 지속적인 배포, 모니터링, 학습을 위한 MLOps를 도입하였고, 시스템의 자동화된 개선과 유지보수를 실현한다.
•지속적인 데이터 분석 및 개선 : 수집된 데이터와 분석 결과를 지속적으로 검토하고, 시스템의 성능을 개선하기 위한 새로운 기회를 탐색한다.
•유지보수 스케줄링 및 공정 최적화 : 데이터 분석 결과를 기반으로 유지보수 스케줄을 최적화하고, 공정을 더욱 효율적으로 관리한다.