7.2~03 / 스마트공장 기초 Data 종류와 수집 및 활용(천안)/ 데이터 분류와 네트워크의 중요성

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스마트공장 기초 Data 종류와 수집 및 활용

10:00 ~ 12:00 스마트공장과 기초Data 이해 ？스마트공장의 개념, 특징, 구축방법

？Data의 종류와 활용 절차와 개념

13:00 ~ 14:00 스마트공장과 기초Data 이해 ？스마트공장의 개념, 특징, 구축방법

？Data의 종류와 활용 절차와 개념

14:00 ~ 17:00 MES와 가동실적Data 활용 ？MES 개념과 기업에 맞는 MES 선택

？가동실적Data(비 가동분석)확보를 위한 MES-설비연결

？Data 분석결과 가시화 ？ Dashboard 및 (분석) Report 구성과 사례

17:00 ~ 18:00 자재 Data와 재고/SCM 최적화 ？자재 기초분석 (PQ분석 및 ABC 분석

？제품 및 자재 유동수 분석

？자재관리기법 적용과 ICT 시스템을 활용한 최적화

2025-07-03 (목)

9:00 ~ 11:00 자재 Data와 재고/SCM 최적화 ？ 자재 기초분석 (PQ분석 및 ABC 분석

？ 제품 및 자재 유동수 분석？ 자재관리기법 적용과 ICT 시스템을 활용한 최적화

11:00 ~ 12:00 품질Data 수집과 활용 ？품질관리 패러다임의 변화

？품질Data의 종류와 수집방법(시스템 연결 및 구성)

？품질Data 활용 및 최적화 - SPC, 연계분석, Big Data 분석

13:00 ~ 15:00 품질Data 수집과 활용 ？품질관리 패러다임의 변화

？품질Data의 종류와 수집방법(시스템 연결 및 구성)

？품질Data 활용 및 최적화 - SPC, 연계분석, Big Data 분석

15:00 ~ 17:00 설비예지보전Data 수집과 활용 ？설비예지보전의 개념

？설비Parameter 및 설비이력Data의 수집 방법(설비-시스템 연계 및 구성)

？이상징후 분석방법과 사전예방보전

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스마트공장의 기초 데이터는 생산 설비, 물류, 품질 관리 등 다양한 영역에서 수집되며, 이를 활용하여 생산 효율을 높이고 품질을 개선하며, 설비 유지 보수를 최적화할 수 있습니다. 주요 데이터 종류로는 센서 데이터, 설비 상태 데이터, 작업 지시 데이터, 품질 검사 데이터, 자재 입출고 데이터 등이 있습니다. 이러한 데이터는 RFID, 바코드, 센서, 산업용 로봇, MES, ERP 등 다양한 기술을 활용하여 수집 및 활용됩니다. 

스마트 공장 기초 데이터 종류:

• 생산 설비 데이터: 센서를 통해 수집되는 설비 가동 시간, 온도, 압력, 속도, 진동 등 
• 물류 데이터: 자재 입출고, 재고 현황, 이동 경로 등 
• 품질 관리 데이터: 제품 불량률, 검사 결과, 측정 데이터 등 
• 작업 지시 데이터: 작업 계획, 작업 시간, 작업자 정보 등 
• 환경 데이터: 온도, 습도, 조도 등 

데이터 수집 방법:

• 센서 및 IoT 장치: 온도, 압력, 진동 등의 아날로그 데이터를 디지털 데이터로 변환하여 수집 
• RFID 및 바코드: 자재, 부품, 제품 등의 식별 정보를 자동으로 수집 
• 산업용 로봇 및 자동화 설비: 작업 현황, 위치 정보, 동작 데이터 등을 수집 
• MES (Manufacturing Execution System): 생산 계획, 작업 지시, 자재 관리, 설비 가동 현황 등 생산 현장의 전반적인 정보를 관리하고 수집 
• ERP (Enterprise Resource Planning): 생산, 판매, 구매, 회계 등 기업의 전반적인 업무를 통합 관리하고 데이터를 수집 

데이터 활용:

• 생산 최적화:

  생산 과정에서 발생하는 문제점을 실시간으로 파악하고 개선하여 생산 효율을 높일 수 있습니다. 
• 품질 관리:

  불량률 감소 및 품질 향상을 위해 데이터 분석을 활용하여 품질 관리 시스템을 개선할 수 있습니다. 
• 설비 유지 보수:

  설비의 고장 징후를 예측하고 사전에 예방 정비를 실시하여 설비 가동률을 높일 수 있습니다. 
• 에너지 절감:

  에너지 사용량 데이터를 분석하여 에너지 낭비 요인을 파악하고 효율적인 에너지 관리를 할 수 있습니다. 
• 신제품 개발:

  생산 과정에서 얻은 데이터를 분석하여 신제품 개발에 필요한 정보를 얻을 수 있습니다. 
• 예측 유지 보수:

  설비 데이터, 센서 데이터 등을 활용하여 설비 고장을 예측하고, 선제적으로 유지 보수를 수행하여 설비 가동 중단 시간을 최소화할 수 있습니다. 
• 공정 최적화:

  데이터 분석을 통해 생산 공정의 병목 현상을 파악하고 개선하여 생산 효율을 높일 수 있습니다. 
• 수요 예측:

  과거 생산 데이터, 판매 데이터를 분석하여 미래 수요를 예측하고, 재고 관리 및 생산 계획 수립에 활용할 수 있습니다. 

스마트 팩토리 도입을 위한 데이터 분류와 네트워크의 중요성

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○ 스마트 팩토리(Smart Factory)란 공장 내 설비와 기계 또는 생산 설비에 센서. 가 설치되어 데이터가 실시간으로 수집, 분석하여 공장의 모든 상황을 실시. 간으로 보여 ...