[1편] 스마트팩토리 MES 프로젝트: 개요와 목표

스마트팩토리 MES(MES: Manufacturing Execution System)는 현대 제조업의 필수 요소로 자리 잡고 있습니다. 제조 공정을 자동화하고 데이터를 실시간으로 수집·분석하여 효율적인 생산관리를 가능하게 하는데요. 이번 포스팅에서는 제가 진행한 스마트팩토리 MES 구축 프로젝트에 대해 소개드리고, 목표와 기대 효과를 상세히 설명하겠습니다.

 

 

MES-스마트팩토리

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프로젝트 개요

프로젝트 소개

이 프로젝트는 스마트팩토리 환경에서 MES를 구축하는 것을 목표로 한 사례입니다.
공장 내 설비와 기계에 설치된 센서를 통해 데이터를 실시간으로 수집하고 분석하여, 공정 상태를 종합적으로 관리할 수 있는 시스템을 설계했습니다.

특히, 이 프로젝트의 핵심은 자동차 부품 생산의 모든 공정을 작업자 없이 자동화하는 데 있습니다. 제어자 한 명만으로도 공장의 다수 라인을 관리할 수 있도록 설계하여, 생산성 향상과 효율적인 자원 배분을 이루는 것이 목표였습니다.

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프로젝트 목표

1. 공정 자동화
   • 작업자 의존도를 줄이고, 모든 공정을 자동화하여 운영 효율성 극대화.
2. 실시간 데이터 관리
   • 생산 데이터를 실시간으로 수집하고 데이터베이스에 저장하여 정확한 상태 모니터링 가능.
3. 다수의 설비 제어 통합
   • 다양한 설비와 센서를 통합하여 중앙에서 관리할 수 있도록 설계.
4. 품질 관리 강화
   • 데이터 분석을 통해 불량률을 줄이고, 품질 검사 과정을 최적화.

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프로젝트 구조

설계 개요

스마트팩토리 MES 시스템은 두 개의 주요 제품이 연동되어 생산되는 구조를 가지고 있습니다. 각 제품은 바코드로 구분되며, 다양한 공정에서 데이터를 수집하고 이를 데이터베이스에 저장하는 방식으로 동작합니다.

1. 제품 식별과 데이터 수집
   • 각 제품은 Cognex사의 바코드 리더기로 식별됩니다.
   • 생산 과정에서 발생하는 모든 데이터는 MySQL 데이터베이스에 실시간으로 기록됩니다.
2. 공정과 데이터 흐름
   • 각 공정(밸런스 검사, 성능 검사, 배출 검사, 압입 검사, 저항 검사 등)의 데이터를 미리 정의된 컬럼에 저장합니다.
   • 설비와 장비 간에는 TCP/IP 통신과 MELSEC 통신을 활용하여 데이터를 주고받습니다.
3. 주요 설비 및 통신
   • Mitsubishi PLC: 공정 데이터를 센서로부터 수집하고 VISION 프로그램으로 전달.
   • VISION 프로그램: 공정 데이터를 처리 및 저장.
   • 밸런스 검사 장비: 부품의 균형을 검사하여 품질을 확보.

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프로세스 흐름

1. 데이터 입력
   • 바코드 출력 기계를 통해 제품 정보를 생성.
   • 생산 라인에서 바코드 리더기가 제품을 식별하고 공정을 시작.
2. 데이터 전송 및 저장
   • PLC가 공정 데이터를 VISION 프로그램으로 전달.
   • VISION 프로그램이 데이터를 데이터베이스의 적절한 컬럼에 저장.
3. 결과 출력 및 모니터링
   • 생산 현황은 모니터링 시스템과 데이터 PC에 실시간으로 출력.
   • 작업자는 이를 통해 전체 공정 상태를 한눈에 파악 가능.

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사용 기술

기술 스택

1. C#
   • 시스템 전반의 프로그래밍 언어로 사용.
   • 데이터 처리 및 통신 로직 구현.
2. Mitsubishi PLC 및 MELSEC 통신
   • 공정 데이터를 수집 및 전송하는 핵심 장치.
   • MELSEC 통신을 활용해 VISION 프로그램과 데이터 교환.
3. 제브라사의 라벨 프린트 및 TCP/IP 통신
   • 제품 정보를 담은 바코드를 출력.
   • TCP/IP 통신을 통해 데이터 전달 및 관리.
4. MySQL 데이터베이스
   • 모든 공정 데이터를 저장하고 관리.
   • 대규모 데이터의 빠른 조회와 저장을 위해 설계.
5. 생산 현황 모니터링
   • 공정 데이터를 시각화하여 작업자가 실시간으로 모니터링 가능.

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기대 효과

1. 운영 효율성 향상

공정 데이터가 자동으로 수집되고 저장되어, 작업자는 단순 반복 작업에서 벗어나 중요한 의사결정에 집중할 수 있습니다.
특히, 작업자 없이 대규모 생산 라인을 관리할 수 있어 인력 효율성을 극대화합니다.

2. 실시간 문제 해결

생산 현황을 실시간으로 모니터링하고 이상 징후를 즉각적으로 감지할 수 있어, 공정 병목현상이나 품질 이슈를 빠르게 해결할 수 있습니다.

3. 품질 보증 강화

공정 데이터를 기반으로 불량률을 분석하고, 데이터를 바탕으로 개선 사항을 도출하여 품질을 한층 더 강화합니다.

4. 데이터 기반 의사결정 지원

수집된 데이터를 분석하여 공정 최적화, 자원 활용, 생산성 향상 등 전략적 의사결정을 내릴 수 있습니다.

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https://github.com/siilver94/Smart-factory-MES-program?tab=readme-ov-file

GitHub - siilver94/Smart-factory-MES-program