교육 개요
- 일시: 2025년 3월 7(금) 14:00~16:00(2H)
- 장소: (주)이레테크 데이터랩스 교육장(인덕원역) 902호
- 신청인원: 20명 선착순 마감
- 참가비: 30,000원(VAT 별도)
특강요약
지금까지 많은 제조 기업들이 H/W 중심의 스마트 팩토리 구축에 관심을 가졌다면, 이제는 DT(Data Technology) 기반, 데이터 중심의 스마트공장으로 함께 바꾸어 나가야 합니다. 또한 현대의 제조산업은 제조공정 현장에서 생성되는 대량의 공정 및 품질 데이터를 정의, 수집, 분석하는 종합적인 능력을 필요로 합니다. 이 경우 우리 기업만을 위한 MES를 구축하려면 공정 데이터를 다양한 활용목적에 맞게 정확히 설계해야 하는데, 이를 위하여는 먼저 데이터를 정의하고 수집하여 분석한 다음에 야 비로소 우리에게 필요한 정보를 활용할 수 있는 시스템 구축과 완성도를 높일 수 있다는 것입니다.
DT(Data Technology)는 기업 및 조직이 디지털 기술과 도구를 활용하여 비즈니스 모델과 프로세스를 혁신하는 과정입니다. 디지털 전환 시스템 구축을 위한 Project를 반복적으로 수행하다 보면 “제안요청서” 만 잘 작성했어도…, 계약사무 처리만 잘 했어도…, 프로젝트 관리(Project Management) 및 검수만 잘 했어도…라는 아쉬움이 늘 남는데 그 이유가 무엇인가를 되새겨 볼 필요가 있습니다.
공정 데이터 수집과 활용정도와 관련한 현실을 되돌아 보면, 시황 논리에 따라 그때 그때 유행처럼 구축된 MRP, ERP, Smart Factory MES가 데이터 관점에서 유기적으로 공정원인과 결과데이터가 연계분석 사용할 수 있게 인프라가 구축되어 있는가를 반문하게 됩니다.
‘구슬이 서 말이라도 꿰어야 보배다’ 라는 옛 속담처럼 이 구슬들을 효과적으로 꿰어낼 수 있는 인재가 곧 “ DT기반 Process Engineer“ 입니다.
참가대상
- MES 구축완료 후 축적된 공정데이터의 활용고도화 방안을
모색하는 제조기업
- Smart Factory & MES 구축 전/후 제조기업의 기술,생산,공정, 품질 및 IT부서
담당자
- 정보시스템 내에 축적된 대용량 공정데이터 활용 분석방법 이해에 관심이
있는 공정개선 전문가
“DT기반 Process Engineer” 데이터 분석능력
궁극의 “스마트 공장 & MES 발전방향” 은 공정품질 문제가 발생하였을 때 원인규명이 가능한 데이터 분석능력을 갖추어야 한다는 것이며, 이에 관한 중추적 역할을 수행하게 될 인재가 “DT기반 Process Engineer” 입니다. “스마트공장 및 MES 축적 공정데이터 활용 고도화”는 다음과 같은 공정 및 품질 데이터 분석능력의 함양을 통하여 이뤄집니다.
1)4M(원료, 공법, 설비, 작업자) 변동 중 상대적으로 변동폭이 큰 4M을 선별 분석해 낼 수 있는 능력
2)Batch내 Batch간 , Lot내 Lot간 변동의 분산분석을 통한 우선 개선대상 품목 선정능력
3)MES에 축적된 데이터 신뢰성 확보 과정(Data Cleansing Process)이해 및
측정시스템 분석(MSA) 능력
4)FMEA(Failure Mode & Effect Analysis)의 공정품질 문제 발생 원인규명 Logic을
활용한 데이터 분석 능력
5)공정원인 대 결과의 다양한
분석을 위한 “원인 대 결과 연계분석
데이터 파일 구조 이해 및 생성 능력”
6)공정데이터 활용 관리도 작성 및 공정해석 능력
7)시계열 분석을 통한 설비 가동패턴 해석 및 공정제어 이상작동 시점 구분 세분화 파악 능력
8)공정 Run Test를 통한 군집, 추세, 혼합, 진동 해석 능력
9)공정원인 대 결과의 함수 모델관계 설정을 통한 공정 최대화,최적화,최소화 분석 능력
10)추정된 회귀함수식을 활용한 공정 품질 예측 계산 및 Simulation 능력
"DT기반 Process Engineer” 트레이닝 개요
DT기반 Process Engineer의 “공정데이터 분석능력 함양” 트레이닝 개요는
1) 제품의 공정특성 이해, 2)설비보전과 제어특성 이해 3)공정데이터 분석능력이 함양된 인재육성입니다.
이번 실무특강에서는 DT 기반 Process Engineer에게 요구되는 데이터 분석능력에 대해 트레이닝 개요 내용을 바탕으로 실무적인 내용을 소개하려고 합니다.
공정 데이터 |
공정 원인 및 결과데이터 수집 운영정의 |
공정품질 최적화 |
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공정이력 데이터 (제품*공정*설비*Lot*작업조*일자별) |
•4M(설비, 공법, 원료, 작업자) 변동요인 공정개선 우선순위 결정 방법 실습 |
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설비 보전이력 데이터 (설비*장치*고장부위*원인*일자별 ) |
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원료 표준 배합 및 수정이력 데이터 |
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공정원인 (CTP) |
각종 센서 및 PLC 데이터 |
•자동화 공정원인 데이터의 수집주기, 가공, 정제 및 분석방법 실습 |
•자동화 공정의 원인 대
결과 데이터 연계분석 파일구성 방법 실습 •자동화 공정 데이터 이상치
원인규명 방법 실습 •공정해석 및 공정불량 원인 규명방법 실습 •공정품질 예측 함수모형도출 및 활용방법실습 |
DCS 데이터 |
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공정조건 엑셀 입력 데이터 |
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공정조건 체크시트 데이터 |
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공정결과 (CTQ) |
자동화 검사 데이터 |
•자동화 공정결과 데이터의 수집 운영정의 및 측정시스템 분석방법 실습 |
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온라인 계측 데이터 |
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QC 검사 데이터 |
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작업자 자주검사 데이터 |
회차 | 교육일자 | 교육비(VAT 별도) | 장소 | 신청 |
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경기도 안양시 동안구 시민대로 401 대륭테크노타운 15차 901호