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생산관리 디지털 기반 안전관리, 사고를 예방하는 공장의 새로운 표준
생산현장에서 안전은 생산성보다 우선되는 가치이다. 그러나 많은 사고는 “알지 못해서” 또는 “조금만 더 신경 썼다면 막을 수 있었던” 사소한 위험에서 시작된다. 디지털 기술은 이러한 위험 요인을 보이지 않는 상태에서 보이는 상태로 전환해, 사고 발생 전에 조치할 수 있도록 돕는다. 그래서 디지털 기반 안전관리 시스템 구축은 스마트 제조의 핵심 전략 중 하나이다. 첫 번째 전략은 IoT 센서를 활용한 실시간 위험 감지이다. 설비의 온도 상승, 과도한 진동, 가스 누출, 작업자의 위험 위치 접근 등은 센서 데이터를 통해 즉시 감지할 수 있다. 경고음, 알림, 자동 정지 시스템과 연동하면 사고를 미연에 차단할 수 있다. 이는 특히 고위험 공정에서 효과적이다. 두 번째는 영상 기반 안전 모니터링(Vision Safety) 이다. 카메라와 AI 알고리즘을 활용하면 보호구 미착용, 위험 구역 진입, 비정상 자세, 협소 공간 작업 등을 자동으로 인식해 관리자에게 실시간 알림을 보낸다. 사람이 모든 구역을 감시할 수 없지만, AI는 24시간 공정을 지켜본다. 세 번째는 안전 데이터를 통합 관리하는 플랫폼 구축이다. 사고 이력, 점검 기록, 위험성 평가, 설비 이상 경고,
- 주택규 기자
- 2025-12-08 09:05
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생산관리 공장 에너지 효율, 디지털 전략이 경쟁력을 좌우한다
공장의 에너지 비용은 생산 비용에서 큰 비중을 차지하며, 특히 전력, 가스, 압축공기 등의 사용량은 공정 안정성과 직결된다. 그러나 많은 기업이 에너지 사용을 ‘필요한 만큼 쓰는 자연스러운 결과’로만 이해한다. 스마트 제조 시대에는 에너지 사용 자체를 최적화해야 경쟁력이 유지된다. 이를 가능하게 하는 것이 바로 디지털 기반 에너지 효율화 전략이다. 첫 번째 전략은 IoT 기반 에너지 데이터 실시간 수집이다. 설비별 전력 소비량, 부하 패턴, 피크 발생 시점, 공정별 에너지 사용 비율을 센서로 자동 기록하면 눈으로는 보이지 않던 낭비를 즉시 확인할 수 있다. 예를 들어 특정 설비가 쉬는 시간에도 높은 전력을 사용한다면, 단순 설정 문제일 수 있으며 즉시 개선 가능하다. 두 번째는 에너지 사용 패턴 분석과 비효율 진단이다. 데이터 분석을 통해 설비 가동률 대비 에너지 소비가 과도한 곳, 피크 부하가 반복되는 시간대, 불필요한 대기 전력 등을 찾아낼 수 있다. 이는 단순한 절감이 아니라 공정 조건의 최적화로 이어진다. 세 번째는 AI 기반 에너지 예측 및 운영 자동화이다. AI가 과거 사용 기록과 생산계획을 학습하면, “언제 전력 피크가 올지”, “어떤 설비가 과
- 주택규 기자
- 2025-12-05 09:01
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생산관리 생산정보 자동수집, 스마트 제조의 첫걸음
스마트 제조의 핵심은 ‘데이터’이며, 그 시작은 정확한 생산정보의 자동수집(Auto-Data Capture) 이다. 공정 데이터를 사람이 수기로 입력하면 누락, 오류, 지연이 발생하며, 이러한 작은 오류가 전체 생산관리의 판단과 품질에 큰 영향을 준다. 그래서 자동수집 시스템을 구축하는 것은 스마트팩토리의 기초이자 가장 중요한 출발점이다. 첫 번째 전략은 센서를 활용한 실시간 데이터 확보이다. 설비의 온도, 압력, 진동, 속도, 가동시간 등을 IoT 센서로 자동 수집하면, 사람이 확인하지 않아도 공정 상태를 실시간으로 파악할 수 있다. 센서 데이터는 설비 이상 감지, 예지정비, 품질 예측의 핵심 기반이 된다. 두 번째는 바코드, RFID 기반 작업 추적 시스템이다. 작업자, 자재, 공정이동, 검사 결과를 자동으로 기록하면 작업 흐름이 투명해지고, 불량 발생 시 추적과 원인 분석이 쉽다. 특히 재작업이나 자재 혼입 같은 문제를 빠르게 차단할 수 있다. 소규모 공장도 간단히 도입할 수 있어 가장 실용적인 자동수집 방식이다. 세 번째 전략은 MES와 설비, 검사장비의 자동 연동이다. 설비에서 발생한 데이터가 MES로 자동 전송되면, 생산량, 불량, 가동률이 즉시
- 주택규 기자
- 2025-12-03 14:03
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UPDATE: 2026년 01월 19일 10시 32분