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안녕하세요, Doridori입니다.
지난 강의 때 '구직 기간이 생각보다 길어지고 있지만, 차근차근 나아가고 있다'라고 말씀드렸는데요.
여전히 결과를 기다리는 중이지만, 느린 듯하면서도 확실하게 하나씩 단계를 밟아가고 있습니다.
몇 달 전만 해도 몸과 마음이 많이 지쳐 있었는데, 지금은 건강도 회복하고 심리적으로도 큰 안정을 찾았습니다.
다시 일상이 자리를 잡아가니 문득 '이 또한 지나갔구나'라는 생각이 듭니다.
현재 아직 진행 중인 상황인데 예상보다 시간이 더 걸려 당황스럽기도 하지만, 돌이켜보면 그만큼 회사 측에서도 신중을 기하고 있다는 뜻이 아닐까 싶습니다.
그래도 진행 상황들이 긍정적이라 다행인듯 하며 이제 곧 결정의 시간이 다가올 것 같아 부담도 되지만, 좋은 결과가 있다면 바로 최선을 다할 수 있도록 업무에 대한 감을 잃지 않으려 자료 정리에도 매진하고 있습니다.
무엇보다 기회는 준비된 상태에서 온다는 생각으로, 마음가짐과 체력을 재정비하고 있습니다.
최대한 수면 시간, 운동 등 규칙적인 생활 습관을 다시 맞추며 하루하루를 알차게 채워가는 중입니다.
저도, 여러분도 모두 준비된 기회를 잡으시길 응원합니다.
다들 화이팅입니다!
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Youtube)
7. 자동화 공장이란?: https://youtu.be/JzAYl48w8aU
25. MES란 (자동화 공장): https://youtu.be/Y4w--9C3p08
27. ERP란 (자동화 공장): https://youtu.be/bkExsGH_CVI
28. PLC란 (자동화 공장): https://youtu.be/FuRquFqcWiw
32. OPC란 (자동화 공장): https://youtu.be/P0lhnw5anQU
33. MCS란 (자동화 공장): https://youtu.be/vxssgEQl-v4
35. MCS란 (자동화 공장)
자동화 공장에서 사용되는 시스템들에 대한 심화 강의도 이제 6번째 강의가 되어 분량이 어느정도 쌓이는 느낌이긴 합니다.
이 내용들을 모아서 정리하면 상당히 도움 되는 자료들이 나오지 않을까 생각되기도 하네요 ^^b
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※ EMS란(Equipment Management System, 설비 관리 시스템)
> 제조 공장의 모든 생산 설비를 대상으로, 설비의 가동 효율을 극대화하고 생산성을 향상시키기 위해 설비의 lifecycle 전반을 통합적으로 관리하는 시스템
> 스마트 공장 표준 계층(ISA-95)에서 Level 2에 위치하며, 설비 데이터를 수집하고 MES에 정보를 제공
1. 등장 배경 및 목적
a. 등장 배경
> 데이터 폭증: 설비 자동화와 센서 부착으로 관리해야 할 데이터가 급증
> 돌발 고장 및 비가동 증가로 생산 손실 심화
> PM(Productive Maintenance, 생산보전) 중심 보전 방식의 한계 → PdM(Predictive Maintenance, 예지보전) 요구 증가
> 설비/보전/생산 데이터가 분리되어 관리 어려움으로 통합관리를 위한 Level 2 시스템의 필요성 대두
b. 목적
> 설비 가동률 극대화: 고장 및 비가동 시간을 최소화
> 공정 품질 안정화: 설비 상태를 최적으로 유지하여 제품 불량률을 감소
> TCO(Total Cost of Ownership, 총 소유 비용) 절감: 예방 보전 및 예측 보전을 통해 불필요한 수리 비용 감소
> 설비 안정성 확보: 설비 상태 이상을 조기 감지
> 데이터 기반 의사결정: 노하우 중심 운영 → 데이터 중심 운영으로 전환
> 설비 표준화: 표준화(고장 코드, 보전 프로세스, 설비 상태 등)를 통해 공장 전체의 운영 체계를 일관되게 관리
2. 구성요소 및 핵심기능 비교(EES vs EMS)
> EMS(Equipment Management System, 설비 관리 시스템)의 구성
a. EES(Equipment Engineering System, 공정 엔지니어링 시스템)
b. EMS(Equipment Maintenance System, 설비 보전 시스템)

| 구분 | EES(Equipment Engineering System) | EMS(Equipment Maintenance System) |
| 용어 | - 공정 엔지니어링 시스템(성능과 공정) | - 설비 보전 시스템(설비 상태와 보전) |
| 핵심 영역 | - 설비 성능 최적화 및 데이터 기반 분석 | - 설비 유지 보전 및 고장 예방 |
| 주요 목적 | - 공정 데이터 분석을 통한 수율 향상 및 불량 감지 | - 설비 가동 시간을 최대화하기 위한 보전 계획 및 실행 |
| 주요 기능 | - FDC(Fault Detection & Classification): 설비 센서 데이터를 실시간 분석하여 고장 징후나 결함을 조기에 감지하고 분류(모터/베어링의 진동데이터 등) - APC(Advanced Process Control): 공정 데이터를 기반으로 설비 파라미터를 자동으로 조정하여 공정 안정화 및 최적화(토출 온도 편차 등) - Data Analysis: 설비 운영 데이터를 수집/분석하여 공정 이상 원인을 규명하고 엔지니어링 의사결정 지원(온도, 압력 등) |
- PM(Preventive Maintenance): 생산 보전 계획 수립 및 관리(정기 점검 및 소모품 교체 등) - CM(Corrective Maintenance): 고장 발생 시 신속한 진단, 부품 조달, 수리 지시 및 이력 관리 - PdM(Predictive Maintenance): 설비 상태 데이터를 분석하여 고장 시점을 예측하고 최적의 보전 시점 제공(포장기 카터 부품 교체 주기 등) - SPM(Spare Parts Management): 설비 부품 및 자재의 재고 관리 및 교체 주기 관리 |
3. 타 시스템과의 연관성
> MES가 생산 계획을 세우기 위해서는 설비 상태 정보가 반드시 필요
| 연관 시스템 | 역할 |
| MES | - EMS는 수집된 설비 가동률, 설비 상태(run/idle/down), 고장 정보(down code), 보전 완료 시점 등의 정보를 MES로 전달 → MES는 이 정보를 바탕으로 생산 계획과 스케줄링을 재조정 |
| PLC/EQP | - PLC 또는 설비 제어기(Equipment)에서 발생하는 센서 데이터(온도, 압력, 전력, 진동, 속도, 전류 등)를 OPC UA와 같은 표준 통신을 통해 실시간으로 수집 |
| ERP | - 대규모 수리 비용이나 설비 투자 예산, 주요 부품 구매 계획 등을 ERP의 재무/구매 모듈과 연동 - PMS(보전 계획) → 구매 요청, Spare Parts 재고 조회, 설비 투자 결정, 자산 관리 등 |
4. 통합 설비 관리의 이점
> 설비 수명 연장: 정밀한 보전 계획(PdM)을 통해 설비를 최적의 상태로 유지하여 설비의 경제적 수명 증가
> 비용 절감: 돌발 고장으로 인한 생산 중단 비용과 불필요한 정기 보전 비용을 최소화
> 설비 투자 의사결정 정확도 향상: Capex 최적화
> 엔지니어 작업 효율 향상: 보전 이력/부품 정보/고장 데이터를 통합해 불필요한 반복 업무 감소
> KPI(Key Performance Indicator, 핵심 성과 지표) 개선: OEE(Overall Equipment Effectiveness, 종합 설비효율), MTBF(Mean Time Between Failure, 평균 고장 간격), MTTR(Mean Time To Repair, 평균 수리 시간) 등 핵심 지표의 개선
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강의)
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