[4편] 스마트팩토리 MES 프로젝트: 성과와 배운 점

이번 글에서는 스마트팩토리 MES 프로젝트를 통해 달성한 성과와 배운 점을 공유하려고 합니다. 프로젝트를 진행하며 겪었던 도전과 그 해결 과정을 돌아보고, 앞으로 발전시킬 방향에 대해서도 이야기해 보겠습니다. 스마트팩토리를 구축하고 MES를 개발하는 데 있어 실무적인 통찰을 얻어 가실 수 있기를 바랍니다.

 

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프로젝트 성과

1️⃣ 공정 데이터 실시간 관리와 시각화 구현

이 프로젝트의 가장 큰 성과는 실시간 공정 데이터 관리 시스템을 구축한 것입니다.
각 공정 데이터를 실시간으로 수집하고, 이를 데이터베이스에 저장한 뒤 대시보드에서 시각화하였습니다.

• 성과:
  • 공정 데이터를 실시간으로 모니터링 가능.
  • 작업자나 관리자가 공장 전체의 생산 현황을 한눈에 파악할 수 있게 됨.
  • 이상 징후가 발생할 경우 즉각적인 문제 해결 지원.

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2️⃣ 생산 공정 자동화 성공

이 프로젝트는 작업자의 개입을 최소화하고, 모든 생산 공정을 자동화하는 데 성공했습니다.
특히, Mitsubishi PLC와 VISION 프로그램 간의 MELSEC 통신을 통해 공정 데이터를 통합적으로 관리하며, 자동으로 저장되도록 구현했습니다.

• 효과:
  • 작업자 없이 생산 공정을 운영할 수 있어 효율성 향상.
  • 공정 데이터 기반으로 품질 관리와 불량률 감소 가능.
  • 생산 라인의 안정성과 일관성 확보.

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3️⃣ 데이터 기반 의사결정 지원

프로젝트에서 구축한 데이터베이스와 분석 시스템을 통해, 생산 현황과 공정 데이터를 분석하고 데이터 기반 의사결정을 내릴 수 있는 환경을 조성했습니다.

• 활용 사례:
  • 공정 데이터 분석을 통해 병목현상을 찾아내고 이를 개선.
  • 특정 제품의 불량 원인을 분석하여 생산 프로세스를 최적화.
  • 대시보드를 통해 생산성을 정량적으로 평가 가능.

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4️⃣ 통신 안정성 및 시스템 통합 성공

TCP/IP와 MELSEC 통신 프로토콜을 활용해 각종 설비(PLC, 바코드 리더기, VISION 장비)를 안정적으로 연결했습니다.
통신 오류를 최소화하고, 다수의 설비 간 데이터를 정확하게 주고받는 시스템을 구축했습니다.

• 성과:
  • 설비 간 데이터 전송 안정성 확보.
  • 다수의 장비를 하나의 시스템에서 통합 관리 가능.

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프로젝트를 통해 배운 점

1️⃣ 데이터 구조 설계의 중요성

데이터베이스를 설계하는 과정에서, 잘못된 테이블 구조는 데이터 관리와 성능에 큰 영향을 준다는 것을 다시 한 번 깨달았습니다.
예를 들어, 공정 데이터를 시간 순으로 저장하는 테이블 구조를 설계하면서 인덱싱과 테이블 정규화의 중요성을 배웠습니다.

• 실제로 적용한 개선사항:
  • 공정별 테이블을 나누어 성능 최적화.
  • 필요한 열만 선택하여 저장, 불필요한 데이터 과다 저장 방지.
  • 데이터베이스 조회 속도를 높이기 위해 적절한 인덱스를 추가.

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2️⃣ 실시간 데이터 처리의 도전

실시간 데이터를 처리하는 과정에서, 네트워크 지연이나 통신 오류를 해결해야 하는 상황이 자주 발생했습니다.
이를 해결하기 위해 TCP/IP 통신과 데이터 수집 프로세스를 최적화하는 방법을 학습하고 적용했습니다.

• 개선 방법:
  • 데이터 전송 실패 시 재시도 로직 추가

for (int i = 0; i < 3; i++)
{
    try
    {
        SendData(data);
        break;
    }
    catch (Exception ex)
    {
        Console.WriteLine($"Attempt {i+1} failed: {ex.Message}");
    }
}

네트워크 상태를 지속적으로 모니터링하여 안정적인 데이터 흐름 유지.

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3️⃣ 사용자 경험(UX)의 중요성

대시보드와 GUI를 설계하면서, 사용자가 직관적으로 시스템을 이해할 수 있도록 설계하는 것이 얼마나 중요한지 깨달았습니다.
복잡한 데이터를 단순하고 이해하기 쉽게 시각화하는 것이 사용자의 신뢰와 만족도를 높이는 데 핵심적이라는 점을 배웠습니다.

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프로젝트의 한계와 개선 방향

한계 1: 데이터 시각화의 확장성 부족

현재 대시보드는 기본적인 시각화만 지원하며, 사용자 맞춤형 필터나 고급 분석 기능이 부족합니다.

• 개선 방향:
  • Plotly Dash 또는 Power BI를 도입하여 대시보드를 확장.
  • 필터 기능, 히트맵, 시간별 변화 그래프 등 추가 구현.

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한계 2: 데이터베이스 처리 속도

대규모 데이터가 누적되면서, MySQL 데이터베이스의 조회 속도가 점차 느려지는 현상이 발생했습니다.

• 개선 방향:
  • 데이터를 시간별로 파티셔닝하여 조회 성능 최적화.
  • Elasticsearch와 같은 검색 중심의 데이터베이스 도입 검토.

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한계 3: 예외 처리 부족

장비 간 통신 과정에서 발생할 수 있는 예외 상황을 처리하는 로직이 아직 불완전합니다.

• 개선 방향:
  • 예외 상황을 분석하고 각 상황에 맞는 처리 로직 추가.
  • 장애 발생 시 알림 시스템 구현.

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앞으로의 발전 방향

1️⃣ 클라우드 기반 시스템 도입

현재는 로컬 환경에서만 동작하는 구조지만, 클라우드 플랫폼을 도입하면 시스템의 확장성과 접근성을 더욱 높일 수 있습니다.

• AWS IoT Core 또는 Azure IoT Hub를 활용해 데이터 수집 및 관리.
• 데이터베이스를 클라우드 기반으로 전환하여 대규모 데이터를 효율적으로 처리.

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2️⃣ 머신러닝 기반 예측 모델 추가

수집된 공정 데이터를 활용해 머신러닝 모델을 적용하면 생산성을 한층 더 향상할 수 있습니다.

• 예측 가능한 오류 탐지: 공정 중 발생할 수 있는 문제를 사전에 감지.
• 생산량 최적화: 데이터 분석을 통해 최적의 생산 스케줄 추천.

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3️⃣ 모바일 대시보드 개발

작업자가 공장 외부에서도 실시간 생산 현황을 확인할 수 있도록 모바일 앱 또는 웹 기반 대시보드를 추가 개발할 계획입니다.

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https://github.com/siilver94/Smart-factory-MES-program/tree/main

GitHub - siilver94/Smart-factory-MES-program