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이번 사례는 산업용 필터 제조기업의 생산현장에 MES 기반 생산관리 시스템과 설비 데이터 연계 환경을 구축하여 생산정보의 실시간 수집 및 공정 운영 체계를 개선한 스마트팩토리 구축 사례입니다.

수작업 중심으로 운영되던 생산 및 품질 관리 체계를 데이터 기반 운영 환경으로 전환하고, 주요 생산설비와 현장 운영 시스템을 연계하여 생산 모니터링 및 공정 관리 체계를 구축하였습니다.

■ 사업 개요

과제명: 선도형 스마트공장 구축지원 사업

고객사: 대○○터

총 사업비: 약 1.86억 원

■ 제품 개요

산업용 공조 및 집진 환경에 적용되는 다양한 필터 제품 생산 공정에 대해 스마트 생산관리 체계를 구축하였습니다.

적용 제품: 산업용 백필터, Air Filter, Pre Filter 제품, 공조용 필터 제품

주요 특성: 주문제작 기반 생산 구조, 다품종 생산 환경, 절단·봉제 중심 제조 공정, 생산 및 품질 이력 관리 필요 공정

■ 구축 배경

기존 생산현장은 수작업 중심의 생산 및 이력 관리 체계로 인해 생산성과 품질 관리 측면에서 운영 효율 개선이 필요한 상황이었습니다.

- 작업일보 기반 생산 이력 관리

- 생산정보 수기 집계 운영

- 공정별 생산현황 실시간 확인 한계

- 재단 및 봉제 공정의 높은 작업 의존도

- 공정 불량 및 납기 지연 발생

- ERP와 현장 데이터 간 정보 정합성 부족

- 생산·품질 데이터 분석 체계 부재

■ 시스템 구성

본 구축은 MES 기반 생산관리 시스템과 설비 데이터 수집 환경을 연계하여 생산·품질·출하 정보를 통합 관리할 수 있도록 구성되었습니다.

- MES 기반 생산관리 시스템 구축

- POP 기반 생산실적 등록 환경 구축

- 바코드 기반 자재 입출고 관리 적용

- 실시간 생산 모니터링 환경 구축

- 설비 데이터 수집 인터페이스 적용

- 생산현황 현황판 운영

- 전력량 데이터 수집 환경 구축

- 검사 및 출하 실적 관리 시스템 구축

- ERP 연계 기반 생산정보 관리 체계 구성

■ 공정 자동화 구성

주요 생산설비와 생산관리 시스템을 연계하여 생산 데이터 자동 수집 및 실시간 공정 운영 체계를 구축하였습니다.

공정 흐름: 원자재 입고 → 바코드 관리 → 생산계획 수립 → 작업지시 → Pre Filter 절단 공정 → Ultra Sonic Sharing 공정 → 생산실-적 수집 → 공정검사 → 출하관리 → 실시간 모니터링

- 자재 바코드 기반 입출고 관리

- 작업지시 기반 생산 운영

- Pre Filter Frame Cutting 설비 데이터 수집

- Ultra Sonic Sharing 설비 생산정보 수집

- POP 기반 생산실적 등록

- 검사 키오스크 기반 품질관리

- 출하실적 등록 시스템 구축

- 실시간 생산 모니터링 환경 구성

- 전력량 데이터 기반 설비 운영 분석

■ 구축 성과

생산 데이터 기반 운영 체계를 구축함으로써 생산성 및 품질 관리 수준 향상 기반을 마련하였습니다.

생산성: 시간당 생산량 40 Ea/Hr → 120 Ea/Hr

품질: 공정 불량률 4% → 2%

비용: 생산정보 수기 집계 운영 → 실시간 데이터 기반 운영 체계 구축

작업환경: 수작업 생산관리 감소, 실시간 생산현황 확인 환경 구축, 생산 및 품질 데이터 가시성 향상, 공정 운영 의사결정 지원 체계 확보

■ 기대 효과 및 향후 계획

- 생산 현장의 데이터 기반 운영 체계를 통해 제조 운영 효율성과 공정 관리 수준 향상을 추진하였습니다.

- 생산·품질 정보 통합 관리 체계 구축

- 공정별 실시간 생산 모니터링 환경 확보

- ERP-MES 간 정보 정합성 강화

- 생산 이력 기반 품질 추적 체계 확보

- 생산현황 기반 신속한 의사결정 지원

- 공정 데이터 기반 운영 관리 체계 구축

- 제조 데이터 분석 기반 운영 고도화 추진

본 구축은 생산현장 중심의 데이터 수집 환경과 MES 기반 생산관리 체계를 연계하여 제조 운영의 가시성과 공정 관리 효율을 강화한 스마트팩토리 구축 사례였습니다. 특히 생산·품질·출하 데이터를 통합 관리할 수 있는 운영 체계를 마련함으로써 제조현장의 실시간 대응력과 운영 안정성을 높일 수 있었으며, 향후 제조 데이터 기반 분석 및 운영 고도화 확장을 위한 기반을 확보하였습니다.