Digital Manufacturing 생산 최적화를 위한 제조 기준정보 설계 및 통합 관리

Digital Manufacturing 생산 최적화를 위한 제조 기준정보 설계 및 통합 관리

4차 산업혁명 시대를 맞아 제조 기업은 고품질 제품에 대한 수요 증가, 고객 요구 사항의 반영 압박, 짧아진 제품 라이프사이클 등 비즈니스 전 영역에 걸쳐 다각적인 도전을 받고 있습니다. 특히 글로벌화는 제품 개발과 제조 사이트의 다변화를 불러왔고 정부 규제까지 수용하게 만들었습니다. 결국 생산과 물류비용은 줄이면서 품질은 높이는 고도화된 생산 체제를 갖추는 것에서 활로를 찾을 수밖에 없게 되었습니다.

그 결과 지능형 공장(Smart Factory), 디지털 전환(Digital Transformation), 가상 제조(Virtual Manufacturing)를 비롯해 다양한 제조 시뮬레이션 시스템과 의사결정 지원 시스템이 프로세스 혁신 기법과 함께 등장했습니다. 제조 운영관리 수준을 높이고자 하는 기업의 노력은 기존의 Trial & Error 방식에서 벗어나 제품 개발 단계에서부터 제조 영역이 합류하여 개발 속도를 높이고 제품 생산 시 예상되는 문제점을 사전에 검증하는 방향으로 진화하고 있습니다. 이는 제조 비즈니스의 첫 단계인 제품 개발 프로세스에도 변화를 요구합니다.

제조 비즈니스의 방향 및 과제


사용자 커스터마이징 수요 증대

최근 제조 환경은 사용자 요구 사항의 증가, 제품 기능의 다변화에 직면하고 있으며 세계 각국의 규제에 대응하기 위한 제품 옵션도 늘어나는 추세입니다. 기업들은 파생 상품을 늘리고 신제품 개발과 기존 제품을 고객 요구에 맞게 변경하는데 소요되는 리드 타임(Lead Time)과 원가는 줄이면서 품질은 높이는 방안을 모색하고 있습니다. 이는 결국 제품을 개발하는 PLM(Product Lifecycle Management) 영역과 제품을 생산하는 ERP(Enterprise Resource Planning)/MES(Manufacturing Execution System) 영역을 유기적으로 연계해야 하는 이유로 작용합니다.

세계화, 제조 사이트의 다변화

제조 기업이 세계화되고 분산된 생산 체계를 가지게 되면서 여러 사이트(생산 기지)에서 유사한 제품을 만들거나 모듈화 생산을 하게 되었습니다. 세계 각지에서 생산되는 제품이 균일한 품질을 갖는 것, 그리고 새로운 제조법의 신속한 확산이 중요해졌습니다. 이를 위해 제조 프로세스와 시스템의 표준화뿐만 아니라 타 사이트나 업무 영역을 함께 비교 검토하여 상호 운용성과 확장성을 갖출 필요성이 제기되고 있습니다.

엔지니어 간 공동 작업 필요

하나의 신제품을 개발해 양산에 돌입하기까지는 엔지니어들의 장시간에 걸친 작업이 필요합니다. 요즘은 외부 협력사와 함께 제품을 개발하면서 양산 준비를 하는 경우가 잦기 때문에 과거 소수 엔지니어에 의한 정보 사일로 방식의 대응은 어려워지는 추세입니다. 따라서 유연한 데이터 모델이 요구되며 빠른 공동 작업을 위해 기존 PLM 시스템과의 연계를 비롯해 신제품 개발 준비에서부터 양산에 이르는 과정에서 발생한 각종 이슈에 대한 이력 관리가 중요해지고 있습니다.

제조 설계: 제품 생산을 위한 엔지니어링 영역

시장의 급격한 변화와 고객 요구에 대한 민첩한 대응이 중요해지면서 많은 제조 기업들이 생산 기술, 제품 기술, 제조 기술 등의 이름으로 불리는 업무 영역을 제품 개발과 제조 실행을 위한 지원 영역이 아닌 제품 개발의 한 축으로 받아들이고 있습니다. 대다수 기업은 제품의 라이프사이클과 연계된 CAx(Computer-aided Technologies)/PLM부터 MDM(Master Data Management)/ERP/SCM(Supply Chain Management)/MES에 이르기까지 IT 시스템과 프로세스를 갖추고 있으나 제조 측면에서 제품 개발을 검증하고 제조 사양을 관리하는 영역은 개별적이고 비연속적인 단위 시스템들로 운영되고 있습니다.

결국 제조 설계 영역은 [그림 1]과 같이 제품 개발 단계의 Virtual World부터 제품 생산 실행 단계의 Real World를 유기적으로 연계하고 제조 측면에서 제품을 검증하며 생산을 효과적으로 준비하고 필요로 하는 정보를 관리하기 위한 Digital Manufacturing 영역으로 발전하고 있습니다.

virtual world
  • CAax(cad, pdm,cae,capp,cam)
  • digital manufacturing/coverage(scm,erp,mdm,mes)
vreal world
  • as & ica,spart
[그림 1] 제품 라이프사이클 단계에서의 Digital Manufacturing Coverage

PPPR: 제조 설계 최적화를 위한 통합 관리 정보

제조 설계 영역에서는 다양한 제품 구성과 라이프 사이클 단계에서 사용하는 모든 제조 프로세스 및 자원을 통합적으로 관리해야 합니다. 어떤 제품(Product)을, 어디(Plant)에서, 어떠한 방법(Process)으로, 무엇(Resource)을 이용하여 생산하는지에 대한 항목(PPPR 정보)을 설계하고 검증해 즉시 제조 라인에 적용해야 하기 때문입니다. PPPR 정보는 PLM, MDM, ERP, SCM 및 MES와 같은 시스템과의 연계를 위한 기본 데이터 요소를 가지고 있으며 정적∙동적 검증과 라인 시뮬레이션 및 인체공학적 분석과 같은 제품 개발과 생산을 지원하기 위한 모델을 필요로 합니다.

PPPR 정보에 포함되는 항목은 아래 [표 1]과 같이 4가지 범주로 나눌 수 있습니다. Product 정보는 단순히 제품의 BOM(Bill of Materials)에 한정되는 것이 아니라 제품 사양(Specification), 제약 조건, 부품 사양, 생산처, 제조 방법, 제품∙부품 도면 등과 CAD(Computer Aided Design)∙PLM과의 연계도 포함합니다. Process 정보는 제품 생산 방법으로 Routing과 PFD(Process Flow Diagram), 작업 방법 등과 더불어 CTQ(Critical to Quality), 관리 계획, 제품 검증 방안 등을 다룹니다. 또한 과거 발생했던 고장이나 잠재적인 고장 유형도 관리 대상으로 이들 모두는 ERP/SCM 및 MES와 연계됩니다. Plant 정보는 기본적인 공장 관련 사항은 물론 라인 구성 데이터를 관리해 효율적으로 물류 흐름을 관리∙분석하거나 생산 사이트(본사-법인, 법인-법인) 간의 협업∙비교 등을 지원합니다. Resource 정보는 생산에 사용해야 하는 장비 및 도구∙지그(Jig)와 더불어 부자재 등의 정의와 수명주기 정보를 관리합니다.

[표 1] PPPR 관리 정보 예시
PPPR Category 관리정보 예시
Product 정보 제품 정보, BOM, 도면(2D/3D), 제품 사양, 부품 사양 등
Process 정보 Routing, Activity, 표준MH, CTQ, 검사 항목/주기, 관리 계획(CP), PFMEA 등
Plant 정보 공장구성 계층 정보(Line-Work Center-Operation-Station), 도면, 고정 설비 등
Resource 정보 제조자원 목록(설비, Tool, JIG/Fixture, Human, 부자재) 및 제원 정보 등
[표 1] PPPR 관리 정보 예시

PPPR 정보의 활용 지향점은 M-BOM(Manufacturing BOM) 정보를중심으로 제품 라이프사이클을 관리하고 제조 정보는 개별적으로 관리하던 기존 방식을 넘어 [그림 2]와 같이 제조 프로세스와 제품, 제조 자원, 공장∙라인 정보를 유기적으로 연계하여 제조에 필요한 표준, 작업 방법, 계획들을 통합 관리하고 가상 환경에서 제조 검증을 수행해 최적화를 이루어 내는 Digital Manufacturing을 목표로 합니다.

PPPR
  • product, resource, plant, process
digital manufacturing
  • 작업 방법, 관리 계획, 제조 검증, 최적화, PPPR 설계, 제조 표준
[그림 2] PPPR 관리 모델

Digital Manufacturing: 제조 설계 체계화를 통한 제품 경쟁력 확보

Digital Manufacturing은 제품 개발 단계에서부터 생산 공정과 제조 자원 배분, 그리고 이를 시뮬레이션 하여 최적화 방안을 찾아내는 제조 설계 영역에 이르기까지 제조 비즈니스 전반에 대한 프로세스화와 시스템화를 추구합니다. 이 과정에서 산출된 데이터를 기반으로 지능형 공장에 대응하면서 제품 개발과 제조 실행 간의 연계를 통한 협업 체계를 지원합니다. 그 결과 새로운 제품을 재빨리 생산할 수 있는 체계를 갖추고 산재한 제품 개발 혹은 제품 생산 사이트 간 비교 검증과 상호 운용성을 검토할 수 있는 토대를 확보할 수 있습니다. 최종적으로는 제조 실행 영역에서 발생하는 문제점들이 다시 제조 설계 영역에 투입되어 효과적인 개선을 이룰 수 있게 됩니다.

마치며

제조 설계 영역의 기술은 PLM과 연계하여 제품 개발을 지원하는 동시에 제조 엔지니어링 영역에 효과적인 작업 환경을 제공하고 사이트 간의 협업을 돕는 것까지 관여합니다. 궁극적으로는 제품을 효율적으로 생산하기 위한 검증, 제조에 필요한 기준정보 제공 및 생산 과정에서 발생하는 운영정보의 복잡성에 대응하는 역할로 활용 범위가 넓어질 것으로 예상됩니다. 제조 엔지니어링 영역을 통합하고 디지털화하는 것은 쉬운 일이 아닙니다. PLM부터 ERP/MES 등 전사 시스템 영역의 프로세스를 변경해야 하고 시스템 개선이 수반되어야 하는데 이를 위해서는 방대한 기준정보와 운영정보를 정비하고 프로세스를 연계해야 하며 다양한 프로그램, CAx Tool 등과 연동해야 하는 등 고도의 기술과 전문 지식이 요구됩니다. 이러한 프로젝트를 수행하는 데는 비용뿐만 아니라 구축 이후 업무 정착을 위한 안정화 기간도 필요하기 때문에 도입 시점과 기능 유용성 및 비용 사이에서 적절한 타협과 전략적인 가치 판단이 이루어져야 할 것입니다.



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노형태
노형태

에스코어㈜ 컨설팅사업부 데이터컨설팅팀

프로세스 혁신(PI) 및 기준정보 컨설팅을 담당하고 있으며, 국내 주요 대기업 대상으로 다수의 프로젝트 경험을 가진 전문가입니다.