Mayr-Melnhof Group: 실시간 비용 절감을 위한 검색 지원

Mayr-Melnhof Group에는 2개의 사업부가 있습니다. Mayr-Melnhof(MM) Karton은 전세계에서 가장 규모가 큰 재생섬유 기반 코팅 판지 제조업체이며, 버진섬유 기반 판지 분야에서 상당한 위치를 점유하고 있습니다. 연간 생산 가능량이 170만 톤 이상이며, 재생섬유 기반 판지가 약 80%, 버진섬유 기반 판지가 약 20%를 차지합니다.

유럽에서 접는 상자의 주요 생산기업이며 전세계적으로 가장 규모가 큰 생산기업 중 하나인 MM Packaging은 약 767,000톤의 재생섬유 및 버진섬유 기반 판지를 약 630억 개의 소비자 제품 패키지로 가공했습니다. 생산에서부터 포장까지 종합적인 제품 라인은 Mayr-Melnhof Group의 시장 리더십에 중심적인 역할을 합니다.

동급 최강 공급업체로서 높은 기준을 충족하기 위해, MM Karton은 작업 현장에서 판지의 생산 효율성을 최적화하여 최저 비용으로 최고 품질의 제품을 생산할 수 있도록 하는 등 끊임없이 기술적 역량을 혁신하고 있습니다.

판지의 생산에는 복잡한 프로세스가 필요합니다. 각 생산단위(배치)에 필요한 수분, 섬유, 고가 원료들의 양이 정확해야 합니다. 양이 딱 맞으면 회사는 최적화된 가격에 고품질의 제품을 생산할 수 있습니다. 제조법이 잘못되면, 품질이 떨어지고 비용이 상승합니다.

과거에는, 버진섬유 기반 판지의 한 묶음에서 편차를 발견하는 것이 한 시간에서 며칠까지 걸릴 수 있었습니다. 뭔가 잘못되었다는 것을 깨달을 때쯤이면, 해당 묶음을 복구하기에 이미 너무 늦었습니다. 기존 제품에 새로운 등급을 시험하기 위해 묶음 테스트를 실행하고 있는 경우, 실험실에서 품질 테스트 결과가 나올 때까지 기다리는 동안 제조 프로세스는 중지되며 시간과 원료의 낭비로 이어지게 됩니다.

이 시간차를 줄이는 데 가장 큰 난관은 조각난 인프라였습니다. 판지 제조 프로세스의 모든 단계는 자체의 OT 시스템(제조운영기술) 센서와 단위를 갖추고 있습니다. 25,000여 개의 센서가 압력과 온도부터 장비 속도와 전력 소비에 이르기까지 모든 생산 프로세스 데이터를 수집합니다. MM Karton은 충분한 데이터(2TB)를 생산하고 있었지만, 연결이 끊긴 프로세스 제어 시스템으로부터 인텔리전스를 얻어 조작자가 그 데이터에 대해 조치를 취할 수 있도록 하기 위한 적절한 도구가 결여되어 있었습니다.

Stephan Hampe 프로세스 테크놀로지스트는 MM Karton 설비 일곱 개에서 제조 프로세스 최적화와 비용 절감 대책 마련에 대한 책임을 담당하고 있습니다. 판지 공장의 모든 책임자들을 위한 빅 데이터 분석 프레젠테이션에 이어, Stephan은 탁월하고 분명한 비전을 밝혔습니다. 판지 생산 데이터와 모든 관련 원료 사용을 하나의 대시보드에서 실시간으로 연결하고 시각화하는 것이었습니다.

Stephan은 이 비전을 Jürgen Kerner 운영 책임자에게 얘기했습니다. Jürgen은 이렇게 말했습니다. “2017년에 시계열 시각화를 갖추는 것이 그리 어렵지 않을 것이라는 Stephan의 호소로 모든 것이 시작되었습니다. 저는 한 마디로 ‘한 번 해보자’고 하며 ‘Elastic으로 시작하자’고 말했습니다. 그것이 가능하다는 것은 알고 있었지만 빠른 시일내에 그렇게까지 성공하게 될 줄은 몰랐죠.”

오픈 소스 기술에 전념하며 이미 Elastic Stack에 익숙한 상황이라 Jürgen은 Elastic Stack이 Stephan의 비전을 성취할 완벽한 수단이 될 것이라는 것을 알고 있었습니다. Jürgen은 이전 회사에서 재정 정보를 위한 데이터 저장 장소로 Elasticsearch를 사용했습니다. MM Karton에서는 이미 로그 분석을 위해 Elastic Stack을 사용하고 있었으며, 최근에 구독을 시작해서 Elastic Stack에 액세스하여 규제 사용 사례를 위해 감사와 같은 상용 기능을 활용할 수 있었습니다.

기업실사의 일환으로, Jürgen과 그의 팀은 제조 프로세스에 대한 실시간 가시성을 얻기 위해 다른 옵션을 탐색했습니다. 그러나 비용이 문제였습니다. 유럽에 있는 가장 큰 IT 및 전문 서비스 제공업체 중 하나가 판지 산업을 위한 독점 ERP 전문 솔루션을 제안했지만, 비용은 10배였고 역량이 현저히 적어서 Elastic Stack에 비하면 무색할 정도였습니다. 잘 알려진 다른 옵션들은 사용자 경험이 나빴고 시계열 데이터를 처리하는데 Excel을 사용했는데, 이것은 개발 속도를 떨어뜨리는 복잡하고 다루기 어려운 접근방법이어서 채택하지 않았습니다.

핵심은 사용하기 쉽고 간결해야 한다는 것이었습니다. Kibana는 전기, 자동화, 유지보수 엔지니어 등 비기술적인 사용자들이 쉽게 대시보드를 만들고 데이터를 시각화할 수 있도록 해줍니다.

Jürgen은 이렇게 말합니다. “Stephan은 판지 제조 담당자이지, IT 전문가가 아닙니다. 테크놀로지를 사용하는 방법은 알지만 그래프에 능숙하지는 않습니다. 그래도 너무나 쉽기 때문에 Stephan도 자기 대시보드를 만들 수 있습니다. 일단 Kibana를 이용하게 되자, 자신이 꿈꾸던 모든 것을 만들고 시각화할 수 있었습니다.”

5주가 채 되지 않아, Stephan은 Kibana 사용 방법을 배웠고 수십 개의 그래프가 있는 대시보드를 만들어냈습니다.

MM Karton은 먼저 SQL 데이터베이스, 기계 센서 등 여러 소스(PLC 시스템)로부터 데이터를 수집하고, 자체 개발된 시스템을 사용해 데이터를 Logstash로 전송한 다음, 그것을 Elasticsearch에 저장합니다. 그러면 실시간 프로세스 데이터는 제조법 데이터 및 Stephan과 그의 팀이 만든 내부 원료 비용(Internal Material Costing, IMC) 공식과 매칭됩니다. 이것은 원료 사용 비용에 대한 인사이트를 제공합니다. 그래서 현재 넘치는지 부족한지 적절한 정도인지 여부를 알 수 있습니다.

Stephan은 이렇게 말합니다. “Elastic Stack은 다른 방법이었다면 서로 이질적이었을 데이터를 이해하여 생산 프로세스에 대해 새로운 실시간 조망을 할 수 있게 해줍니다. 하나의 기능 세트를 통해, 우리는 IT와 OT, 이 두 세계를 연결하여 프로세스를 최적화할 수 있습니다.”

MM Karton은 현재 일곱 군데의 시설에서 판지 생산을 시각화하기 위해 Elastic Stack을 시험 사용하고 있으며, 앞으로 단계적으로 확대하여 2년 안에 모든 시설에서 사용할 예정입니다.

Jürgen에 따르면, 기존 프로세스 생산 팀은 기술적인 것을 다루고 싶어하지 않았습니다. 복잡할 것이라고 생각했기 때문입니다. 하지만 Kibana는 그 마음을 바꿔놓았습니다. 겨우 2시간에 걸친 소개로 이들은 아무런 도움 없이 자신의 차트, 그래프, 데이터 시각화를 만들 수 있습니다. 이 대시보드는 운영팀이 생산 원료와 벤치마크를 모니터링하는 방법을 혁신적으로 바꾸어 놓았습니다.

Jürgen에 따르면 Elastic과 함께 하는 작업은 다른 업체들과 다르다며, 다른 업체들은 상당히 복잡한 개발을 요구하지만 정작 요구 사항에는 미치지 못한다고 합니다. 대신에 Elastic과의 관계는 결과가 입증된 기술, 결과, 신뢰를 바탕으로 구축됩니다. 그리고 초기에, Jürgen은 자신이 올바른 선택을 했다는 것을 알았습니다.

그는 이렇게 말합니다. “정확한 날짜를 기억합니다. 저는 2018년에 Elastic{ON} 샌프란시스코에 참석 중이었는데, Stephan으로부터 처음으로 유효한 Kibana 대시보드를 만들었다는 말을 들었습니다. 그 순간, Elastic Stack은 IT에만 속한 것이 아니라 모두가 자신이 원하는 실시간 인사이트를 얻는 공유 경로가 되었습니다.”

대다수의 레거시 생산과 자동화 시스템이 사용자 중심 디자인으로 구축되지 않았던 반면, Kibana의 직관적인 인터페이스는 새로운 데이터 발견 모델을 만들었고, 셀프 서비스 데이터 인텔리전스가 가능해졌습니다.

MM Karton의 관리 책임자조차 모든 장비와 생산 프로세스 전체에서 데이터를 시각화하는 기업 연결 도구로 Kibana를 사용하는 것을 꿈꿉니다. 캔버스는 Jürgen과 그의 팀이 Elasticsearch에서 직접 실시간 데이터를 끌어와 동적인 프레젠테이션을 생성할 수 있도록 해줍니다. 더 나아가 작업 현장에서부터 고위 경영진까지 폭넓은 사용자들을 위해 공장 관리와 소비를 간소화시킵니다.

재사용 가능성도 중요한 부분입니다. 이제 MM Karton은 이 사용 사례에 대해 Elastic Stack을 갖추고 있기 때문에, 더 많은 센서와 시스템(실험실, 품질 관리 등)으로부터 데이터를 추가하여 원료의 품질 관리와 생산 이외의 사용 사례(판지 마감 및 절단 등) 같은 다른 니즈를 쉽게 충족합니다. 앞으로 서서히, MM Karton은 공급망 프로세스를 더욱 더 최적화하기 위해 알림 기능을 도입하고 중요한 프로세스 상황 분석을 위해 머신 러닝을 활용할 계획입니다.

생산 프로세스와 원료 사용에 대한 분명한 인사이트 덕분에, MM Karton은 이미 제조법을 개선하여 고가 재료들의 양을 낮췄습니다. 원료가 톤당 15,000유로 이상의 비용이 들 수 있는 경우, 연간 순 10톤이 늘거나 줄게 되면 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 4개월 이내에 MM Karton은 계속 동일한 생산량을 유지하면서 고가 원료 한 가지의 소비를 20% 줄였습니다.

회사는 또한 품질 저하 없이 생산 속도를 개선했습니다. Jürgen은 “24시간 생산 주기에서 분당 1미터를 더 생산할 수 있다면, 엄청난 양의 판지가 출시될 수 있다”고 말했습니다.

또한, 한 공장은 판지 롤에서 시트를 잘라내는 크로스 커터 장비프로세스의 시각화와 최적화를 위해 Elastic Stack을 사용함으로써, 더 이상의 데이터 저장 공간이 필요하지 않게 되었습니다.

Jürgen은 이렇게 말합니다. “시각화가 필수적이라는 것을 모두가 금방 확신하게 되었습니다. 실시간 분석과 시각화는 전체 제조 프로세스를 앞당겨줍니다.”