P&G 제조 공장의 불량품을 줄여준 일등공신 ‘IoT와 예측 분석 도구’

글로벌 소비재 판매 기업인 프록터 앤드 갬블(Procter & Gamble, 이하 P&G)는 기저귀 제조 공정에서 마이크로소프트의 IoT 및 엣지 분석 기능을 활용해 실시간 데이터 분석 기술을 지원했다. 덕분에 고장을 미리 예측하고 손상품이 발생하는 현상을 최소화했다. 
 

기저귀는 일상 제품 중 높은 안전성이 요구되는 제품이다. 다양한 소비재를 만드는 P&G는 기저귀 브랜드인 팸퍼스(Pampers)을 운영하면서 제품 품질을 높이는데 많은 노력을 기울이고 있다. 

P&G의 공장에선 손상된 기저귀가 발생하면 바로 폐기한다. 그러다보니 수천개에 달하는 불량품을 버리는 게 일상이 되며 이를 해결하기 위한 방안을 고심했다. 그때 P&G가 선택한 것이 데이터였다.

P&G의 글로벌 베이비 케어 서비스 및 솔루션 부문 IT 수석 이사인 제프 크라이트마이어(Jeff Krietemeyer)는 “우리는 항상 무엇 때문에 제품 손상이 발생하는지, 더 나은 운영을 위해 할 수 있는 부분이 무엇인지 살펴보고 있다”라고 말했다. 크라이마이어의 팀은 2021년 말 비용이 많이 드는 제조 결함 특히 기저귀에 영향을 미쳤던 결함을 해결하기 위한 솔루션을 기획했다.

기저귀는 안감용 펄프, 플라스틱, 흡수성 알갱이, 탄성체로 만들어진다. 제조 공장은 그런 원료를 기반으로 여러 단계를 거쳐 뜨거운 접착제와 열을 결합해 제품을 생산한다. 

P&G는 이런 다양한 공정을 거치는 공장에서 문제를 감지하는 ‘핫멜트 최적화(Hot Melt Optimization)’ 라는 플랫폼을 만들었다. 핫멜트 최적화 플랫폼은 2023년 IT 혁신 및 리더십 부문에서 2023 CIO 100 어워드를 수상했으며, 제조 현장에 큰 영향을 미쳤다.

핫멜트 최적화는 조립 라인에서 특정 센서를 이용하여 데이터 수집한다. 수집된 데이터는 마이크로소프트의 예측 애널리틱스 및 제조용 애저 클라우드와 결합됐다. 이런 시스템 하에 P&G는 제조 공정 중 손실을 줄이고 높은 품질의 기저귀를 생산하고 있다. 

P&G는 11개 공장에 핫멜트 최적화 플랫폼을 도입했다. P&G 추정치에 따르면 해당 솔루션 도입이후 P&G는 폐기가 필요한 기저귀의 70%를 없애고 있다. 정확히 얼마나 비용 감축을 하고 있는지 공개하지 않았지만 대략 매주 백만달러 이상의 비용 절감 효과가 있다고 표현했다.

데이터를 활용한 기저귀 분석
기저귀 생산 설비에선 자동화된 밸브에서 뜨거운 접착제가 매우 정밀하게 분사된다. 이를 통해 기저귀의 층이 겹겹이 붙여진다. 크라이트마이어는 “기저귀는 생산 과정에서 매우 빠르게 제조 라인을 통과한다. 이때 핫멜트 접착제(물이나 용제를 사용하지 않고 높은 온도를 활용해 제품을 붙여주는 물질)를 매우 정밀하게 도포해야 한다. 사람의 피부에도 안전한 접착제다”라고 설명했다.
 
문제는 접착제의 온도와 압력이 부정확하거나 접착제가 밸브에 막혀 접착제가 제때 나오지 않는 상황이었다. 이런 상황에서 생산된 기저귀는 바로 폐기된다. P&G는 문제 개선을 위해 마이크로소프트와 긴밀히 협력하여 마이크로소프트의 IoT 및 엣지 애널리틱스 플랫폼, 제조용 애저 클라우드, IoT 센서, 엣지 애널리틱스, 머신 러닝 모델을 활용했다. 

마이크로소프트와 협업해 만든 기술은 P&G의 공장 한 곳에서 9개월 동안 파일럿 형태로 도입됐다. 이후 성능을 확인하고 미국 내 팸퍼스 제조 공장 중 절반에 적용됐다.

크라이트마이어는 기저귀 제조 과정에서 발생할 수 있는 압력 및 온도 이상과 밸브 하드웨어 문제를 해결하기 위해 IoT와 엣지 플랫폼, 센서, 엣지 애널리틱스 규칙 엔진을 결합하여 성공적으로 사용했다고 설명했다.

크라이트마이어는 “프로젝트 팀은 신경망 모델 학습을 포함한 여러 알고리즘을 살펴본 결과 마이크로소프트 AI 규칙 엔진이 가장 좋은 결과를 얻었다는 것을 발견했다”라고 덧붙였다.

P&G는 조립 라인에서 로크웰(Rockwell)의 산업용 컨트롤러와 다양한 센서를 사용하여 접착제 흐름 온도 및 압력 데이터를 면밀히 모니터링하고 기록하고 있다. 이렇게 얻은 데이터는 애널리틱스 플랫폼과 자체 개발한 코드에 입력되어 제조를 오프라인으로 전환하지 않으면서도 실시간으로 수정해야 하는 오류나 이상 징후를 식별해준다. 이를 통해 핫멜트 최적화를 실행하기 전에 정해진 생상량을 초과 달성할 수 있게 지원했다.

데이터 스트리밍 측정은 ‘인플럭스 히스토리언(Influx Historian)’이라는 산업 제어 데이터베이스를 사용하여 진행됐다. 데이터는 브로드캐스팅 시스템과 그라파나 사전 시각화를 사용하여 마이크로소프트의 엣지 애널리틱스 모델로 스트리밍 된다. 센서와 소프트웨어는 문제가 발생했는지 여부를 감지하고 몇 시간 내에 자동으로 문제를 해결할 수 있다.

크라이트마이어는 “산업용 마이크로컨트롤러는 초고속으로 작동하며 매우 다루기 까다롭다. 하지만 완벽한 기저귀를 생산하려면 마이크로컨트롤러를 정밀하게 작동시켜야 한다. 그 과정에서 많은 노력과 검사가 필요하며, 24시간 연중무휴로 라인을 감시할 수 있는 고도의 전문 인력이 없을 때가 많다. 설령 담당 인력이 있다고 해도 휴식 시간이 필요할 것이다. 그래서 이 프로젝트 아이디어가 나왔다”고 말한다.

예측 분석의 힘
예측 애널리틱스는 정밀한 설비를 작동하는데 핵심 도움을 주었다. P&G의 제조 환경은 마이크로소프트의 엣지 애널리틱스 엔진을 통해 규칙 기반 방식으로 수신되는 데이터에 대해 지속적으로 테스트되며, 이를 통해 몇 시간 전에 필요한 수정 사항을 발견할 수 있다.

크라이트터마이어는 “데이터의 추세가 좋지 않은 경우, 6~8시간 내에 제조 실패 여부를 알 수 있다. 가동 중단 시기를 예측하고 실제로 사양을 벗어나기 전에 유지보수를 할 수 있다”라고 말했다.

연간 750억 달러 이상의 매출을 올리는 글로벌 소비재 기업인 P&G는 데이터 수집 및 예측 애널리틱스의 사용이 회사의 수익에 얼마나 중요한 지를 강조했다.

P&G는  “아기 용품에 대한 수요는 매우 높으며, 이러한 제품을 생산하는 데 필요한 생산 라인은 자산 집약적이다. 생산 라인을 계속 가동할 수 있는 P&G의 능력은 생산 능력을 유지 및 증대하고, 예기치 않은 가동 중단 시간을 줄이며, 생산 중에 발생하는 스크랩의 양을 줄이는 등 비즈니스에 상당한 영향을 미친다”라고 밝혔다.

핫멜트 최적화는 디지털 기술과 AI를 사용하여 제조 비즈니스를 발전시키기 위해 P&G가 행한 광범위한 노력 끝에 나왔다.

IDC의 IoT 에코시스템 및 트렌드의 리서치 매니저인 카를로스 곤잘레스는 공급업체가 첨단 제조 기술의 이점을 누리려면 프로세스를 안팎으로 파악하는 것이 중요하다고 지적한다.

곤잘레스는 “디지털 전환은 고급 감지, 데이터 애널리틱스 및 최신 인공 지능을 사용하여 생산 프로세스에 대한 인사이트를 수집한다. 디지털 상거래의 동력으로 인해 조직은 유연성을 확보하고 상품을 효율적이고 신속하게 생산할 수 있으며, 이를 위해 조직은 산업 프로세스를 깊이 이해해야 한다. 성공적이고 회복력 있는 산업 운영을 보장하기 위해서는 IoT 플랫폼과 고급 데이터 수집이 필요하다”라고 분석했다.
ciokr@idg.co.kr