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작성자 이승관 작성일 2021-11-12
제목 산업카운슬러의 역할과 기대 (476) : 스마트공장 생산운영 Analytics 활용전략 조회수 1155
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이승관 경영지도사의 스마트경영 기술컨설팅 (532)

스마트공장 생산 운영 Analytics 활용전략

1. 의의

MIT 슬론 매니지먼트 리뷰에는 "빅데이터와 빅데이터를 분석하는 기술인 애널리틱스가 기업의 경쟁력이 될 것이다." 라는 내용을 통해 경제와 비즈니스의 빅데이터의 중요성을 강조하였다. 빅데이터 시대의 애널리틱스는 다양한 데이터를 바탕으로 정교한 의사결정을 할 수 있게 해주기 때문에 불필요한 비용을 절감할 수 있고 매출의 기회를 포착할 수 있다. 제조환경에서는 빅데이터의 개념을 확장할 필요가 있다. 즉 데이터 자체의 크기나 형태보다는 다양한 데이터를 복합적으로 분석하여 기존에 파악하지 못한 새로운 분석력을 가지고 이를 바탕으로 생산성을 높이는 일련의 작업과 인력, 그리고 비즈니스 프로세스를 통합한다는 의미로 해석할 필요가 있다.

2. 생산 운영 애널리틱스의 요건

데이터의 다양성 면에서도 타 산업과 비교해 매우 다양한 데이터를 보유하고 있는 산업군이 제조업이다. 제조업의 경우 생산 효율성을 측정하기 위해 제조 영업 데이터, 고객 데이터 등을 바탕으로 제조 요청일과 다양한 시장 데이터가 필요하고 이를 바탕으로 제조 전반에 운영되는 MES(Manufacturing Execution System), ERP상의 운영 결제 정보, 그리고 물류 흐름을 파악하는 SCM(Supply Chain Management) 데이터가 함께 복합적으로 분석되어야 한다. 

여기에 반도체 산업과 같이 대부분의 장비가 자동화된 장비에서는 장비의 로그 데이터가 존재하고 이를 데이터를 함께 분석해야 한다면 상당히 다양한 종류의 분석이 요구된다. 비록 이들 데이터들은 각각의 특성은 정형성을 지니고 있지만, 이들 데이터가 함께 분석된다면 서로 다른 다양성 문제가 존재한다.

최근 실시간 재고 파악을 바탕으로 한 스케쥴링 및 장비 로그 데이터를 바탕으로 실시간 모니터링을 통한 장비 운영 개선 등 실시간 데이터 활용이 자동화된 제조 운영에 새로운 영역으로 주목받는 시점에서 빅데이터의 특성인 속도와 제조 데이터의 활용과 일맥상통하는 면이 있다, 

3. Value Chain 상 적용 모델

Mckinney & Company의 Bigdata에 대한 보고서에 의하면 제조기업들이 R&D 및 설계, 공급 사슬, 생산 및 마케팅, 서비스 등 여러 가치사슬 단계에서 빅데이터를 활용할 수 있다고 하였다. 먼저 R&D 및 설비 단계에서 제조업체들은 제품 생산주기관리에서 빅데이터를 포착하여 활용한다. 제품생산주기관리를 위해 기업들은 여러 정보 시스템을 도입하는데, 바로 이 정보 시스템들이 수집한 데이터 및 정보들은 하나의 거대한 집합체로 통합하여 관리함으로 좀 더 통찰력이 있는 제품 생산주기관리가 가능해진다. 

공급 사슬 단계에서 제조업체들은 판매업체들의 판매 촉진 관련 데이터 (item, price, sales etc)와 제품 출시 데이터(product list, increasing /decreasing list etc) 그리고 재고 데이터(inventory data)등을 통합하여 분석함으로써 수요를 예측하거나 실시간으로 재고를 관리 할 수 있어 운영 품질을 높이는 효괴를 볼 수 있다. 

생산 단계에서는 IoT, RFID Sensor technology 등을 이용하여 각 생산 설비들로부터 실시간으로 생산과 관련된 많은 양의 데이터를 입수, 이를 분석함으로써 제조 품질 향상 및 설비에 대한 예측 장비 실현 등에 기여할 수 있다. 

3. 효과

생산 운영관리 Analytics는 생산 제조현장에서 가용데이터를 사용되는 빅데이터를 적용할 수 있으며 빅데이터 유형별로는 제조 장비 데이터에서는 장비로그 데이터(비정형->반도체 장비에서 생성되는 event log data/초당 수백건의 이벤트 생성), 운영 통합 데이터(Sales-Marketing-Logistics integration data/정형->고객 구매(POS) 데이터/order, logistics & production integration data), 고객 경험 데이터(제품사용 후기 혹은 실시간 유입 제품 사용 정보/정형)에 활용하여 적용할 수 있다. 

[저서/공저]

메타버스를 타다 
ESG 경영 
기업가정신과 창업가정신 그리고 창직가정신 
IT 융합전략 
Economic Cooperation and Integration in Northeast Asia(LIT VERLAG Berlin in Germany)
Incheon Motor Park(IMP) 조성연구
경인지역 기계금속 인력 실태조사
인천 자동차부품 산업현황과 발전방안
인천서부지방산업단지 생태산업단지화를 위한 연구
울산 산업클러스터 연구 외

이승관 경영지도사 경영학박사 산업카운슬러 1급 경영진단사 기술평가사 기술경영사 창업지도사 창업보육전문매니저 커리어컨설턴트 한국생산성학회 이사 National Director of IG-WGCA Unlimited Energy WHQ Seongnam-KAIST LEADERSHIP & University of Hawaii ICBP(Inter-Cultural Business Program 수료) 전 울산테크노파크 인천테크노파크 선임 책임연구원 혁신지원실장 역임 산업통상자원부 장관상 한국의료기기공업협동조합 이사장상 등 수상