데이터 관리는 현재의 4.0 생태계에서 금속 및 판금 업계가 안고 있는 최대의 도전 중 하나입니다. 데이터 분석 알고리즘을 사용해 데이터를 처리할 수 있도록 클라우드에 데이터를 저장하는 것과 함께, 인터넷으로 사물인터넷(IoT)에 연결할 수 있는 네트워크와 기계 장비와 공정의 센서화를 통해 데이터를 정확히 식별해 수집하는 것이 무엇보다도 중요합니다.
모델에 인공지능, 기계 학습, 빅 데이터 소프트웨어를 구현하는 것이 이 분석을 위한 필수적인 단계입니다. 한편으로는 가치 사슬에서 자율적인 의사결정 과정을 만들어 사람들이 장시간 분석하고 지켜봐야 하는 반복 작업 및/또는 지루한 의사결정 과정에서 해방되도록 하고, 또 다른 한편으로는 행동을 예측하고 전략적 결정을 미리 내다보고 제품 품질 관련 문제를 식별하고 중대한 다운타임을 방지하고 비용을 줄이는 것이 그 목적입니다. 이런 식으로, 생산 시스템에서 시간과 비용 측면에서 제품 품질을 개선하고 효율성을 높여주는 더욱 지능적인 의사결정이 이루어집니다.
공장의 데이터 수집 자동화가 지닌 다섯 가지 이점을 자세히 들여다봅시다.
1. 어떤 위치와 기기에서든 실시간으로 정보를 얻으면, 예컨대 고장이 발생하는 즉시 그에 대한 정보를 찾거나 자동으로 재고를 적절히 늘릴 수 있습니다. 알림 시스템 덕분에, 작업자는 어디에 있든 자신의 기기를 통해 정보를 즉시 받습니다.
2. 가정에 기반을 두지 않은 신뢰할 수 있는 정보로 작업하면 미세 정지, 기계 작동 속도 저하, 오작동, 작업 과부하 등으로 인한 비효율성을 파악하는 데 도움이 됩니다.
3. 더욱 생산적인 작업에 집중할 수 있습니다. 기술자, 작업자, 관리자가 모두 공장에 더 많은 가치를 제공하는 작업과 자동화 및 데이터 분석이 도움이 되지는 않는 작업에 집중할 수 있습니다.
4. 정보를 중앙에서 관리할 수 있습니다. 이런 시스템 덕분에 관련 부서에서 데이터를 요청할 필요 없이 공장 전체 어디로든 데이터가 원활하게 흐를 수 있습니다. 생산, 유지보수, 재무, 관리 부서에서는 각각 주문 상태, 기계 고장, 생산비, 공장의 효율성을 항상 실시간으로 파악할 수 있습니다.
5. 시간 및 비용의 절감과 생산성 향상으로 공장의 수익성과 경쟁력이 향상됩니다.
Lantek이 고객사의 디지털 전환 과정을 안내하기 위해 개인 맞춤형으로 포커스를 맞추는 부분은 근본적으로 데이터 분석뿐 아니라 각종 프로세스를 통해 이루어지는 데이터 여정의 평가도 기반으로 합니다.
아무리 최고의 수학 모델이라도 그 모델을 구현할 회사에서 모델을 제대로 이해하지 못한다면 거의 무용지물입니다. 회사의 의사결정과 자동화에 주요 데이터를 사용하려면, 해당 회사에서 기존 데이터를 활용, 추출, 분석하여 더욱 전문적인 정보를 얻은 다음에 더욱 최적화된 방식으로 그 프로세스를 제어할 수 있게 해주는 처리 모델을 사용해야 합니다. 자체 시험되는 이 사이클에는 상업적 목적, 데이터 평가, 데이터 준비, 모델링, 평가 및 구현의 확립이 포함됩니다.
데이터 준비가 이를 위한 관건입니다. 이 때문에, Lantek은 수집된 데이터의 고유성과 무결성뿐 아니라 타당성, 일관성, 대표성을 염두에 두고 데이터 품질 평가를 위한 Data-Quality-Report를 만들었습니다. Data-Quality-Report와 생산 및 관리 부문에 데이터를 적절히 사용하기 위한 여러 가지 도구가 있습니다. 하지만 인간적 요소가 결정적인 역할을 합니다. 예를 들어, 데이터 인텔리전스를 기반으로 프로세스의 최적화와 디지털 전환에 착수하는 많은 회사에서 CDO(최고 데이터 책임자)의 역할이 고정적인 최고 경영진의 한 직위가 되었습니다.
Lantek은 금속 및 판금 산업의 전문가들이 더 나은 제조상의 의사결정을 내리는 데 도움이 되도록 데이터를 처리하여 지능적 응답을 제공하기 위한 최첨단 소프트웨어를 보유하고 있습니다. 바로 Lantek Analytics라는 프로그램으로, 기계의 모든 데이터를 수집, 필터링, 분류, 연결한 후에 실시간으로 신뢰할 수 있는 정보를 사용해 의사결정을 뒷받침하는 지능적인 제조 모듈입니다.
Lantek Analytics는 판금 설계 및 절삭, CAD/CAM, 제조 관리, MES, (기존 또는 외부) ERP(전사적 자원 관리) 프로그램과 통합되어 있어 공장에서 일어나는 모든 일에 대한 종합적인 개요 정보를 제공합니다. 이런 식으로, 우리는 OEE 지표를 통해 제조 공정의 생산성을 알아낼 수 있는데, 세 가지 파라미터를 사용해 생산성을 측정합니다. 세 가지 파라미터란, 가용 작동 시간, 기계의 성능, 각 기계에서 생산되는 부품의 제조 품질입니다. 그와 동시에, 작업, 프로그래밍된 다운타임, 우발적 다운타임의 세 가지 측면에 따라 기계의 현재 상태를 표시합니다.
또한, 이 프로그램은 발생 가능한 고장과 재고 요구 사항이 있을 경우에 모두 경고를 보내주는 모듈도 있으므로, 현재 실제로 필요한 수요에 맞춰 재고를 조정함으로써 효율성과 비용 절감을 개선할 수 있습니다.
하지만 이 프로그램은 제조 자체를 모니터링할 뿐 아니라, 판매 및 견적 소프트웨어를 통합해 주문 진척 상황도 모니터링합니다. 고객의 과거 및 현재 데이터를 통해 그들에 대해 더 자세한 정보를 알아낼 수 있으므로, 수요 거동(주문 빈도, 물량, 절삭 재료의 유형 등)에서 소비자 패턴을 더욱 쉽게 파악할 수 있습니다. 주문 계획을 예측 및 개선하고 비즈니스의 성장을 일으키는 신규 주문을 제안하도록 알고리즘이 짜여 있습니다. 그와 동시에, 견적도 맞춤형으로 작성해 고객에게 할인 혜택을 제공할 수도 있습니다.
이 모든 것이 견적에서 속도, 유연성, 객관성, 분할을 제공하며, 이들은 공장과 고객에게 모두 득이 되고 충성도 구축에도 도움이 됩니다.
시작점으로 돌아와서, 코로나19로 인해 우리는 민첩해지고 원격으로 의사결정을 내릴 수 있어야 하는데, 무엇보다도 신뢰할 수 있는 데이터를 실시간으로 확보하는 능력이 관건입니다.
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