생산 흐름 시뮬레이션 소요 시간을 며칠에서 버튼 클릭 한 번으로 단축

디지털 트윈의 보편화

Michelin는 130년 이상의 역사 동안 모빌리티 및 혁신과 불가분의 관계를 유지해 왔습니다. 오늘날까지 프랑스 클레르몽페랑에 본사를 두고 있으며 전 세계 모빌리티 개발에 영향을 미치고 있습니다. 이러한 경험을 통해 Michelin은 현재의 과제를 해결하고 신기술과 지속성에서 비롯된 삶을 변화시키는 새로운 비즈니스 분야에 도전하고 있습니다.

디지털 트윈을 사용하여 효율 향상

글로벌 경쟁이 심화되고 납품 기간이 짧으므로 최초의 아이디어 발상에서 대량 생산에 이르기까지 효율을 높이는 것이 중요합니다. 따라서 Michelin은 Siemens Digital Industries Software의 Tecnomatix® 포트폴리오에서 Plant Simulation을 사용하고 제조 시설의 디지털 트윈을 생성하여 변경 사항을 구현하기 전에 가상으로 테스트하고 프로세스를 최적화하거나 생산 중 변화 또는 위험에 대한 요구에 더 빠르게 대응할 수 있습니다.

이를 통해 회사 전체에서 막대한 비용을 절감할 수 있습니다. 당연히, 자원 절약은 미셀린의 미래 어젠다의 핵심 중 하나인 지속가능성에 영향을 미칩니다. 이는 'We manufacture the future'(미래를 만든다)라는 슬로건에 반영되어 있으며, 이 슬로건은 2030년의 'All-Sustainable'(모든 면에서 지속 가능한) 전략의 일부로 도입되었습니다. 'Michelin in Motion(미셀린 인 모션)'으로 알려진 이 전략은 생태, 사회, 경제 측면에서 균형을 이루어 회사가 지속 가능하게 성장하는 것을 목표로 합니다.

디지털 트윈에 적응

Plant Simulation 디지털 트윈은 Michelin의 내부와 외부에 광범위한 영향을 미치고 있습니다. 그 중요성에도 불구하고 많은 직원은 이를 소수만 접근할 수 있는 블랙박스와 같은 존재로 여길 수 있습니다.

Thierry Chenevier(티에리 셰네비에)와 Aude Nursimiloo(오드 누르시밀루)는 이러한 디지털 트윈 관련 문제에 대해 잘 알고 있습니다. Chenevier는 Michelin의 디지털 트랜스포메이션 공급망 전문가입니다. 디지털 트윈 제조 프로젝트 매니저인 동료 Nursimiloo와 함께 그들은 종종 의구심과 편견에 휩싸였습니다. 최종 사용자는 디지털 트윈을 사용해 본 적이 없었기 때문에 이를 채택하는 것을 어려워 했습니다.

"2022년에는 그런 상황이었어요."라고 Chenevier는 말합니다. "제조를 위한 훌륭한 시뮬레이션 모델을 갖추고 있었지만 안타깝게도 광범위하게 사용되고 있지 않아 이를 바꾸고자 했습니다. Michelin은 전 세계적으로 130,000명 이상의 직원을 두고 있으며 약 80,000명이 생산 부문에서 일하고 있습니다. 86개의 생산 현장을 보유하고 있으며 그 중 약 절반에서 최종 제품이 생산됩니다. 특히 최종 제품을 생산하는 이러한 제조 현장에서 시뮬레이션 모델을 사용하고 있습니다.

"우리는 '매개변수 변경에 따른 생산 용량의 대응 가능성' 등의 질문에 답할 수 있는 간편한 시뮬레이션을 구현하겠다는 비전이 있었습니다. 우리는 관련 문제를 담당하는 현장 직원들이 이러한 질문을 해주길 바랬습니다. 이들이 산업 엔지니어링 또는 계획 및 생산 관리 부문에서 일하기 때문입니다. 그러나 사실상 당시에는 새롭게 시뮬레이션하려면 65개의 테이블을 조정해야 했기 때문에 데이터 입력을 준비하는 데 최소 3주가 걸렸습니다.
게다가 모든 사람이 시뮬레이션에 접근할 수 있는 것도 아니었습니다. 모든 것이 데이터 분석가의 PC에서 실행되었습니다. 마지막으로, 비전문가 사용자를 위한 사용자 친화적인 인터페이스가 없었습니다."

디지털 트윈 개발

2018년 Michelin은 제조를 위한 Plant Simulation에서 디지털 트윈을 사용하기 시작했습니다. 이 단계에서는 이탈리아의 한 현장에 대한 시뮬레이션 모델을 처음으로 생성했습니다. Michelin은 Siemens 파트너인 Inoprod(이노프로드)의 지원을 받아 기술의 신뢰성과 더 많은 가능한 기능을 테스트했습니다. 2021년에는 이 방식을 4개의 추가 생산 시설로 확장하여 시뮬레이션을 가속화하고 애플리케이션 시나리오를 구현했습니다. 세 번째 단계는 2023년부터 진행 중이며, 디지털 트윈의 보다 전문적인 아키텍처를 포함하고 자동화에 대한 장벽을 제거하며 더 효율적인 최종 사용자 경험을 제공합니다. 2024년부터 매년 5개 현장에서 플랜트 시뮬레이션 디지털 트윈을 사용하기 시작했습니다. 이 마지막 단계는 교육, 자동화, 시뮬레이션 모델 가속화, 간소화, 대규모 확장에 중점을 둡니다.

시장의 판도를 바꾸는 기술

"Plant Simulation은 혁신과 발전을 위한 매우 신뢰할 수 있고 상세한 기반을 제공합니다."라고 Chenevier는 말합니다. "이는 액세스가 필요한 제조 인력에 부가가치를 제공할 것입니다. Mendix Optimize My Plant 앱을 통해 세 번째 개발 단계에서 이러한 부가가치를 얻을 것이라고 확신합니다. Optimize My Plant는 Plant Simulation을 기반으로 하는 로우 코드 소프트웨어 환경으로, 사용자 경험 측면에서 시장의 판도를 바꾸는 진정한 기술이었습니다.

Plant Simulation 및 Mendix™ 로우 코드 플랫폼은 소프트웨어, 하드웨어, 서비스를 제공하는 Siemens Xcelerator 비즈니스 플랫폼의 일부입니다.

Optimize My Plant의 도입 증가

사용자 중심적인 Optimize My Plant의 도입이 증가하는 추세에 대한 여러 사례가 있습니다. 다양한 프레스와 연동 워크플로가 필요하므로 경화 공장에서 생산 계획을 일정으로 옮기는 것은 어렵습니다. 수동으로 만드는 데 4시간에서 2일이 걸렸으며 경우에 따라 일주일이 꼬박 걸렸습니다. 오늘날에는 편리하게 개요를 보면서 클릭 한 번으로 실행할 수 있습니다. 따라서 복잡한 데이터 입력을 자동화하고 가속할 수 있습니다.

과거에는 플랜트의 주요 사용자가 Plant Simulation에서 새로운 시나리오를 만드는 데 몇 주가 걸렸지만, Michelin은 Optimize My Plant를 통해 담당자라면 누구나 즉시 실행할 수 있는 시나리오를 미리 정의했습니다. 이 앱은 시나리오의 매개변수를 변경했을 때 KPI(핵심 성과 지표)에 미치는 영향을 보여줍니다. 최종 사용자가 KPI 분석에 대해 더 자세히 알고자 하는 경우 해당 시나리오의 세부 정보를 검색할 수 있습니다. 이는 생산 수치, 재고 수준, 예상 재고 부족 등의 진행 상황을 표시합니다.

데이터 세트를 구축하는 것은 여전히 복잡하지만, 복잡한 데이터 생성을 최적화하고 데이터 준비를 자동화하며 역할을 분리하는 덕분에 복잡성이 대폭 감소합니다. 핵심 사용자는 완전히 새로운 데이터 세트를 정기적으로 보정하는 복잡성을 관리하는 반면, 최종 사용자는 시나리오를 비교하고 흐름 동작을 파악합니다.

다양한 플랜트의 성공 사례

또한 Plant Simulation이 다른 플랜트로 점점 더 확산됨에 따라 이 소프트웨어가 회사의 성공에 얼마나 중요한지 알 수 있습니다. Michelin은 이러한 성공을 통해 디지털 트윈에 대한 수용을 높이고 회사 전반에 걸쳐 시뮬레이션의 보편화를 촉진하고 있습니다. Nurisimiloo는 몇 가지 사용 사례를 인용합니다.

"중국에서는 북부와 남부에 두 개의 자동 저장 및 검색 시스템이 있다는 데 문제가 있었습니다. 한 창고는 적재할 때 용량에 도달했지만 다른 창고에는 여전히 충분한 공간이 남아 있었습니다. Plant Simulation을 사용하여 창고의 균형을 맞출 수 있었습니다."

"이탈리아에서는 새로운 기계를 구현하기 위한 프로젝트를 시작할 때 Plant Simulation을 사용했습니다. 기존 기계를 전혀 제거할 수 없는지 혹은 그중에서 하나 또는 두 개를 제거할 수 있는지, 그리고 이러한 시나리오가 재료 흐름에 어떤 영향을 미칠지에 대한 문제가 있었습니다. Plant Simulation을 사용함으로써 이를 실현할 수 있었습니다."

"폴란드의 한 플랜트는 어떻게 하면 생산 계획을 더 확실하게 준수하고 불필요하게 프레스를 개방하지 않고 에너지를 절약할 수 있을지 고민했습니다. 그들은 Plant Simulation을 사용하여 최적의 프레스 활용도를 달성하고 원하는 수준으로 에너지를 절약하기 원합니다."

"이탈리아 플랜트의 유지보수 관리자들은 가장 정확하게 작업을 분배하려면 어떻게 해야 하는 지를 파악하고자 했습니다. 생산 능력에 미치는 영향을 최소화하기 위해 특정 요일에 일정을 잡는 것이 더 효율적일지, 아니면 여러 짧은 시간대에 작업을 분산하는 것이 더 효율적일지 말이죠. 이 플랜트에서도 Plant Simulation을 사용하여 신뢰할 수 있는 해답을 얻었습니다."

"생산 용량을 늘리기 위해 Plant Simulation은 폴란드 플랜트에 맞는 다른 유형의 시간 최적화를 해결하는 데에도 사용되고 있습니다. 그들은 현재 경화 시간을 기준으로 프레스에서 경화 생산 계획의 분배를 최적화하고 있습니다."

시뮬레이션 기술 확장

Chenevier는 이러한 모든 긍정적인 경험을 감안할 때 회사의 야심 찬 목표를 달성할 수 있다고 확신합니다. "Plant Simulation과 Optimize My Plant를 최종 사용자가 손쉽게 사용할 수 있는 프론트엔드로 사용함으로써 우리가 꿈꾸던 아키텍처를 실현했습니다. 우리는 5개의 파일럿 프로젝트를 통해 이를 테스트했으며, 이 모두를 통해 강한 확신을 얻었습니다. 앞으로 전도 유망한 발전을 이룰 것입니다. 또한 산업 생산의 모든 영역에서 얻을 수 있는 동적 제조 시뮬레이션의 가치에 대해 직원들을 확신시키는 데 성공했습니다.

"단기적으로는 현재 프로젝트는 물론 최적화와 관련된 모든 요소에서 시뮬레이션의 이점을 활용할 것이라고 생각합니다. 장기적으로는 실시간 데이터 검색을 통해 모든 영역에 걸쳐 제조 시뮬레이션을 대규모로 확장할 수 있기를 희망합니다. Plant Simulation을 통해 원활한 사용자 경험이라는 비전을 실현하기 위해 노력하고 있습니다. 우리는 이 새로운 생산성 도구를 중심으로 모든 수준에서 공동 역량을 확대하고 있습니다. 동시에 이 모델을 통해 Plant Simulation을 본격적으로 구현하기 위한 노력을 확대하고 있습니다."

"2027년까지 15개의 새로운 플랜트에 이를 도입할 예정입니다. 그동안 우리는 더 많은 사용 사례를 수집하고 게시하여 조직의 모든 관련 담당자가 제조 시뮬레이션을 사용할 때 얻는 이점에 대한 관심을 높이고 관련 지식을 확대하고 있습니다."