출처: 노종근, 이영훈 <Global SCM을 위한 프로세스 개선 및 MES 변화 포인트 연구>

[수요관리] DP: Demand Planner

- 판매에서 직접 입력하고 전 조직이 동시 공유하는 수요예측 프로세스와 통계적 기법 지원

1) 레벨별, 모델별 수요예측 데이터 입력

2) 통계적 수요예측 기법 제공

3) 조직전체가 실시간으로 Consensus를 이루고 단일한 Forecast를 생성, 유지할 수 있도록 지원

[납기약속] DF: Demand Fulfillment

- 고객 주문에 대해 가능 공급 수량 및 납기일자 제공

1) Netting: Demand의 특성에 따라 우선순위를 결정

2) Allocation: MP결과로 생성된 가용자원을 Forecast를 기반으로 자원을 할당

3) Promising: 가용자원을 토대로 납기약속을 수행

[자원운영] MP: Master Planner

- Supply Chain 전체 제약조건을 감안, 수요 변화 대응의 최적 공급계획 수립 지원

1) Demand(Forecast&Order)를 기준으로 최적 공급가능량 산출

2) 각 생산거점 Capa 및 주요 자재를 고려한 글로벌 물량계획 수립

3) 생산차질에 의한 생산계획 변동시 일단위 납기약속 재할당

4) Supply Chain 전체 문제의 조기 경보

[생산계획] FP: Factory Planner

- 생산제약조건(자재, Tool, 생산Capa등)을 감안한 공정별 상세 일정계획 수립 지원

1) 자재의 가용 시기를 고려한 계획 수립

2) 공정별(Main Line, Sub Line), 기간별 생산능력을 고려한 계획수립

3) 단기 일별 생산계획의 일단위 MP Feedback

출처: 윤희진, "국내 High Tech 기업의 물류부문 개선방안에 관한 연구" 논문

■ 스마트팩토리와 공장자동화의 차이점

스마트팩토리는 과거부터 존재한 공장자동화의 연장선상에 있는 개념이다. 생산시설을 무인화하고 관리를 자동화한다는 공통점이 있다. 반면 스마트팩토리는 전후 공정간 데이터를 자유롭게 연계할 수 있어 총체적인 관점에서 최적화를 이룰 수 있으나 공장자동화는 단위 공정 별로만 최적화가 이뤄져 있어 전체 공정이 유기적이라고 보기 어렵다.

스마트팩토리의 핵심은 '자동화'에서 한 단계 진화한 '디지털화'

1) 스마트팩토리는 기획, 설계, 생산, 유통, 판매 등 전 생산과정을 정보통신기술(ICT)로 통합해 최소의 비용과 시간으로 고객 맞춤형 제품을 생산하는 진화된 공장으로 이러한 전 과정에 사물인터넷(IoT), 인공지능(AI), 빅데이터 등으로 통합해 자동화와 디지털화를 구현하는 게 기존 공장자동화와 차별되는 요소이다.

2) 스마트팩토리는 제조와 관련된 조달, 물류, 소비자 등 객체가 존재한다. 이 객체에 각각 지능을 부여하고 이를 사물인터넷(IoT)으로 연결해 자율적으로 데이터를 연결, 수집, 분석하는 공장이다.

3) 스마트팩토리는 기획, 설계, 생산, 유통 등 전 과정을 정보통신기술(ICT)로 통합해 최소 비용 및 시간으로 고객 맞춤형 제품을 생산하는 공장을 말한다면, 공장자동화는 컴퓨터 이용 설계 및 컴퓨터 이용 제조, 해석 시스템, 다품종 소량생산을 가능하게 하는 생산 시스템 등을 유기적으로 조합시킨 것을 뜻한다.

4) 스마트팩토리는 최근 다양해진 고객의 요구사항에 대응하기 위한 수평적 통합 방향은 'Smart' 범위이며, 공장자동화는 수직적 통합으로 'Factory'와 'Manufacturing'의 범위로 볼 수 있다.

5) 스마트팩토리의 수평적 통합 지원 기술은 제품설계 도구인 CAD/CAE 등을 포함하는 PLM 솔루션, 시제품 생산을 빠르게 지원할 수 있는 3D프린터, 가상과 실재의 연동이 가능한 사이버물리시스템, 제조 프로세스 분석을 위한 공정 시뮬레이션 등이 포함된다. 반면 공장 자동화의 수직적 통합 지원 기술로는 생산설비의 많은 데이터를 획득하기 위한 스마트센서와 사물인터넷(IoT)기술, 생산현장 에너지절감 기술, 제조 데이터 분석을 위한 제조 빅데이터 기술 등이 포함된다.

■ 스마트공장(Smart Factory) 수준 5단계

■ 스마트공장(Smart Factory) 기능별 수준 5단계

■ 제조업의 생산방식 전환으로  AGV 도입 중

제조업의 경우에도 소비의 질적 수준이 향상되고, ICT 혁신 신기술의 빠른 속도의 확산으로 제품의 Life-Cycle이 매우 짧아지고 있으며, 이에 대응하여 제조업의 생산방식 또한 소품종 대량생산에 적합한 Line방식의 생산에서 다품종 소량생산에 적합한 Cell 방식으로 전환되고 있다.

이에 따라 그동안 OHS(Over-Head Shuttle), 컨베이어 등 고정장치 중심의 물류시스템이 이동, 경로 변경이 용이한 AGV로 바뀐 가능성이 높다. 특히 자율주행 방식의 AGV(AMR)의 활용이 빠른 속도로 적용될 것으로 예상되며, 이에 따라 Line Tracer 방식의 AGV 생산업체들도 자율주행 기술의 도입 또는 산학 협력 등을 통한 기술개발을 진행하고 있는 것으로 파악된다.

물류로봇은 제조업뿐만 아니라 물류창고업, 택배업 등 물류산업에 적용되어 최근 그 수요와 규모가 크게 성장하고 있다. 이러한 물류산업의 트렌드 변화와 혁신 신기술의 융복합 가속화는 물류로봇 산업의 기회요인으로 작용할 것으로 전망된다.

■ MES란 무엇인가?

MES는 주문부터 완제품까지 생산활동을 최적화할 수 있는 정보관리 및 제어솔루션으로 제조기업의 경쟁력 향상을 위한 핵심 역할을 수행한다. 생산현장은 일반적으로 많은 설비와 인력, 복잡한 공정 또는 자동화에 따른 빠른 생산속도 등의 이유로 제품생산의 전반적인 상황을 파악하는 것이 매우 어렵다.

MES는 제품을 생산하는 현장에서 시시각각 발생하는 생산정보를 4M(자재,설비,작업방법,작업자)을 통해 직간접적으로 수집,집계하고, 실시간으로 정보를 처리함으로써 현장 작업자에서 경영층에 이르기까지 생산현장의 실시간 정보를 공유할 수 있는 시스템 환경을 제공한다. 이뿐만 아니라 관리자 및 경영층에서 내린 의사결정 정보가 다시 현장에 전달될 수 있는 환경을 제공한다.

생산하는 제품에 제품에 따라 제조현장의 모습은 천차만별이지만 MES는 현장설비에 작업지시를 하고 작업자 및 관리자에게 제조 관련 정보를 제공한다. 작업진행 정보를 실시간으로 수집하고 공유하며 부적절한 상황을 제거하기 위해 현장을 통제함으로써 현장에서 제품생산의 Order를 달성하고 품질개선, 오류방지, Line Balancing 등의 의사결정에 도움을 준다. MES의 목표는 생산성 향상과 사이클 타임 단축, 설비효율 향상, 제공감소라고 할 수 있다.

MES의 참조모델로는 MESA 모델과 IEC/ISO 62264 국제표준으로 지정된 ANSI/ISA-95 모델이 존재한다.

■ MESA Model 구성요소

< MESA Model >

1. Strategic Initiatives

   1) Lean Manufacturing

   2) Quality and Regulatory Compliance

   3) Product Lifecycle Management

   4) Real Time Enterprise

   5) Asset Performance Management

   6) Additional Initiatives...

2. Business Operations

   1) Customer Focused: CRM, Service Management

   2) Financial & Performance Focused: ERP, BI

   3) Product Focused: CAD, CAM, PLM

   4) Compliance Focused: Doc Management, ISO, EH&S

   5) Supply Focused: Procurement SCP

   6) Asset Reliability Focus: EAM, CMMS

3. Manufacturing/Production Operations

   1) Product Tracking & Genealogy (생산 추적 및 이력)

   2) Resource Allocation & Status (자원 할당 및 상태 관리)

   3) Performance Analysis (성과분석)

   4) Process Management (공정관리)

   5) Data Collection/Acquisition (데이터 수집)

   6) Quality Management (품질 관리)

   7) Labor Management (노무 관리)

   8) Dispatching Production Units (작업지시)

   9) Logistics Focused: TMS, WMS (물류 관리)

   10) Controls: PLC, DCS (제어)

■ ANSI/ISA-95 모델

ISA-95 통합모델은 비즈니스 계획 및 물류, 생산운영관리, 생산제어 등을 수직적 계층으로 구분해 레벨1에서 레벨4까지 정의한다. 

레벨1은 단위장치제어라고 불리는데 모터 혹은 유압이나 공기압을 활용해 액추에이터를 제어한다.

레벨2는 PLC+HMI, DCS, SCADA 등을 활용해 프로세스를 제어하며 자동화(혹은 공정제어)라고 통칭한다.

레벨3에 해당하는 계층은 생산운영관리로 정의하고 있다. 레벨1에서 레벨3까지를 광의의 MES, 레벨3만을 협의의 MES라고 부르기도 한다. ISA-95모델에서는 레벨3과 상위 레벨인 레벨4와의 관계를 주로 다루며, 설비의 운영이나 구동 등 레벨 1,2의 Batch 프로세스 제어에 대해서는 별도의 ISA-88 에서 상세하게 정의한다.

ANSI/ISA-95 Standard는 MOM의 기능요소 네 개와 Generic Activity Model의 여덟 개 카테고리를 매핑해 각 액티비티를 정의한다.

출처: 스마트팩토리 -제4차 산업혁명의 출발점- 정동곤 지음

1. 공정능력(Process Capability)이란?

 - 제조공정의 산포관리 능력을 '공정능력'이라고 한다. 다시 말해, 공정능력이란 제조공정이 얼마나 균일한 품질의 제품을 생산할 수 있는지를 반영하는 공정의 고유 능력이다. 

2. 공정능력지수(Process capability index)란?

 - 규격의 산포허용 범위에 비추어 산포관리를 얼마나 잘 하는지 평가하는 척도이다.

 - 공정능력지수 Cp = (USL - LSL) / 6σ

 - 공정 능력지수 값이 커질수록 규격범위를 벗어나는 제품이 나올 확률이 적어진다. 

- 일반적으로 공정중심이 한쪽으로 치우쳐져 있을 경우에는 치우침(K)의 정도를 고려한 공정능력지수를 나타내는 Cp 대신 Cpk라고 쓴다. (공식: Cpk = (1-K)(USL-LSL) / 6σ = (1-K)Cp

3. 공정능력지수 계산 공식

출처: 박영택 품질경영론 (박영택 지음)

■ 스마트 공장(Smart Factory) 수준 진단평가

산업통상자원부에서는 국내 제조기업이 자사의 공장 수준을 객관적으로 진단, 평가할 수 있도록 평가모델 도입

스마트공장 진단모델은 전략 및 리더십, 프로세스, 시스템/자동화 구축 여부, 성과 등을 포괄하는 종합평가체계를 발표해 KS 표준화를 진행하고 맞춤형 진단컨설팅도 제공 (4개 분야, 10개 영역, 95개 세부 평가항목으로 1000점 만점, 영역별로 다섯 단계의 수준별 인증을 실시)

<스마트공장 수준 진단평가 항목 - 산업통상자원부(2015b)>

1단계: 점검(Checking) 단계

  - ICT를 아직 적용하지 않은 단계

  - 체크시트, 작업 일지 등을 수기로 관리함

  - 상태를 단순 감지하며 외부 시스템과 연계되지 못함

2단계: 모니터링(Monitoring) 단계

  - ICT를 활용해 실적 및 상태 정보가 수집되는 단계

  - 눈으로 보는 관리가 가능하며 실시간 정보의 추적이 가능함

  - 감지 결과를 외부 모니터링 시스템에 데이터로 보여줌

3단계: 제어(Control) 단계

  - 수집된 정보를 분석해 이상을 발견하고 조치함

  - 설비 및 기계를 유무선 네트워크를 통해 원격으로 제어가능

4단계: 최적화(Optimization) 단계

  - 빅데이터 기술, 전문가시스템, 시뮬레이션 기법 등을 활용해 사전 대응 시스템 구축

  - 최적화기법(선형계획 등)을 활용해 얻은 결과를 의사결정에 활용

5단계: 자율운영(Autonomy) 단계

  - 모니터링, 제어, 최적화가 사람이 아닌 시스템에 의해 자율운영이 가능함

  - 무인화 공정이 확산되어 전체 공장을 자율운영할 수 있는 상태임

  - IoT, CPS 기술 등이 완벽히 통합되어 물리적 공장과 디지털 공장이 같아지는 이상적인 디지털 트윈(Digital Twin)을 구축함. 디지털 트윈은 가상 환경이 현실에서 그대로 구현되는 것을 의미함

[출처: 스마트팩토리 - 정동곤 지음/한울아카데미]