고품질, 고효율의 지속적인 제조환경 선진화 필요성 증대와 제조 경쟁력의 생산성 향상을 위한 제조혁신이 대두되면서 스마트팩토리를 통한 변화는 선택이 아닌 필수가 되었죠. 이에 따라 시장의 각 업체들은 빅데이터 분석 기반으로 제조/설비 분야의 혁신에 노력중입니다.
단순 대량 생산 및 제조가 주가 되었던 시대를 지나 IT시스템을 결합하여 생산 시설을 네트워크화하고 지능형 생산 시스템을 갖춘 스마트 공장의 형태로 발전한 Industry 4.0 시대가 시작되었습니다.
하지만 제조업같은 기존 전통 산업의 대부분은 당장 스마트팩토리를 구축하기 위한 인프라가 부족하고 어디서부터 어떠한 방식으로 구축해야하는지도 막막한 것이 현실입니다. 물론 인더스트리 4.0 시대의 초기에 비하면 많은 기업이 스마트 공장의 형태를 위해 한 걸음씩 나아가고는 있습니다.
이에 코오롱베니트는 업체들의 현실적인 스마트 팩토리 구축을 위한 단계적 구축을 제안하고 있으며, 데이터 연결로 시작하는 커넥티드 팩토리(Connected Factory)를 선도하고 있습니다. 스마트팩토리 구축에 앞서 품질, 생산공정과 관계된 모든 데이터를 수집하여 분석 및 활용할 수 있는 백그라운드를 형성하는 것이죠.
이러한 시작 단계를 거쳐 기존 제품/공정의 고질불량 개선의 어려움이나 엔지니어 경험에 의한 의사결정 과정 등을 데이터 기반 분석으로 현장의 문제와 품질 이슈를 해결할 수 있게 됩니다.
타이어 생산의 불량률을 낮추고 수율을 높이기 위해 타이어생산 및 제조 공정상의 중요한 공정 두 가지에 영향을 주는 원인을 파악하여 생산공정을 안정화 및 고도화 하는것을 목적으로 프로젝트가 진행되었습니다.
검사/성형 데이터와 설비세팅정보 데이터를 통합하여 데이터간 변동에 따른 현업의 세팅값 조절과 세팅값 변수간 조합, 세팅값 변동 후, 실측값의 안정화 단계 등을 모니터링하였습니다.
검사 데이터와 설비 세팅정보를 통합한 후, RFV(Relateve Feed Value)의 변화에 따라 위치 변수와 피치 변수 조합의 조정으로 RFV가 안정화되는 양상을 보이고 있음을 발견하였습니다. 이로 인해 PLC 데이터와 설비 세팅정보 데이터를 통합하여 PLC 변동에 따른 현업의 세팅값 조합간 조절을 통해 성형 PLC 공정의 안정화를 가져와 제품의 품질 향상에 기여하였습니다.
해당 분석을 통하여 기존의 경험 기반의 생산 품질 향상이 아닌 데이터 기반의 논리적/체계적인 방법론에 대한 사례확보 및 방법론을 확보할 수 있었습니다. 공장 생산자 입장에서 미지의 불량 원인과, 패턴, 상호작용 등의 규명을 위한 환경 구축의 기반을 마련해 주었습니다. ICT산업의 패러다임이 빅데이터 및 인공지능 기술을 중심으로 한 4차 산업으로 전환되는 가운데, 시장의 각 사들은 빅데이터 분석 기반으로 제조/설비 분야의 혁신에 노력 중입니다. 해당 두가지 분석을 통해서 타이어 생산, 공정 개선 및 품질관리를 하는데 기여하였습니다.
