커피 머신에서 페인트공정에 이르기까지

산업 공장의 엣지 클라우드 설정에 대한 Enterprise IoT Insights 조사의 일환으로, 제조회사와 기술 제공업체들이 인텔리전스를 실현할 수 있도록 협력하는 방법을 보여주는 사례를 다수 발견했다. 이 글에서는 Software AG의 네 가지 사례를 제시할 것이다.

출처: enterpriseiotinsights
번역: K-Smart Factory

Kuka Robots | Factory robots

어느 한 공장에서, Kuka Robots는 180개의 스테이션에서 스테이션 당 4~8대의 로봇을 사용하여 스터드 용접(stud welding)을 했다. 로봇은 초당 두 개의 스터드를 용접하지만 약 4~8%의 실패율이 있었다.
Software AG는 스터드 위치에 대한 과거 데이터와 재료 및 온도에 대한 용접 매개변수에 대하여 클라우드 교육을 받은 기계 학습 모델을 개발하여, 로봇에 연결된 산업용 PC를 실행할 수 있도록 배치했다. 이 공장은 예측 오차의 첫 번째 힌트를 통해 사전 예방 방안을 수정하고, 그 오차율을 거의 무시할 수 있는 수준으로 낮췄다.

독일 기업 Certuss는 운전을 지속적으로 하기 위해 필요한 저소음 증기 발생장치를 생산한다. 이 제품은 수술 기구 살균등 다양한 분야에 응용되어 활용된다.
이 제품은 수많은 공정을 거쳐 생산되기 때문에, 사소한 결함이 발생할 경우 결과물에 부정적인 영향을 미칠 수 있다. 그러나, 현실적으로 각 공정에서 미세한 오류가 발생할 가능성도 부인할 수는 없다. 이를 방지하기 위해 Certuss는 Software AG의 Cumulocity IoT 플랫폼을 활용하여 실시간 분석 및 예측 유지보수 관리 가능한 서비스를 구축했다.
이 솔루션을 통해 각 증기발생기에 대한 약 60개의 파라미터(압력, 온도, 수위 등)를 실시간으로 분석하고, 획득된 데이터로 제품 생산중 결함의 발생 시기와 시점을 예측할 수 있게 되었다. 또한, 원격으로 필요한 증기의 양을 결정할 수 있어 궁극적으로 에너지 비용을 절감할 수 있다.

Lyreco | Office supples

Lyreco는 고품질 커피 머신과 커피 캡슐을 비롯한 사무용 및 작업공간 솔루션을 공급하는 주요 업체이다. 기업고객을 위한 커피캡슐 재고와 머신의 기능을 지속적으로 파악하기 위해, Lyreco는 사용 가능한 캡슐의 양과 커피머신과 관련이 있는 기능 파라미터를 실시간으로 분석하는 IoT 솔루션을 구현했다.
머신의 데이터는 Lyreco의 SAP ERP 시스템에 통합되고, 재고 관리는 완전히 자동화되어 효과적으로 비용을 절감할 수 있다. 이를 통해 제품을 고객에게 제때에 공급하거나 기술적인 문제가 발생할 경우 관리자를 바로 파견할 수 있다. 이런 IoT 솔루션을 사용함으로써 재고가 부족하거나 커피 머신이 고장이 날 상황을 현저히 줄일 수 있게 되었다.

Anon | Paint shops

Software AG는 Apama 스트리밍 분석 및 Zementis 예측 분석 솔루션을 사용하여 기계 학습을 수행하고 페인트 작업의 결함을 실시간으로 탐지한다. Software AG가 개입하기 전에는 Anon는 페인트 공정에서 9밀리초마다 센서로 판독한 값에서 5가지의 주요 조치를 취하여 페인트 작업의 품질을 측정했다. 그러나 여전히 큰 품질 문제를 겪고 있었다.
Software AG를 통해, 하이브리드 엣지 클라우드 셋업에서 클라우드의 일부 데이터를 교육하고 엣지에 위치한 페인팅 로봇과 연결된 산업용 PC 기계 학습 모델을 구축했다. 측정한 값 중 4개가 유용한 데이터를 생성하고, 페인트 입자에 의해 손상된 오작동 광학센서가 IoT 전개를 악화시킨다는 것과, 결과적으로 품질을 향상시키는 것으로 나타났다.