데이터, 이보다 더 좋을 순 없다

데이터, 이보다 더 좋을 순 없다

특히 식음료 선택 측면에서 소비자가 되기에 지금보다 더 좋은 때는 없었습니다. 유기농, 로컬 푸드, 수제, 1인분, 글루텐 프리 등 무궁무진한 선택 옵션으로 소비자는 행복한 반면 생산자는 좌절합니다.

 오늘날 식음료 회사들은 여러 가지 과제에 직면해 있습니다. 지역과 국제 무대에서 경쟁해야 할 뿐만 아니라 치열한 경쟁으로 인해 이윤 폭이 감소하고 있습니다.

 원자재 가격이 오르고 노후화된 인프라의 유지 비용이 증가함에 따라 수익성이 영향을 받고 있습니다. 동시에 지속적인 소비자 수요 변화를 따라잡기 위한 전환이 증가하면서 비효율성을 경험하고 있습니다.

 이러한 과제를 해결하기 위해 식음료 생산업체들은 수율, 품질 및 처리량 개선을 통해 생산성에 영향을 미치는 새로운 방법을 찾고 있습니다. 한 가지 방법은 데이터를 이용해 정보에 기반한 결정을 내리는 것입니다.

eBook: 스마트 제조가 어떻게 식음료 산업에서 생산량, 생산성 및 효율성을 향상시킬 수 있을까요?

멀리서 찾을 필요 없습니다

좋은 소식은 데이터가 이미 존재한다는 사실입니다. 새로운 장비를 '스마트'하게 설계해 데이터를 전달할 수 있을 뿐만 아니라 구형 장비에서도 데이터를 가져올 수 있습니다. 센서, 구성 요소, PLC, 드라이브, 히스토리언, 데이터베이스, HMI 등을 포함하여 지난 수십 년 동안 구현된 기술을 통해 제공됩니다.

 그러나 현실은 이렇습니다. 대부분의 시설은 20년 이상 되었고 시간이 흐르면서 생긴 개별 셀이나 라인으로 구성되어 있습니다. 같은 지붕 아래에 있지만, 서로 다른 기술 분야 사이의 연결성이 부족해 전반적인 생산성을 파악하는 것이 어렵습니다. 대신에 작업자들은 개인적인 경험에 의존해 의사 결정을 내리는데, 점점 더 많은 작업자들이 은퇴함에 따라 위험한 상황이 되고 있습니다.

 물론 데이터를 보유하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 데이터에 액세스하려면 적절한 인프라가 필요하고, 데이터를 이용해 개선을 추진하려면 분석을 포함한 첨단 기술이 필요합니다. 데이터에 액세스하는 회사 중에서 25%만이 능동적인 목적으로 데이터를 이용하고 있습니다. 이는 마치 백 미러만 보고 자동차를 운전하는 것과 같습니다.

 현재 상황에서 통합된 데이터 주도 운영으로의 전환은 하룻밤 사이에 일어나지 않습니다. 많은 기업들은 기술을 통해 생산성을 향상시키는 방법을 찾기 위해 인더스트리 4.0, 스마트 제조 및 기타 미래 공장 컨셉을 탐구하는 팀을 운영하고 있습니다.

 이 팀들은 이용 사례를 파악하고, 시범 프로젝트를 운영하고, 단일 셀, 프로세스 또는 라인에서 기술을 구현해 ROI를 실현한 다음, 운영과 기업 전체에 걸쳐 확대하는 방법을 결정하고 있습니다. 그리고 탁월한 성과를 올리고 있습니다.

혁신적인 데이터 실행

예를들어, 아그로퍼(Agropur)는 서로 다른 데이터에 대한 새로운 액세스를 창출해 시설 작업자가 정보에 기반한 결정을 내릴 수 있도록 우유 가공 공장 중 하나에서 시작했습니다. 첨단 기술을 통해 매년 2,500시간의 수동 데이터 수집 시간을 절감했을 뿐만 아니라 윤활유 소비를 30% 줄였고 효율성을 25% 높였습니다.

Kraft Heinz, 모델 예측 제어를 통해 생산량 확대

마찬가지로, 크래프트 하인즈(Kraft Heinz)는 Ore-Ida 공장의 라인에서 소규모로 시작했습니다. 이 수십년 된 감자 가공 라인은 제어 시스템이 노후화되었고 작업자의 지식에 의존해 설정과 문제 해결을 최적화했습니다.

 분석을 포함한 기술 업그레이드를 통해 각 변수를 세분화하여 최적화함으로써 생산 용량을 증대할 수 있었습니다. 시범 라인의 생산 용량을 10% 증가시켰고 12개월만에 ROI를 실현했습니다. 더욱 중요한 것은 이러한 개선을 위한 데이터가 항상 거기에 있었으며, 단지 적절한 인프라가 없어 접근할 수 없었거나 이용하지 못했다는 사실입니다.

 마지막으로, 증류 공장 중 하나에서 버본 위스키 생산을 분당 1리터 증가시키기 위해 짐빔(Jim Beam)과 협력했습니다. 마찬가지로 기회는 항상 데이터에 숨겨져 거기에 있었습니다. 분석 기술을 이용해 발효 단계 중 어디에서 생산 용량을 증대할 수 있는지 파악했습니다. 변동성을 60% 줄여 생산 용량을 크게 증가시킬 수 있었습니다.

그럼 어디서부터 시작해야 할까요?

정보와 데이터의 과다로 인한 분석 마비 현상을 피하십시오. 아마 여러분은 어디가 비효율적인지 알 것입니다. 프로세스의 어떤 부분이 투입 비용이 가장 높고 수익성이나 반복되는 문제에 가장 큰 영향을 미치는지 살펴보십시오.

 거기서부터 시작해야 합니다. 비용이 가장 높은 구성 요소에서 완제품으로 수율을 개선할 수 있다면 이는 순수한 수익입니다. 프로세스의 특정 부분에서 분석이 초점을 맞추는 데 도움이 되고 기술이 실시간 생산성을 높일 수 있어야 합니다.

 말처럼 어렵거나 비용이 많이 드는 것은 아닙니다. IT 및 OT 환경을 정확하게 이해하는 파트너와 함께 하면 프로젝트를 쉽고 비용 효율적으로 구현할 수 있습니다.

 시범 프로젝트는 운영 중단을 최소화하면서 수행할 수 있습니다. 이러한 접근 방식은 일반적으로 빠르고 긍정적인 ROI를 실현하여 운영 전체에 걸쳐 확대해야 하는 이용 사례를 창출하고 표면 바로 아래에 있는 생산성 향상을 실현합니다.

Cory Garlick
게시됨 2019-05-03 게시자 Cory Garlick, CPG, Regional Industry Manager, Rockwell Automation
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