ERP·MES 구축 및 유지관리 전문기업 케이엔아이씨는 중소벤처기업부에서 추진하는 2025년 자율형공장 구축 지원사업 2기 과제로 선정된 섬유 제조기업을 대상으로 2개년 자율형공장 구축 프로젝트를 수행하고 있다고 밝혔다.
이번 프로젝트는 공정 라우팅 최적화를 통해 품질 목표 달성과 설비 이상탐지를 위한 예지보전 및 설비정보를 통합 관리하는 시스템을 구축하는 사업이다. 해당 시스템은 현장에서 발생하는 데이터를 실시간으로 수집하고, 이를 디지털트윈 기반 모니터링과 AI 설비 분석 및 공정 운영 분석에 활용하도록 구성했다.
ERP·MES 연계로 생산정보 통합
케이엔아이씨는 ERP에서 관리되는 생산계획과 품목, 자재 및 공정 기준정보를 MES의 작업지시와 공정관리 기능에 연계했다. 생산현장에서 등록되는 작업실적과 품질검사 결과, 재고 변동내역 및 설비정보를 시스템과 연계해 생산 및 경영관리 데이터로 활용할 수 있도록 데이터 구조를 구성했다.
현재 프로젝트는 업무 분석 및 설계, 설비 데이터 수집 단계를 완료했으며, 실제 구축 및 개발을 진행하고 있다. 통합관리 시스템은 2026년 단위 및 통합 테스트를 거쳐 가동될 예정이다.
디지털트윈 기반 생산현장 모니터링 구축
디지털트윈 기반 현장 모니터링은 실제 생산설비와 공정의 운영상태를 가상환경에 구현하는 방식으로 구성했다. 모니터링 화면에서는 설비 가동현황, 생산진행률, 공정별 작업실적 및 이상상태를 확인할 수 있다. 관리자는 ERP·MES와 현장설비에서 수집되는 정보를 통합 화면에서 조회할 수 있으며, 생산계획 대비 실적과 설비별 가동상태, 공정별 진행상황을 확인할 수 있다.
설비 데이터 수집 및 AI 이상징후 분석 적용
AI 설비 예지보전 기능은 생산설비에서 수집되는 가동시간, 온도, 진동 및 전류 등의 데이터를 분석 대상으로 한다. 열가공 설비에서 수집되는 데이터를 기반으로 설비별 정상 운전범위와 이상징후 분석 기준을 설정했다.
수집된 데이터가 정상 운전범위를 벗어나거나 기존 운전 패턴과 다른 움직임을 보이면 시스템에서 해당 내용을 확인할 수 있도록 구성했다. 설비별 가동이력과 이상정보도 저장해 설비점검과 유지보수 이력관리 자료로 활용할 수 있도록 구성했다.
생산계획과 공정정보를 활용한 라우팅 분석
AI 공정 라우팅 분석에는 생산계획과 작업 우선순위, 설비 가동상태, 공정별 처리능력 및 납기정보를 활용한다. 시스템은 해당 데이터를 기준으로 작업 대상과 공정별 운영정보를 분석하고, 생산조건에 따른 작업순서와 공정경로를 조회할 수 있도록 구성했다.
공정별 작업진행 상황과 대기상태, 설비별 작업배정 현황은 MES에 기록되며, 생산계획 및 납기정보와 연계된다. 케이엔아이씨는 가공 공정을 대상으로 해당 기능을 적용했다.
현장분석부터 사용자 교육·안정화까지 수행
케이엔아이씨는 이번 프로젝트에서 고객사 생산방식 및 설비환경 분석, 업무 프로세스 설계, 데이터 수집 대상 선정, 시스템 개발, ERP·MES 및 설비 데이터 연계, 통합 테스트, 사용자 교육과 안정화 업무를 수행한다. 현재까지 대부분의 기술설계 및 개발을 완료했으며, 시스템 개통 후에는 안정화 기간 동안 현장 사용자의 시스템 이용내역과 데이터 수집상태, 인터페이스 운영현황을 점검할 예정이다.
케이엔아이씨는 이번 프로젝트는 ERP의 생산계획과 MES의 현장정보, 생산설비에서 수집되는 데이터를 하나의 관리체계로 연결하는 데 초점을 두고 있다며, 남은 기간에는 통합 테스트와 사용자 검증을 거쳐 시스템을 안정화할 예정이라고 밝혔다.
케이엔아이씨는 시스템 개통 후 고객사와 합의한 운영지표를 기준으로 데이터 수집률, 시스템 연계상태, 생산실적 등록 및 집계시간 등을 확인할 예정이다.
케이엔아이씨 소개
2003년 설립된 케이엔아이씨는 영림원소프트랩 남부지사로, K-System ERP 구축 및 컨설팅을 비롯한 스마트공장, 시스템 추가개발 및 유지관리 서비스를 제공하고 있다. 자동차부품, 기계, 조선·기자재, 방산, 전자, 섬유·의류 및 이차전지 등 제조업 분야의 국내 기업과 공공기관, 해외법인을 대상으로 시스템 구축 및 유지보수 사업을 수행하고 있다.
웹사이트: http://www.kninc.co.kr/index.php
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