엠아이큐브솔루션㈜

아래 내용은 엠아이큐브솔루션의 AI 어시스턴트 'Factory Copilot'으로 [엠아이큐브솔루션 테크 리포트] 제조 DX 3개년 단계별 구축 사례를 요약한 내용입니다. 전문은 최하단의 첨부파일을 통해 확인하실 수 있습니다.
 

0. 제조 DX는 단계별로 접근해야 성공한다 - 3개년 구축 사례 1, 2

많은 제조기업이 스마트팩토리를 ‘ 한 번에 완성’ 해야 한다는 부담으로 시작합니다. 하지만 디지털 전환은 이사와 같습니다. 처음부터 모든 것을 갖추기보다는 단계적으로 데이터를 쌓고, 분석하고, AI로 최적화해 나가는 것이 현실적입니다. 엠아이큐브솔루션의 두 고객사는 3개년 로드맵을 통해 각각 설비예지보전과 지능형 공장(레벨4+)을 구축했습니다. 

두 사례는 공통적으로 데이터 수집 → 모니터링/체계화 → AI 기반 분석·최적화의 3단계로 진행되었습니다. 신공장 구축이나 제조 DX 초기 단계에서 무엇부터 시작할지 막연하다면, 설비 데이터를 먼저 제대로 쌓고, 그 위에 AI와 자율화를 올리는 단계별 접근이 가장 실용적인 로드맵입니다.

사례1. 로봇 · 배터리 부품 제조기업 'AI 기반 설비 예지보전 시스템 구축'

1. 당면 과제
   에스피시스템스는 1988년에 설립된 로보틱스·이차전지 부품 제조 기업입니다. 장기간 축적해온 정밀금형·프레스 기술을 바탕으로 자동차, 조선, 공작기계, 이차전지 부품 등 다양한 제조 현장에 자동화 시스템을 공급하고 있으며, 핵심 공정은 정밀 프레스를 중심으로 한 각형 CAN 제조 공정입니다.
   
   이 공정은 다단 딥드로잉, 고하중 성형, 연속 가동이라는 특성 때문에 설비 상태 변화가 곧바로 제품 품질과 생산 안정성에 영향을 미칩니다. 기존에는 설비 이상이 발생한 뒤에 대응하는 사후 대응형 유지보전 방식을 사용했는데, 복합 변수가 얽혀 발생하는 이상 징후를 미리 잡아내기 어려웠습니다. 그 결과 생산 중단, 품질 불량, 납기 지연 등의 불확실성이 커지면서 설비 상태를 사전에 인지하고 예측할 수 있는 데이터 기반 공정 관리 시스템 도입이 필요해졌습니다.
    
2. 제조 DX 단계별 추진 방안
   이러한 과제를 해결하기 위해 3개년 단계별로 시스템을 구축했습니다. 1차년도에는 설비 데이터 수집 체계를 정비하고 실시간 모니터링 시스템을 구축했습니다.
   
   2차년도에는 설비와 공정 데이터를 연계하는 데이터 파이프라인을 구축하고, AI 기반 최적 공정조건 추천 시스템을 개발했습니다.
   
   3차년도에는 AI 기반 예지보전 시스템을 개발하고, Mixed Reality 기반 디지털트윈 플랫폼을 구축했습니다. 특히 디지털트윈과 혼합현실을 접목함으로써 작업자가 설비의 상태와 예지보전 분석 결과를 직관적으로 확인할 수 있었고, 이는 작업자의 숙련도에 따른 판단 편차를 줄이고 평준화된 설비 운영 환경을 확보하는 데 기여했습니다.
    
3. 제조 DX 도입 성과
   설비 이상에 대한 선제적인 대응 역량을 확보하여 안정적인 설비 운영이 가능해졌고, 생산 Loss가 크게 감소했습니다. 구체적으로는 제품 불량률이 10%에서 2%로 감소했고, 생산 로스율은 10%에서 3%로 낮아졌습니다. 사업비는 약 20억 원이 투입되었으며, 사업 기간은 2023년부터 2026년까지입니다.
    

사례2. 제철·철강 제조기업 '제조 데이터 기반 지능형 공장 구축'

1. 당면 과제
   신규 공장을 건설하면서 데이터 기반 운영과 분석을 활용하고자 3개년에 걸쳐 ISP 수립을 시작으로 K-스마트 등대공장 사업을 추진했습니다.
   
   해당 고객사의 목표는 레벨4 이상의 자율 제조 시스템을 구현하는 것이었습니다. 이 시스템은 수집된 생산 정보를 토대로 스스로 원인을 판단하고 해결책을 선택하며, 실시간 제어를 통해 생산을 최적화하는 것을 의미합니다. 신공장의 경우 생산품의 품질 향상이 가장 중요한 이슈였기 때문에, 설비와 품질 간의 연계 분석을 사업의 중점 과제로 삼았습니다.
    
2. 제조 DX 단계별 추진 방안

   1차년도에는 설비 인터페이스 인프라인 IIoT를 구축하고, 제조실행시스템인 MES와 환경·안전관리 시스템인 WCMS를 도입했습니다.
   
   2차년도에는 설비효율최적화 시스템인 EES, 설비보전관리 시스템인 EMS, 그리고 3D 모니터링을 위한 CPS를 구축했습니다.
   
   3차년도에는 자동생산계획 시스템인 APS와 AI 기반 공정 최적화 시스템, 특히 작업시간 예측 및 분석 기능을 구축했습니다.
    

3. 제조 DX 도입 성과
   생산 현장의 수동 작업이 50% 감소했고, K-스마트 등대공장의 목표인 레벨4 수준을 달성했습니다. 사업비는 약 24억 원이 투입되었으며, 사업 기간은 2021년부터 2024년까지입니다.

이상의 내용은 엠아이큐브솔루션의 AI 어시스턴트 'Factory Copilot'으로 [엠아이큐브솔루션 테크 리포트] 제조 DX 3개년 단계별 구축 사례를 요약한 내용입니다. 전문은 아래 첨부파일을 통해 확인하실 수 있습니다.