제조 실행 시스템(MES): AI 기반 생산

대부분의 제조 공장에서는 기계 점검, 데이터 추적, 부품 결함 확인과 같은 일상적인 업무가 이루어집니다. 안타깝게도 이러한 반복적인 활동은 긴 교대 근무 시간 동안 쉽게 간과될 수 있습니다.

하지만 AI와 기계가 시각적 정보를 이해하도록 가르치는 데 초점을 맞춘 하위 분야인 computer vision 같은 발전 덕분에 이제 이러한 작업 중 많은 부분이 자동화되고 있습니다. 이러한 수준의 제조 자동화를 지원하기 위해 제조업체들은 작업장의 데이터를 통합하는 시스템도 활용하고 있습니다.

특히 공장 현장에서 이러한 변화를 주도하는 시스템 중 하나가 바로 제조 실행 시스템(MES)입니다. 최첨단 MES 소프트웨어는 생산의 모든 단계를 추적하고, 실시간 데이터를 제공하며, 팀이 현장의 문제에 신속하게 대응할 수 있도록 지원합니다.

이 글에서는 제조 실행 시스템(MES)이 공장에서 어떻게 작동하는지, 그리고 AI와 컴퓨터 비전 같은 기술이 어떻게 MES를 더 스마트하고 빠르며 신뢰할 수 있게 만드는지 알아보겠습니다. 시작해 보겠습니다!

제조 실행 시스템(MES)이란 무엇입니까?#

MES 생산 소프트웨어는 공장 현장의 생산을 관리하고 모니터링합니다. 이 시스템은 전사적 자원 관리(ERP) 시스템과 같은 엔터프라이즈 솔루션을 실시간 제조 운영과 연결합니다.

ERP가 재고, 자재, 일정을 계획한다면 MES는 실행에 중점을 둡니다. MES는 기계와 작업자에게 지침을 보내고, 생산 데이터를 캡처하며, 각 단계를 실시간으로 추적합니다. 즉, 제조 업체는 지연을 포착하고 품질을 추적하며 더 빠르게 의사결정을 내릴 수 있습니다.

예를 들어, pharmaceuticals 및 항공우주 산업에서 MES는 배치, 장비 설정, 작업자 입력을 추적하는 데 도움을 줍니다. 이를 통해 문제가 발생할 경우 생산의 모든 단계를 더 쉽게 추적할 수 있습니다.

MES와 ERP 시스템 간의 관계#

MES와 ERP 시스템은 서로 연결되어 있을 때 가장 잘 작동합니다. 자원 계획 ERP 시스템을 재고, 주문, 재무 등 고수준 계획을 처리하는 작업의 두뇌로 생각할 수 있습니다. MES 생산 소프트웨어는 생산 공정, 장비 모니터링, quality inspection 같은 작업장의 실시간 활동을 관리하는 손의 역할을 합니다.

뇌와 손이 함께 작동하면 전체 시스템이 더 원활하게 돌아갑니다. 두 시스템을 연결하면 계획과 실행 사이의 명확한 연결 고리가 만들어집니다. 이는 협업을 개선하고 팀이 운영 전반에 걸쳐 더 빠르고 정보에 입각한 의사결정을 내릴 수 있도록 돕습니다.

왜 현대 제조 업체에게 MES가 중요합니까?#

공장에서는 매일 맞춤형 주문, 주문 변경, 엄격한 품질 검사를 처리해야 합니다. 이러한 과제를 더 잘 해결하기 위해 MES 소프트웨어는 유연성을 유지하고 정확성을 보장하도록 구축되었습니다. 이러한 시스템은 팀에게 작업장에 대한 명확한 시야를 제공하며, 변화에 신속하게 대응할 수 있게 해줍니다.

구체적으로 MES 기술은 실시간 추적 기능을 제공함으로써 생산 공정에서 핵심적인 역할을 합니다. 기계 상태, 작업 지시서 및 자재 흐름을 모니터링합니다. 이는 팀이 생산량에 영향을 미치기 전에 병목 현상이나 문제를 감지하는 데 도움이 됩니다.

또한 MES 시스템은 생산 과정 전반에 걸쳐 자재, 기계 설정, 작업을 추적함으로써 biotechnology 및 의료기기 제조와 같이 규제가 엄격하고 복잡한 산업에서 필수적인 추적성을 가능하게 합니다. 이러한 실시간 데이터는 감사를 지원하고 규정 준수를 보장하며 일관된 제품 품질을 유지하는 데 도움이 됩니다.

수년에 걸친 MES 표준#

smart factories 개념이 대중화되기 전에는 제조업체들이 생산 관리를 위해 서로 연결되지 않은 시스템에 의존했습니다. 이로 인해 워크플로를 조율하고, 추적성을 유지하며, 실시간 인사이트에 접근하기가 어려웠습니다. 운영이 점점 더 데이터 기반으로 발전함에 따라 업계에는 MES 기술이 광범위한 생산 설정에 어떻게 부합하는지 정의할 수 있는 일관된 방법이 필요했습니다.

주요 이정표는 1990년대 후반 ISA-95의 도입이었습니다. 이는 MES 생산 소프트웨어를 ERP와 같은 기업용 시스템과 작업장의 장비 사이를 연결하는 고리로 정의했습니다. 이는 MES가 생산 일정 관리, 재고 추적, 품질 관리와 같은 작업을 지원하는 방식을 표준화하는 데 기여했습니다.

그림 1. ISA-95는 제조 시스템 내에서 MES의 역할을 정의합니다. (Source)

시간이 흐름에 따라 제조 요구 사항도 변화했습니다. 오늘날 기업들은 더 나은 추적 가능성, 실시간 데이터에 대한 빠른 접근, 규정 준수와 효율성 목표를 모두 충족하는 시스템을 원합니다. 이러한 요구 사항이 오늘날의 MES 소프트웨어를 형성했으며, 현재 MES는 제조 자동화를 지원하고 공장이 스마트하고 연결된 상태가 되도록 돕고 있습니다.

핵심 제조 실행 시스템 기능#

생산 공정에서 생산성, 추적 가능성 및 품질을 향상하는 것과 관련된 필수 MES 소프트웨어 기능은 다음과 같습니다:

• 자원 및 작업 지시서 관리: MES는 기계, 도구 및 작업자를 작업 지시서에 할당하여 적절한 시기에 적절한 자원을 사용할 수 있도록 합니다. 이는 유휴 시간을 줄이고 더 나은 자원 계획 및 ERP 시스템 정렬을 지원합니다.
• 생산 모니터링 및 제어: MES는 기계 상태, 사이클 타임 및 진행 상황을 실시간으로 추적합니다. 경고 알림은 팀이 지연이나 가동 중단에 신속하게 대응하여 생산 공정을 정상 궤도로 유지하도록 돕습니다.
• 추적 가능성 및 계보: MES는 로트 번호, 일련 데이터 및 구성 요소 이력을 통해 각 부품의 이동 경로를 기록하여 규정 준수 및 리콜 준비를 위한 완벽한 감사 추적을 생성합니다.
• 품질 관리: MES는 매 단계에서 제품이 표준을 충족하는지 확인하기 위해 검사를 수행합니다. 검사 결과를 기록하고 문제를 표시하여 결함이 다음 단계로 넘어가지 않도록 방지합니다.
• 재고 관리 및 자재 제어: MES는 원자재, 재공품, 완제품을 실시간으로 모니터링합니다. 올바른 부품이 준비되어 있는지 거듭 확인하고 inventory management 관행을 강화합니다.
• 유지보수, 인력 및 분석: MES는 예방적 유지보수를 지원하고 노동 효율성을 개선하며 더 나은 공정을 위한 통찰력을 제공하기 위해 기계 사용량 및 작업자 성과를 추적합니다.

MES에 컴퓨터 비전 및 AI 도입#

MES 제조 소프트웨어는 생산 데이터를 추적할 수는 있지만 카메라의 시각적 입력을 분석하지는 않습니다. 장비 마모나 조립 실수와 같은 중요한 세부 사항을 놓칠 수 있습니다. 컴퓨터 비전은 이러한 통찰력 계층을 추가하여 한때 완전히 수동적이거나 센서 기반이었던 작업에 대해 제조 자동화를 가능하게 합니다.

제조 분야의 이미지 분석은 비전 AI 모델에 의해 구동됩니다. Ultralytics YOLO11 같은 컴퓨터 비전 모델은 비디오 프레임 전반에서 객체를 감지, 추적, 분류할 수 있습니다.

예를 들어, Ultralytics YOLO11은 결함을 찾아내어 실시간 품질 검사를 가능하게 하고, 제한 구역 내 작업자를 감지하여 안전 모니터링을 도울 수 있습니다.

다음은 생산 공정을 간소화할 수 있는 Ultralytics YOLO11이 지원하는 일부 컴퓨터 비전 작업에 대한 자세한 내용입니다.

• Object detection: 이 작업은 MES가 생산 중에 부품이나 도구를 감지하고, 올바른 위치에 있는지 확인하며, 조립 오류를 방지하도록 돕습니다.
• Image classification: 항목을 합격/불합격 또는 제품 유형별로 분류하는 데 사용할 수 있으며, 이를 통해 MES가 분류를 자동화하고 실시간 품질 관리 결정을 내릴 수 있습니다.
• Pose estimation: 자세 추정을 사용하여 사람이나 기계의 자세를 분석하면 안전 및 인체공학 표준을 지원하는 동시에 MES가 편차를 기록하고 잠재적 위험을 경고할 수 있습니다.
• Instance segmentation: 항목이 겹치거나 밀접하게 그룹화되어 있는 경우에도 이 작업은 이를 감지하고 분할할 수 있습니다. 이를 통해 MES는 각 부품을 더 정확하게 추적하고 재고 관리를 개선할 수 있습니다.

그림 2. Ultralytics YOLO11은 창고 내 작업자를 감지하는 데 사용할 수 있습니다. (출처)

클라우드 MES를 통한 작업장 디지털화#

수동 데이터 입력, 의사소통 오류, 느린 생산 공정과 같은 일상적인 과제를 해결하기 위해 많은 제조 업체가 클라우드 기반 제조 실행 시스템(MES)으로 전환하고 있습니다. 이러한 시스템은 기계, 사람, 데이터를 하나의 플랫폼에 통합하여 팀이 더 효율적으로 일하고 동기화된 상태를 유지하도록 돕습니다.

클라우드 기반 MES를 사용하면 재고 관리, 품질 관리, 주문 업데이트와 같은 작업이 실시간으로 이루어지며 모든 장치에서 액세스할 수 있습니다. 이는 지연을 줄이고 오류를 줄이며 전반적인 운영 관리를 더 쉽게 만듭니다.

그림 3. 클라우드 기반 제조 실행 시스템의 예시. (Source)

클라우드 기반 MES 시스템의 또 다른 주요 장점은 자동화된 부품 검사 및 작업자 활동 모니터링 같은 computer vision solutions을 통해 향상될 수 있다는 점입니다.

예를 들어, 앞서 살펴본 바와 같이 Ultralytics YOLO11을 사용하여 공장 바닥을 이동하는 구성 요소, 도구 또는 완제품과 같은 객체를 추적할 수 있습니다. 이러한 솔루션의 통찰력은 워크플로우의 비효율성을 파악하고, 오배치된 항목을 방지하며, 실시간 의사결정을 지원하는 데 사용될 수 있습니다.

MES: 통합 및 스마트 팩토리 트렌드#

컴퓨터 비전과 클라우드 기반 시스템을 넘어, MES 기술은 일반적으로 더 스마트하고 더 연결된 형태로 발전하고 있으며, 자원 계획 ERP 시스템, 클라우드 도구 및 사물 인터넷(IoT) 장치와 긴밀하게 통합되고 있습니다. 이러한 변화는 대응력을 직접적으로 향상하며, 제조 업체는 더 빠르고 데이터 중심적인 의사결정을 내릴 수 있게 됩니다.

예를 들어, 주요 트렌드 중 하나는 edge computing의 활용입니다. 데이터를 클라우드로 전송하는 대신 MES는 이제 작업장에서 로컬로 데이터를 처리할 수 있습니다. 이를 통해 실시간 데이터 수집 및 처리가 가능해져 운영에 대한 가시성이 향상됩니다.

꾸준히 성장하고 있는 또 다른 분야는 디지털 트윈의 활용입니다. 이는 기계나 전체 시스템을 시뮬레이션하는 가상 모델입니다. 이를 사용하여 문제를 조기에 식별하고 실제 환경에서 발생하기 전에 개선 사항을 테스트할 수 있습니다.

그림 4. 스마트 제조 설정에서 함께 작동하는 MES의 레이어. (Source)

핵심 요약#

MES 기술은 오늘날 공장에서 중요한 부분이 되고 있습니다. 컴퓨터 비전 모델과 같은 최근 혁신의 지원을 받아 MES 소프트웨어는 작업장을 모니터링하고 문제를 조기에 발견하며 생산이 원활하게 진행되도록 하는 데 사용할 수 있습니다. MES 시스템이 계속 발전함에 따라, 이는 제조 업체가 품질을 유지하고 더 스마트한 일상적 의사결정을 내리도록 돕는 데 훨씬 더 큰 역할을 할 것입니다.

our community에 가입하고 GitHub repository를 탐색하여 AI에 대해 자세히 알아보세요. 자신만의 비전 AI 프로젝트를 시작하려는 경우 licensing options을 확인하세요. 솔루션 페이지를 방문하여 AI in healthcare 및 vision AI in retail이 어떤 영향을 미치고 있는지 확인할 수도 있습니다.