스마트팩토리 활용 생산 운영 데이터 분석 보고서(사이버물리시스템)

소개글

한양대 Smart Factory Lab의 CP-Factory 데이터를 분석하여 작성한 보고서 입니다.

목차

1. 보고서 개요
가. 분석 대상
나. 분석 방향
다. 공정 데이터 정의

2. 데이터 분석
가. 생산시간 분석
나. 설비종합효율분석
다. 에너지 효율성 분석

3. 개선방안(생산시간 단축)
가. 개요

4. 종합 정리
가. 주요 분석 내용
나. 시사점 및 한계

본문내용

1. 보고서 개요
가. 분석 대상
□ 스마트공장 시스템*이 도입된, PCB 기판에 퓨즈를 조립하는 공정데이터
* 스마트공장 시스템이라 함은 사이버-물리 시스템 적용 및 표준화된 이동형 공장 모듈로 구성됨을 의미
□ 한양대학교 Smart Factory Lab의 CP-Factory 운영을 통하여 추출한 3개 데이터 셋을 Power BI 프로그램을 통해 묘사적 분석 수행

나. 분석 방향
1) 생산시간 분석
□ 데이터를 통해 생산시간 관련 유의미한 분석을 도출
* 각 공정단계별 평균 작업 소요시간, 각 단계간 평균 이동시간, 총 작업 소요시간 등
2) 설비종합효율(OEE) 분석
□ 생산시간 관련 데이터로부터 OEE 분석을 위한 요인을 산출하고 각 단계별 평균 설비종합효율(OEE)을 도출
3) 에너지효율성 분석
□ 전력 데이터를 통해 역률값을 계산하여 에너지 효율성을 분석하고, 센서 데이터를 통해 공기압 관련 분석을 진행

<중 략>

2. 데이터 분석
가. 생산시간 분석
가) 개요
(1) OrderPosSteps 데이터를 활용하여 생산시간 관련 분석
(2) 각 공정별 평균 작업 소요시간 분석 및 계획 시간과의 비교
(3) 각 공정 간 평균 이동 시간 분석
(4) 총 작업 소요시간 분석

나) 참고사항
(1) 모든 자료의 시간 단위는 ‘초’ (Power BI 내, 데이터 변환을 통해 값 변환)
(2) 공정 중 같은 작업군은 평균값 도출
* OpNo. 301, 302, 304 및 401, 402, 404

1) 공정별 평균 소요시간 및 오차
▶ 4단계(퓨즈장착) 공정이 가장 오랜 시간 소요, 그 다음은 7단계(압력) 공정이 두번째로 오랜 시간 소요
▶ 3단계(드릴링), 4단계(퓨즈장착), 8단계(가열)는 예측오차가 큰 공정

참고 자료

없음