자동차 제조업체, 도장 공장의 처리량 15% 증가

도장 공장 작업의 병목 현상 해결

Morris Garages Vehicles는 1924년 영국에서 설립되었습니다. MG Motor India(MGI)는 SAIC Motor Corporation Limited의 자회사이자 자동차 제조 전문업체입니다. 대부분의 사업장은 주로 인도 할롤의 플랜트에서 운영되고 있으며 자동차 부품과 차량을 제조합니다. 차체의 곡면 처리에 중점을 둔 도장 공장과 PTED(사전 처리 및 전해 증착) 스테이션 등 자동차 어셈블리 라인에는 많은 가동 부품이 있습니다.

PTED 도장 공장 절차 간소화는 지난 몇 년 동안 MGI 플랜트 팀에 중대한 병목 현상을 초래했습니다. 20년 이상 운영된 레거시 자동화 시스템으로 인해 팀은 PLC(프로그래밍 가능한 로직 컨트롤러) 및 Andon Systems와 같은 기존 시스템을 사용하여 생산성 개발 전망에 대한 정보를 공개하거나 제안할 수 없었습니다. 팀은 OEE(전반적인 장비 효율성) 또는 다운타임 데이터와 같은 표준 KPI(핵심 성과지표) 이외의 프로세스를 연구할 수 없었습니다. 도장 공장의 시스템은 신뢰할 수 있고 정확한 실시간 성능 데이터를 제공하지 않았습니다.

기존 방법과 기술을 사용하여 쉽게 얻을 수 있는 성과는 거두었지만, 프로세스 병목 현상을 제거하려면 분석 기능을 향상해야 했습니다.

"기존 시스템은 각 스테이션에서 대기, 이동, 유휴 시간과 같은 개별 단계를 실행하는 데 필요한 시간을 제공하지 않았고 프로세스 시간을 파악하여 소급 저장할 수 없었습니다. 이러한 과제를 해결하고 신뢰할 수 있는 정확한 입력 데이터를 관리할 수 있는 솔루션이 필요했습니다"라고 MG Motor India의 제조 부문 이사인 Ravi Mittal은 말합니다.

Insights Hub를 활용하여 데이터 연결 및 병목 현상 파악

MGI는 Siemens의 산업용 IoT 솔루션인 Insights Hub를 도입하여 운영 의사 결정을 개선하고 Tecnomatix® 포트폴리오의 플랜트 시뮬레이션을 활용하여 이 문제를 해결했습니다. Insights Hub와 플랜트 시뮬레이션은 소프트웨어, 하드웨어, 서비스로 구성된 Siemens Xcelerator 비즈니스 플랫폼의 일부입니다. MGI는 이 두 가지 소프트웨어 포트폴리오를 성공적으로 도입하여 PTED 라인의 처리량과 생산량을 증가시켰습니다.

MGI팀은 즉시 사용 가능한 Insights Hub 연결 솔루션을 사용하여 격리된 자산을 연결하고 GSM(이동 통신) 네트워크를 사용하여 데이터를 Insights Hub로 전송할 수 있었습니다. 생산 프로세스의 각 단계에서 나온 모든 시계열 데이터를 Insights Hub에 업로드하여 추가 데이터 분석을 위한 기반을 구축했습니다.

"우리는 산업용 IoT 애플리케이션인 Insights Hub Visual Flow Creator를 사용하여 규칙을 생성하고, KPI를 정의하고, 고급 분석을 수행하는 워크플로를 구축합니다. 이를 통해 원시 시계열 데이터를 의미 있는 정보로 변환할 수 있습니다."라고 Mittal은 말합니다.

"또 다른 산업용 IoT 애플리케이션인 easyDASH를 사용하면 대시보드를 쉽게 만들 수 있습니다. 최적화와 성과 관리를 위해 제조 현장 자산을 모니터링하고 시각화할 수 있습니다"라고 Mittal은 설명합니다. "대시보드의 색상 기능을 사용하여 JPH, 사이클타임, 대기 시간, 이동 시간과 같은 중요한 매개변수가 목표 운영 효율 범위 내에 있는지 여부를 표시합니다. 이를 통해 현재 프로세스 상태에 대해 더욱 응집력 있는 비전을 제시하고 더욱 효과적인 의사 결정을 내릴 수 있습니다."

Insights Hub에서 지원하는 시각화 및 맞춤형 분석은 디지털 프로세스 데이터를 미세 단계까지 캡처하고 클라우드에 저장합니다. 이를 통해 MGI는 프로세스의 SWOT(강점, 약점, 기회, 위협) 분석을 시각화하고 수행할 수 있습니다. 그 결과 MGI 팀은 생산 손실의 근본 원인을 파악하고 순 출력을 개선하기 위한 조치를 취할 수 있습니다.

Insights Hub와 플랜트 시뮬레이션을 통합하여 전반적인 생산 최적화

Mittal은 다음과 같이 설명합니다. "제조 현장에서 실제 생산 데이터를 수집한 후 Insights Hub에서 플랜트 시뮬레이션으로 시계열 데이터를 전송하면 디지털 트윈 모델을 통해 실제 생산 데이터를 사용하여 생산을 재생함으로써 문제의 근본 원인을 파악할 수 있습니다"
"문제를 파악한 후에는 필요한 변경을 수행하고 실제 생산 데이터와 함께 시뮬레이션을 사용하여 변경 사항의 영향을 확인하며, 이러한 변경으로 인한 의도하지 않은 영향이나 새로운 제약 조건을 더 정확하게 보여줍니다. 가상 디지털 트윈 모델에서 이러한 문제를 해결한 후, 생산 시스템에 변경 사항을 구현할 수 있다는 확신을 갖게 되었습니다."

플랜트 시뮬레이션과 결합된 IIoT(산업용 사물 인터넷)를 사용하면 포괄적인 폐루프 디지털 트윈이 형성되며, 이를 통해 MGI는 실제 생산 데이터를 사용하여 지속적으로 전반적인 최적화를 수행할 수 있습니다.

도장 공장 성능 개선

"Siemens는 운영 기술, IIoT 기술, 시스템 시뮬레이션의 세 가지 영역을 거의 실시간으로 연결할 수 있는 역량을 갖추고 있으며, 이를 통해 PTED 라인의 처리량을 15% 늘릴 수 있습니다."

Siemens와의 협업을 통해 디지털 트랜스포메이션 여정 지속

"MGI는 에코시스템 파트너와 협력하여 빠르게 변화하는 요구사항을 충족하고 혁신적인 서비스를 제공하기 위해 지속적으로 발전하고 있습니다"라고 Mittal은 강조합니다. "Siemens와의 협업은 산업 디지털화 및 지능형 제조에 중점을 두고 있습니다. Insights Hub를 통해 고급 IoT 데이터 분석을 활용하여 필수 자산과 시스템을 실시간으로 신속하게 모니터링하고 예기치 않은 다운타임을 최소화함으로써 생산성을 높이고 생산 효율을 개선할 수 있기를 바랍니다. Siemens와 협력하게 되어 기쁘며, 전체 어셈블리에 소프트웨어 기술을 적용하여 운영을 계속해서 혁신하고자 합니다."