본 논문에서는 실시간 공정능력관리 기반의 MES(Manufacturing Execution System) 시스템과 해당 시스템을 활용한 제조 업무 수행 절차에 대해서 제안한다. 현 MES 시스템은 제조 현장을 쉽게 인지할 수 있는 KPI(Key Performance Indicator) 리포트는 제시하지만, 실질적 제조 현장의 KPI 향상을 위한 개선 방안은 도출하지 못하고 있다. 즉, 불량률 증가, 수율 감소, 생산 리드 타임(Lead-Time) 증가의 궁극적 원인을 발췌하여 개선 방안을 도출하고, 이를 제조 현장에 적용하는 부분에는 어려움이 있다. 본 논문에서 제안하는 실시간 공정능력관리 기반의 MES 시스템은 공정능력지수를 결정하는 설비 주요 인자의 산포도를 실시간으로 관리하여, 기존 MES 시스템의 한계점을 극복한 제조 운영 관리시스템 구축이 목적이다. 그리고, 실시간 대용량 데이터 처리를 위한 속도개선 방안을 제시하여, 해당 시스템이 잘 운영될 수 있도록 적용하려고 한다.
본 논문에서는 실시간 공정능력관리 기반의 MES(Manufacturing Execution System) 시스템과 해당 시스템을 활용한 제조 업무 수행 절차에 대해서 제안한다. 현 MES 시스템은 제조 현장을 쉽게 인지할 수 있는 KPI(Key Performance Indicator) 리포트는 제시하지만, 실질적 제조 현장의 KPI 향상을 위한 개선 방안은 도출하지 못하고 있다. 즉, 불량률 증가, 수율 감소, 생산 리드 타임(Lead-Time) 증가의 궁극적 원인을 발췌하여 개선 방안을 도출하고, 이를 제조 현장에 적용하는 부분에는 어려움이 있다. 본 논문에서 제안하는 실시간 공정능력관리 기반의 MES 시스템은 공정능력지수를 결정하는 설비 주요 인자의 산포도를 실시간으로 관리하여, 기존 MES 시스템의 한계점을 극복한 제조 운영 관리시스템 구축이 목적이다. 그리고, 실시간 대용량 데이터 처리를 위한 속도개선 방안을 제시하여, 해당 시스템이 잘 운영될 수 있도록 적용하려고 한다.
In this paper, we propose an MES system based on real-time process capability management and how to manage the manufacturing process using the system. The current MES system presents a KPI report that makes it easy to recognize the manufacturing site, but has not been able to derive an improvement m...
In this paper, we propose an MES system based on real-time process capability management and how to manage the manufacturing process using the system. The current MES system presents a KPI report that makes it easy to recognize the manufacturing site, but has not been able to derive an improvement method to improve the actual manufacturing site KPI. In other words, it is difficult to extract the cause of the increase in defective rate, decrease in yield, and increase in production lead-time, and to draw an improvement plan and apply it to the manufacturing site. The purpose of the MES system based on real-time process capability management proposed in this paper is to establish an manufacturing operation management system that overcomes the limitations of the existing MES by managing the distribution of major factors of the equipment that determines the process capability. In addition, by presenting a speed improvement method for real-time large-capacity data processing, it is intended to be applied so that the system can operate well.
In this paper, we propose an MES system based on real-time process capability management and how to manage the manufacturing process using the system. The current MES system presents a KPI report that makes it easy to recognize the manufacturing site, but has not been able to derive an improvement method to improve the actual manufacturing site KPI. In other words, it is difficult to extract the cause of the increase in defective rate, decrease in yield, and increase in production lead-time, and to draw an improvement plan and apply it to the manufacturing site. The purpose of the MES system based on real-time process capability management proposed in this paper is to establish an manufacturing operation management system that overcomes the limitations of the existing MES by managing the distribution of major factors of the equipment that determines the process capability. In addition, by presenting a speed improvement method for real-time large-capacity data processing, it is intended to be applied so that the system can operate well.
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문제 정의
LOT 단위 생산을 진행하는 경우, LOT ID로 데이터를 검색할 경우에는 다음의 데이터가 추적되어야 한다. (각 공정 별 생산 리드 타임 (Lead-Time), 설비 운전 조건, 투입 자재, 작업자 정보 등) 그리고, 해당 정보는 향후 불량품이 발생할 경우에 불량 원인을 추적하기 위해 사용된다.[5][6][11]
공정 능력을 안정화시키는 목적은 결국 품질 향상을 고취시키기 위함이며, 사후 조치가 아닌 사전 조치를 통해 제조 원가를 줄이는 데 목적이 있다.
본 논문에서는 공정 능력의 기본 개념과 SPC(Statistical Process Control)를 통해 실시간 공정능력관리 기반의 MES 구축방안을 제시하였으며, 이 방식을 통해 기존 MES 시스템의 한계점을 극복하는 데 도움이 되고자 한다.
본 논문에서는 상기1), 2) 번에 대한 문제점을 극복하기 위해서 실시간 공정능력관리 기반의 MES 시스템과 해당 시스템을 활용한 제조 업무 수행 절차 그리고, 실시간대용량 데이터 처리를 위한 속도개선 방안을 제시하여, 해당 시스템이 잘 운영될 수 있도록 적용하려고 한다.
LOT 단위 생산 시, 작업지시서를 기준으로 원자재 창고에서 투입 자재를 공정 창고로 이동시키고, 전산과 실물을 일치시키기 위해 LOT 바코드 라벨을 발행한다. 작업자는각 공정별 LOT 바코드 라벨 스캔을 통해 작업 시작/완료 정보를 구분하고, 모든 제조 공정이 완료되면, 투입 및 생산 실적을 ERP에 보고한다. [5][6][11]
제안 방법
ISA-95 통합 모델은 비즈니스, 제조 운영, 생산 제어 등을 계층적으로 구분하였으며, 제조 환경을 객체 모델(Object)과 활동 모델(Activity)로 구성하고, 각 계층의 인터페이스를 표준화하도록 하였다. MES는 동적인 정보화 시스템으로서, 정확한 제조 현장 정보를 활용하여 제조 현장에서 발생하는 다양한 이벤트에 대하여 지시/통제하는 기능을 수행한다.
자원 (설비, 도구 등)이 제조 현장에 적절히 할당되어 있는지를 확인하며, 자원의 상태(Idle, Run, Down) 및 이력정보를 확인한다. [5][6][11]
제품 생산 시, 설비 운영 데이터 (설비 상태, 운전 정보) 를 수집하여 공정의 진행 상태를 확인한다. 그리고, 해당 데이터는 File, Message 형태로 수집될 수 있으며, 시/분/초 주기로 수집될 수 있다.
성능/효과
보통 SPC Rule을 체크하기 위해서는 최신 과거 결과 데이터가 20 ~ 30 건 정도가 필요하다. 그런데, 그럴 때마다 상기2) 번의 결과 테이블에서 데이터를 조회해 올 경우에는 엄청난 디스크 I/O Reading으로 인해 Transac -tion 처리 속도가 현저히 저하되므로3) 번과 같은 “임시 결과 데이터 저장 테이블”을 생성하여, 2) 번 테이블에서 발생하는 디스크 I/O Reading 속도만큼 Transaction 처리 속도를 개선할 수 있다.
후속연구
하여, 향후 연구에는 기 적재된 과거 데이터를 활용하여 회귀 분석(기계학습 : X –Y 분석 및 예측)을 통해 수율과 불량률까지도 예측하여, 각 생산 공정의 불량률을 증가시키는 원인을 다시금 발췌할 수 있는 기반을 마련해야 한다. (예를 들면, 불량률이 10% 이상으로 예측되면 알람(Alarm)을 발생하여, 해당 불량률 증가 원인이 예측되는 공정에서의 문제점을 발췌 및 해결하는 업무 프로세스 확립이 필요하다)
참고문헌 (11)
Jin-wook Cha, Jang-young Kim, "Analysis of fine dust correlation between air quality and meteorological factors using SPSS", Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering, Vol. 22, No. 5, pp. 723, May 2018. DOI : https://doi.org/10.6109/jkiice.2018.22.4.722
Kwang-Ho Cheong, "Use of Statistical Process Control for Quality Assurance in Radiation Therapy", PROGRESS in MEDICAL PHYSICS, Vol. 26, No.2, pp. 60-62, June 2015. DOI : https://doi.org/10.14316/pmp.2015.26.2.59
Phyoungjung Kim, Sungwoong Hong, Yeonggyu Oh ,Daljoong Kim, "A Design of Realtime Data Sharing Platform of Production Equipment PLC", Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference, Vol. 21, No. 2, pp. 1178, November 2014. DOI : https://doi.org/10.3745/PKIPS.y2014m11a.1177
Do-Kyung Lee, "Issues on the Calculation of the Process Capability Index", Journal of Society of Korea Industrial and Systems Engineering, Vol. 37, No. 1, pp. 128, March 2014. DOI : https://doi.org/10.11627/jkise.2014.37.1.127
Seong-Hoon Lee, Dong-Woo Lee, "A Study on Intelligent Production Information in Digital Convergence", Journal of Digital Convergence, Vol. 12, No. 2, pp. 297, February 2014. DOI : https://doi.org/10.14400/JDC.2014.12.2.295
Doo-Yong Lee, Jing-lun Zhang, Jung-Hwan Jang, Sung-hee Yoo and Chang-Ho Lee, "A Study on MES Construction for Automobile Plant in China", Journal of the Korea Safety Management & Science, Vol. 14, No. 4, pp. 266-267, December 2012. DOI : https://doi.org/10.12812/ksms.2012.14.4.265
Seung-Woo Lee, Jai-Kyung Lee, So-Jung Nam and Jong-Kweon Park, "Application of Data Acquisition System for MES", The Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A), Vol. 35, No. 9, pp. 1066-1067, September 2011 DOI : https://doi.org/10.3795/KSME-A.2011.35.9.1063
GunYeon Kim, YooEui Jin, SangDo Noh, SangSu Choi, YongJu Jo, SeogOu Choi, "Implementation Strategy and Effect Analysis of MES for a Small and Medium PCB Production Company based on BPR Methodology", Korean Institute of Industrial Engineers(IE interfaces), Vol. 24, No. 3, pp. 232, September 2011. DOI : https://doi.org/10.7232/IEIF.2011.24.3.231
So-Jeong Nam, Jai-Kyung Lee, Sung-Woo Lee and Jong-Kweon Park, "Acquisition of Data of Equipments on Shop Floor Using Interface Between Various Equipments", The Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A, Vol. 35, No. 2, pp. 151-153, February 2011. DOI : https://doi.org/10.3795/KSME-A.2011.35.2.149
Jai-Kyung Lee, Seung Woo Lee, So Jeong Nam and Jong Kweon Park, "Design of Information Acquisition System for Equipments on Shop Floor", The Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A, Vol. 35, No. 1, pp. 40, January 2011. DOI : https://doi.org/10.3795/KSME-A.2011.35.1.039
Yun-Ki Kim, Moon-Seol Kang and Byung-Ki Kim, "Design and Implementation of Web-based Factory Monitoring System for Complement MES", The KIPS Transactions : PartD, Vol. 9D, No. 4, pp. 668, August 2002. DOI : https://doi.org/10.3745/KIPSTD.2002.9D.4.667
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