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포장 장비제조업체(OEM)인 Harpak-ULMA에게 디지털 트랜스포메이션이란 자사의 운영뿐 아니라 고객의 운영에서도 가능한 것을 확대하는 것입니다.
포장 장비와 엔드 투 엔드 포장 라인 자동화 솔루션 업체인 Harpak-ULMA는 2018년에 디지털 트랜스포메이션 여정을 시작했습니다. 단계적으로 이 계획은 Harpak-ULMA의 수익을 증대하고 새로운 사업 라인을 발굴하기 위한 것입니다. 그뿐만 아니라 연결된 스마트 패키징 장비 제공을 통해 식품, 의약품 및 산업 고객들의 역량을 강화하여 그들의 가능성을 변화시키는 것을 목표로 하고 있습니다.
민첩성 향상
Harpak-ULMA의 디지털 트랜스포메이션 가치는 고객이 시장 변화에 더욱 잘 적응할 수 있도록 지원하는 것입니다.
Harpak-ULMA의 회장인 케빈 로치(Kevin Roach)는 “디지털 트랜스포메이션에는 여러 가지 이유가 있다”며 “데이터를 활용하여 변화하는 도전 과제 즉, 시간, 비용 및 리스크를 더 쉽게 조작함으로써 보다 많은 작업을 수행하고 더 빠르게 진행할 수 있도록 지원한다”고 말했습니다.
Harpak-ULMA는 2018년 10월, 4단계 기술 로드맵을 통해 디지털 트랜스포메이션 이니셔티브를 시작했습니다.
1단계는 표준화 된 단일 제어 플랫폼으로 마이그레이션하여 고객을 위한 스마트하고 연결된 기반을 구축하는 것이었습니다. Harpak-ULMA는 로크웰 오토메이션의 제어 시스템과 구성요소를 표준화하기로 했습니다. 이를 통해 회사는 스마트하고 연결된 장비를 위한 개방형 아키텍처 기반을 구축할 수 있었습니다. 또한 로크웰 오토메이션 제어 솔루션은 Vuforia와 ThingWorx 등 PTC의 혁신적인 IoT 소프트웨어 애플리케이션과의 사전 통합된 호환성을 제공하여 사람들이 생산 자산을 운영 및 유지하는 방식을 재구상하는 데에도 도움이 됩니다.
2단계는 생산성 향상을 위한 증강 현실(AR) 워크플로우를 구현하는 것이었습니다.
로쉬는 “고객에게 미치는 영향의 관점에서, 즉시 이해할 수 있는 시각적 교육 또는 지침을 제공하거나 전문가 리소스와 협업하는 역량은 게임 체인저입니다.”라고 이야기합니다.
Harpak-ULMA는 증강 현실(AR) 기술을 통해 온디맨드 전문 지식과 시각적 지침을 제공함으로써 어디에서나 고객을 지원하고 가상 공장 도입 테스트와 같은 새로운 기능을 확인할 수 있습니다. 한편, 고객은 이 기술을 사용하여 운영자 학습과 온보딩 시간을 줄일 수 있습니다.
새로운 통찰력 창출
Harpak-ULMA는 2단계에서 상당한 진전을 이루었으며, 3단계에서는 더 많은 IoT 접점을 통합하는 작업이 진행되고 있습니다. 이는 기본적으로 패키징 장비와 디지털 트윈을 결합하여 향상된 운영 경험과 정보 통합을 제공합니다.
로치는 “내장된 IoT의 폭과 깊이를 확장하면 생산 직원에게 실시간으로 상세한 장비 작업 정보를 제공하는 고급 IoT 애플리케이션과 통합할 수 있습니다.”라고 말합니다.
고객에게 더 많은 데이터가 제공되는 것은 직원과 온보딩 진단 모두에서 더 많은 실시간 생산 정보를 사용할 수 있음을 의미합니다.
로치는 “이 단계에서 우리는 X-ray 비전이라고 불리는 더욱 심층적인 실시간 기능을 직원에게 제공하기 위해 AR 기능을 확장하고 있습니다."라며 “장비의 디지털 트윈을 노출하는 것은 더 많은 학습과 더 나은 진단을 위한 대화형 방식입니다.”라고 말합니다.
예를 들어 장비 문제에 대한 경고를 받은 기술자는 장비를 종료하고 록아웃/태그아웃 절차를 거쳐 제어 캐비닛을 열고 문제를 조사할 필요가 없습니다. 대신, AR 헤드셋, 스마트폰 또는 태블릿을 사용하여 장비의 디지털 트윈을 확인하여 폴트를 식별할 수 있습니다.
미래 예측
Harpak-ULMA 디지털 트랜스포메이션의 4단계는 생산 중 수집된 방대한 양의 데이터에 머신 러닝과 인공 지능을 적용하는 것입니다. 아직 계획 단계에 있지만 이러한 노력을 통해 회사는 클라우드 기반 예측 유지보수와 벤치마킹 서비스를 도입하여 새로운 비즈니스 모델을 창출할 수 있을 것입니다.
로치는 “이 마지막 단계는 OEM 관계 측면에서 고객에게 혁신적인 단계를 보여준다”라며, “머신 러닝과 인공 지능을 활용하는 빅 데이터 솔루션은 시장에서 예측 가능한 유지 보수 분석의 성공을 이룰 것이다”라고 말했습니다.
고객은 예측적 유지 보수를 통해 계획되지 않은 다운타임을 줄이고 레거시 유지 보수 및 비용 모델을 재구성할 수 있습니다. 또한 업계 전반의 벤치마킹은 생산 프로세스 효율성을 새로운 시각으로 이해할 수 있는 기회를 제공합니다.
물론 이러한 개념을 고객의 생산 환경에서 현실화하는 데에는 어려움이 따릅니다.
로치는 "데이터 소유권 문제를 해결하고 예측 유지보수 모니터링에서 발생하는 연결 문제를 해결해야 합니다."라며, “하지만 전례가 없는 것은 아닙니다. 항공기 엔진에 적용할 수 있다면 패키징 생산 환경에도 적용할 수 있습니다.”라고 말했습니다.
Published 2020년 12월 1일 (화)
