[01/07] 아티클_제조업에서 데이터 분석이란?

제조업에서 데이터 분석이란? · 인생을 여행처럼🛫

 

아티클 요약

제조 데이터에 대한 정의와 제조 데이터 분석 종류에 대해 설명

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

제조 데이터 분석은 원료, 공정, 품질, 출하 정보 등으로 연결된 데이터를 활용하여 품질 개선과 장애를 예측하는 문제를 해결하는 데 중점을 두고 있음

 

제조 데이터 분석의 목적과 의의

1. 목적

과거에는 일부 데이터만 사후 분석에 활용해 실시간 적용이 어려웠으나, 제조 공정 디지털화로 데이터가 폭발적으로 증가

IT 기술 융합을 통해 실시간 데이터를 활용해 신속한 의사결정과 사전 대응이 가능하며 이를 통해 경쟁력을 확보할 수 있음

2. 의의

제조 데이터 기반 객관적 의사결정이 가능

제조 현장에서 일어나는 현상에 대해 데이터 기반의 접근과 해석을 통해 문제 해결

수집된 데이터 기반으로 현장 개선 활동 및 기술 과제 추진 등에서의 활용 증가

경험에 의한 제조 공정 웅용해서 다양한 공정 데이터 기반의 객관화된 공정 운용으로 변화

사후 분석이 아닌 실시간 공정 모니터링 및 운용을 통한 생산 효율화 향상

 

제조 데이터 분석

1. 품질 원인 분석

생산 제품의 이상 원인을 원료, 공정, 품질 관점에서 분석하는 것

특정 공정에서 가동되고 있는 센서 값을 이용하여 물성 또는 불량에 영향을 주는 인자를 파악하고, 해당 인자를 이용하여 지속적인 물성 유지와 양품 생산을 위한 관리 방안을 현업에게 제시하는 작업

2. 최적 공정 조건 도출

과거의 최고의 양품 생산시기를 기반으로 앞으로의 양품 생산을 위한 생산 품종, 라인별 최적 공정 조건 도출 및 적용을 하는 것

진행 단계 : 데이터 수집 -> 표준 최적 공정 관리조건 도출 -> 현장 적용 -> 모니터링

최적 조건을 찾아 이를 실제 현장의 공정 운영 조건에 설정하여 운영 최적화까지 적용하는 것을 목표로 함

3. 설비 장애 예지

실시간 센서 데이터를 활용하여 설비 이상을 사전에 예측하고 효율적인 설비 유지 보수를 지원하는 스마트 모니터링을 구축하는 것

4. 이미지 분석

결점 검출기의 한계를 보완하여 제품 결점을 자동으로 분류 및 예측하는 기술로, 이미지 분류 모델을 통해 작업자의 재확인 시간을 단축하고 업무 효율을 향상시킴

주요 결점의 발생 현황을 시각화하여 결점 파악을 용이하게 하며 품질 검사 시간과 비용 절감을 가능하게 함

 

주요 포인트

데이터 분석은 현업의 요구 및 필요성에 따라 분석 방향과 프로세스가 달라지게 됨

데이터 분석 과제를 크게 품질 원인 분석, 최적 공정 조건 도출, 설비 장애 예지, 이미지 분석 4가지로 분류하여 진행

 

핵심 개념

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

제조 데이터 분석은 원료, 공정, 품질, 출하 정보 등으로 연결된 데이터를 활용하여 품질 개선과 장애를 예측하는 문제를 해결하는 데 중점을 두고 있음

 

용어 정리

ERP(Enterprise Resource Planning) : 재고, 회계 등 기업의 여러 업무 활동을 연결하고 정보를 통합 관리할 수 있게 하는 프로그램

ERP란 무엇인가? 이카운트 ERP로 알아보기 : 네이버 블로그

DCS(Distributed Control System) : 산업 현장의 분산되어 있는 여러 설비들을 통합하여 제어하는 것

DCS란 무엇일까? : 네이버 블로그