MES 데이터를 실시간 분석하는 AI 시스템의 필요성
하루에도 수십 개의 공정 데이터를 쌓고 있지만,
막상 품질 이슈가 터졌을 때 “왜 문제가 생겼는지” 바로 설명할 수 있는 현장은 드뭅니다.
MES는 데이터를 모아주지만,
실시간 분석은커녕, 데이터를 열람하는 것도 어려우며,
분석은 사람 손에 맡겨진 채 수작업 보고서만 반복되고 있습니다.
그리고 문제는 늘 발생 ‘이후’에야 파악되는 것이 현실입니다.
생산성은 답보 상태고, 품질 개선은 감에 의존합니다.
설비 이상도, 공정 편차도, 데이터는 있었지만 그때는 몰랐던 상황.
많은 기업이 그 ‘한 발 늦은 인지’와 ‘사후 대응’의 비용을 매일 감당하고 있습니다.
이제는 바뀌어야 합니다.
MES와 AI가 실시간으로 연결되어,
쌓이는 데이터를 ‘보고서용’이 아닌 즉각적인 판단과 행동으로 연결시키는 시스템이 필요합니다.
이번 글에서는 왜 지금, MES 데이터를 실시간 분석하는 AI 시스템이 제조 기업에 필수인지
현장의 시선으로 짚어보겠습니다.
오늘의 목차입니다.
01. MES 시스템만 사용할 때의 한계
MES 시스템의 한계
현대 제조기업들은 생산 현장의 효율성과 품질을 높이기 위해 MES(Manufacturing Execution System, 제조 실행 시스템)를 도입하고 있습니다. 하지만 MES만으로는 실시간 의사결정과 신속한 문제 대응에 분명한 한계가 존재합니다. 그 구체적인 한계와 원인을 구체적으로 살펴보겠습니다.
1) 실시간 의사결정 부재로 인한 공정 대응력 저하
① 데이터 기록 중심
MES는 생산 설비와 작업 현장에서 발생하는 데이터를 자동으로 수집하고, 이력을 꼼꼼히 저장하는 데 최적화되어 있습니다.
② 즉각적 상황 파악의 어려움
그러나 수집된 데이터가 실시간으로 분석되어 현장 변화(예: 설비 이상, 품질 이슈 등)에 즉각 반영되기 어렵습니다.
예를 들어, 불량률이 갑자기 상승해도 담당자가 데이터를 수동으로 확인하고 원인을 파악하는 데 시간이 소요되어, 신속한 조치가 지연될 수 있습니다.
③ 공정 변화에 대한 민첩성 저하
이로 인해 생산 현장은 급격한 환경 변화나 예기치 못한 이슈에 능동적으로 대응하지 못하고, 문제 확산이나 생산성 저하로 이어질 수 있습니다.
2) 데이터 분석 기능 부족으로 인한 인사이트 부재
① 기록은 많으나 분석은 제한적
MES는 방대한 데이터를 저장하지만, 이 데이터에서 의미 있는 패턴이나 문제의 근본 원인을 자동으로 추출하는 기능은 부족합니다.
② 원인 진단 및 개선 방향 도출의 어려움
담당자가 직접 데이터를 추출해 엑셀 등 외부 툴로 분석해야 하므로, 데이터 해석에 전문성이 필요하고 시간도 많이 소요됩니다.
③ 의사결정 지원의 한계
결과적으로 MES만으로는 데이터 기반의 인사이트(예: 품질 저하의 원인, 생산성 향상 방안 등)를 빠르고 체계적으로 도출하기 어렵습니다.
3) 불량 원인 추적의 복잡성과 분석 속도의 한계
① 불량 패턴 실시간 식별의 어려움
MES는 불량 발생 이력을 기록하지만, 실시간으로 다양한 변수(설비 상태, 작업자, 환경 등)와 연계해 불량 원인을 자동 분석하는 데는 한계가 있습니다.
② 복잡한 공정의 경우, 데이터 연계 분석의 한계
공정이 복잡해질수록 데이터의 연관성이 높아지는데, MES만으로는 이들 데이터를 통합적으로 분석해 불량 패턴을 빠르게 식별하기 어렵습니다.
③ 분석 속도 및 자동화 부족
불량이 발생한 후 원인 파악과 재발 방지 대책 수립까지 많은 시간이 걸릴 수 있습니다. 이는 품질 관리의
신속성과 효율성을 저해합니다.
MES는 제조 현장의 데이터 기록과 추적에는 탁월하지만, 실시간 분석과 즉각적 의사결정, 복합 원인 분석에는 한계가 명확합니다.
결론
MES는 제조 데이터를 체계적으로 관리하고 생산 이력을 추적하는 데는 매우 유용하지만, 실시간 분석·판단·대응이라는 측면에서는 기술적·구조적 한계가 존재합니다.
이러한 한계를 극복하려면, MES와 함께 AI, 빅데이터 분석, 자연어 기반의 실시간 모니터링 시스템 등 첨단 기술을 결합해 현장 데이터를 실시간으로 분석·활용할 수 있는 환경을 구축하는 것이 필요합니다.
02. 왜 MES 연동 AI가 필요한가?
현대 제조 환경은 점점 더 복잡해지고 있으며, 빠르고 정확한 의사결정이 경쟁력의 핵심이 되고 있습니다. MES(Manufacturing Execution System)는 생산 데이터를 잘 수집하고 기록하지만, 그 데이터를 실시간으로 분석하고 활용하는 데는 한계가 있습니다.
이러한 한계를 보완하기 위해 AI(인공지능)를 MES와 연동하는 것이 필요합니다.
그 이유를 아래 네 가지 측면에서 구체적으로 설명드립니다.
1) 공정 이상 패턴의 자동 감지 및 원인 분석 자동화
① 설명:
AI는 과거의 생산 데이터를 학습해 정상적인 공정 흐름과 이상 상황의 패턴을 구분할 수 있습니다. 이를 통해 공정 중 발생하는 미세한 이상 징후(예: 온도 변화, 속도 저하, 불량률 증가 등)를 자동으로 감지하고, 그 원인을 분석할 수 있습니다.
② 중요성:
기존 MES는 이상이 발생한 후에야 담당자가 데이터를 확인하고 원인을 추적합니다. 반면, AI는 이상이 발생하기 전 또는 초기 단계에서 이를 감지하고 경고를 줄 수 있어 사전 대응이 가능해집니다.
③ 예시:
AI가 “온도 상승 → 진동 증가 → 불량률 증가”라는 패턴을 학습했다면, 비슷한 상황이 발생했을 때 자동으로 경고를 보내고, 담당자에게 ‘설비 점검 필요’ 등의 조치를 제안할 수 있습니다.
2) 설비·센서 데이터 기반 실시간 이상 징후 탐지 기능 제공
① 설명:
AI는 설비에서 발생하는 센서 데이터를 실시간으로 분석해, 정상 범위를 벗어나는 이상 징후를 즉시 탐지합니다. 이는 단순한 알림이 아니라, 데이터 기반의 지능적 판단을 의미합니다.
② 중요성:
센서 수치는 사람 눈으로는 일일이 확인하기 어렵고, 수치 변화가 미세할 경우 놓치기 쉽습니다. AI는 수천 개의 센서 데이터를 동시에 분석해, 사람이 인지하지 못하는 문제도 빠르게 포착할 수 있습니다.
③ 예시:
진동 센서에서 특정 주파수 대역의 이상 진동이 감지되면, AI는 이를 “베어링 마모 가능성”으로 판단하고, 사전에 정비 일정을 제안할 수 있습니다.
3) 수집된 MES 데이터의 실시간 시각화 및 인사이트 도출
① 설명:
AI는 MES에서 수집한 데이터를 실시간으로 분석하고, 이를 직관적인 대시보드 형태로 시각화합니다. 담당자는 공정 상태, 생산 효율, 품질 지표 등을 한눈에 파악할 수 있습니다.
② 중요성:
기존 MES 화면은 복잡하고, 데이터를 직접 추출해 가공해야 하는 경우가 많습니다. AI 기반 시각화는 데이터 해석에 드는 시간을 줄이고, 문제 발생 시 빠른 판단을 가능하게 합니다.
③ 예시:
AI가 공정별 불량률을 자동 분석해, 특정 시간대나 설비에서 불량이 집중되는 현상을 그래프로 보여주면, 담당자는 즉시 그 원인을 파악하고 조치할 수 있습니다.
4) 업무 자동화를 통한 리포트 작성 및 의사결정 속도 향상
① 설명:
AI는 반복적인 데이터 수집, 분석, 리포트 작성 과정을 자동화할 수 있습니다. 또한, 분석 결과를 기반으로 의사결정에 필요한 핵심 정보를 요약해 제공합니다.
② 중요성:
기존에는 품질 리포트, 생산성 보고서 등을 사람이 직접 작성해야 했고, 이 과정에서 많은 시간과 인력이 소요됐습니다. AI는 이 과정을 자동화함으로써 업무 효율을 높이고, 의사결정 속도를 획기적으로 향상시킵니다.
③ 예시:
매일 아침 자동으로 생성되는 ‘전일 생산성과 품질 리포트’를 통해, 관리자들은 회의 전 미리 핵심 이슈를 파악하고, 빠르게 전략을 수립할 수 있습니다.
2) 결론: MES에 AI를 더하면 ‘데이터 활용 수준’이 달라집니다.
AI를 연동하면, 단순한 기록 시스템이 아닌 지능형 의사결정 지원 시스템으로 발전하게 되며,
제조 현장의 민첩성과 품질 경쟁력이 크게 향상됩니다.
디피니트의 제조 AI 솔루션, 다비스를 예를 들어
이해하기 쉽게 추가 설명을 드려볼게요.
디피니트 DARVIS의 MES 연동 AI 주요 기능
① 실시간 데이터 통합 및 자연어 질의
DARVIS는 MES, ERP 등 여러 제조 시스템의 데이터를 실시간으로 통합 관리합니다. 사용자는 "최근 불량률이 높은 공정은?", "설비별 가동률 알려줘"처럼 자연어로 질문만 하면, 복잡한 SQL 없이도 즉시 답변을 받을 수 있습니다.
→ txt2sql 기술을 활용해 자연어 질문을 데이터베이스 질의로 변환, 실시간으로 데이터를 조회하고 분석합니다.
② 공정 이상 패턴 자동 감지 및 원인 분석
DARVIS는 MES 데이터와 설비·센서 데이터를 실시간으로 모니터링하여, 공정 이상 징후나 설비 중단 위험을 조기에 감지합니다.
예를 들어, 온도·진동·불량률 등 다양한 데이터를 종합적으로 분석해, 문제가 발생하기 전 경고를 주고, 이상 원인까지 자동으로 분석해 담당자에게 안내합니다.
③ 실시간 데이터 시각화 및 인사이트 제공
수집된 MES 데이터를 실시간으로 대시보드 형태로 시각화해줍니다.
담당자는 현장 상태, 품질 지표, 생산 효율 등 핵심 정보를 한눈에 파악할 수 있고, 특정 이슈가 발생하면 즉시 원인과 개선 방향에 대한 인사이트를 얻을 수 있습니다.
④ 업무 자동화 및 리포트 작성 지원
반복적인 데이터 수집·분석·리포트 작성 업무를 자동화합니다.
예를 들어, 매일 아침 자동으로 생성되는 생산성·품질 리포트를 통해 담당자는 별도의 수작업 없이도 신속하게 현황을 파악하고, 빠르게 의사결정을 내릴 수 있습니다.
⑤ 보안성과 확장성
DARVIS는 온프레미스(구축형) 방식으로 제공되어, 민감한 제조 데이터가 외부로 유출될 걱정 없이 안전하게 관리됩니다.
또한, 사용자별 데이터 접근 권한 설정이 가능하며, 기업별 맞춤화와 확장성이 뛰어나 다양한 제조 환경에 유연하게 적용할 수 있습니다.
MES+AI 연동에서 DARVIS가 제공하는 실질적 가치
➡︎ 실시간 의사결정 지원
: 자연어로 쉽고 빠르게 데이터를 조회·분석해, 담당자가 즉각적으로 문제를 인지하고 대응할 수 있습니다.
➡︎ 공정 이상 사전 예방
: 설비 중단, 품질 저하 등 운영 리스크를 조기에 감지해, 불필요한 비용과 생산 손실을 줄입니다.
➡︎ 업무 효율 극대화
: 데이터 검색·분석·보고서 작성 등 반복 업무를 자동화해, 인력 부담을 줄이고 생산성을 높입니다.
➡︎ 보안과 신뢰성
: 내부 시스템에 안전하게 연동되어, 기업 데이터의 보안과 정확성을 보장합니다.
DARVIS는 단순한 챗봇이 아니라, 제조 현장에 특화된 실시간 데이터 인텔리전스 플랫폼으로, MES 데이터의 실질적 활용도를 극대화하고, 제조기업의 디지털 전환과 경쟁력 강화에 기여합니다.
마무리
이제 제조 현장은 단순히 데이터를 기록하는 수준에서 머물러서는 더 이상 경쟁력을 확보할 수 없습니다. 변화가 빠른 시장 환경 속에서, 실시간으로 데이터를 분석하고 즉각적인 인사이트를 제공받을 수 있는 스마트 제조 환경이 필수적입니다.
기존 MES만으로는 현장의 모든 데이터를 일일이 해석하고, 신속하게 대응하는 데 한계가 분명합니다.
반면, 다비스 챗봇과 같은 AI 솔루션을 도입하면 누구나 복잡한 분석 도구 없이도 자연어로 질문하고, 즉시 핵심 정보를 얻어 빠른 의사결정을 내릴 수 있습니다.
다비스는 MES 데이터를 실시간으로 분석해, 담당자가 문제를 놓치지 않고 즉각적으로 대응할 수 있는 환경을 제공합니다. 이는 곧 현장 실무자의 업무 효율과 기업 전체의 경쟁력 향상으로 이어집니다.
이제는 단순한 기록을 넘어, 실시간 인사이트와 자동화된 의사결정 지원을 통해 제조 혁신을 이루어야 할 때입니다. 긴 글 읽어주셔서 대단히 감사합니다.
