병목 & 제약 발견AI BOTTLENECK & CONSTRAINT DISCOVERY
라인의 병목과 제약을 발견해 개선 포인트를 도출합니다.
개요
생산 현장의 복잡한 공정 흐름에서 발생하는 병목 구간과 제약 요인을 AI가 실시간으로 분석·발견하는 제조 최적화 솔루션입니다. 설비 가동 데이터, 작업 순서, 재고 이동, 인력 배치 정보를 통합 분석하여 생산성 저하의 근본 원인을 파악하고, 데이터 기반의 개선 우선순위와 실행 가능한 해결 방안을 제공합니다.
생산 관리 방식의 전환
경험 기반 추정에서 AI 기반 정밀 분석으로
AS-IS
기존 방식- 병목 구간을 작업자 경험과 단편적 관찰로 파악
- 복합적 제약 요인(설비·인력·자재·일정)의 상호작용 분석 불가
- 개선 효과 예측 없이 시행착오식 대응
- 생산계획 변경 시 새로운 병목 발생 여부 사전 파악 어려움
- 실시간 상황 변화에 즉각 대응 불가
TO-BE
개선 후- AI 알고리즘이 실시간 데이터 기반으로 병목 자동 탐지
- 다차원 제약 조건(설비·인력·재고·일정·품질) 통합 분석
- 병목 해소 시뮬레이션으로 개선 효과 사전 검증
- 생산계획 변경 전 병목 리스크 예측 및 최적 일정 제안
- 동적 상황 변화에 맞춘 실시간 개선 방안 제시
기술 구성 요소
데이터 통합부터 인사이트 도출까지 엔드투엔드 구성
실시간 공정 데이터 수집
MES·PLC·SCADA로부터 설비 가동률, 작업 진행 상태, 대기 시간 등 수집
제약 이론(TOC) 기반 AI 엔진
Theory of Constraints와 머신러닝을 결합한 병목 탐지 알고리즘
시뮬레이션 모듈
디지털 트윈 기반 개선 시나리오 검증 및 효과 예측
최적화 알고리즘
유전 알고리즘·강화학습 기반 생산 일정 및 자원 배치 최적화
대시보드 & 알림
병목 발생 즉시 알림, 개선 우선순위 시각화 및 KPI 모니터링
기대효과
생산성과 수익성을 동시에 개선
생산 처리량 증대
병목 해소로 전체 라인 생산량 향상
리드타임 단축
대기 시간 및 공정 지연 최소화
설비 가동률 향상
유휴 설비 활용도 증대
재고 회전율 개선
공정 간 재공품 체류 시간 감소
의사결정 속도 향상
데이터 기반 신속한 생산 계획 조정
AI기반 병목 발견 및 생산 최적화 시스템
도입 배경
업종
자동차 부품 제조업
사례 내용
A기업은 8개 공정으로 구성된 조립 라인에서 일일 생산 목표 달성률이 평균 75%에 머물고 있었습니다. 특정 공정에서 간헐적으로 발생하는 대기 시간과 설비 가동률 저하가 원인으로 추정되었으나, 복잡한 공정 간 상호작용으로 인해 정확한 병목 구간 파악이 어려웠습니다. AI기반 병목 탐지 시스템 도입을 통해 실시간 분석 체계를 구축했습니다.
도입 성과
생산 목표 달성률 75% → 92% 향상, 평균 리드타임 18% 단축, 설비 가동률 평균 11% 개선, 병목 발견 소요 시간 2일 → 10분 이내 단축
시스템 상세
데이터 통합 및 분석
MES·PLC 데이터 실시간 수집, 공정별 사이클 타임·대기 시간·설비 가동률 분석
AI 병목 탐지
머신러닝 모델이 8개 공정의 처리 속도·버퍼 재고·작업 순서를 분석하여 병목 공정 자동 식별
시뮬레이션 및 최적화
병목 해소 시나리오(인력 재배치·설비 증설·일정 조정) 시뮬레이션 후 최적 방안 제시 및 자동 일정 재계획