Operation Technology

 

논문 발췌

- 김인아, "스마트팩토리 구축을 위한 Digital Transformation 시스템 연구", 한양대학교 공학대학원 전기공학, 2021

 


2.2. IoT 및 산업용 IIoT


2.2.2. 기능 및 구현

사물인터넷은 세 가지의 주요 기술로 구현된다. 첫 번째로 센싱 기술이다. 센싱 기술은 사물과 주위 환경에서 데이터를 추출할 수 있는 기술이다. 예를 들자면, 온도 및 습도, 열, 진동, 가스, 초음파, 위치, 영상, 레이더 등 사물과 주변 환경에서 반응하여 데이터를 추출할 수 있는 것들이 센싱 기술이 접목될 수 있는 분야이다.

두 번째로 유무선 통신과 네트워크 인프라 기술이다. 이는 인간과 사물 및 서비스를 연결하는 유무선 네트워크 기술이다. 사물 간 정보를 교환할 수 있도록 연결 및 소통의 역할을 한다. 네트워크 장치로는 WiFi, LTE, 블루투스, 이더넷, PLC 등 인간과 사물 및 서비스를 연결하는 모든 유무선 통신 및 네트워크 기술을 의미한다.

세 번째로는 서비스 인터페이스 기술이다. 서비스 인터페이스 기술은 소통을 통해 교환된 정보를 바탕으로 해석하고 새로운 가치를 제공하는 기술이라고 볼 수 있다. 사물인터넷의 요소인 인간, 사물 및 서비스의 특정 부분의 기능을 수행하는 응용 서비스와 연동된다. 각 서비스를 제공하기 위하 저장, 처리, 변환의 인터페이스 역할을 수행하게 된다.


 

2.5 빅데이터 분석

 

2.5.2. 기능 및 구현
빅데이터 분석을 구현하기 위해서는 크게 2가지 단계로 나눠진다. 첫 번째로 생산데이터 확보이다. 생산현장에서 사용되는 데이터는 4M 데이터로, Man, Machine, Material, Method로 정의된다.

Man은 작업자로 볼 수 있으며 작업자에 의해 발생되는 데이터는 원자재, 설비의 가공조건, 측정값, 정비내역, 일상점검 등이 있다.

Machine은 설비 정보로 자동 수집 방법과 반자동 수집 방법이 존재하는데 생산설비의 제어기기가 외부 시스템과 연결된 경우에 가능하며 TCP/IP, OPC 등 실시간 통신 프로토콜 프로그램을 통하여 생산설비의 운전상태 정보 수집이 가능하다. 이와 반대로 생산현장의 설비가 직접 통신할 수 없는 형태일 경우, 반재동 수집방법을 사용할 수 있는데 디지털/아날로그 신호 정보의 인터페이스, 직렬데이터의 입/출력 포트 및 병렬데이터의 입/출력 포트에 의한 방법이 있다. 예를 들어 CNC 가공 설비는 주로 PLC에서 제공하는 논리프로그램을 그 접점 출력에 연결하고 다시 정보수집시스템과 통신을 하면 접점의 출력 신호가 설비의 상태정보가 된다.

Material 및 Method의 경우, 이러한 작업자나 설비로부터 얻을 수 있는 정보가 아니므로 제공되지 않는 정보를 수집하기 위해서는 센서를 통한 데이터 수집을 선택해야 한다. 제조현장에 추가적인 센서를 설치해서 외부 환경이나 설비에 관련된 설비 가동 시 발생하는 온도, 전압, 진동, 열, 습도 등을 측정하여 설비 및 환경 정보를 습득할 수 있다. 다양한 센싱 데이터를 통해 기존의 작업자 및 설비로부터 알 수 없는 정보를 추출하여 빅데이터에 활용하기에 용이하다.


 

3.1 인터페이스

 

3.1.1. 설비 인터페이스
설비 인터페이스는 생산공장에 존재하는 수 많은 설비의 데이터를 DAS(현장 설비 데이터 수집) 시스템으로 통합 인터페이스 하여, 데이터 수집 및 DataBase로 저장, 원격 모니터링, 데이터분석, 빅데이터, 머신러닝, AI 분석, CPS 등 상위 시스템에서 디지털 정보로 활용하기 위해 필수로 선행되는 작업이다. 설비 인터페이스의 시작은 생산현장에 Ethernet 기반의 유/무선 Network 망을 구축하여 설비의 정보를 Digital 형태로 제공할 수 있는 인터페이스 대상과 연결하는 것이다.

설비 인터페이스의 대상은 생산현장에서 대표적인 제어장비로 사용되고 있는 설비인 PLC(Programmable Logic Controller)와 Embedded 기반의 검사 설비가 주를 이룬다. PLC는 제조사별로 Siemens, Mitsubishi, Rockwell Automation등 글로벌 기업과 국내기업인 LS산전, CIMON에서 개발 및 제조되어 생산현장에서 상요되고 있으며 IIoT 기반 통신 Protocol을 제공하고 있다. Embedded 기반의 설비는 OPC DA(UA) 또는 Modbus TCP 와 같은 범용 Protocol을 옵션으로 제공하여 인터페이스 할 수 있지만, 그렇지 않은 경우 Protocol 문서를 제공받아 상위 시스템(PC 또는 IoT Device)에서 전용 Protocol을 개발하여 인터페이스 할 수 있다.

그 외 HMI, 계측장비, 바코드 리더기 등에서도 Modbus RTU 및 .csv 파일출력 형태로 인터페이스를 제공하고 있으며 센서류는 대부분 PLC를 통해 연결되어 있지만, 별도 연결이 필요한 경우 PLC나 I/O Converter를 추가 설치하여 인터페이스 할 수 있다.

스마트팩토리 시스템의 인터페이스는 IoT 기반 즉, Ethernet 통신으로 연결된다. PLC는 통신모듈 증설이 가능하며 이에 따른 베이스증설 및 추가공사가 필요할 수 있다. 구형이나 소형 설비 등 Ethernet 통신 Port가 존재하지 않은 경우 통신 컨버터(Serial to Ethernet 등)를 사용하여 Ethernet 통신 포트를 개방한다.

 

3.1.2. 시스템 인터페이스
설비와 인터페이스를 완료한 DAS 시스템은 상위 시스템으로 데이터를 전송하기 위해 인터페이스 연동이 필요하다. 대표적인 상위시스템은 SCADA(Supervisory Control And Data Acquisition : 원격모니터링 및 제어 시스템), MES(Manufacturing Execution System : 제조 통합 실행 시스템) 등이 있으며 OPC UA (Open Platform Communication Unified Architecture)으로 연결 된다. OPC UA 프로토콜은 기존 프로토콜의 단점을 보완하여 개발된 IEC 62541 산업용 표준 프로토콜으로 보안, 데이터 손실에 최적화되어 스마트 팩토리 시스템 융합을 위한 표준 인터페이스 수단으로 활용되고 있다.


3.2 데이터 수집

 

3.2.1. 데이터 선정
인터페이스를 통해 설비의 데이터를 취합 할 수 있다. 설비는 무수히 많은 데이터를 보유하고 있는데 이 중, 사용하는 데이터는 전체가 아닌 일부이다. 사용하지 않는 데이터까지 수집하게 되면 그에 따른 개발기간도 길어질 뿐만 아니라 개발비용, 인프라 구축비용, 유지보수의 비용이 높아지는데 직접적으로 영향을 준다. 그러므로 반드시 양질의 데이터만 수집하여 관리 할 수 있도록 데이터 선정 작업이 필요하다. 데이터 선정 시에는 생산, 품질, 보전 관점 등 다방면에서 고려된 데이터를 선정할 필요가 있다.

생산관점: 총 생산수량, 생산계획량, 생산속도, 생산시간, 생산품목, 원재료현황, 생산시작/종료...
품질관점: 제조온도(상한,하한), 현장습도, 이물검사결과, 농도, 두께, 절연저항...
보전관점: 가동상태, 불가동알람, 불가동이력, 불가동원인, 공정현황...

 

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당연히 처음 해보는 일은 어렵고, 힘이 든다. 방법도 모를 수도 있고 접근법도 모를 수도 있다. 그렇다고 그 상태를 유지하고 있는 것도 어리석은 일이지만, 그 부분에 힘들어서 낙담하고, 내가 선택한 길에 대해서 후회하며 지난 과거를 추억해서는 안 된다. 지금 자리에서 조금 더 성장할 수 있는 부분을 찾아 어제보다 조금 더 나은 오늘을 만들면 된다.

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[이슈에 접근하고 개선안을 도출하는 방법]

 

■ 이슈를 찾는 법

- 우선적으로 현상을 분석해야 한다. 

- 현상은 이슈가 될 수가 있고, 단순한 불평불만이 될 수도 있다.

- 현상이 이슈가 되기 위해서는 근거가 필요하다. 근거자료는 객관적인 데이터가 필요한 법이다.

 

■ 개선안을 찾는 법

- 개선안은 결국 QCD(Quality, Cost, Delivery) 측면에서 어떻게 개선할 수 있는지 연결되어야 한다.

 

■ 문제에 접근하는 방법

- 관통하는 문제를 중심으로 접근해야 한다. 하나의 현상과 예외적인 케이스에 빠져서 중심 주제를 흐려서는 안된다.

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궁금했던 부분: ERP의 MPS-MRP로 이루어지는 생산계획과 SCM의 MP-FP로 이루어지는 생산계획간의 차이는 무엇인가?

 

현재 많은 기업에서 기간시스템으로 활용하고 있는 전사적자원관리(ERP) 시스템이 SCM활동을 충분히 지원하고 있는지 혹은 추가적으로 새로운 시스템이 더 필요한지에 대해서 경영진들은 어떤 생각을 하고 있을까? 적지 않은 경영진들이 ERP가 이러한 부분들을 대부분 지원한다고 생각해, 추가적인 솔루션 도입이 필요 없다고 생각한다. ERP의 영업관리, 생산관리, 구매관리, 재고관리 등의 기능들만으로도 충분히 지원되는 것으로 이해하고, 추가적인 솔루션에 대한 요구를 하는 경우는 드물다.

 

하지만, ERP의 대부분 기능들은 트랜잭션 처리 위주로 설계가 된 관계로, SCM에서 필요로 하는 의사결정을 내리기 위한 정보를 제공해주는 데는 기능적 한계가 있다. 예를 들면, 생산기지를 전세계에 10개를 가지고 있는 제조회사가 있다고 하자. 동일한 제품을 제조원가, 고객납기 등의 여러 가지 제약에 맞춰 빠른 시간에 시뮬레이션을 해서 경영진이 생산지 결정을 해야 한다고 할 때, 기존 ERP의 생산계획기능은 이러한 기능을 수행하는 데 있어 알고리즘 부재, 빠른 연산 기능 부족 등 분명한 한계를 지니고 있다.

 

ERP와 SCM의 역할을 나누어 따져 보면, ERP는 SCM의 기반 정보로 트랜잭션 데이터(SO, PO, 재고 등)를 제공하고, SCM의 공급망계획(SCP)은 ERP에서 제공된 정보를 기초로 하여 여러 제약조건을 감안한 계획정보(생산, 구매계획 등)를 생성한 후에 ERP로 넘겨 주어 실행을 하게 해준다. 즉, 실행과 계획의 역할 구분이 ERP와 SCM을 나누는 기준으로 볼 수 있다.

계획(생산, 배송계획 등)이 유의미한 숫자가 되기 위해서는 ERP에서 이루어지는 데일리 오퍼레이션의 결과값들이 정보와 실물의 흐름 속에서 정물 일치가 이루어져야 한다. SCM은 이러한 데일리 오퍼레이션이 정상적으로 이루어진다는 전제 하에서 밸류 체인간 최적화를 통해 의미있는 결과를 만들어 내는 시스템이다.

 

예를 들어 물동관리의 수준이 월 단위의 결산에 머물고 있다면, 공급망계획(SCP)을 주간 단위로 할 수가 없게 된다. 정확한 재고, 생산실적, 구매정보를 적어도 주간 단위로 얻지 못하기 때문이다. 이렇듯 대부분의 SCM의 기능들이 기간시스템인 ERP에 정확한 데이터를 만들어 주지 못하면 작동이 안 되는 구조를 가지고 있다. 그래서 SCM의 도입을 논의할 때, 그 회사의 기간시스템(ERP포함)에 대한 준비성을 충분히 검토한 후 SCM의 도입 여부를 결정하는 것이 현명한 방법이다.

 

(출처: http://www.press9.kr/news/articleView.html?idxno=363)

 


ERP와 SCM의 Planning 차이점

 

기존의 ERP 시스템의 계획과 SCM 시스템의 계획 방법에는 다음과 같이 차이가 있다.

ERP 시스템은 MRP(Material Requirement Planning)를 수행한 후, CRP (Capacity Requirement Planning)을 수행한다. 이 때, Material Constraint와 Capacity Constraint가 동시에 고려되지 않는 무한 계획(Infinite Scheduling)을 수행한다. ERP에서는 Material에 대한 계획을 세운 후, Capacity에 대한 계획을 통하여 앞서 세워진 Material에 대한 계획의 타당성을 검증하는 방법을 사용한다. 따라서, MRP와 CRP의 반복 작업을 통하여 현실적인 Scheduling을 모색하게 된다.

 

이에 비하여 SCM 시스템의 Material Constraint와 Capacity Constraint를 동시에 고려하여 한번에 문제를 푸는 유한 계획(Finite Scheduling)을 수행한다. 이와 같은 연유로 SCM 시스템을 ERP 보다 진보된 개념의 Advanced Planning & Scheduling 시스템이라고 부르는 것이다. ERP 시스템의 경우에는 MRP의 개념만이 포함되어 있지만, 공급망을 최적화하려는 SCM 시스템에서는 MRP 개념이외에 배송이나 물류와 관련된 DRP(Distribution Resource Plan)의 개념이 동시에 포함되어 있다

(출처: (논문)주문 생산 방식 하에서 SCM과 ERP의 효과적인 통합시스템 구현에 관한 연구, 고은주)

 


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MES는 제조현장에서 발생하고 있는 정보를 실시간으로 수집, 분석하여 관련자 또는 관련 시스템에 신속하고 정확한 정보를 제공한다. 그리고 MES에서 수집된 정보를 바탕으로 의사 결정하여 최적화된 생산관리가 가능하게 된다. 또한, 품질 관리, 인적 생산성 관리, 설비 가동률관리, 설비보전관리 등의 기능을 제공하여 생산의 효율화를 기할 뿐만 아니라 각종 개선과제를 도출하여 품질, 비용, 인도 기간 등을 향상하고 현금흐름을 개선한다.

 

ERP 생산실행 프로세스의 경우, 제조산업의 다양성, 공정관리의 특수성과 복잡성 때문에 ERP에서 제공되는 생산관리 기능으로 관리하고 통제하는데 기능상의 한계점을 가지고 있다. 따라서 일반적으로 ERP 시스템을 구축한 다수의 제조업의 경우, 마치 바늘과 실처럼, ERP를 Main System으로, MES를 Sub System으로 사용한다. 즉 MES를 통하여 세부 공정관리를 수행하고, 공정현장 데이터에 기반한 의사결정이 실시간으로 이행될 수 있도록 한다.

 

MES는 시스템 간의 정보 정합성 유지를 위하여 표준화 기반의 양방향 통신 체계가 필요하며, 제어 가능한 양방향 인터페이스를 위한 표준 통신 절차가 필요하다. 이 기능은 스마트공장 구현에 있어서 중요한 요소이며, 다양한 기술적 방법이 사용되거나 생성되고 있다. ICT 기술의 발전은 설비, 공정, 센서 데이터를 통합하여 실시간으로 공장 상황을 파악할 수 있게 하는 스마트공장의 플랫폼을 제공한다. 

 

스마트공장의 핵심 기술인 시뮬레이션 기반의 CPS 구현을 위해서는 제조현장의 실시간 제약 사항, 요구사항 등을 반영해야 한다. 공장에서는 다양한 공정 정보가 MES, ERP 등의 시스템과 상호 연계되어 관리된다. 그리고 CPS에서는 제조 빅데이터 관리와 분석을 통한 사이버 모델을 구성하고 가시화를 수행하며, 이를 바탕으로 최적화된 스마트공장이 구현된다. 이 과정에서 MES의 정확한 공정 실적 데이터가 중요하며, 생산 스케줄링 및 공정 물량과 생산성을 고려한 설비/공정별 작업지시의 최적화를 실현할 수 있다.

 

그러나 연속생산 공정이나 프로세스 산업을 제외한 일부 제조업의 경우, ERP 시스템과 MES와의 실적 인터페이스 과정에서 정보의 비 동기화 문제가 수작업 공정 혹은 이산 공정(Discrete Operation)에서 발견되고 있다. ICT 기술이 적용되지 못하는 수작업 공정의 한계점도 있지만, ERP에서는 공정특성이 같은 그룹 단위의 대공정 코드로 관리를 하고 있으며, MES에서는 공정관리를 위하여 세부공정 코드로 구현이 되어 사용하고 있어서 상호 두 개의 시스템의 관리 목적상 차이점이 존재하기 때문이다.

 

MES와 ERP 간의 생산공정 관계

따라서 각각 공정 정보의 관리 범위가 서로 달라 물리적인 생산정보를 제대로 전달하지 못하는 현상이 발생 된다. 이 경우 ERP와 MES 구축을 고려한 기준정보 설계가 선행되어야 하며, MES는 목표 생산라인의 특성을 제대로 반영해야 한다. 또한 공정 실적에 대한 집계 Point를 정의할 필요가 있다.

 

출처: (논문) ERP 시스템 기능 확장성에 관한 구현 사례연구, 김성민

 


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1. Operation Technology

2. MES와 ERP의 연계

3. ERP-SCM-MES 간의 생산계획 연계

4. 생산과 원가의 연계 부문

5. MRP 시스템 동작 원리

6. 기준정보 체계

7. 공장 Network 구성 원리

8. 시스템 조직 관리

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