안녕하세요.이번 사례는 금형부품 가공 전문기업 미래○밀의 스마트제조 구축 사례입니다.기존 수작업 중심의 연삭 공정을 개선하고 생산 데이터 기반 운영체계를 구축하기 위해 진행된 프로젝트로, 생산성 향상과 공정 모니터링 체계 확보를 중심으로 구축이 수행되었습니다.■ 사업 개요과제명: 클러스터형 소공인 스마트제조 지원 사업고객사: 국내 금형부품 제조기업 (미래○밀)총 사업비: 0.6억 원■ 제품 개요본 구축은 2차전지 조립라인 및 자동차 생산라인에 적용되는 금형부품 가공 공정을 대상으로 진행되었습니다.적용 제품: 쉴드바, 콘넥터, 금형부품 정밀 가공 제품주요 특성: 자동차 생산라인 적용 부품, 2차전지 조립라인 적용 부품, 정밀 연삭 공정 기반 가공 제품■ 구축 배경기존 수작업 중심 생산방식과 노후 설비 운영으로 인해 생산효율 및 공정 관리 측면의 개선 필요성이 지속적으로 제기되었습니다.- 수작업 중심 연삭 공정 운영- 노후 설비 사용 따른 생산성 저하- 수기 기반 생산 데이터 관리- 공정 진도 확인 제한- 공정 병목 발생 대응 미흡- 납기 대응 한계- 외주 가공 증가 따른 수익성 저하- 작업자 안전 위험 존재■ 시스템 구성본 구축은 평면연삭기 자동화와 생산 데이터 수집 기반의 MES 연동 체계를 중심으로 구성되었습니다.- 평면연삭기 기반 연삭 공정 자동화 구축- PLC 데이터수집시스템 기반 생산 데이터 수집- CoMES 기반 생산현황 모니터링 시스템 구축- 생산 및 불량 데이터 실시간 관리- 월별 · 일별 · 시간별 생산현황 조회 기능 적용- 설비 생산효율 모니터링 기능 구축- 생산 데이터 저장 및 관리 체계 구성■ 공정 자동화 구성본 구축은 연삭 공정 자동화와 데이터 기반 생산관리 체계를 연계하는 방식으로 구성되었습니다.공정 흐름: 자재 입고 → 가공 → 열처리 → 평면연삭 → 조립 → 제품출하- 평면연삭기 자동 가공- 생산 데이터 자동 수집- 생산현황 실시간 모니터링- 설비 생산효율 분석- MES 기반 생산관리 운영■ 구축 성과본 구축을 통해 생산성 향상과 불량률 감소 중심의 공정 개선 효과가 확인되었습니다.생산성: 시간당 생산량 6ea → 8ea품질: 공정 불량률 12% → 5%비용: 외주 가공 의뢰 감소, 재작업 시간 감소작업환경: 노후 설비 교체 기반 작업 안정성 향상, 공정 데이터 기반 운영체계 확보, 설비 가동률 향상, 생산현황 실시간 모니터링 환경 구축생산 데이터 기반 운영체계가 구축되면서 생산현황 파악과 공정 대응 속도가 개선되었으며, 공정 운영 효율 향상 기반이 마련되었습니다.■ 기대 효과 및 향후 계획본 구축은 데이터 기반 생산관리 체계 확보와 스마트공장 고도화를 위한 기반 마련에 중점을 두고 추진되었습니다.- 생산 데이터 수집 및 분석 기반 확보- 생산공정 표준화 및 전산화 체계 구축- 공정 자동화 연계 업무 시스템 활용 기반 확보- 제조 데이터 기반 의사결정 체계 마련- 스마트공장 구축 및 공정 디지털화 확대 추진이번 구축을 통해 미래○밀은 기존 수작업 중심의 연삭 공정을 데이터 기반 생산관리 체계로 전환하였으며, 생산성과 품질관리 효율을 동시에 확보할 수 있는 스마트제조 운영 기반을 구축하였습니다. 또한 생산 데이터 활용 체계를 기반으로 향후 공정 디지털화와 스마트공장 고도화를 위한 확장 기반도 함께 마련하였습니다.

산업기계 부품 가공 분야에서는 생산성 향상과 품질 안정화를 동시에 확보하기 위한 스마트 제조 전환이 지속적으로 확대되고 있습니다.이번 사례는 범용 선반 기반의 가공 공정에 데이터 수집 및 생산관리 시스템을 연계하여 공정 운영 효율성과 생산 가시성을 개선한 구축 사례입니다.■ 사업 개요과제명: 클러스터형 소공인 스마트제조 지원 사업고객사: 국내 기계부품 제조기업 (명○기계)총 사업비: 0.6억 원■ 제품 개요명○기계는 산업기계 및 자동화 설비에 적용되는 정밀 가공 부품을 생산하고 있으며, 샤프트 및 축 계열 부품 중심의 가공 공정을 운영하고 있습니다.적용 제품: 샤프트, 축(Axle / Spindle / Arbor) 계열 부품주요 특성: 정밀 절삭 가공 적용, 산업기계용 부품 생산, 선반·밀링·연삭 공정 적용■ 구축 배경- 기존 수작업 중심 생산 방식과 노후 설비 운영으로 인해 생산성 및 데이터 관리 측면의 개선 필요성이 지속적으로 제기되었습니다.- 노후 설비 운영에 따른 가공 정밀도 저하- 수기 기록 기반 생산 데이터 관리- 생산 현황 실시간 확인 한계- 병목 공정 대응 지연- 외주 가공 증가에 따른 비용 부담 확대- 설비 고장 증가 및 작업 안정성 저하■ 시스템 구성본 구축은 범용 선반과 데이터 수집 시스템, MES 기반 생산관리 환경을 연계하여 생산 데이터를 실시간으로 관리할 수 있도록 구성-되었습니다.- 범용 선반 기반 가공 공정 자동화 구성- PLC 데이터 수집 시스템 적용- CoMES 기반 생산 데이터 관리 환경 구축- 생산 및 불량 데이터 모니터링 구현- 생산 현황 DB 저장 및 기간별 조회 기능 적용- 설비 생산효율 및 생산량 통합 모니터링 구성■ 공정 자동화 구성생산 공정은 범용 선반 가공과 생산 데이터 수집 및 MES 연계를 중심으로 자동화 흐름이 구성되었습니다.공정 흐름: 원자재 투입 → 범용 선반 가공 → 생산 데이터 수집 → MES 연동 → 생산 현황 모니터링 → 생산 이력 관리■ 구축 성과설비 교체와 데이터 기반 생산관리 환경 구축을 통해 생산성과 공정 운영 안정성이 함께 개선되었습니다.생산성: 시간당 생산량 6ea → 8ea품질: 공정 불량률 12% → 5%비용: 외주 가공 의뢰 감소 기반 운영 효율 개선작업환경: 노후 설비 오작동 위험 감소 및 작업 안정성 향상추가적으로 생산 데이터 기반 운영 체계가 구축되면서 생산 현황 파악과 공정 대응 속도가 개선되었으며, 설비 가동률 향상 및 재작업 감소 효과도 함께 확보되었습니다.■ 기대 효과 및 향후 계획생산 데이터 기반 운영 체계 확보를 통해 향후 공정 디지털화 및 스마트공장 고도화 기반이 마련되었습니다.- 생산 데이터 수집 및 분석 기반 확보- 공정 자동화 연계 업무 표준화 추진- 생산현황 실시간 모니터링 체계 운영- 데이터 기반 공정 개선 환경 구축- 공정 디지털화 및 스마트공장 확장 기반 마련이번 구축은 단순 설비 교체 수준을 넘어 생산 데이터 수집과 공정 운영 체계의 디지털화를 함께 추진한 사례였습니다. 범용 선반 기반 가공 공정에 MES 및 데이터 수집 체계를 연계함으로써 생산 현황 가시성과 운영 효율성을 동시에 확보하였으며, 향후 스마트공장 고도화를 위한 기반 환경까지 단계적으로 구축하였습니다.

친환경 에너지 산업의 성장과 함께 제조 공정의 효율화 및 데이터 기반 생산관리의 중요성이 높아지고 있습니다.이번 구축 사례는 라미네이트 태양광 패널 생산 공정에 스마트제조 시스템을 적용하여 생산 데이터 수집과 공정 모니터링 체계를 구축한 사례입니다.설비 자동화와 MES 기반 생산관리 환경을 함께 구성하여 생산 효율과 공정 운영 안정성을 강화하였습니다.■ 사업 개요과제명: 클러스터형 소공인 스마트제조 지원고객사: 국내 태양광 제품 제조기업 (한○○라(주))총 사업비: 0.6억 원■ 제품 개요휴대용 태양광 충전기 및 라미네이트 태양광 패널 생산 공정을 대상으로 스마트제조 시스템이 구축되었습니다.적용 제품: 휴대용 태양광 충전기, 자립형 태양광조명, 라미네이트 태양광 패널, 조립식 메탈 마스트주요 특성: 태양광 기반 전력 활용 제품, 라미네이트 공정 적용 생산 구조, 생산 데이터 기반 공정 운영 체계, 공정 자동화 및 생산 모니터링 적용■ 구축 배경기존 생산 공정의 수작업 비중 증가와 노후 설비 운영에 따른 생산성 및 공정관리 한계를 개선하기 위해 스마트제조 시스템 구축이 추진되었습니다.- 수작업 중심 생산공정 운영- 작업시간 증가 및 생산성 저하- 노후 설비 기반 정밀도 저하- 수기 데이터 관리에 따른 정보 누락- 공정 진도 관리 제한- 공정 병목 발생 시 대응 지연- 외주 가공 증가에 따른 수익성 저하- 생산현황 통합 관리 체계 부재■ 시스템 구성- 생산설비와 데이터 수집 장치 및 MES를 연계하여 생산 데이터 기반 공정 관리 환경을 구축하였습니다.- 라미네이터 설비 도입- PLC 기반 데이터 수집 시스템 구축- CoMES 기반 생산관리시스템 적용- 생산 데이터 자동 수집 및 저장- 생산현황 실시간 모니터링 환경 구성- 생산 및 불량 데이터 관리 체계 구축- 설비 생산효율 모니터링 기능 적용- 기간별 생산현황 조회 기능 구성■ 공정 자동화 구성생산 공정 전반에 데이터 수집 및 생산 모니터링 기능을 연계하여 공정 흐름 자동화를 구성하였습니다.공정 흐름: 자재입고 → 절단 → PCB 부착 → 라미네이트 부착 → 검사 → 출하■ 구축 성과설비 자동화 및 생산 데이터 기반 운영 체계를 통해 생산성과 품질 관리 수준이 함께 향상되었습니다.생산성: 시간당 생산량 6ea → 8ea품질: 공정 불량률 12% → 5%비용: 외주 가공 의뢰 감소, 재작업 시간 감소, 설비 운영 효율 향상작업환경: 노후 설비 오작동 위험 감소, 작업자 안전성 향상, 공정 대기시간 감소, 설비 가동률 향상추가적으로 생산현황 실시간 모니터링 체계를 통해 납기 대응력과 공정 운영 안정성이 강화되었습니다.■ 기대 효과 및 향후 계획생산 데이터 기반 운영 체계 확대와 공정 디지털화를 통해 지속적인 제조혁신 기반을 마련하였습니다.- 생산 데이터 분석 기반 구축- 생산공정 표준화 및 전산화- 공정 자동화 연계 업무 체계 확장- 제조 데이터 활용 기반 의사결정 체계 마련- 스마트공장 구축 기반 확보- 공정 디지털화 확대 추진이번 구축은 단순 설비 도입 중심이 아닌 생산 데이터 수집, 공정 모니터링, 생산관리 체계를 통합한 스마트제조 구축 사례였습니다. 라미네이터 설비와 MES 기반 생산관리 환경을 연계하여 생산 효율과 품질 관리 수준을 동시에 강화하였으며, 데이터 기반 제조 운영 체계 구축을 통해 스마트팩토리 전환 기반을 마련하였습니다.

금속가공 제조 현장에서는 노후 설비와 수작업 중심 공정으로 인해 생산성 저하와 품질 편차가 지속적으로 발생하고 있습니다.에○○○엔지니어링은 이러한 현장 문제를 개선하기 위해 스마트제조 기반의 공정 자동화 및 생산 데이터 관리 체계를 구축하였으며, 생산 효율과 공정 운영 안정성 향상을 중심으로 시스템을 구축하였습니다.■ 사업 개요과제명: 클러스터형 소공인 스마트제조 지원 사업고객사: 국내 전자부품 제조기업 (에○○○엔지니어링)총 사업비: 0.6억 원■ 제품 개요본 구축은 절삭가공 기반 금속 부품 생산 공정의 자동화 및 생산 데이터 관리 체계 구축을 중심으로 진행되었습니다.적용 제품: 수냉식 히트씽크, 동부스바주요 특성: 절삭가공 기반 금속 부품 생산, 표면 사상 공정 운영, 생산 데이터 기반 공정 관리■ 구축 배경기존 생산 현장은 수작업 중심 공정과 노후 설비 운영으로 인해 생산성과 품질 안정성 확보에 한계가 존재하였습니다.- 수작업 중심 공정 운영- 노후 설비 사용에 따른 생산성 저하- 공정 데이터 수기 관리- 생산 정보 누락 및 오기입 발생- 공정 진도 확인 제한- 설비 노후화에 따른 잦은 고장- 외주 가공 증가에 따른 수익성 저하- 납기 대응 한계 발생■ 시스템 구성본 사업은 표면 사상 자동화 설비와 생산 데이터 수집 체계를 연계하여 생산 모니터링 기반의 스마트 공정 환경을 구축하였습니다.- 버제거 사상설비 기반 표면 연마 자동화- PLC 데이터 수집 시스템 구축- MES(CoMES) 기반 생산 데이터 관리- 생산 및 불량 데이터 모니터링- 생산현황 DB 저장 및 조회 기능 구축- 설비 생산량 데이터 자동 수집- 생산 현황 통합 모니터링 환경 구성■ 공정 자동화 구성본 구축은 가공 공정과 표면 사상 공정을 중심으로 자동화 및 생산 데이터 연계 체계를 구성하였습니다.공정 흐름: 자재입고 → 1차 가공 → 표면사상 → 2차 가공 → 도금 → 생산데이터 수집 → MES 모니터링■ 구축 성과스마트 공정 구축 이후 생산성 향상과 불량률 감소를 중심으로 공정 운영 효율이 개선되었습니다.생산성: 시간당 생산량 6ea → 8ea품질: 공정 불량률 12% → 5%비용: 외주 가공 의뢰 감소, 재작업 시간 감소작업환경: 설비 오작동 위험 감소, 작업자 안전성 향상, 공정 대기시간 감소, 설비 가동률 향상또한 생산 데이터 기반의 공정 운영 체계가 구축되면서 생산현황 확인 및 설비 운영 효율 관리가 가능해졌으며, 생산 계획 대응력 향상에도 도움이 되었습니다.■ 기대 효과 및 향후 계획본 구축은 생산 데이터 기반의 제조 운영 체계를 마련하고 공정 디지털화 기반을 확보하는 방향으로 추진되었습니다.- 생산 데이터 수집 및 분석 체계 구축- 공정 운영 표준화 및 전산화- 생산현황 실시간 모니터링 기반 확보- 데이터 기반 생산관리 환경 구축- 제조 데이터 분석 기반 마련- 스마트공장 구축 기반 확보- 공정 디지털화 확대 추진해당 구축을 통해 ㈜에○○○엔지니어링은 수작업 중심 제조 환경에서 데이터 기반 스마트 제조 체계로 전환할 수 있는 기반을 마련하였으며, 생산성과 품질 안정성을 동시에 확보할 수 있는 공정 운영 환경을 구축하였습니다. 또한 생산 데이터 수집 및 모니터링 체계를 통해 향후 공정 디지털화와 제조 운영 고도화에 대응 가능한 스마트팩토리 기반을 확보하였습니다.

정밀부품 가공 산업은 숙련 인력 의존도가 높고 공정별 데이터가 단절되어 있어 생산성과 품질 안정성 확보에 어려움이 존재합니다.이번 구축 사례는 정밀부품 제조 현장에 AI 기반 공정 자동화와 데이터 연계 체계를 적용하여 생산 운영 구조를 고도화한 사례입니다.협동로봇, AI CAM, 비전 AI, 데이터 통합 관제 시스템을 연계하여 공정 간 데이터 피드백 기반의 제조 운영 체계를 구축하였습니다.■ 사업 개요과제명: AI 기반 공정 자동화 및 품질 공정 조건(RECIPE) 최적화고객사: 국내 정밀부품 제조기업 (중○테크)■ 제품 개요본 구축은 방위산업, 자동차, 반도체 산업 분야에 적용되는 정밀 가공 부품 생산 공정을 대상으로 진행되었습니다. 고정밀 가공과 품질 안정성이 요구되는 제조 환경에 AI 기반 공정 운영 체계를 적용하여 생산성과 공정 표준화를 동시에 확보할 수 있도록 구성되었습니다.적용 제품: 정밀 가공 부품, 방위산업 적용 부품, 미래차 산업 부품, 반도체 산업 부품주요 특성: 고정밀 절삭가공 기반 생산 구조, 다품종 공정 운영 환경, 품질 편차 최소화 요구, 공정 데이터 기반 운영 필요성■ 구축 배경정밀부품 제조 현장은 작업자 경험 중심의 공정 운영 구조와 반복적인 수작업 비중으로 인해 공정 표준화 및 생산 안정성 확보에 한계가 존재하였습니다.- 작업자 숙련도 기반 공정 운영- 반복 티칭 및 셋업 작업 발생- 검사 데이터 활용 부족- 공정 간 데이터 단절 구조- 품질 편차 발생 가능성- 반복 작업 중심 운영 환경■ 시스템 구성본 구축은 협동로봇, AI CAM, 비전 AI, 데이터 통합 관제 시스템을 연계한 폐루프 기반 스마트 제조 구조로 구성되었습니다.- 협동로봇 기반 머신텐딩 자동화- AI CAM 기반 가공 조건 자동 생성- 비전 AI 기반 품질 검사 자동화- MES 및 데이터 통합 플랫폼 구축- 공정 데이터 실시간 수집 체계- AI Agent 기반 데이터 분석 구조- 공정 조건 자동 보정 기능- 설계, 가공, 검사 데이터 연계 운영■ 공정 자동화 구성전체 공정은 설계 데이터부터 가공·검사·데이터 분석까지 연결되는 통합 자동화 흐름으로 구성되었습니다.공정 흐름: 3D 모델링 → Vision 형상 인식 → 공작물 추출 → 자재 이송 → 클램핑 → AI CAM 툴패스 생성 → 가공 수행 → 비전 검사 → 합·불 판독 → 데이터 분석 → 공정 조건 보정 → 운영 최적화■ 구축 성과본 구축을 통해 공정 자동화 수준 향상과 데이터 기반 운영 체계 확보가 가능해졌으며, 공정 표준화 기반 제조 운영 환경이 구축되었습니다.생산성: 수작업 중심 공정 운영 → 자동화 기반 공정 운영, 반복 티칭 구조 → 공정 자동 보정 구조품질: 단순 합불 판정 중심 → 품질 편차 분석 기반 운영, 검사 단계 활용 중심 → 공정 피드백 기반 품질 관리비용: 작업자 경험 의존 운영 → 데이터 기반 표준 공정 운영, 반복 셋업 작업 발생 → 공정 자동화 기반 운영 효율화작업환경: 반복 작업 감소, 작업자 개입 최소화, 공정 안전성 향상, 디지털 기반 협업 환경 구축■ 기대 효과 및 향후 계획이번 구축은 데이터 기반 제조 운영 체계 정착과 공정 자동화 확대 기반 확보에 중점을 두고 추진되었습니다.- 공정 표준화 기반 운영 체계 확보- 품질 데이터 기반 공정 개선 체계 구축- 숙련 기술 디지털 자산화 기반 마련- 작업자 의존 공정 최소화- 중소 제조기업형 AI 제조 모델 확보- 공정 간 데이터 연계 운영 체계 구축- 폐루프 기반 제조 운영 구조 구현본 사례는 단순 설비 자동화를 넘어 설계·가공·검사 데이터를 하나의 흐름으로 연결한 AI 기반 제조 운영 체계를 구현한 사례였습니다. 협동로봇, AI CAM, 비전 AI, 데이터 통합 시스템을 연계하여 정밀부품 제조 현장의 생산성과 품질 안정성을 동시에 확보할 수 있는 기반을 구축하였으며, 데이터 중심 제조 환경으로의 전환 가능성을 제시하였습니다.