■ 설계 변경 (Engineering Change)

엔지니어링 업무에서 업무 절차를 관리하는 주된 목적 중의 하나는 설계변경을 체계적으로 관리하자는 것이다. 한 건의 설계변경은 하나의 특징적인 이벤트로 표현될 수 있으며 이러한 이벤트는 ECR(Engineering Change Request)를 시작점으로 ECO(Engineering Change Order), ECN(Engineering Change Notification)으로 진행되는 동안 일관성 유지를 위한 구분자로 이용된다.

1) ECR (Engineering Change Request) : 변경 요청

제품 개발 또는 제조, 판매 현장에서 제품 문제가 발생되었거나 새로운 개선 사항이 발생하면, 해당 담당자는 제품 개발 엔지니어에게 자신의 의견을 일반적인 문장으로 서술하여 설명하거나 보다 구체적으로 기술적인 변경 대상을 지적하여 기술적 검토 및 조치를 요구한다. 이와 같은 요구는 업무처리 절차상 하나의 태스크를 발생시킨다. ECR에는 요청자 정보와 요청 내용, 조치 필요일 등이 포함된다.

2) ECO (Engineering Change Order) : 변경 지시

ECO는 접수된 ECR을 검토하고 이에 대한 기술적 조치 사항을 서술하는 것으로, 통산 부품, 조립품 단위의 추가, 삭제, 변경과 함께 관련된 각종 기술문서의 변경, 첨부 등을 포함한다. 여기에 변경 조건(적용일자, 적용Lot 등)이 부가될 수 있다. 변경 대상과 범위, 조건 등이 결정되면 최종적으로 승인이나 검토를 위한 정보(검토 및 승인자)가 부가된다.

3) ECN (Engineering Change Notification) : 변경 공지

ECO에 포함된 Routing 정보에 따라 해당 검토자 또는 승인권자에게 ECO의 승인 또는 검토를 요청하는 기능이다. 승인된 ECO는 두가지 기능을 수행한다. 먼저 변경 내용과 변경 범위, 조건 등을 실제로 시스템에 반영하는 기능이다.

이때 부품이나 BOM 등은 MRP/ERP 와 밀접한 관련이 있기 때문에 MRP/ERP Interface에 기반을 둔 보다 복잡한 동기화 과정을 거친다. 다음으로 관련된 인원에게 ECO를 배포하는 기능으로 통상 ECO 내용에 미리 배포선을 지정하거나 승인 후 ECO 담당자가 배포선을 지정한다.

출처: https://thatisgood.tistory.com/entry/ECR-ECO-ECN

■ AI, 데이터 기반의 제조 플랫폼(KAMP-Korea AI Manufacturing Platform) 구축 및 운영계획

- 데이터 인프라, 전문가, 기업지원 서비스를 연결해 스마트 공장의 인공지능 활용 가속화

■ 스마트공장 확산 사업 추진

1단계> 클라우드 인프라 구축 등 제조데이터 활용 기반 마련

2단계> KAMP 중심으로 클라우드 기반 AI 스마트공장 본격 확산

3단계> 제조데이터 거래 플랫폼 운영 등 마이제조데이터 활성화

1. NHN, 한국형 AI 제조 플랫폼 'KAMP' 구축 맡아

www.datanet.co.kr/news/articleView.html?idxno=150700

  ㄴ NHN은 자체기술력으로 완성한 클라우드 서비스 '토스트(TOAST)'는 물론, 플랫폼 기반의 다양한 클라우드 구축과 운영 경험을 보유하고 있다. 또한, NHN과 KT는 정부 주도의 개발형 클라우드 플랫폼 파스-타(PaaS-TA)와 연계가능한 클라우드 사업자로, 대규모 인프라 구축 및 운영이 필요한 KAMP의 성공적인 사업 추진을 이끌 것으로 평가받았다.

2. UNIST, 세계 최초 제조업 특화 AI데이터셋 공개

www.fnnews.com/news/202012081031172247

  ㄴ 뿌리기술 특화 데이터셋 5종(CNC머신, 사출성형기, 용접기, 머신비전, 프레스)
  ㄴ 5종의 공정 데이터를 제조업 현장에서 체계적 수집 후, 표본 테이블 구성 및 전처리 과정 통해 데이터셋 구축

3. '제조 AI 데이터셋' 12종 개방

www.dt.co.kr/contents.html?article_no=2020112902109931731002&ref=naver

  ㄴ KAIST는 KAMP 운영기관으로 '제조AI분석빅데이터센터' 구성, 사업을 추진
  ㄴ KAIST 문인철 교수: 직접개발한 실시간 공정관리시스템(RPMS)에서 확보한 '중략 계측 이미지 데이터 셋'
  ㄴ KAIST 최재식 AI대학원 교수: 글로벌 자동차 제조기업의 엔진에서 수집한 데이터 셋 제공

제조업의 비즈니스 프로세스는 크게 두 가지로 나눌 수 있습니다.

하나는 '공급망 관리(SCM: Supply Chain Management)' 라고 불리는 자재 조달에 관한 일련의 업무로 현물의 흐름에 따른 업무 프로세스입니다.

다른 하나는 '엔지니어링 체인(Engineering Chain)'으로, 제품의 판매 전략으로부터 개발 설계, 양산, 판매, 애프터 서비스, 생산 종료(EOL: End of Life) 까지 일련의 업무에 대한 기술 정보 연계를 말합니다.

공급망(Supply-Chain)과 엔지니어링 체인(Engineering Chain)의 연결 지점에는 BOM(부품명세서)이 있어 설계 변경이라고 불리는 기술 정보의 갱신에 따라 설계 의사가 생산에 반영됩니다. 즉, 기술 부서가 작성한 도면을 실제 제품에 적용하기 위해서 필요한 기술 정보의 전달이 엔지니어링 체인의 역할이라고 할 수 있습니다.

<출처: 그림으로 이해하는 스마트팩토리>

BPR (Business Process Reengineering)

기업이 스마트팩토리를 도입을 고려할 때, 가장 먼저 수행해야 하는 업무가 BPR이다. 기존의 생산 및 업무 방식에서 스마트팩토리에 맞는 비즈니스 리엔지니어링을 우선적으로 수행하여야 한다.

■ BPR의 개념

비즈니스 리엔지니어링이란 비용, 품질, 서비스, 속도와 같은 핵심적인 경영성과 지표들의 비약적인 향상을 이룩하기 위해 사업활동(Business Process)을 근본적이고 급진적으로 재설계하는 것

치열해지는 경영환경에서 경쟁우위를 확보하기 위해 업무처리방식의 재설계와 정보기술을 결합해 획기적으로 경영성과의 상승을 이룩하기 위한 경영혁신기법

기존의 기업 가치관과 경영의 모든 원칙을 지워버리고 혹은 부숴버리고, 비즈니스 과정의 과감한 재구성을 통해 보다 적은 투자와 적은 노력, 적은 인원으로 생산성과 품질, 서비스와 속도에 혁신을 가져오는 경영의 총체적인 재창조 과정이다. 

■ BPR의 기본원칙

첫째, 업무의 통합화는 과업의 분업화와 전문화, 세분화, 조직화가 아닌 통합을 목적으로 하는 것으로 주기시간 단축 및 환경 변화에 대한 신속한 대응을 가능하게 하는 것을 말한다.

둘째, 분산자원의 중앙집권적 관리는 분산된 자원을 중앙관리를 함으로써 자원의 효율적인 활용 및 관리비용의 절감을 가져올 수 있다.

셋째, 병렬형식의 업무처리는 순차적인 기능들 사이의 연결을 강화시키고, 필요 시 기능들을 동시에 처리하여 업무시간을 크게 단축시키는 효과기대 가능성이 존재한다.

■ BPR의 특징

① 업무 프로세스(Business Process)

- 리엔지니어링의 결과로 조직은 여러 개의 작업들이 하나의 작업으로 통합, 라인 작업자들의 의사결정 수행, 확인 및 통제업무의 축소, 조정업무의 최소화, 프로세스의 유연성 확보 등 변화 가능

② 본질적인 재고(Fundamental Rethinking)
- 리엔지니어링은 아무런 가정이나 당연한 사실이 없이 '무'에서 시작된다. 종전의 업무방식이나 사고방식에 매달리지 않아야 한다. 그리고 업무프로세스에 있어 비용-편익(Cost-Benefit)의 측면을 항상 고려해야 한다.

③ 근원적인 재설계 (Radical Redesign)

- 리엔지니어링은 기존의 체제에서 단순히 개선하는 것이 아니라 과거의 것을 모두 버리고 무에서부터 새롭게 출발하는 것이다. 리엔지니어링은 항상, 개선 또는 수정이 아니며 파괴적인 경영혁심의 측면에서 이해해야 할 것이다.

③ 급진적인 향상(Dramatic Improvement)

- 리엔지니어링의 목적은 약간의 개선이 아닌, 생산성의 급격한 향상에 있다. 

■ BPR 추진 방법론

마이클 해머의 추진 방법론

① 리엔지니어링의 준비

- 리엔지니어링의 기본원리에 대해 조직구성원에게 교육 실시

② 리엔지니어링 추진 조직 구성

- 리더, 프로세스 리더, 리엔지니어링 팀, 조정위원회를 구성

③ 핵심 프로세스의 열거

- 프로세스의 현상태 및 혁신이유를 명백히 기술한 상태분석 자룔를 통해 핵심 프로세스를 열거

④ 프로세스의 선정 및 실행 우선순위 결정

- 장애, 중요도, 기능성의 세 가지 기준평점을 통해 프로세스를 선정하고 수행 우선순위를 결정한다.

⑤ 비전 설정

- 기업내의 구성원들에게 전달되는 리엔지니어링의 필요성에 관한 메시지를 명확히 설정한다.

⑥ 프로세스의 이해

- 고객의 입장에서 인터뷰 기법이나 팀 구성원이 직접 업무를 수행해 보는 방법을 통해 기존 프로세스를 이해한다.

⑦ 프로세스의 재설계

- 창의적이고 혁신적인 아이디어 창출과 정보기술을 활용하여 프로세스를 제설계한다.

⑧ 프로세스의 운영

- 변화에 대한 저항을 줄이고 문제점을 관찰하면서 재설계된 프로세스를 운영한다.

■ BPR 성공 요인

첫 번째, 최고경영자의 적극적 의지

- 비즈니스 BPR의 추진은 여러 부서에 걸쳐진 프로세스를 대상으로 하기 때문에 의사결정권자의 적극적인 참여와 조정능력이 절대적으로 필요

두 번째, 전사적인 공감대 형성이다. 구시대적인 업무절차와 의식으로는 범세계적인 경쟁세계에서 낙오할 것이라는 절박한 공감대가 형성되어 있지 않으면 BPR의 성공은 보장받기 힘들다.

세 번째, 추진 주체의 올바른 구성이다. BPR이 정보기술을 기반으로 시행된다고 해서 정보시스템 부서를 주축으로 시행해서는 안 된다. BPR은 대상 프로세스에 관련 부서를 주축으로 경영혁신 추진조직을 구성하여 추진하되, 그 멤버의 일부로서 정보시스템 부서장을 포함시키는 것이 바람직하다.

- 출처: 스마트 팩토리 운영전략과 이해 (한올)

1. 소비자 맞춤형 가상제조 지원과 제조공정 간 연동 제어 기술

- 소비자 요구의 다양성과 변화에 따라 제품을 설계하여 가상제조를 통해 조기 검증하도록 하고 실제 제조공정과 연동하여 최적 제조 조건을 적용하는 기술

2. 실시간 생산정보 기반 4M1E 데이터 분석 및 제어 기술

- 제조현장의 공정 상황들에 대해 가진 4M1E 정보들을 실시간으로 획득하여 빅데이터 기술을 활용한 정보 분석을 거쳐 KPI 성과 향상을 위한 공정 제어 기술

3. 제품 설계정보 기반 동적 생산계획 및 스케줄링 기술

- 제품의 제조에 앞서 제품 설계정보를 기반으로 제품의 제조계획을 수립하는 과정이 필요하며, 다양한 업종의 제조 공정에서 활용 가능한 표준화된 제품 생산계획 수립절차, 그리고 제품의 제조를 위한 각 단계에서 제품의 제조 공정에 영향을 주는 요소들(legal factor, political factor, economic factor, risk factor, technological factor 등)을 고려하여 제품의 생산을 최적화할 수 있는 제품 제조 공정 설정 기술

4. 고객 주문형(mass customization) 제조 공정 서비스화 기술

- 범용적인 제조 설비에서 고객 주문형 다품종 제품 제조를 서비스 형태로 제공하기 위해 제품 설계, 제조 공정 구성 및 운영 등을 포함하는 서비스 기술

5. 고객 맞춤형 공정설계 기술

- 고객(고객사)의 다양한 제품(부품)수요에 유연하게 대응하고 설계-생산으로 신속하게 연계할 수 있도록 맞춤형 공정,운영 최적화 기술

6. 실시간 데이터 연계 공정-레이아웃-라인 밸런싱 통합설계 기술

- 고객 맞춤형 공정설계 자동화 기술을 바탕으로 레이아웃, 라인 밸런싱까지 통합 설계하는 플랫폼 구성

7. 수직통합 및 수평통합을 위한 생산 관리 시스템 통합 연동 기술

- 공장의 생산 및 제조 과정을 체계화된 정보 연계를 통해 수직적 통합 연동 환경을 만들고, 생태계 가치사슬 전체에 대한 유기적 정보 연계 체제를 통해 수평적 통합 연동 환경을 만드는 기술

8. 스마트공장 통합 운영 및 상호 운용성 지원 서비스 기술

- 공장 내 다양한 생산지원 시스템들 (MES, ERP, PDM, PLM 등)이 유기적 통합 운영이 가능하도록 상호 운용성을 지원하는 기술

9. 클라우드 기반 IoS(Internet of Service) 기술

- 스마트 제조, 스마트 에너지 관리, 공급망 관리, 경영/고객 관리 등 다양한 서비스를 클라우드 환경에서 통합 제공하는 기술

10. 실시간 데이터 기반 출하 후 예측 기반 품질 및 제품 관리 기술

- 제품에 부착된 스마트태그 등을 통한 데이터 획득을 통해 제품 출하 후에 제품 상태, 활용 등을 파악하고 제품에 대한 유지보수, 사후 지원 등 제품을 관리함으로써 대규모의 품질 리콜과 설비 이상에 의한 라인 중단에 사전 대응하는 기술

11. 설비 상태 기반 품질 예측 및 공정 설비 운영과 피드백 제어 기술

- 공정 설비 상태를 추적 관리할 수 있도록 하여 상태 변화에 따른 품질 수준을 예측하여 유지보수와 설비 운영을 사전 대응하도록 하여 품질 및 생산성을 향상시키는 기술

12. 가상/증강현실 기반 공정 데이터 연계형 작업자 지원 기술

- 스마트공장에서 작업하는 작업자가 보다 효육적으로 편리하게 작업할 수 있도록 공정 데이터를 가상/증강현실 기반으로 연계해주는 기술

13. 작업자 이상, 유해 상황 감지 및 사전 대응 기술

- 작업자가 공장 내 위험, 불편 상황에 처하지 않고 편안하고 효율적인 작업환경에서 일할 수 있도록 유해상황을 감지하여 사전 경보하거나 작업자의 상태 변화를 감지하는 안전 확보 기술

14. 가치사슬 연계 물류흐름 추적 관리 및 공급망 리스크 관리 기술

- 가치사슬 전체에서 실시간으로 자재,부품,제품 흐름을 추적 관리하고 실물-시스템을 일치시킬 수 있도록 지능형 유통, 조달 물류 기술 및 실시간 데이터 분석을 바탕으로 한 공급망 리스크 대처 기술

15. 실시간 데이터 기반 지능형 창고운영 기술

- 원부자재, 재고 및 물류창고에 대해 실시간 현황 정보 및 생산지원 시스템 연동을 통해 적정 창고 운영 수준을 유지하는 기술

16. 공장 4M1E 모델링 및 공정 시뮬레이션 기술

- 실제 공장의 구성 및 운영 요소들을 모델링하여 공정 운영 및 변경에 대한 시뮬레이션 기술

17. 설비 자산 건전성 통합 관리 및 설비 보전 지식화 기술

- 설비 상태에 대한 실시간 데이터를 바탕으로 설비고장을 진단하고 유지보수하는 보전기술과 이를 보전 계획으로 연계하는 운영기술을 통합하여 설비 건전성을 관리하고 지식화하는 기술

18. 생산 프로세스 마이닝 기술

- 스마트공장 공정상에서 쌓인 대용량 실적 로그 데이터를 기반으로 프로세스 모델을 자동으로 도출함으로써 작업에 대한 이해를 돕고, 병목 공정 등의 문제점 발견, 미래 공정 결과 예측 등에 활용하는 기술

19. 제조설비의 공정 프로파일 유틸리티 공급 시스템의 동기화를 통한 에너지 절감기술

- 공장 내 제조설비는 공정 프로파일에 따라 부하의 증/감이 발생하고 있어, 설비에 공급되는 유틸리티의 유입량을 공정 프로파일과 동기화함으로써 에너지를 절약하는 기술

20. 공장 신재생에너지 생산, 분산 에너지 자원 관리 및 최대 수요 관리 기술

- 신에너지(연료전지, 석탄액화가스화 및 중질산사유 가스화, 수소에너지)와 재생에너지(태양광,태양열,바이오,풍력,수력,해양,폐기물,지열)를 다수 활용 및 관리하여 종합적 에너지 효율을 높이고, 또한 전력 사용에 대한 계절별, 월별, 시간대별 수요 관리하는 기술

- 출처: 스마트 팩토리 운영전략과 이해 / 한올

■ 스마트 제조 기술 분야

- 출처: 스마트제조 기술수준조사_201812 (산업통상자원부)