반복을 하지 않으면서 효율적인 공장을 갖는 것이 얼마나 중요한 일인지 알고, 생산 프로세스 최적화 솔루션을 위해 다시 논의할 것입니다. 이 게시물에서 우리는 금속과 판금 산업에서 매우 중요한 원자재 소모 절감에 중점을 둘 것입니다.
작성: Luis Galo, 데이터과학자
네스팅
원자재 사용 최적화의 핵심은 네스팅입니다. 즉, 가능한 한 적은 공간을 사용하기 위해 원본 시트에 조각을 맞추고, 사용을 최적화 한 후에 남은 것을 최대한 활용해야 합니다. 동시에, 예를 들자면 더 작은 조각이 필요한 다른 주문에 스크랩을 재사용합니다. 이를 통해 스크랩이나 폐기물을 최대한 줄이는 것이 목표입니다.
이것은 간단한 과정이 아니며 CAD/CAM 툴 사용, 그리고 절단기의 특징에 대해 많이 알아야 합니다. 가능한 가장 간단한 방법으로 효율성과 정밀도를 달성하고 모든 유형의 기계를 연결할 수 있도록 하려면 Lantek 엑스퍼트와 같이 작업장 내 모든 절단기에 프로그램 하나로 최적의 둥지를 만들고 재사용 가능한 자재의 스크랩을 관리하여 최적의 네스팅을 할 수 있도록 하는, 그러한 네스팅 프로그램을 사용해야 합니다. Lantek 툴을 사용한 고객들은 연간 8% 이상 원자재 소모를 줄일 수 있습니다.
란텍 MES
공장 최적화를 위해 추가할 수 있는 또 다른 방법은 제조실행시스템(MES)이란 생산 관리 프로그램을 사용하는 것입니다. 이 프로그램을 통해 제조 공정의 각 단계를 시각화하고 부가가치가 어떻게 되는지, 조치 시 생기는 비효율은 무엇이 있는지 확인할 수 있습니다. 설계 단계부터 네스팅까지 견적과 재고 관리를 잊지 않습니다.
이러한 관점에서 네스팅 단계와 연결하며, Lantek MES으로 생산을 계획하고 창고에 있는 재사용 가능한 스크랩을 관리할 수 있으며, 인공지능을 통하여 이 다음 보게 될 것 처럼 전보다 더 뛰어난 재사용이 가능합니다. 재고가 없거나 재사용 비용을 통제할 수 없다면 스크랩이 쌓이게 두는 것은 무의미하기 때문입니다.
분석
이 외에도 분석, 인공 지능 및 기계 학습 단계를 추가하여 오퍼레이터가 생산 수량 및 기계 작업량 측면에서 폐기물 생성이나 에너지 소비와 같은 공장의 상태를 실시간으로 확인할 수 있습니다. 이렇게 하면 객관적인 데이터를 기반으로 최선의 결정을 내릴 수 있습니다.
따라서 실시간으로 데이터를 보는 것은 생산 공정을 더욱 최적화하며, 공장의 상태를 실시간으로 보는 것은 생산 계획 및 견적 작성에 필요한 필수 정보를 제공합니다.
CAD/CAM 클라우드와같은다른서비스와함께인공지능(AI) 서비스를 사용하면 생성한 스크랩, 절단 시간, 소비된 에너지 비용 및 배송 시간까지 미리 계산할 수 있어 견적을 쉽게 낼 수 있기 때문에 복잡한 판금 공정을 거쳐야 는 사람들이 견적을 더 쉽게 작성할 수 있도록 도울 수 있습니다.
또한 이러한 고급 소프트웨어 툴을 사용하면 특정 시스템 병목 현상과 같은 비효율성을 쉽게 식별할 수 있습니다. 이러한 고급 서비스는 견적 부품의 탄소 발자국을 예측하는 데에도 사용할 수 있습니다. 제조 과정에서 배출되는 CO2의 양은 제조되는 동안 사용하는 자재와 소비하는 에너지에 비례합니다. 즉, 부품을 생성하기 전에 견적 과정에서부터 공장의 탄소 발자국을 파악할 수 있다는 의미입니다.
증강현실
머신 비전 기술은 실제로 필요한 것의 실제 이미지를 겹침으로써 오퍼레이터를 돕는 데 사용할 수 있습니다. 시각 이미지는 천 마디 말보다 더 큰 가치가 있기에 설계, 절단, 제작이 올바른지 확인하기 위해 보통은 보는 것이 좋습니다. 절단을 완료한 후 실수를 하면 해당 시트에서 폐기물과 추가(불필요한) 비용을 발생되기 때문에 Lantek에서는 이를 위한 증강 현실 모듈로 미리 품질을 관리합니다.
재고관리
창고와 재고 관리도 매우 중요합니다. 창고에는 모든 자재가 보관되며 공정 후 남은 모든 스크랩도 모아놓기 떄문입니다. 스크랩은 다음 네스팅 작업의 추가 공정을 위해 보관됩니다.
재고 관리를 통해 기계와 공정, 즉, 기계와 창고 사이에서 자재 움직임을 최적화하려고 노력해야 합니다. 따라서 최적화가 잘 되어 있을수록 자재를 더 쉽게 찾을 수 있습니다.
Lantek MES를 이용한다면 재고 자산을 최대 30%까지 줄일 수 있으며, 이는 재고 관리에서 매우 중요합니다.
탄소발자국(자재및에너지소비)
기후 중립을 달성해야 하는 2050년을 목표하여 탄소 발자국을 점차적으로 줄이기 시작해야 합니다. 제조업체는 새로운 기계를 사용하거나 생산 주기를 최적화하는 프로그램을 사용하여 작동 시간을 조정하고 에너지 및 자재 소비 측면에서 기계와 공정을 가능한 한 효율적으로 만들어야 합니다.
궁극적으로 최적화 단계가 잘 되어 있을수록 비용은 올라가지만, 효율성이 높아지고 장기적으로 수익성이 높아지는 것입니다. 소프트웨어가 더욱 발전됨에 따라 우리는 더 이상 데이터 입력을 위해 오퍼레이터에게 의존할 필요가 없게 될 것이며, 따라서 오퍼레이터는 다른 작업에서 더 효율적이고 생산적인 일을 할 수 있습니다. 따라서 가능한 한 생산 과정을 최적화하여 비용을 절감하고 탄소 발자국을 줄이기 위해 모든 툴을 사용하도록 하는 것을 권장합니다.
일반적으로 생산을 증가시키거나 다양화하기 위해서 공장에 두 번째 판금 기계를 추가합니다. 그러나 저희는 이를 소규모 시리즈에 따르는 문제들을 해결하기 위한 현상으로 보고 있습니다. 이는 소규모 시리즈를 생산하기 위해 중단 비용이 많이 들며 자동 생산 능력이 큰 기계를 사용할 때 발생합니다. 이 격차를 메우고 직렬 생산의 중단을 막기 위해, 많은 공장들이 자동화가 아니지만 가용성이 더 뛰어나고 더 저렴한 기계를 추가로 사용합니다.
코로나19 팬데믹을 겪으면서 객관적이고 정확한 데이터를 기반으로 한 의사결정의 중요성이 여실히 드러났습니다. 이런 데이터의 신뢰성과 품질이 필수적이며 결정 사항을 정당화하고 가치를 추가하기 위해 어떤 데이터를 사용할지 정확히 알아야 합니다. 하지만 오래된 데이터를 그냥 사용할 수는 없습니다.