구축 사례
연동 설비
평균 생산성 향상
왜 필요한가?
스마트 공장은 IoT 센서로 현장 데이터를 수집하고, MES로 생산을 관리하며, 데이터 분석으로 지속적 개선을 실현하는 지능형 제조 환경입니다. 설비 가동률·불량률·에너지 효율을 실시간으로 모니터링하고 최적화합니다.
수기 일보 · 수 시간 후 인지
설비 상태·생산 실적을 수기 일보로 관리하여, 관리자가 실시간 현황을 파악하지 못합니다. 문제 발생 시 현장 확인까지 수 시간이 걸리고, 의사결정이 과거 데이터에 의존합니다.
사무실에서 현장 즉시 파악
IoT 센서에서 수집된 설비 상태·생산 실적·품질 데이터를 실시간 대시보드로 시각화합니다. 공장장·라인 관리자가 사무실에서도 현장 상황을 즉시 파악하고 의사결정할 수 있습니다.
이기종 PLC · 구형 설비 사각지대
다양한 브랜드(Siemens·Mitsubishi·LS)·다양한 연식의 설비가 혼재하여, 데이터 수집 자체가 어렵습니다. PLC 프로토콜이 제각각이고, 구형 설비는 통신 인터페이스조차 없습니다.
브랜드·연식 무관 연동
OPC-UA·MQTT·Modbus 등 주요 프로토콜을 모두 지원하는 엣지 게이트웨이로 브랜드·연식 무관 연동합니다. 구형 설비에는 외장 IoT 센서를 부착하여 데이터 수집 사각지대를 해소합니다.
월 5회 이상 돌발 라인 정지
설비 고장이 사후에야 인지되어, 계획에 없는 라인 정지가 월 평균 5회 이상 발생합니다. 정지 1회당 수백만 원의 생산 손실과 납기 지연이 뒤따릅니다.
2~4주 전 고장 예측
진동·온도·전류 데이터를 AI가 분석하여 설비 고장을 2~4주 전에 예측합니다. 계획 정비로 전환하여 비계획 정지를 80% 이상 감소시키고, 설비 수명을 연장합니다.
대량 불량 후 사후 발견
품질 검사가 수작업으로 이루어져 불량 원인 분석에 수일이 소요됩니다. 불량 패턴을 사전에 감지하지 못해 대량 불량이 발생한 후에야 라인을 정지합니다.
공정 이상 사전 감지 50% 감소
공정 파라미터(온도·압력·속도)와 품질 결과의 상관관계를 AI가 학습하여, 불량 발생 전에 공정 이상을 감지합니다. 실시간 SPC(통계적 공정 관리)로 불량률을 50% 이상 감소시킵니다.
낭비 설비 파악 불가
설비별 에너지 소비를 측정하지 않아, 어떤 설비가 얼마나 에너지를 낭비하는지 파악할 수 없습니다. 전기료 상승에도 구체적인 절감 방안을 수립하지 못합니다.
전력 비용 15~25% 절감
설비별·라인별 전력 사용량을 실시간 모니터링하고, 비가동 시간 대기 전력·피크 시간대 부하 분산을 자동화합니다. 에너지 원단위 관리로 연간 전력 비용을 15~25% 절감합니다.
오류·누락 · 집계 3~5일 소요
작업자가 생산 수량·불량 수·설비 가동 시간을 수기로 기록하여, 데이터 오류와 누락이 빈번합니다. 월말 집계에 3~5일이 소요되고, 실시간 의사결정에 활용할 수 없습니다.
수기 완전 제거 · 실시간 OEE
MES가 설비 PLC에서 생산 실적을 자동 수집하여, 실시간 OEE(설비종합효율)·생산 달성률을 산출합니다. 수기 기록을 완전 제거하고, 경영진은 대시보드에서 당일 실적을 즉시 확인합니다.
아래 핵심 서비스에서 이러한 도전과제를 어떻게 해결하는지 확인하세요.
도입 과정 & 업무 흐름
스마트팩토리 도입부터 운영 안정화까지의 전 과정과, 도입 후 바뀌는 생산·품질·설비 관리 방식을 확인하세요.
현장 진단부터 운영 안정화까지 단계별 스마트팩토리 도입 로드맵
현장 진단
설비 현황·데이터 흐름·이기종 PLC를 파악합니다.
- 어떤 설비에서 어떤 데이터가 나오는지 목록 없음
- 수기 일보로 데이터 품질 불신
- 도입 범위 불명확
- 설비 목록·PLC 종류·통신 프로토콜 전수 조사
- 데이터 수집 가능 항목 확정
- ROI 예상 수치 산출
핵심 서비스
현장 설비에 IoT 센서를 부착하고 실시간 데이터를 수집
스마트 공장의 시작은 현장 데이터 수집입니다. 기존 설비에 IoT 센서를 부착하여 온도·진동·전류·생산수량 등을 실시간으로 수집합니다. PLC 브랜드(Siemens·Mitsubishi·LS 등)와 프로토콜(OPC-UA·MQTT·Modbus)에 제한 없이 연동하며, 엣지 컴퓨팅으로 현장에서 1차 처리 후 서버로 전송하여 네트워크 부하를 최소화합니다.
주요 기능
주요 기능 소개
각 제품의 핵심 기능과 화면을 확인하세요.
IoT 센서 연동
스마트 공장의 시작은 현장 데이터 수집입니다. 기존 설비에 IoT 센서를 부착하여 온도·진동·전류·생산수량 등을 실시간으로 수집합니다. PLC 브랜드(Siemens·Mitsubishi·LS 등)와 프로토콜(OPC-UA·MQTT·Modbus)에 제한 없이 연동하며, 엣지 컴퓨팅으로 현장에서 1차 처리 후 서버로 전송하여 네트워크 부하를 최소화합니다.
- PLC·OPC-UA·MQTT·Modbus 프로토콜 연동
- 실시간 설비 상태 모니터링 대시보드
- 임계치 기반 이상 감지 알람 (SMS·카카오톡)
- 엣지 컴퓨팅 구성 — 현장 1차 처리
- 브랜드 무관 — 기존 설비 그대로 연동
MES 구축
MES(제조실행시스템)는 생산 계획부터 작업 지시, 실적 수집, 품질 관리까지 생산 현장의 모든 활동을 디지털화합니다. 수기 일보를 없애고 실시간 생산 현황을 파악할 수 있어, 관리자는 사무실에서 현장 상황을 즉시 확인하고 의사결정할 수 있습니다.
- 작업 지시 자동 배분 및 실적 자동 수집
- BOM·공정 관리 (다품종 소량 대응)
- LOT 추적 관리 — 원자재부터 완성품까지
- 실시간 KPI 대시보드 (가동률·불량률·UPH)
- ERP(SAP·더존) 양방향 연동
데이터 분석
IoT와 MES에서 수집된 방대한 생산 데이터를 분석하여 실질적인 개선 포인트를 도출합니다. 단순 리포트를 넘어, AI 예측 모델과 연동하여 "이번 주에 어떤 설비가 고장날 확률이 높은지", "어떤 원자재 배합이 불량률을 낮추는지" 등 실행 가능한 인사이트를 제공합니다.
- 시계열 DB(InfluxDB·TimescaleDB) 기반 DW 구성
- BI 리포트 자동화 (Grafana·Power BI)
- AI 예측 모델 연동 — 고장 예측·품질 예측
- 경영진 대시보드 — 일간·주간·월간 자동 집계
- 이상 패턴 자동 탐지 및 알림
품질 관리(QMS)
생산 품질을 체계적으로 관리하는 QMS(품질관리시스템)를 구축합니다. 불량 발생 시 원자재·작업자·설비·공정 조건의 4M 변경 이력을 자동으로 추적하여 근본 원인을 빠르게 파악합니다. SPC(통계적 공정 관리) 관리도로 품질 트렌드를 실시간 모니터링하고, ISO 9001 감사 대응 보고서를 자동 생성합니다.
- 4M(Man·Machine·Material·Method) 변경 이력 자동 기록
- SPC 관리도 — Cp·Cpk 실시간 계산
- 불량 유형별 파레토 분석 및 원인 추적
- 시정 조치(CAPA) 워크플로우 자동화
- ISO 9001 감사 대응 품질 보고서 자동 생성
ERP 연계
현장의 MES·IoT 데이터가 ERP 시스템과 실시간으로 연동되어야 생산 계획·자재 발주·원가 계산이 정확해집니다. SAP·더존·그룹웨어 등 기업 환경에 맞는 ERP와 표준 API로 연계하며, 수기 입력 없이 현장 실적이 자동으로 ERP에 반영됩니다.
- SAP·더존·ECount ERP 양방향 연동
- 생산 실적 자동 반영 — 수기 입력 0건
- 자재 소비·재고 실시간 연동
- 공정별 원가 자동 산출
- 인터페이스 오류 감지·재처리 자동화
도입 효과
실제 구축 사례 기반의 평균 개선 수치입니다. 고객사 환경에 따라 차이가 있을 수 있습니다.
설비 가동률
26% 향상
불량률
75% 감소
수기 일보 작성
100% 제거
에너지 비용
21% 절감
기술 & 인증
왜 아이씨티피플인가?
현장 중심 접근
생산 현장 엔지니어와 협력해 실제 작동하는 시스템 구축
폭넓은 설비 연동
PLC 브랜드·프로토콜 제한 없이 현장 설비 연동
AI 예측 연동
Smart Factory 데이터를 AI 예측 모델과 연동해 고장 예측
정부 지원 활용
스마트공장 보급확산사업 지원금 신청 컨설팅 무상 제공