출처 : http://www.hellot.net/new_hellot/magazine/magazine_read.html?code=202&sub=004&idx=36959

 

PollEx S/W의 개발본사인 ㈜폴리오그와 국내 공식 공급 파트너인 ㈜캐드닉스가 지난 9월 6일 서울 양재동 더케이호텔에서 ‘PollEx Verification Day 2017’ 행사를 진행했다. 이날 행사에서는 회로 및 PCB 설계 데이터를 통해 설계단계에서 실시하는 제조성 검증(DFM), 전자파 검증(DFE) 및 3D PCB 조립성 검증(DFA)와 더불어 전기적 성능과 신뢰성 분석(Signal Interity, Power Integrity, Therm al Analysis)으로 더욱 전문화된 최신 버전 PollEx를 통해 최신 PCB 설계 기술 동향에 대해 알아보는 시간을 가졌다. 본지에서는 폴리오그의 이상선 상무가 4차 산업과 스마트 팩토리를 위한 회로 개발 환경에 대해 발표한 내용을 소개하고자 한다.

 

스마트팩토리,

공장의 리소스를 최적화하다

 

차세대 먹거리인 스마트팩토리는 제조공장의 리소스(resource)를 최적화해 사람에 의한 변동 요소를 최소화하고, 데이터에 기반한 의사결정이 실시간으로 이행되는 제조 운영 환경의 공장을 칭하는 용어이다. 여기서 리소스의 최적화란 공장을 구성하는 인적·물적 자원요소의 가용성을 극대화해 비가동 요인이 배제되어 운영되는 조건을 의미한다.

 

비티에이치 2017.10.16

 

스마트팩토리는 능동성, 신뢰성, 지능성, 안전성, 연계성 등 총 다섯 개의 특성을 갖는다. 능동성은 신규 데이터 상관성을 도출하고 재고 감축 작업을 지시하며 장기 재고 이적 등 판단 결과에 기반을 둔 이행 기능을 뜻한다. 신뢰성은 수집된 데이터의 신뢰성에서 시작해 인터록(Interlock) 등 작업 이상 상황에 대한 안정성, 예측 가능한 작업 수행 보장까지의 역할을 수행한다. 민첩성은 실시간 처리 수준의 향상, 제조 운영 관련 경보, 조치 소요시간, 정보 공유 등의 기능에 빠른 대응력을 확보하는 것이다. 연계성은 다양한 대량의 데이터를 유관 데이터 영역으로 검토해 활용하고 수집, 저장, 가공, 활용 사이클상의 CEP처럼 기능과의 연계를 수행한다. 마지막 지능성은 변화된 여건에 따라 스스로 판단하는 의사결정력을 발휘한다. 배치 잡(Batch Job)을 통한 주기적 판단을 가능하게 하며 마스터 판단 기준을 통한 인풋 데이터(Input Data)에 따라 아웃풋(Output)을 도출한다.

 

독일에 위치한 지멘스(SIEMENS) 암벡 공장은 빅데이터를 활용해 대부분의 공정을 자동화했다. 각 설비에는 센서가 부착되더 있고 부품마다 일련번호가 있어 문제가 발생하면 그 위치를 확인할 수 있다. 이 공장에서 컴퓨터가 하루에 분석하는 데이터만 5,000만 건으로 매년 182억 건이 넘는다. 이렇게 많은 데이터를 통해 각 설비 및 부품의 불량 관리가 이뤄지기 때문에 불량률도 낮다. 지멘스에 따르면 이 공장의 불량률은 0.0012%이다. 100만 개 생산하는 동안 나오는 불량품은 고작 12개인 것이다.

 

스마트팩토리의 주요 기술은 제품개발 및 공정개발을 위한 CAD, CAE, CAPP, CAM 등과 데이터 수집을 위한 계측기, 디지털 변환기, 디지털 센서, 이미지, 동영상, RFID, NFC, 2차원 바코드 등이다. 이 기술들이 공장에 적용된다면 1인당 생산량, 생산 능력, 납기 준수율 등은 증가할 것이며 생산 불량률, 제조 원가, 생산 관련 의사 결정 시간이 감소할 것으로 예상된다.

 

회로관리, 데이터 공유로 공정 효율 증대

 

폴리오그는 스마트팩토리에서 솔루션과 시스템을 연계해 회로 관리를 수행한다. 폴리오그가 수행하는 회로 데이터 가치 창조는 품질, 업무 효율을 증대시키며 원가 절감 등을 위한 기준 데이터 역할을 맡게 된다.

 

R&D에서 제조까지의 데이터 공유를 통해 분석 코어, 데이터 연계 등을 위한 디지털화도 중요하다. 또한 제품에 관여되는 모든 정보(분석, 해석, 검증, 제조, 불량, 이력 데이터 등)는 한 공간 내에서 추적이 가능해야하며 오프라인상의 데이터, 로그, 작업자들간 상호 정보 교류가 가능한 온라인으로 연결하는 O2O의 할용도 필요하다.

 

회로 관리는 데이터 공유에서부터 시작하며 이는 보안이 필수다. 데이터 공유는 곧 업무 효율 증대와 정보 교류, 품질 향상, 원가 절감 등의 효과를 불러일으킨다. 

 

모든 데이터와 정보는 시스템 내에서 운영되고, 정보는 항시 설계 뷰 데이터와 연동된다. 부품과 회로 검색은 사용 도면과 해석, 검증, 제조와 연동해 지원된다. 변경 이력, 검증, 해석 결과, 제조 불량 데이터는 차기 리비전(revision), 신규 제품 개발에 활용할 수 있다. 제조 사양 데이터(Metal Mask, 작업지도서, 마운트 등)은 양산에 적용돼 준비 시간을 단축시킬 수 있도록 지원하며, 법인 간의 제조 장비 편차를 파악해 제조 계획에 대한 기초 데이터로 활용 가능하다.

 

회로 설계 데이터를 활용한 사전 검증 및 해석 기반 운영은 게이트 강화를 통해 이뤄진다. 검증 및 해석에 대한 표준 룰(rule) 설정 및 관리는 룰 이력 관리로 이어지며 기본적인 부품, 회로 이상 유무 및 변경 이력 관리도 수행한다. 사전 및 해석은 베이직(Basic)과 어드밴스(Advance)로 운영되고, 검증 결과를 직접 확인할 수 있도록 시스템이 연계된다. 해석 결과는 설계qb 데이터의 마크업(Markup)을 활용해 항시 설계 데이터와 연동할 수 있도록 운영되며 해석에 대한 1차 베이직 후 문제에 대한 전문가 그룹을 활용을 위해 어드밴스가 운영된다. 

 

제조 연계는 회로 설계 데이터를 활용한 제조 데이터 생성으로부터 시작된다. 시 생산 활용을 확대해 제조상의 불량을 사전에 제거한 후 제조 불량 데이터를 검증하고 기술 자료로 변환시킨다. 이는 시 생산에서 설계 뷰 데이터 활용 작업의 효율성을 강화하고 보안에 대한 방안을 모색한다. 모든 정보 교류는 설계 뷰 데이터 내에서 처리되며 불량 및 생산 관련 데이터도 프로젝트, 리비전과 연계해 관리된다. 추후 양산 준비 시간 및 품질 유지에 효과적으로 활용할 수 있다.

/정가현 기자(eled@hellot.net)