CASES
조선·해양 플랜트
현대중공업, 대우조선해양, 삼성중공업
적용 분야
제조 공정 데이터의 효과적인 분석을 통한 공정 지연 및 효율적인 자원 활용 방안 필요
- 제조 공정을 지원하는 ERP, MES, POP 등 관련 시스템을 통해 방대한 제조 데이터가 축적되고 있으나, 효율적인 분석은 이루어지지 않고 있습니다. 데이터 분석 및 결과 리포트 생성에 큰 어려움을 겪고 있습니다.
- 조선·해양 플랜트 산업은 대규모 프로젝트들이 동시에 진행되어 공정 진행과 업무 부하 현황을 파악하기 어렵습니다. 또한 공정 진행이 지연될 경우 생산 계획 및 실적 데이터의 상호 관계를 분석하고 원인을 파악하기 어렵습니다.
적용 방법
프로세스 마이닝 기반 공정 분석
- 제조 공정 프로세스를 통과하는 각 제품(case)별로 프로세스 패턴을 파악하고 기본 분석을 통해 이벤트 수, 작업시간 등의 기초 통계치를 측정하여 프로세스의 특징을 파악할 수 있습니다. 트랜젝션 로그를 이용하여 프로세스 모델 분석을 하고 작업관의 관계를 고려하여 프로세스 모델을 도출합니다.
- 프로세스 마이닝 기반 공정 분석을 활용하여 Dotted Chart를 이용한 프로세스 패턴 분석, 프로세스 모델 분석, 성과 분석, 소셜 네트워크 분석 등을 수행할 수 있습니다. 작업의 흐름을 나타내는 프로세스 모델 뿐 아니라 소셜 네트워크 분석을 통해 제조 프로세스에 참여하는 작업자, 작업부서 혹은 장비간의 흐름을 분석할 수 있습니다.
- 공정 계획 및 실적 데이터를 이용하여 공정 프로세스 모델을 도출하고 병목지점을 도출할 수 있습니다. 재작업 프로세스를 확인하고 지연된 공정의 계획 일정을 조정할 수 있습니다.
분석 효과
공정 관리 업무 효율 향상, 공정 지연 단축 및 생산 공수 절감에 의한 생산성 향상으로
연간 53억원의 비용절감 효과