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부가가치는 ▲ 생산 처리량은 ▼
Ashland는 70년대부터 건축 자재들을 생산해왔습니다. 그 후 수십년에 걸쳐 서서히 Ashland 공장의 주력 생산제품은 퍼스널 케어 제품과 의약품으로 변화해왔습니다. 당연히 완전히 새로운 분야로 공장을 전환하면서 새로운 과제들에 직면했습니다. Ashland에게 있어서 그러한 과제들은 더 높은 부가가치를 달성하고, 생산 처리량을 낮추며, 생산 공정에 대한 통제력을 강화하는 것이었습니다. 의약품의 품질과 관련하여 갈수록 더 엄격해지는 GMP 기준 등 규제 강화에 대응하는 것도 새로운 도전이었습니다.
사람과 공정, 장비가 한데 모이는 곳
Ashland는 자사의 처리 데이터로부터 활용 가능한 정보를 얻기 위해 TrendMinder의 셀프서비스 산업용 애널리틱스 솔루션을 도입했습니다. 이 플랫폼은 공장의 모든 요구사항들을 충족할 수 있었을뿐만 아니라 더 많은 일들을 할 수 있었습니다. 거의 실시간으로 자동화된 공장 생산 데이터를 분석할 수 있었고, 팀이 6시그마와 DMAIC 사이클 등 입증된 방법론들을 적용할 수 있도록 데이터를 시각화할 수도 있었습니다. 가장 중요한 점은 제품 엔지니어들이 데이터 과학자 없이도 컴퓨터 지원 엔지니어링(CAE) 및 고급 애널리틱스와 같은 익숙한 툴들과 함께 이 솔루션을 사용할 수 있었다는 것입니다. Ashland의 엔지니어링 매니저인 Jan Meireleire은 다음과 같이 말했습니다 - “우리가 계속 스스로에게 물었던 중요한 질문들 중 하나는 대량의 데이터를 어떻게 우리 제품 엔지니어들이 실제로 사용할 수 있는 무언가로 변환하고 그로부터 어떻게 새로운 아이디어들을 개발할 것인가였습니다.”
Ashland는 과거 데이터를 수집하고 보관하기 위해 전용 서버에 AspenTech IP.21를 운영하고 있었습니다. TrendMiner의 셀프서비스 애널리틱스 플랫폼은 그냥 그 상태로 설치하면 되었고 빠르게 배포되었습니다. 엔지니어들은 곧 데이터를 분석하고 모니터링하면서 강력하고 새로운 인사이트를 얻을 수 있었습니다. 아래의 활용 사례들은 Ashland가 어떻게 이전에는 “해결 불가능”했던 생산 이슈들을 해결했고, 품질 관리를 개선했으며, GMP 생산 처리량을 증가시켰는지 보여줍니다.
데이터 분석: (데이터)틀에서 벗어난 사고로 생산을 안정화하다
벨기에 공장 전환의 주요 목표는 생산을 안정화하는 것이었습니다. TrendMiner의 도움으로 엔지니어들은 생산 공정에서 완제품 품질에 영향을 미치는 요인들을 파악할 수 있었습니다. Jan은 이렇게 말했습니다 - “흥미롭게도 이 요인들은 우리가 예상했던 요인들과 크게 다른 경우가 많았습니다.” TrendMiner는 특정 제품들에서 얻은 데이터를 필터링하여 가장 안정적인 생산 공정들을 찾아냈습니다. 이 생산 공정들의 모든 관련 매개변수들은 안정적인 것으로 나타났으나, 전체 데이터베이스를 검색한 결과 공정의 시작 부분에 중대한 요인들이 존재한다는 것이 밝혀졌습니다. 이 소위 “영향 요인”들은 근본 원인 분석과 함께 엔지니어들이 미확인된 업스트림 상관관계들을 밝혀내는 데 도움이 되었습니다. 또한 TrendMiner의 사용하기 쉬운 대시보드 덕분에 프로세스 엔지니어들이 수많은 데이터와 수치를 Excel 스프레드시트로 추출할 필요가 없었고 데이터 편집에 시간을 쓸 필요도 없었습니다. 보다 안정된 생산 공정을 위해 이러한 요인들은 완전히 제거되었습니다.
데이터 모니터링: 원활한 공장 운영
또한 TrendMiner에는 공정 및 생산 엔지니어들이 잠재적인 위험에 대해서 미리 “위험 신호”를 울리고 사전에 예방할 수 있도록 하는 모니터링 기능이 있습니다. 엔지니어들은 패턴에 기반하여 “황금지문”을 표시하고 문제 발생 시 알림을 받을 수 있습니다. 프로세스 엔지니어링 그룹에서 어떤 문제의 알림을 받은 적이 있었는데 추가 조사 결과 해당 문제가 과거에도 여러 번 발생했다는 사실을 알게 되었습니다. 정말 놀랍죠! 이 그룹은 큰 고생 없이 해당 문제를 해결할 수 있었을뿐만 아니라 유사한 문제들이 다시는 발생하지 않도록 예방 조치를 취할 수 있었습니다.
효율적인 미래
Ashland의 새로운 셀프서비스 산업 애널리틱스 플랫폼은 공장 전반에 걸쳐 운영 효율성, 규정 준수 및 품질 관리를 크게 향상시켰습니다. Jan은 “이제 우리는 기존에 ‘해결 불가능’했던 생산 이슈들을 해결할 수 있고 GMP 생산량도 70%에서 95%로 증가했습니다.”라고 전했습니다. Ashland가 셀프서비스 산업 애널리틱스 사업을 확대하기로 계획한 것은 당연한 일입니다. 앞으로는 자산 성능의 실시간 모니터링 및 실시간 예측이 지금보다 더 중요해질 것입니다. Jan은 다음과 같이 덧붙였습니다. “TrendMiner가 없었더라면 지금처럼 우리의 목표들을 초과 달성하지 못했을 것입니다. 이러한 수준의 애널리틱스 기술이 우리를 미래로 이끌 것입니다.”
