케이엔아이씨가 중소벤처기업부가 추진하는 ‘2025년 자율형공장 구축 지원사업’ 2기 과제로 선정된 한 섬유 제조기업을 대상으로 2개년에 걸친 자율형 공장 구축 프로젝트를 수행 중이라고 밝혔다. 섬유 산업 특유의 복잡한 공정과 다품종 소량생산 환경을 디지털 전환해 품질 안정과 설비 효율을 동시에 끌어올리겠다는 구상이다.

이번 사업의 핵심은 공정 라우팅 최적화를 통해 품질 목표를 달성하고, 설비 이상 징후를 사전에 감지하는 예지보전 체계를 구축하는 것이다. 이를 위해 생산 현장에서 발생하는 데이터를 실시간으로 수집하고, 디지털트윈 기반 모니터링과 AI 설비 분석, 공정 운영 분석에 활용하는 통합 시스템을 구현하고 있다.

케이엔아이씨는 먼저 ERP(전사자원관리)와 MES(생산관리시스템)를 긴밀히 연계해 생산정보를 통합하는 구조를 마련했다. ERP에서 관리되는 생산계획, 품목·자재 정보, 공정 기준정보를 MES의 작업지시 및 공정관리 기능과 연결하고, 현장에서 입력되는 작업실적과 품질검사 결과, 재고 변동, 설비정보를 시스템에 연동해 생산·경영관리 데이터로 활용할 수 있도록 데이터 구조를 설계했다.

프로젝트는 현재 업무 분석 및 설계, 설비 데이터 수집 단계까지 마무리됐으며, 실제 시스템 구축과 개발이 진행 중이다. 통합 관리 시스템은 2026년 단위·통합 테스트를 거쳐 본격 가동될 예정이다.

생산 현장에는 디지털트윈 기반 모니터링 환경이 도입된다. 실제 설비와 공정의 운영 상태를 가상 공간에 그대로 구현해 설비 가동 현황, 생산 진행률, 공정별 작업실적과 이상 상태를 한눈에 파악할 수 있도록 했다. 관리자는 ERP·MES와 현장 설비에서 수집되는 정보를 통합 화면에서 조회하며 생산계획 대비 실적, 설비별 가동 상태, 공정별 진행 상황을 실시간으로 확인할 수 있다.

설비 관리 영역에서는 AI 기반 예지보전 기능이 적용된다. 생산설비에서 수집되는 가동시간, 온도, 진동, 전류 등의 데이터를 분석 대상으로 삼아, 특히 열가공 설비 데이터를 토대로 설비별 정상 운전 범위와 이상 징후 판단 기준을 설정했다. 수집된 데이터가 정상 범위를 벗어나거나 기존 운전 패턴과 다른 움직임을 보일 경우 시스템에서 즉시 확인할 수 있도록 구성했으며, 설비별 가동 이력과 이상 정보도 함께 저장해 향후 설비 점검과 유지보수 이력 관리 자료로 활용한다.