[첨단 헬로티]

제조업에서 운영 효율성 개선, 생산성 향상, 경쟁력 유지를 위한 산업용 사물인터넷(IIoT)의 활용 가치는 매우 높다. 캡제 미니(Capgemini)의 최근 연구에 따르면, 산업 제조업체의 62%는 이미 초기 단계의 IIoT를 구현하고 있다. Moxa는 글로벌 컨설팅 기업인 KPMG를 통해 최적화된 IoT 커넥티비티 솔루션을 제공함으로써 KPMG에서 요구하는 AIoT를 대만에서 성공적으로 구현시켰다.

Moxa는 산업용 사물인터넷의 커넥티비티를 가능하게 하는 엣지 커넥티비티, 산업용 컴퓨팅 및 네트워크 인프라 솔루션 분야의 선도업체로 30년 이상의 업계 경력 기반으로 신뢰할 수 있는 네트워크와 안정적인 서비스를 제공한다.

비즈니스 과제

• 평균 생산주기가 30일에서 40일로 증가 • 주문율 감소 • 낮은 설비종합효율 (OEE: Overall Equipment Effectiveness)

Moxa 솔루션

• 상부 및 하부 휠 전류값(4~20mA, 아나로그 입력)과 O n / O f f 상태 입력값(디지털 입력)과 같은 OT(Operational Technology) 데이터를 수집하는 IIoT 컨트롤러 • 데이터의 신뢰성과 투명성을 보장하는 산업용 이더넷 스위치 및 무선 엑세스 포인트(Wireless AP) • IT-OT 데이터 통합을 위한 AOPC UA 서버

적용 결과

• IoT를 활용하여 OEE를 70%에서 83%로 향상

• AI + IoT를 활용하여 생산수율 증대

IoT가 실제로 중소 제조업에서 어떻게 구현되고, 생산성 향상에 어떤 기여를 할 수 있는 지를 Moxa와 공동 작업한 KPMG의 솔루션 사례를 통해 보다 자세히 확인할 수 있다.

KPMG는 감사, 세무 및 자문 서비스를 제공하는 글로벌 기업으로 IoT(Internet of Things)와 AI(Artificial Intelligence)를 결합하여 개발한 AIoT(Artificial Intelligence of Things) 기술을 활용하여 중소기업들이 장비 활용률을 개선하고, 수율 증대, 예측유지보수 구현을 돕고, 클라우드로 이전을 통해 투자수익율(ROI : Return on Investment)을 향상시킬 수 있도록 지원하고 있다.

비즈니스 도전과제

IoT 및 머신러닝과 같은 인더스트리 4.0(Industry 4.0) 기술이 글로벌 제조산업의 주요 트렌드로 떠오르고 있지만, 대부분의 노력은 기능 및 인텔리전스를 개선하는데 집중되어 있다.

사업주에게 가장 실용적이고 의미 있는 ROI와 같은 재정적 이점에 대해서는 거의 논의되고 있지 않다.

KPMG의 자문 서비스 사업부 부책임자인 치잔 카오 (Chi-Zhan Kao)는 중소기업이 ROI를 고려하여 IoT 애플리케이션을 채택하는 것이 보다 실용적이라고 말했다. 또한 카오는 IoT와 머신러닝, AI 서비스를 제공할 때, 가장 먼저 MES(Manufacturing Execution System)를 데이터 수집에 활용할 것인지를 확인한다고 말했는데, 이는 엔진 부품을 생산하는 일본/대만 합작 벤처기업에 대한 프로젝트 경험에서 비롯된 것이었다.

카오가 2년전 이 프로젝트를 시작했을 때 고객의 설비 가동율이 약 70%가량 낮아 생산 사이클이 길고, 주문율이 낮으며, 초과근무 비용도 높다는 것을 발견했다. 그는 설비가동율과 밀접한 관련이 있는 설비종합효율, 즉 OEE 의 관점에서 고객이 운영상의 병목현상을 해결하도록 지원하기로 결정했다.

IoT 솔루션

1단계: IoT를 사용하여 OEE 개선

카오는 IoT 장치에서 수집된 정보를 모니터링하는 소프 트웨어 프로그램을 작성하면서, 몇 가지 문제점을 발견 했다. 첫째는 MES와 IoT 간 데이터 전송 시차로 인해

데이터가 자동으로 동기화 되지 않아서, 고객이 여전히 클락 신호를 사용하여 수동적으로 동기를 맞추는 작업에 의존하고 있었다. 둘째는 야간 근무 시간동안에 장비 가동률이 낮았는 데, 이는 직원들의 작업이 느슨해졌기 때문이었다.

표 1. IoT 기술의 이점

솔루션 적용 이후, 새로 수집된 데이터를 통해 생산 관리 자가 하루의 가동시간과 튜닝, 유휴 및 가동중단 시간을 보다 명확하게 파악할 수 있게 되었으며, 이를 통해 야간 근무시간의 OEE를 실시간으로 개선할 수 있었다. 또한 상위 관리자들도 주별 및 월별 진행상황을 주기적으로 추적할 수 있게 되었다.

이 엔진 부품 제조업체는 18개월간의 테스트 및 구현 끝에 OEE를 70%에서 82% ~ 85%까지 향상시킴으로써 상당한 개선효과를 거두었다. 생산 사이클이 짧아졌을 뿐만 아니라 초과근무 비용도 상당히 줄어들었다.

카오는 “초과근무 비용 절감액을 IoT 구현을 위한 ROI로 환산하면, 실제로 고객에게 유리한 결과임을 알 수 있다.”고 설명했다.

표 2. OEE 월간 보고서

카오는 고객에게 IoT 데이터로 창출할 수 있는 실질적인 가치를 보여주었으며, 고객은 그에게 공정개선 계획의 다음 단계를 시작할 것을 요청했다.

표 3. OEE 트렌드 차트

2단계: AI를 활용한 수율향상 및 공정개선

카오는 “수율이 1% 포인트 상승하면, 수익률도 1% 포인트 증가한다. 불량으로 인한 재작업 공정에 더 많은 문제가 발생하면, 자재와 노동력이 추가로 낭비될 수 있다.”고 지적했다. 이 고객은 2017년 초반부터 낮은 수율 문제로 인해 전체 생산 패턴이 기준에서 벗어나게 되었다. 하지만 근본적인 원인을 파악할 수 없었다. 카오는 이상현상이 발생하지 않도록 하기 위해서는 생산 변동을 효과적으로 제어하는 것이 중요하다고 언급했다.

기존의 IoT 장치에 더 많은 센서를 추가함으로써 진동및 온도, 회전속도 및 전류에 대한 부가적인 데이터를 수집하고, 이를 백엔드 AI 플랫폼에 전송하여 분석함으로써 결함 있는 제품 생산을 방지하고, 변형으로 인한 큰문제가 유발되기 전에 변형 제어 표준을 수립하고, 예방적 유지보수를 도입할 수 있다.

표 4. 공정의 변동이 커질수록 결함 있는 제품 생산을 방지하기 위해 부품의 조기 교체가 필요하다.

예를 들어, 장비의 절삭공구에 과도하게 높은 전류 주파 수가 표시되면, 공구 손상이 발생할 수 있다. 손상 가능 성이 있는 공구를 조기에 교체함으로써 예기치 않은 가동중단이나 사고를 방지할 수 있어 생산 수율 및 공정 안정성을 향상시키는 동시에, 장비의 유지보수 비용을 절감할 수 있다.

결과

비용 효과적인 클라우드 활용

치잔 카오(Chi-Zhan Kao) KPMG의 자문 서비스 사업부 부책임자는 “인더스트리 4.0은 제조업계가 스스로 변화할 수 있는 엄청난 기회를 제공한다. 카오는 클라우드 기반 애플리케이션 및 AI, 빅데이터 분석이 시장의 주요 관심사”며 “하지만 중소기업에 서 IT 하드웨어 투자에 대한 ROI는 특히, 혜택이 분명히 나타나지 않는, 구현의 초기 단계에서는 최적화 수준에 이르지 못할 수도 있기 때문에, 클라우드 기반 플랫폼이 보다 안전하고 신뢰할 수 있으며, 비용 효과적인 선택이 될 수 있다.”고 설명했다.

또한 “카오는 초기 단계에서 데이터를 안정적으로 수집 하고, 유용하면서도 정확한 정보를 찾기란 쉽지 않기 때문에 우수한 IoT 파트너와 협력하는 것이 필수”라고 설명하면서, “우리는 여러 IoT 파트너를 조사하고, 고객과 논의하여 자격을 평가한 후 Moxa를 선택했다. Moxa와 실제 작업한 경험에 따르면, Moxa는 안정적인 IoT 소프 트웨어와 하드웨어 제품 및 서비스를 제공하고 있으며, 이는 실제로 우리의 고객이 인더스트리 4.0 구현을 실현 하는데 중요한 역할을 수행했다.”고 언급했다.

그는 “Moxa의 안정적인 IIoT 소프트웨어 및 하드웨어 제품 및 서비스는 실제로 우리의 고객이 인더스트리 4.0 구현을 실현하는데 중요한 역할을 수행했다.”고 말했다.

글 / MOXA