이 글에서는 많은 기업이 안고 있는 고민과 과제, 그리고 이들을 해결하기 위해 C&G시스템즈에서 개발·판매하고 있는 생산 관리 시스템 ‘AIQ’에 대해서 소개한다. 효율화·생력화에 기여하기 위한 여러 가지의 기능이 고려되어 있다. 최신판에는 AI 유사 이미지 검색 기능이 탑재되고 CAD/CAM 시스템과 연계하는 기능도 준비되어 있으며, 설계에서 제조까지의 과거 데이터를 심리스하게 활용할 수 있다.

 

금형 제조의 폐해와 과제 해결을 위한 생산 관리 시스템

 

금형 제조 현장에서는 어떤 기업이나 주문을 위한 견적 관리, 제조 공정이나 납기 관리, 재고품이나 재료와 같은 구입품 관리 등 방대한 관련 정보를 관리하고 있다. 관리하고 있는 정보의 종류는 기업마다 비슷하지만, 관리 기법은 천차만별이며 정보 공유의 방법이나 특급품 대응 등의 납기에 대한 접근도 다양하다.

 

많이 사용되고 있는 방법은 화이트보드에 의한 관리나 표계산 소프트웨어의 데이터 관리로, 이러한 관리 방법은 도입 비용이 적고 기능 습득에 걸리는 시간도 비교적 적기 때문에 모든 업무에서 활용되고 있다. 특히 표계산 소프트웨어에 관해서는 함수나 매크로 등을 이용한 관리 등 활용 수단이 많다.

 

그러나 도입이 쉽고 확장성도 있는 한편, 관리상의 유사 파일 증가나 동일 파일 작업에 제한이 있는 등 운용 시의 폐해도 적지 않다. 또한 작업 계획에 있어도 입안자의 경험을 기초로 계획에 적용시켜 가는데, 현장의 실시간 상황을 파악할 수 없어 최적의 계획을 세울 수 없는 등의 과제도 발생한다.

 

데이터에 대한 액세스는 단축키 등으로 한 번에 관련 파일로 액세스하는 수단을 이용하고 있는데, 필요한 정보에 일괄적으로 액세스할 수 있는 환경을 구축해 가는 것이 매우 어렵다는 고민도 자주 듣는다. 제조업에만 해당되는 케이스는 아닌데, 데이터나 자료를 찾아내 필요한 정보를 빼내는 등의 ‘검색 시간’이 많은 시간을 차지해 업무 전체의 효율을 저하시키고 있다.

 

이러한 폐해·과제를 해결하기 위한 것이 생산 관리 시스템이다. 주된 기능은 생산 계획의 입안, 현장의 진척 관리, 원가 관리, 정보 공유 등 다양하다. 제조에 관련된 데이터를 일원 관리해 원활한 정보 공유를 도모하고, 계획에서 개선까지의 사이클을 보다 간결하게 하려는 것이 도입의 주된 목적이 된다.

 

생산 관리 시스템 AIQ에 대해서

 

C&G시스템즈가 개발·판매하고 있는 생산 관리 시스템이 ‘AIQ’이다(그림 1). 자동 스케줄러나 진척 관리 기능 등 여러 가지 기능을 갖추고 있는데, 도입의 가장 큰 목적은 ‘현장의 가시화’와 ‘일관된 데이터 관리’이다. 제조업에 관련된 정보를 수집·공유, 관리자와 현장이 일체가 되어 AIQ가 제안하는 효율화와 함께 업무를 추진하는 것을 목적으로 한다.

 

 

그러나 ‘현장의 가시화’, ‘일관된 데이터 관리’라고 해도 사용자마다 가시화하고 싶은 부분이나 데이터 관리하고 싶은 부분 등은 다르다. 현장의 가동 상황, 납기에 대한 진척 상황, 제조 중인 제품의 총이익률, 재고 상황 조회 등 여러 가지이다. 사용자의 이러한 다양한 요구에 대응하기 위해 AIQ는 베이스 기능에 각 기능의 모듈을 추가하는 시스템 구성으로 되어 있다(그림 2).

 

 

관리하고 싶은 항목에 주력한 모듈 구성의 도입이 가능하기 때문에 UI의 예측 향상이나 불필요한 기능 습득을 생략한 형태의 관리가 가능하다. 또한 필요한 모듈만을 선택함으로써 도입 시의 비용을 줄이는 효과도 있다.

 

이와 같이 여러 가지의 기능·고려를 갖춘 AIQ이지만, 그 중에서도 큰 특징으로서 세 가지를 들 수 있다. (1) 오더 등록의 간소화, (2) 실적 등록의 간소화, (3) 자동 스케줄 기능이다. 이하에서는 이 세 가지에 초점을 맞춰 소개한다.

 

1. 오더 등록의 간소화

AIQ에서는 EDI 연계에 의한 수발주 관리나 축적되어 있는 데이터를 활용한 오더 등록이 가능하다. EDI 연계에서는 거래처에서 주문한 오더 정보나 설계자가 출력한 부품표의 CSV/EXCEL 파일을 AIQ에 입력함으로써 단계를 거치지 않고 한 번에 오더 정보의 작성을 지원한다. 또한 제품·부품의 크기, 재질, 수량, 제작 납기 etc.… 등 수많은 정보를 입력하는 것이 가능하다. 더욱이 공정 정보(가공 공정․공수)까지 기재되어 있는 정보라면 공정 정보까지 한 번에 입력이 가능하다(그림 3).

 

 

실제 제조에 이르기까지 많은 공수가 소요되는 수발주 관리나 공정 설계를 간소화해, 견적 회답의 단축이나 생산성 향상에 의한 전체의 납기 단축으로 이어지는 것이 가능하다. 이렇게 등록되어 축적된 데이터의 활용으로서 과거에 제조한 금형의 공정 데이터나 실적 데이터를 복사 등록함으로써 보다 정도 높은 견적 작성과 실제 작업에 가까운 타임 스케줄의 공정 설계가 가능하다. 또한 AIQ의 오더 정보에 Excel 파일이나 3D 모델 데이터 등 종류에 제한 없이 파일 패스를 첨부하는 것이 가능하므로 과거의 작업에서 발생한 주의사항이나 특기 항목을 새로운 오더에서도 공유할 수 있다. 이러한 데이터를 활용함으로써 견적·공정 설계·정보 공유 등 모든 면에서 정도를 향상시키는 것이 가능하다(그림 4).

 

 

2. 실적 등록의 간소화

생산 관리 시스템의 도입에서 중요 항목이 되는 것이 생산 실적의 등록이다. 계획 정보에 대해서 어느 정도의 실적 공수가 소요되는지를 확인하고, 그 비교를 해서 계획 정도 향상의 노하우로 만들어 가기 위해서는 실적 정보가 매우 중요하다. 이 실적 정보의 수집을 위해서는 현장 작업원의 협력이 필수인데, 등록이 번거로워 등록 누락이 발생해 진척 관리가 제대로 안 되는 상황도 시스템 운용 중에는 발생하기 쉽다.

 

AIQ에는 자동 실적 수집 기능이 탑재되어 있으며, 공작기계에서 출력되는 가동 상황의 CSV 파일을 입력해 실적 데이터를 수집할 수 있다. 이것에 의해 무인가공을 하는 기계의 정확한 실제 가동 시간이나 정도 높은 예정 공수와의 비교가 가능해진다. 또한 이 기능에 의해 야간 가동하는 기계나 장시간 가동하는 기계의 실적 정보를 작업원의 손을 거치지 않고 등록할 수 있기 때문에 실적 등록 누락 등의 위험도 줄어든다(그림 5).

 

 

더욱이 작업자가 실적을 등록하는 케이스라도 AIQ에서 출력한 작업지시서의 2차원 바코드를 판독해 실적 입력 화면으로 이동하는 것도 가능하다. 수고를 줄이고 직감적인 등록 조작으로 함으로써 기기 조작이 익숙하지 않은 사람이라도 확실하게 실적 등록 프로세스를 밟을 수 있다(그림 6). 모든 작업을 갑자기 디지털화하는 것이 아니라, 기존의 방법과 융합시켜 업무를 추진해 가는 것도 가능하다.

 

 

3. 자동 스케줄 기능

공정 설계를 앞으로의 예정으로서 가공 현장과 연계해 관리하기 위해서는 스케줄러 기능이 필수적이다. AIQ에도 자동 스케줄러 기능이 탑재되어 있으며, 이 기능의 특징을 세 가지로 세분화해 소개한다.

 

(1) 여러 가지 스케줄링 시의 고려 설정

스케줄링할 때에는 가공 현장의 실적 상황이나 조건을 고려해 계획할 필요가 있다. 인원·설비의 부하, 오더의 우선도, 제작 납기, 우선해서 사용하는 설비, 인원마다의 작업 속도 등 여러 가지가 고려되지 않으면 리소스에 공수를 적용한 것만의 현실과 동떨어진 계획이 되어 버린다. AIQ에서는 앞에서 말한 고려 항목을 자사의 경우에 각각 적용해 등록하는 것이 가능하다. 자동 스케줄러 기능으로 조건을 선택함으로써 보다 정도 높은 계획의 입안이 가능하다(그림 7).

 

 

(2) 납기 대책·특급품 고려

오더에 대해서 납기에 맞출 수 있는지․없는지의 확인을 계획 단계에서부터 공정 단위로 확인할 수 있다. 또한 오더에는 우선도를 설정하는 것이 가능해, 우선도가 높은 특급품을 현재의 우선도가 낮은 오더 앞에 끼어넣는 계획을 세울 수 있다. 끼어넣은 오더가 뒤로 밀린 오더에 대해 어느 정도 영향을 미치는지를 확인함으로써 그 결과로부터 어느 부품·공정의 단계에서 납기에 대한 대책을 시뮬레이션하면 좋은지를 추출하는 것이 가능하다. 납기 대책 방법으로서 시간 외 가동 설정, 담당 순위가 낮은 인원·설비를 할당할 수 있게 한다, 예상 공수가 많은 무인가공을 야간으로 계획하는 등 여러 가지의 방법이 준비되어 있으며, 이들의 시뮬레이션을 반복해 보다 효율적인 계획을 세우는 것을 목표로 하게 된다(그림 8).

 

 

(3) 계획의 비교와 실제 작업의 대응

스케줄러에 오더를 할당한 단계에서 곧바로 그 계획이 결정판이 되는 것이 아니라, 계획 정보를 6패턴까지 보존할 수 있다. 각 패턴으로 결과를 비교해 수행 가능한 계획 정보를 결정판으로 보존함으로써 보다 가공 현장의 실정에 가까운 형태의 계획이 된다. 각 시뮬레이션 결과를 비교․검토해 최적의 작업 계획을 목표로 하는 것이 가능하다(그림 9).

 

 

그러나 실제 가공 현장에서는 생각지 않은 트러블 발생이나 예정한 공수대로 작업이 진행되지 않는 경우가 많이 있다. 반대로 예정보다 효율이 좋은 정리 작업 등을 해서 계획한 공수보다 빨리 작업을 완료하는 케이스도 있다. 이러한 경우라도 AIQ에서는 순식간에 재스케줄하는 것이 가능하기 때문에 예정보다 느리고 빠름에 관계없이 현재로부터 보다 효율적인 계획을 재스타트시킬 수 있다. 계획은 예정 계획으로, 실제 작업으로는 가동 상황 등을 감안해서 인원의 판단으로 보다 효율적인 작업을 목표로 한다. 이렇게 예정과 실적의 비교를 반복하고, 이들이 축적되어 재산이 되는 데이터가 된다. 이 데이터를 다음 오더의 예정 공수에 반영하는 등 계획 단계에서 활용함으로써 보다 효율적인 작업 스케줄이 된다.

 

생산 관리 시스템의 목적 달성과 제조업의 DX를 추진하기 위해 AIQ 상에서 여러 가지의 고려가 이루어지고 있다는 것을 지금까지 소개해 왔다. 이러한 기능을 활용해 운용을 반복한 결과가 데이터로 축적되어 가는데, 그 중에서 과제의 하나가 되는 것이 축적된 데이터의 활용 방법이다. 기업의 재산·노하우로서 오더에 대한 관련 정보나 실적 데이터가 축적되어 가지만, 데이터가 많기 때문에 운용의 부하가 증대하거나 목적한 데이터에 빠르게 도달하기 위해 운용 방법을 세심하게 결정할 필요가 있는 등의 폐해가 생기게 된다. 더욱이 AIQ에는 사용자의 기능 요구도 많아 ‘등록 완료 화상으로부터 유사 제품을 검색하고 싶다’는 요망도 있었다. 이러한 과제․요망을 해결하기 위해 ‘AI 유사 이미지 검색 기능’이 AIQ의 최신판에 탑재됐으므로 소개한다.

 

AI 유사 이미지 검색 기능

 

기능의 개요를 말하면, AIQ에 등록되어 있는 오더나 부품에 첨부된 이미지 데이터에 대해 AI가 특징량을 분석·산출한 후 대상 이미지를 검색할 때에 오더나 부품을 유사성이 높은 순서로 표시하는 것이다. 기존의 검색 기능은 오더 속성을 이용한 유사 품번의 검색이나 거래처 등의 공통 항목에서 목적하는 제품·부품 정보를 특정하는 것이었다.

 

이번의 유사 이미지 검색 기능은 이미지 데이터로부터 유사품을 검색함으로써 과거 오더의 제품 번호나 특징을 기억으로 검색 조건에 적용할 필요가 없기 때문에 유사품 검색의 속도 향상도 도모할 수 있다(그림 10).

 

 

운용 예상으로는 제품의 3D 모델은 거의 동일하지만 품번의 연관성이 없는 오더에 대한 검색이나 몇 년 전에 제조한 금형 부품에 대한 유사 검색을 하는 등을 예상할 수 있다. 이렇게 검색된 오더의 제작 상황이나 관련 자료를 참조함으로써 제작 시의 주의 사항이나 특기 항목을 확인하는 것도 가능하다. 기존에는 제품명 등의 정보로부터 ‘유사하다/유사하지 않다’를 판단하는 것은 베테랑 기술자의 경험이나 암묵적 지식에 의한 부분이 컸기 때문에 판단이 어려운 작업이었다. 그러나 이 기능을 활용함으로써 유사품 검색이 쉬워지고 공정 설계의 속인화(屬人化) 회피도 도모할 수 있다. 더욱이 목적하는 과거 데이터에 원활하게 액세스할 수 있게 되어 당시의 납기·금액·실적 등의 정보를 참조한 견적이나 공정 설계의 정도 향상을 기대할 수 있다(그림 11).

 

 

또한 유사 이미지 검색은 AIQ에 탑재되어 있는 ‘대일정 계획 기능’, ‘오더 일괄 편집 기능’, ‘부품 일괄 편집 기능’, ‘오더 진척 관리 기능’ 등의 각 커맨드에 탑재되어 있다. 유사 제품의 과거 대략적인 일정 스케줄이나 수주 금액에 대한 총이익률을 비교함으로써 과거의 유사 오더로부터 정도 높은 생산 계획의 입안이나 이익 예상이 가능해진다(그림 12).

 

 

더욱이 C&G시스템즈의 CAD/CAM 시스템 EXCESS-HYBRID Ⅱ의 최신판에 탑재된 ‘유사 보디 검색 기능’에는 AIQ와 연계된 기능이 준비되어 있다. 금형 설계자가 EXCESS-HYBRID Ⅱ 상에서 3D 모델로부터 유사 제품을 검색, 그 검색 결과로 AIQ 오더를 기동해 관련 정보를 참조할 수 있다. 양 시스템 간의 심리스한 연계에 의해 당시의 설계·제작 상황을 참고로 한 견적의 실시, 공정 정보나 실적 데이터를 유용한 공정 설계 등 여러 가지 단계에서 공정 절감을 기대할 수 있다.

 

이 연계 기능과 AIQ의 기존 기능의 운용을 조합함으로써 비교하는 과거 데이터의 선택지가 늘어나기 때문에 엄격한 납기 관리나 비용 관리가 필요한 금형 설계·제작에서 제조 프로세스 전체의 효율이 한 단계 향상된다(그림 13).

 

 

맺음말

 

금형 제작 현장에서는 ‘과거에 설계한 금형 도면을 참고하면서’의 케이스나 ‘베테랑 작업자에게 설계나 가공 방법을 확인하면서’ 등과 같은 작업을 추진해 가는 경우가 많다. 현장에서 작업을 추진하면서 방대한 데이터 중에서 적절한 것을 찾아내는 것은 어렵고 시간도 걸린다. 사내에 축적된 정보원에 얼마나 빠르게 또한 필요한 정보에 대해 간단히 액세스할 수 있는지가 중요하며, 과거의 설계 데이터를 찾는 시간이나 베테랑 작업자에게 확인하는 시간을 조금이라도 줄이는 것이 업무의 효율화로 이어지기 때문에 AIQ에서도 지원을 할 수 있는 기능 강화를 계속하고 있다.

 

또한 노동력 인구의 감소에 의한 속인화 우려나 노동 시간 감소 등 다른 사회적 과제에도 직면하고 있기 때문에 설계·제작에 대한 ‘자동화․생력화’ 요구가 나날이 높아지고 있다고 생각된다. 이를 위한 툴 중 하나가 AI로, 동사에서도 끊임없이 연구 개발을 추진하고 있다. 앞으로도 매년 업데이트를 반복하는 가운데, 보다 효율적이고 사용하기 쉬운 기능의 확충이 되도록 AI의 적용 범위 확대를 목표로 하고 있다.