인사이트리포트

라면 제조로 알아본 국내 선진 식음료 기업 A사의 스마트팩토리 구축 전략

여러분 라면 좋아하시죠? 시원한 국물에 쫄깃한 면발까지, 남녀노소 가릴 것 없이 대한민국 국민이라면 누구든 좋아하는 음식이 아닐까 싶은데요. 최근에는 K-푸드의 인기가 높아지면서 글로벌 시장에서도 크게 주목받고 있습니다.     그런데 이 라면, 어떻게 만들어지는지 혹시 생각해 본 적 있으신가요? 식품 제조 현장에서 하나의 제품이 생산되려면 수많은 원재료와 생산 설비를 관리하는 동시에 엄격한 품질과 식품 안전 기준까지 충족해야 하는데요. 우리가 좋아하는 이 라면 역시 여러 가지 공정과 관리를 거쳐 생산됩니다. 오늘은 미라콤이 스마트팩토리 구축 프로젝트를 진행한 국내 주요 식음료 기업인 A사의 사례를 다뤄 보고자 합니다. 라면 제조 현장에서 마주하게 되는 주요 pain point로는 무엇이 있는지, 그리고 미라콤은 이러한 pain point를 어떻게 해결했는지 알아보겠습니다.   | 라면은 어떻게 만들어질까? 라면 제조는 제면 공정부터 시작됩니다. 면 반죽을 롤러로 눌러 얇은 면으로 뽑아내는 과정인데요. 이렇게 뽑힌 면은 증숙 공정과 납형 공정, 유탕 공정, 냉각 공정을 거쳐 우리가 아는 라면의 모양새를 갖추게 되죠.     라면을 이루는 또 다른 축인 스프 공정도 빼놓을 수 없습니다. 스프는 보통 커다란 쿠커(솥)로 만드는데요. 다양한 재료를 배합하고 조리해 감칠맛 나는 스프를 만듭니다.     제면 공정과 스프 공정은 둘 다 배합 과정을 거칩니다. 제면 공정에서는 밀가루와 배합수를 섞어 반죽을 만들고요. 스프 공정에서는 대두유나 간장, 온수 등을 배합합니다. 그리고 이 배합 과정에서 라면 제조 현장에서 마주하는 첫 번째 pain point가 발생합니다.   | Pain point&Solution: 배합   문제는 배합 과정에서 작업자가 원료를 직접 계량하고 설비 조건까지 수동으로 설정한다는 점입니다. 이 과정에서 원료가 잘못 투입되거나 정량보다 많거나 적게 투입되는 일이 발생할 수 있는데요. 작은 오차라도 제품의 맛과 품질 편차로 이어질 수 있습니다. 품질 이슈는 식음료 기업의 브랜드 이미지에 치명적인 타격을 입히기도 하죠.  미라콤아이앤씨는 스마트팩토리 구축 프로젝트를 통해 원료가 정확하게 계량·투입될 수 있도록 했습니다. 시스템이 레시피를 설비에 전달하도록 해 작업자가 제품명과 운전 레시피 번호만 확인하면 설비를 가동할 수 있도록 했습니다.     또 전자저울과 시스템을 연동해, 미량의 원료도 정확하게 계량하여 투입할 수 있도록 했습니다. 작업자의 노하우가 아닌 표준화된 레시피를 적용해 면과 스프를 생산할 수 있도록 한 것이죠. | Pain point&Solution: 날인   만들어진 면과 스프는 포장 공정을 거치며 시중에서 판매되는 라면 한 봉지가 되는데요. A사엔 포장 공정 또한 날인 단계에서 오류가 발생하는 등 pain point가 있었습니다. A사의 경우 글로벌 시장에 제품을 수출하는 까닭에 유통기한을 수출국의 형식에 맞추어 인쇄해야 했습니다. 문제는 수동으로 날인 정보를 입력하다 보니 수출국의 형식과 맞지 않게 유통기한이 인쇄되곤 했다는 건데요. 형식에 맞지 않는 날인 정보가 인쇄됐을 경우엔 대량으로 제품을 폐기할 수밖에 없었습니다.     미라콤과 구축 프로젝트를 진행한 후엔 어떻게 바뀌었을까요? A사는 더 이상 사람이 수동으로 날인 정보를 입력하지 않습니다. 대신 미라콤의 MES를 통해 작업 지시별 날인 정보를 전송하여 입력 오류를 최소화했습니다. 이를 통해 A사는 대량 폐기로 인한 손해를 현저히 줄이고 품질 신뢰성 또한 한층 높일 수 있었죠.   | Pain point&Solution: 이력 추적   식음료 제조 공장은 제조 과정에서 품질 사고가 발생했을 시, 그 원인을 추적할 수 있어야 합니다. 어떤 재료에 문제가 있었는지, 문제의 범위는 어느 정도인지 조속히 밝혀 조처할 수 있어야 한다는 것이죠. MES 기반의 역추적을 통해 박스 단위로 어떤 재료에 문제가 생겼는지 범위를 확인할 수 있게 되었다는 점도 구축 프로젝트를 통해 A사가 거둔 성과였습니다. A사는 박스 단위로 어떤 재료에 문제가 생겼는지 그 범위를 확인할 수 있게 됐고요. 그 결과 품질 문제 발생 시 원활하고 민첩한 대응을 할 수 있게 되었죠.     | Pain point&Solution: 생산 품질 관리 A는 수기 관리로 인한 데이터 오입력과 문서 작업 증가 문제 또한 해결할 수 있었습니다. 설비 연계를 통해 MES에서 실시간으로 실적을 처리하고, 이를 ERP에 전송하도록 한 것인데요. 이를 통해 데이터 정확성을 확보했음은 물론 문서 작업 및 일 마감 시간도 대폭 줄일 수 있었습니다. 식음료 제조의 필수 요건이라 할 수 있는 HACCP 인증을 위한 HACCP 일지를 전자문서화해, 식품 안전 이력을 체계적으로 관리하고, 감사 대응과 추적성 또한 한층 강화할 수 있게 되었습니다.     또 대부분의 설비를 연동해 비가동, 스펙 아웃(Spec out)된 설비의 상황을 대시보드로 실시간 확인할 수도 있게 되었는데요. 이제 현장 작업자는 물론 사무실에서도 중앙 모니터를 통해 설비 상태를 모니터링해 대응할 수 있게 됐습니다.   *스펙 아웃(Spec out) 설비가 설정된 기준값을 벗어나는 현상   | 식음료 산업에 부는  제조 혁신 바람 구축 프로젝트 이후, A사의 스마트팩토리 성과를 측정한 결과는 고무적이었습니다. 추적/조치 시간은 90% 감소했으며 문서 작성 시간은 종전 대비 반으로 줄었습니다. 실시간 LOT 추적률은 100% 수준으로 향상됐고요. 재고 정확도 역시 90% 증가했죠. 특히 배합 과정에서 발생하곤 했던 자재 오투입이 100% 감소한 점 역시 스마트팩토리 구축 프로젝트를 통해 A사의 pain point가 얼마나 잘 해결됐는지를 보여줍니다.     그간 식음료 업종은 반도체나 전기·전자, 자동차 부품, 금속가공 등 업종에 비해 시스템 자동화 수준이 낮다고 인식되어 왔습니다. 또 생산, 품질, 설비 부문의 운영에 있어 Paper 위주의 수기 관리로 실시간 제조 가시화 및 분석 또한 미흡한 것이 사실이었습니다. 하지만 A사의 사례를 보면 식음료 업종의 선진사들은 이미 새로운 경쟁력 확보에 총력을 다하고 있다는 점을 알 수 있는데요. A사는 최근 AX(AI Transformation)를 위해 새로운 도약을 준비하는 등 글로벌 시장 경쟁력을 더욱 강화하기 위해 제조 혁신의 속도를 높이고 있습니다. 제조 혁신의 첫발은 현장을 제대로 이해하는 파트너와 함께하는 것입니다. 여러분은 어떻게 준비하고 계신가요? 다양한 식음료 제조 현장을 데이터로 연결하고 제조 AX에 앞장서 온 미라콤이 함께 고민하겠습니다. 식음료 제조 현장의 다양한 과제를 해결하고 제조 AX 등 혁신을 함께 준비하고 싶다면 지금 바로 미라콤에 문의해 보세요. 업종 특성을 깊이 이해한 전문가가 여러분의 제조 혁신 여정을 함께하겠습니다. 국내 선진 식음료 기업 A사의 스마트팩토리 구축 사례에 대해 더 자세히 알고 싶으시다면 아래 영상을 확인해 보세요!    미라콤 전문가에 사업 문의를 하고 싶으시다면 아래 버튼을 통해 문의하기를 남겨 주세요!      

거세지는 탄소규제, 한숨 쉬는 산업계

탄소중립 시대로의 이행이 본격화하고 있습니다.   이에 따라 제조 산업을 둘러싼 긴장감도 빠르게 고조되고 있습니다.    녹록지 않은 규제와 감축안이 제시된 가운데 이제 탄소는 특정업종만의 이슈가 아닙니다.    현실이 된 탄소 규제와 그에 따라 한층 까다로워진 비즈니스 환경, 더 나아가 제조 기업이 준비해야 할 사항에 대해 알아보겠습니다.   | 글로벌 탄소 규제는 이미 시작됐다     EU는 올해 1월부터 탄소국경조정제도(CBAM)을 본격 시행했습니다.    CBAM은 EU가 2021년 공개한 환경 규제입니다.   EU가 아닌 국가에 EU와 동일한 수준의 탄소배출 규제를 적용하여공정한 경쟁 여건을 마련한다는 취지로 마련됐습니다.    환경 규제이지만,사실상 유럽의 무역장벽이 될 것이라는 게 산업계의 시각입니다.    실제로 CBAM으로 인해, 올해부터 산업계가 겪게 될 여파가 만만치 않다는것을 알 수 있습니다.   지난해까지는 EU로 수입되는 제품의 탄소배출량을 보고하는 것까지가 의무였다면 올해부터는 유럽으로 수입하는 제품이 배출한 탄소에 비례해 세금을 부과합니다.   독립된 제3인증기관이 기업의 탄소배출량을 검증하면, 수출 기업은 제품 생산 과정에서 배출한 탄소의 양만큼 인증서를 구매해 제출해야 합니다.   | 우리 기업과 무슨 상관일까? 가장 먼저 CBAM의 적용을 받는 건 △철강 △알루미늄 △시멘트 △비료△전력 △수소 등 6개 업종입니다.   난감축 산업인 철강 업계는향후 10년간 5조원에 이르는 부담을 져야 할 것으로 추산됩니다.   더 큰 문제는 타 업종도 안심할 순 없다는 것입니다. 로이터통신에따르면 EU는 지난해 12월 CBAM 개정 방안을 발표하면서 원재료를 넘어 완제품까지 적용 범위를 확대할 방침입니다.    추후 세탁기 등 가전제품이나 자동차 부품 등이 과세 대상에 포함될 수 있다는 전망이 나오는 만큼 향후 CBAM에서 자유로운 업종은 많지 않을 것으로 보입니다.       탄소 규제가 강화됨에 따라 글로벌 대기업들은 공급망 전체로 감축 목표를 확장하고 있습니다.   이는 대기업 본사뿐 아니라 협력사들도 탄소 규제에 대응할 수 있는 역량을 갖춰야 한다는 것을 의미합니다.   문제는 CBAM이 중견·중소기업에 더 가혹하다는 것입니다.   규제 대응 여력이 충분한 대기업은 이전부터 탄소관리를 위한 여러 가지 대응책을 마련해 왔지만,   중견·종수기업 등 인력이나 자금, 정보가 부족한 기업은 이상의 규제에 대응하는 것이 쉽지 않은 까닭입니다.   | 탄소규제 대응을 위해 필요한 것 탄소규제 대응을 위해서는 LCA(Life cycle assessment, 전과정 평가) 평가 기준에 맞는 탄소 추적 체계가 필요합니다.   LCA란원료 채취 단계부터 가공 조립, 수송, 사용, 폐기 등 제품 생애 주기 전체에 걸친 환경 영향을 정량적으로 평가하는 방법론을 뜻합니다. 탄소규제는 제품과 LOT 별 상세 데이터 관리는 물론 LCA를 기반으로 Scope1(직접 발생), Scope2(간접 발생), Scope3(가치사슬 전/후방 발생)에 따라 탄소량을 관리할 것을 요구하고 있습니다.   이에 따라 기업은 검증기관제 제출할 근거 자료를 확보해야 하는데요.   이를 위해선 탄소관리 데이터 다운로드 및 리포팅이 가능해야 할 것이고요.   보다 근본적으로는 IoT 기반 계측을 통한 에너지 효율화와 이를 통한 실질적인 탄소 감축 또한 필요할 것입니다.   더 나아가 탄소 감축 과정에서 발생할 수 있는 생산·품질 문제 또한 방지할 수 있어야겠죠.       | 미라콤이 제안하는 탄소 관리 솔루션     하지만 이처럼 규제에 대응하는 것이, 말처럼 쉽진 않습니다.    일부 대기업을 제외하면 전문 인력과 시스템이 부족한 경우가 많은데요.    제품/LOT별 상세 데이터 관리와 LCA 기반 분석 등 복잡한 배출량 산정및 보고 체계는 제조 기업들의 대응을 더 어렵게 만들고 있습니다.    이밖에도 설비에서 올라오는 탄소 데이터의정합성에 관한 문제, 탄소 감축을 위한 개선 포인트 도출 어려움에 관한 문제 또한 남아 있죠.   이에 미라콤은 제조 고객이 느끼는 이상의 페인포인트를 해결하고, 탄소규제에 원활히 대응할 수 있도록 탄소관리 솔루션을 제공합니다. 미라콤이 제공하는 탄소관리 솔루션의 특장점은다음과 같이 정리할 수 있습니다.     우선, 탄소 배출량 기준환산 관리를 통해 제품 생산의 공정과 설비, 라우팅별 탄소배출량 기준정보를 관리할 수 있습니다.   또 MES 기반의 생산 데이터와 에너지 사용 데이터를 연계해 LOT 단위로 탄소 배출량을 산출할수 있는데요.    이를 통해 제품별 탄소 배출에 관한 실시간 분석과 이력 추적이 가능합니다.       LCA를 기반으로 Scope 1,2, 3 탄소량 관리가 가능해 원료부터 제조, 유통, 사용까지제품 전 과정의 탄소 배출량을 파악하는 것 역시 가능하고요.   에너지 원 단위 관리 기능으로, 전기·용수·가스·스팀·에어 5가지 에너지 원 별로 탄소 사용량을 관리할 수도 있습니다.   공정과 설비를 기준으로 탄소량을 분석해 탄소 및 에너지 절감 방안을 제시하는 점 또한 미라콤이 제공하는 탄소관리솔루션의 특장점이라 할 수 있겠습니다. 무엇보다도 MES 내 탄소 관리 모듈을 통해 탄소 데이터를 축적하고, 이를 기반으로 각 제품별 탄소 배출 리포트를 자동으로 생성할 수 있습니다.    리포트는 ISO에서 요구하는 목차로 구성 되어 있어. 해외 규제 대응은 물론 고객사의 요구 사항에도 충분히 대응하는 데에 활용됩니다.     탄소 규제 대응은 더 이상 선택이 아닌, 기업의 생존 조건으로 자리잡고 있습니다.   데이터 기반의 탄소 배출 관리와 추적 체계가 점점 더 중요해지는 가운데, 이를 뒷받침할 수 있는 통합적인 관리 시스템의 필요성은 점차 커지고 있습니다.   탄소 규제 강화가 거세지는 지금, 장기적으로 탄소 관리 시스템 마련여부는 기업 간 격차를 확대하는 요인이 될 텐데요.   규제 대응을 넘어,변화하는 요구에 대응할 수 있는 기반을 점검해 볼 때입니다.

다크팩토리, AX로 판단하고 RX로 실행하다

| 다크팩토리 실현에 나선 글로벌 제조 기업들   이제 공장은 단순히 자동화된 공간이 아닙니다. 스스로 판단하고, 스스로 최적화하며, 스스로 문제를 해결하는 ‘자율제조 시스템’으로 진화하고 있습니다.    과거의 스마트팩토리가 정해진 프로세스를 자동으로 수행하는 수준이었다면, 최근의 *다크팩토리는 데이터를 기반으로 AI가 스스로 의사결정을 내리고 실행하는 단계로 발전하고 있습니다.   *다크팩토리: 사람이 없어 조명을 켜지 않아도 되는 공장. 산업용 로봇과 AI 등 첨단 기술로 생산하는 미래형 공장을 뜻함     대표적인 사례로 Tesla의 기가팩토리를 들 수 있습니다. 테슬라는 생산 전반에 걸쳐 수집되는 방대한 설비·공정 데이터를 기반으로, 생산 조건과 공정 흐름을 지속적으로 최적화하고 있습니다. 특히 소프트웨어 중심의 생산 제어 구조를 통해, 공정 변경이나 품질 이슈 발생 시 사람이 개입하기 이전에 시스템이 먼저 대응하는 체계를 구축하고 있습니다.   또 다른 사례로는 Bosch의 드레스덴 반도체 공장이 있습니다. 이 공장은 AI 기반 공정 제어와 자율 물류 시스템을 결합해 생산·물류·품질 데이터를 하나의 흐름으로 통합 운영하고 있습니다. 설비 상태와 생산 조건을 실시간으로 분석하여 이상 징후를 사전에 감지하고 대응함으로써, 운영 개입을 최소화하면서도 생산 안정성과 품질을 동시에 확보하는 체계를 구축했습니다.   이러한 변화의 핵심은 명확합니다. 공장은 더 이상 사람이 운영하는 자동화 설비의 집합이 아니라, 데이터가 흐르고 AI가 판단하며 시스템이 스스로 운영되는 하나의 유기적인 체계로 진화하고 있습니다. 다크팩토리는 단순한 무인화가 목적이 아닙니다. 복잡한 제조 환경에서 발생하는 수많은 변수 속에서 인간의 의사결정을 대체할 수 있는 수준의 ‘판단 체계’를 구현하는 것이 본질입니다.   그리고 이 지점에서 제조 경쟁력의 격차가 본격적으로 벌어지고 있습니다. 단순 자동화 수준에 머무른 기업과, 데이터 기반 자율 운영 체계를 확보한 기업은 생산성, 품질, 원가 측면에서 구조적인 차이를 보일 수밖에 없습니다. 이제 질문은 보다 명확해집니다. 공장은 어떻게 ‘판단하는 시스템’으로 진화할 수 있을까요? 그리고 그 판단을 어떻게 실제 제조 현장의 실행으로 연결할 수 있을까요?   | 다크팩토리 실현의 선결 조건 AX·RX   다크팩토리를 실현하기 위해서는 성공적인 AX(AITransformation)과 RX(Robotics Transformation)가 필요합니다. 사람 대신 정교한 판단을 내려줄 수 있는 AI와 이를 실행해 줄 로보틱스가 마련되어야만 무인 생산체계를 갖출 수 있는 까닭입니다.   AX와 RX 실현의 핵심은 신뢰도 높은 데이터 확보에 달려 있습니다. 이때 데이터를 단순히 모으는 수준에 그쳐선 안 되며 설비와 공정, 품질정보를 유기적으로 연결해 데이터 자산으로 전환해야 하는데요. 생산·품질·설비·공정 전반의 제조 데이터를 신뢰성 있게 확보하여 자산화하기 위해서는 이를 취합·정제하고 표준화할 수 있는 고도화된 제조 시스템이 필요합니다.   미라콤아이앤씨는 이를 위한 Full-line up 솔루션을 제공합니다. 우선 설비 데이터를 실시간으로 수집·제어하는 Nexplant MESplus MC와 이기종 시스템 연계 및 인터페이스 표준화를 지원하는 Highway101을 통해 현장 데이터를 누락 없이 확보하고, 다양한 설비와 상·하위 시스템을 유기적으로 연결합니다. 이를 기반으로 축적된 데이터는 표준화와 정제를 통해, 분석 가능한 ‘제조 데이터 자산’으로 전환됩니다.   | 성공적인 제조 AX·RX를 위한 미라콤의 제안   미라콤아이앤씨는 이상의 데이터 수집·연계 체계 위에 자사가 개발한 MES(Manufacturing Execution System, 제조 실행 시스템)인 Nexplant MESplus를 중심으로 제조 데이터 플랫폼을 구축하고, 이를 토대로 AI 엔지니어를 도입하는 청사진을 제시합니다.   Nexplant MESplus는 17개의 모듈과 550개 이상의 기능을 보유한, 전 세계적으로도 경쟁력을 인정받는 플랫폼 기반 솔루션입니다. 생산·품질·설비·공정 전반의 데이터를 통합 관리하며, 제조 전 영역을 아우르는 확장성과 유연성을 동시에 제공합니다.   특히 QMS(Quality ManagementSystem, 통합품질관리)와 EES(EquipmentEngineering System, 실시간 설비데이터 분석 및 엔지니어링)는 Nexplant MESplus 플랫폼에 통합되어 있어, 하나의 시스템 내에서 품질 데이터와 설비 데이터를 실시간으로 수집·분석·처리할 수 있는데요. 이를 통해 현장에서 발생하는 다양한 데이터를 고신뢰·고정합성 데이터로 관리하며, AI 학습과 고도화된 분석의 기반 또한 마련할 수있습니다.   이처럼 통합 플랫폼과 연계 솔루션을 기반으로 확보된 데이터 자산은 AI 모델의 분석 정확도와 예측 신뢰도를 극대화하는 데에 활용됩니다. 기존 Nexplant MESplus 도입 기업은 해당 플랫폼 위에 AI 엔지니어 서비스를 추가하는 방식으로 확장할 수 있는데요. 시스템 교체 부담 없이 단계적이고 현실적인 스마트 제조 고도화를 추진할 수 있다는 강점이 있습니다.   | 막막하기만 했던 제조 AX, 이제 미라콤과 함께   그간 제조 현장에서는 데이터 기반의 AI 활용에 어려움을 겪어왔습니다. 여기엔 몇 가지 이유가 있습니다.   우선 설비·공정·품질 데이터가 실시간으로 폭증하고 있음에도, 이러한 데이터가 즉각적인 의사결정과 실행으로 연결되지 못하는 구조적 한계가 있습니다. 당장 데이터가 시스템별로 분산돼 있어 표준화와 통합 분석이 어렵고, 동일한 이슈를 두고도 공정 조건·설비 상태·자재 정보를 종합적으로 파악하는 데 많은 시간이 소요되는 문제가 있다는 것입니다.   여기에 초 단위로 누적되는 설비 로그와 센서 데이터는 현장 인력이 실시간으로 해석하기에 한계가 있어, 문제 발생 이후에야 원인을 추적하는 사후 대응을 반복할 수밖에 없는 실정이고요. AI 도입에 필요한 데이터 정제와 모델 구축은 그 과정에서 전문 인력과 장기간 검증이 필요해, PoC 이후 현장 확산으로 이어지지 못하는 경우가 적지 않습니다.     미라콤아이앤씨는 AI 엔지니어 도입에 최적화한 솔루션 라인업을 토대로 이러한 한계를 개선하며, 전문 인력 의존도를 낮추면서도 신속하고 신뢰도 높은 의사결정 체계를 구현합니다.   Nexplant MESplus 위에서 구동되는 AI 엔지니어는 불량 원인을 분석하고 이상 징후를 사전에 예측하는 등 무인 자동화에 필요한 작업 지시를 내립니다. 데이터 기반의 최적 조치 방안을 제안하는 것은 물론 현장 담당자와의 인터랙션을 통해 추가 질의·시나리오 분석까지 지원합니다. 이를 통해 현장 의사결정을 실시간으로 보조하고, 문제 해결과 공정 최적화를 주도합니다.   AI 엔지니어가 내린 판단은 로보틱스를 통해 실행됩니다. 미라콤이 제공하는 로봇 제어시스템은 자율이동조작 로봇(AMMR)과 자율이동 로봇(AMR) 등 이기종로봇 통합 제어를 통한 제조 공정 및 물류 자동화를 수행합니다. 실시간 관제 환경 아래 로봇은 충돌과 병목 가능성을 고려해 스스로 이동 경로를 최적화하고, 이송과 피킹은 물론 공정 작업과 품질 검사까지 복합 업무를 수행할 수 있습니다. 제조 기업은 단순 반송을 넘어 생산·공정·검사 전반에 로봇을 활용함으로써 사람의 개입을 최소화하고, 보다 안전하고 안정적인 자율 운영 체계를 구현할 수 있습니다.   이처럼 AX와 RX를 결합한 전략은 단순한 자동화 수준을 넘어, 문제 인지부터 조치까지의 리드타임을 단축하고 숙련 인력 의존도를 완화하며 운영 표준화를 실현하는 데 목적이 있습니다. 또한 로봇 자동화의 확장성과 운영 안정성을 동시에 확보하고, 반복적이고 위험한 작업을 줄임으로써 현장의 안전성을 개선합니다.   미라콤아이앤씨는 ‘판단과 실행이 연결된 자율 제조 구조’의 방향성을 제시합니다. 이를 위해서는 데이터가 분석 보고서에만 머무르는 것이 아니라, 즉각적인 현장 실행으로 이어져야 합니다. 데이터 분석 결과가 현장 실행으로 직접 연결되는 구조를 구현하고, 로봇 역시 개별 공정 자동화를 넘어 라인 전체를 최적화하는 실행 수단으로 확장해야 하는 이유가 여기에 있습니다.     스스로 판단하고 실행하는 공장은 더 이상 먼 미래의 이야기가 아닙니다. 이미 글로벌 선도 기업들은 AX와 RX를 통한 다크팩토리 실현으로, 생산 구조를 재편하고 있습니다.   미라콤아이앤씨는 이러한 변화의 흐름 속에서, 제조데이터의 수집·연계·활용부터 AI 기반 의사결정, 로보틱스실행까지 전 과정을 하나의 체계로 구현할 수 있는 해법을 제시해, 우리 제조 기업의 다크팩토리 실현을 돕고자 합니다.   지난 28년간 제조 고도화를 이끌어온 미라콤아이앤씨에 Nexplant MES 및 제조 AX·RX 도입을 문의해 보세요.    

데이터 기반 제조혁신(MES·스마트팩토리)의 본질을 다시 묻다 | 제조의 제갈량이 필요한 시대

우리는 지금 AI 기술을 도입하는 시대를 지나 ‘AI가 판단의 기준이 되는 시대’로 진입하고 있습니다. 이 변화는 제조 현장에서 더욱 선명하게 드러나는데요. 산업통상자원부는 26년까지 제조 AI 전환에 약 7천억 원의 예산을 투입하기로 했고, 삼성전자는 엔비디아와 협력해 반도체 특화 AI 팩토리 구축에 나서고 있습니다. 이제 AI는 하나의 기술 트렌드가 아니라 산업 질서 자체를 재편하는 힘으로 작동하고 있습니다.  AX(AI Transformation) 시대. 감과 경험으로 움직이던 제조 현장은 ‘자동화의 문제’를 넘어 ‘어떻게 판단하고, 무엇을 예측할 것인가’를 묻기 시작했습니다. 이 변화의 한가운데서 다시 한 번 ‘제조혁신의 본질’을 질문하게 됩니다. | 제조혁신의 본질은 기술이 아니라 ‘의사결정 방식’의 변화이다 많은 경우 제조혁신을 새로운 설비나 솔루션의 도입으로 이야기합니다. 그러나 제조업의 역사를 돌아보면 제조혁신의 본질은 기술의 도입이 아니라 사람의 경험에 의존하던 판단을 데이터로 설명 가능한 결정으로 바꾸는 것에 있었습니다. 과거에는 많은 사람의 경험과 판단이 경쟁력이었습니다. 숙련자의 감과 노하우는 불확실한 환경에서 가장 빠른 답이었기 때문이죠. 하지만 이제 제조 환경은 달라졌습니다. 숙련 인력의 감소와 공정 복잡화로 인해 개인의 경험에 의존한 판단은 더 이상 지속 가능하지 않습니다. 이제 제조혁신이 의미하는 것은 더 빠르게 만드는 것이 아니라 더 정확하게 판단하는 구조를 만드는 것입니다. 즉, 공장은 판단하고 예측하는 시스템으로 진화해야 합니다. 그리고 바로 이 지점에서 우리는 다시 한 번 질문하게 됩니다.  “그래서 지금 제조업의 가장 큰 리스크는 무엇일까?” 기술 변화가 클수록 제조업의 리스크는 기술 그 자체보다 ‘판단 기준의 붕괴’에서 시작됩니다. 투자를 줄이는 결정은 빠르게 내려지지만, 그 과정에서 무엇을 기준으로 판단하고 있는지조차 점검되지 않는 경우가 많습니다. 많은 제조 기업이 비슷한 숫자와 비슷한 조건 속에서도 전혀 다른 결과를 만들어내는 이유가 바로 여기에 있습니다. 기록의 시대에서 ‘예측의 시대’로 과거 제조 운영의 핵심은 사후 기록과 분석이었습니다.   •얼마나 생산했는가 •불량은 얼마나 발생했는가 •사고는 왜 일어났는가   그러나 이 지표들은 문제가 발생한 이후에야 의미를 가지죠. 복잡해진 공정과 빠르게 변하는 환경에서는 이 방식만으로 선제적 통제가 어렵습니다. 이제 공장은 ‘돌아가는 시스템’이 아니라 ‘스스로 판단하는 유기체’가 되어야 합니다.      | 삼국지로 보는 제조 세계관- 조조 VS 제갈량 제조혁신의 본질이 ‘기술’이 아니라 ‘판단 방식’의 변화라면 이 전환을 가장 직관적으로 보여주는 서사가 있습니다. 바로 삼국지입니다. 삼국지는 단순한 영웅담이 아니라 혼란한 시대 속에서 누가 더 정확하게 상황을 읽고 어떤 판단 구조를 가졌는가의 이야기입니다. 그리고 이 서사는 오늘날 제조 현장과 놀랍도록 닮아 있는데요. 최근 공개된 ‘제조 삼국지 콘셉트 AI 애니메이션 영상’은 이 변화를 상징적으로 보여줍니다.     조조의 공장 ― 감과 경험으로 버티는 제조 ‘제조 삼국지’ 애니메이션 속 조조는 압도적인 병력과 실행력을 가진 인물입니다. 문제가 생기면 병력을 더 투입하고, 위기가 오면 더 강하게 밀어붙입니다. 이는 과거 제조업의 운영 방식과 닮아 있습니다. -숙련자의 감과 경험에 의존한 판단 -문제가 발생하면 인력과 자원 추가 투입 -사고는 발생한 뒤에야 원인 분석 겉보기에는 강한 추진력으로 공장을 유지하는 듯 보이지만 실제로는 리스크가 누적되는 구조입니다. 삼국지 영상 속 조조의 메가팩토리가 붕괴하는 장면은 감과 인력 중심의 제조가 가진 구조적인 한계를 상징합니다.     제갈량의 공장 ― 흐름을 읽고 예측하는 제조 반면, 제갈량은 가장 많은 병력을 가진 인물이 아니었습니다. 그러나 그는 늘 전체 흐름을 읽고 싸우지 않아도 되는 선택을 설계했습니다. 제조 현장에서의 제갈량은 바로 데이터 기반 제조혁신을 의미합니다. -공정 흐름의 가시화와 예측 -품질·안전·운영 기준의 표준화 -실시간 데이터에 기반한 의사결정 사람, 데이터, 설비를 하나의 흐름으로 연결된 공장. 이것이 제갈량형 제조입니다. 삼국지 영상 속 제갈량의 부채는 미라콤 FMB(Flexible Monitoring Board) 대시보드로 공정의 실시간 상황을 읽어내는 제조 판단 능력을 상징합니다.     | 불확실한 시대, 문제는 ‘투자’가 아니라 ‘판단’이다   조조의 공장은 사람이 버텨왔지만, 제갈량의 공장은 판단 구조가 버텼습니다. 불확실성이 커질수록 승패는 병력의 크기가 아니라 판단의 정확도에서 갈립니다. 이 차이는 투자 규모의 문제가 아니라 무엇을 근거로 판단했는가의 문제입니다. 바로 이 지점에서 오늘날 제조업의 질문이 시작됩니다.   “지금 이 불확실한 시기에 MES나 스마트팩토리에 투자하는 게 맞을까?” 이 질문은 지극히 합리적입니다. 다만, 여기서 한 가지는 분명히 짚고 넘어가야 합니다.   “지금 투자를 줄이는 것이 안전한가”와  “판단을 멈추는 것”은 전혀 다른 선택입니다.   그래서 MES·스마트팩토리는 ‘선택’이 아니라 ‘기반’입니다 오늘날 제조혁신은 더 많은 설비를 도입하는 문제가 아니라, 누가 공장의 흐름을 읽고, 미래를 준비할 수 있는가의 문제입니다. 그리고 이 지점에서 MES는 더 이상 ‘있으면 좋은 시스템’이 아닙니다. 공정·설비·운영의 흐름을 연결해 판단이 가능한 상태를 만드는 기반 인프라입니다. 미라콤은 이 흐름을 단순히 시스템으로 구축하는 데 그치지 않고, 어떤 데이터를 어떻게 연결해야 의사결정이 가능해지는지를 설계해왔습니다. 즉, MES는 목적이 아니라 도구이며, 그 도구를 통해 ‘판단 구조’를 완성하는 것이 제조혁신의 본질입니다.     | 제갈량형 제조 리더십, 그리고 미라콤   ― ‘더 많은 손’에서 ‘더 나은 지성’으로 지금 제조업에 필요한 것은 더 많은 실행력이 아니라, 흔들리지 않는 판단의 기준입니다. 지금 제조업은 불확실성, 인력, 규제, 경쟁이라는 복합적인 리스크에 동시에 노출돼 있습니다. 이 상황에서 필요한 것은 더 많은 손이 아니라 전체를 보고 흐름을 읽는 ‘지성’입니다. 미라콤은 제조 현장을 가장 가까이에서 이해하며, 데이터·MES를 통해 판단이 가능한 제조 구조를 설계해온 파트너입니다. 삼국지에서 전쟁의 승패를 가른 것이 병력의 크기가 아니라 제갈량의 판단 구조였듯 제조혁신의 승패 역시 데이터의 흐름을 읽고 결정할 수 있는 능력에서 갈립니다. “데이터를 읽는 자, 제조의 내일을 연다.”     지금은 제갈량의 시대,  데이터 기반 제조혁신의 시대입니다.            

매일 수십만 명의 식탁을 책임지는 웰스토리, 스마트팩토리로 맛과 품질을 완성하다 – 아산CK 신공장 구축 사례

삼성웰스토리는 매일 수십만 명의 식탁을 책임지는 업계 대표 주자입니다. 삼성 그룹사를 비롯해 다양한 기업 현장에 식사를 제공하며, 오랜 시간 변함없이 선두 자리를 지켜왔는데요. 그러나 코로나19는 일상에 균열을 만들었습니다. 식당에 모여 함께 식사하는 모습은 줄어들고, 대신 테이크아웃과 간편식이 새로운 표준으로 자리 잡았죠. 변화의 흐름을 정확히 읽어낸 삼성웰스토리는 과감한 선택을 합니다. 외부에서 납품받던 샌드위치와 김밥을 직접 만들어 공급하기 위해 아산 CK 제조 신공장을 짓기로 한 것이죠.이 결정은 단순한 공장 증설이 아닌 사업 구조 전반을 재편하고, 미래 성장을 위한 발판을 마련하는 전략적인 행보였는데요. 이번 인터뷰에서는 삼성웰스토리의 MES와 PLM 운영을 맡고 있는 신경식님을 만나 변화가 왜 필요했는지, 그 안에 담긴 스마트팩토리 구축 전략을 직접 들어봤습니다.  전 공정을 하나로 잇다, 삼성웰스토리의 스마트팩토리 도전 삼성웰스토리는 미라콤아이앤씨와 2023년 8월부터 PI 컨설팅을 시작으로 구축 및 안정화 기간까지 총 14개월간 프로젝트를 통해 WMS(창고관리시스템)와 MES(생산관리시스템)를 통합한 스마트 생산 체계를 구축했습니다. 품질관리, 설비 연계, 출하 관리까지 아우르며 자재 입고부터 생산, 출하에 이르기까지 전 공정을 하나의 흐름으로 관리할 수 있도록 완성하였는데요. 특히 스마트 HACCP 인증 대응을 위한 데이터가 자동으로 축적되는 구조로 설계해 향후 품질 관리와 인증 준비에 있어 한층 더 체계적인 운영이 가능해졌습니다. 미라콤 솔루션 도입의 결정적 배경으로는 PI 컨설팅 단계에서 검증된 결과물과 경험을 꼽았습니다.“이번 프로젝트는 경쟁 입찰로 진행되어 여러 유수의 기업들이 참여했습니다. 단순한 가격 경쟁력 외에도 식품업계에서의 구축 이력과 MES의 전문성과 노하우를 중요하게 평가했는데요. 생산관리뿐만 아니라 자재 재고 관리까지 포함한 WMS 모듈의 비중이 컸기 때문에 해당 분야에서 미라콤의 경험과 경쟁력이 큰 영향을 미쳤습니다.특히 PI 단계에서 미라콤이 수행한 결과물의 완성도가 매우 우수했고, 이것이 본 구축 프로젝트로 이어지는 데 결정적인 역할을 했습니다. 처음 공장은 아직 부지 정리도 완료되지 않았고, 공장 운영 프로세스도 정립되지 않은 상태였습니다. 이러한 여건 속에서 미라콤 컨설턴트분들께서 단순 분석을 넘어 ‘역제안’을 많이 해주셨습니다. 현장을 직접 방문해 프로세스를 하나하나 설계해 주셨고, 저희가 미처 인지하지 못했던 영역까지 채워 주시면서 매우 만족스러운 결과를 도출해 주셨습니다. 또 미라콤 PM분께서 식품업계 MES에 대한 깊은 노하우를 아낌없이 공유해 주셨고, 타사 사례를 벤치마킹할 수 있도록 현장 방문도 주선해 주셔서 담당자들이 직접 보고 느끼며 인사이트를 얻을 수 있었습니다.” 프로젝트를 진행하면서 삼성웰스토리가 가장 높이 평가한 점은 미라콤 MES가 1Tier 솔루션이라는 점이었습니다. 기본 제공 기능이 탄탄하게 갖춰져 있어 신규 시스템을 처음부터 설계할 필요 없이 안정적인 기반 위에서 프로세스를 구축할 수 있었는데요. 별도의 가이드 없이도 업무 흐름을 정립하는 데 큰 도움이 되었으며, 오히려 제공된 기능을 참고해 필요한 프로세스를 역제안할 수 있을 만큼 완성도가 높았다고 밝혔습니다.“기본 기능이 탄탄하면서도 커스터마이징 유연성도 뛰어나 웰스토리의 사업 특성에 맞춘 다양한 기능 구현이 가능했습니다. 안정화 기간에도 추가 개발과 개선 요청에 적극적으로 대응해 현재는 현장 사용자와 IT 운영자 모두 만족하며 시스템을 잘 사용하고 있습니다.”특히 식품업계의 경우 스마트팩토리 수준이 아직 낮아 설비 연계가 어려운 경우가 많지만, 이번 프로젝트에서는 설비에서 수집한 데이터를 가공해 의미 있는 정보로 전환·활용할 수 있도록 했습니다. 이를 통해 현장에서 데이터를 직접 보고, 의사결정에 반영할 수 있는 수준으로 발전시킨 점이 인상적이었습니다.  전 공정을 아우르는 디지털 품질 관리 체계 삼성웰스토리는 현재 품질 관리 분야에서도 솔루션을 적극 활용하고 있는데요. 입고·제품 검사부터 CP/CCP 항목까지 전 과정을 디지털화해 일지 형태로 관리하며, 태블릿이나 PC를 통해 실시간으로 품질 데이터를 입력하고 조회할 수 있도록 운영하고 있습니다. 작업지시 번호를 기준으로 품질 검사가 연계되어 있어 자재 입고 시 검수부터 공정 중 검사, 환경에 대한 CCP 검사까지 전 과정에 걸쳐 체계적인 품질 관리가 가능합니다. 제품 생산 과정에서는 중량 검사, X-ray 이물 검출 등 주요 검사 항목이 설비 및 MES와 연동되어 자동으로 MES에 데이터가 수집되며, 그 결과에 따라 품질 판정이 이뤄집니다. 예를 들어 X-ray 검사에서 불량이 발생하면 해당 수량은 자동으로 리젝트 처리되어 재검사나 재포장이 진행되죠. 출하 단계에서는 비전 검사와 각종 품질 검사를 통과한 제품만 출하 대상이 되며, 이 모든 결과는 품질 관리 이력으로 자동 저장되어 향후 이력 관리와 추적에도 활용되고 있습니다.  자동화 포장 라인, 식품업계 MES 고도화의 기준을 세우다 삼성웰스토리가 꼽은 대표적인 자랑거리는 자동화 포장 라인입니다.“전체 생산의 약 70%가 주문 기반 생산으로 이루어지는데 주문이 접수되어 포장 단계에 들어가면 MES와 설비가 연동되어 출하까지 이어지는 완전 자동화 프로세스를 구현했습니다. 작업자가 설비에서 시작 버튼을 누르면 작업 지시가 자동으로 포장 라인에 전달되고, 지시에 맞춰 자동 포장과 라벨 부착이 진행된 후 출하장으로 이동합니다. 이 과정에서의 실적과 이동 정보도 시스템에 자동으로 반영됩니다.”이러한 자동화 구현은 식품업계의 생산 효율화를 선도하는 사례로 평가됩니다. 일반적으로 식품업계에서는 MES의 제어 수준이 평균 2.0~2.5레벨에 머무는 반면, 이번 구축은 설비 연동 및 제어 영역까지 포함한 2.5레벨 수준의 고도화된 시스템으로 식품 분야 MES 구축 사례 중 한 단계 진일보한 형태라고 자부할 수 있습니다.신경식 IT 담당자는 이번 경험을 바탕으로 제조 경험이 적거나 MES 도입이 처음인 공장이라면 미라콤 MES를 적극 추천한다고 밝혔습니다. 기본 생산 기능뿐만 아니라 필수 프로세스가 함께 내장돼 있어 처음부터 프로세스를 새로 정의해야 하는 고객에게 특히 유용합니다.또 김밥·샌드위치 같은 즉석 섭취 제품 라인부터 자동화 포장, 배치 생산, 생산 계획까지 다양한 공정을 폭넓게 커버하는 범용성과 유연성을 갖추고 있어 식품업계 표준으로 자리 잡을 가능성이 높다고 평가했습니다. 웰스토리는 이러한 구축 경험과 노하우를 바탕으로 향후 MES 도입을 고민하는 다른 식품업체에도 자신 있게 추천할 수 있다고 전했습니다.  미라콤아이앤씨 임직원이 제 동료인 줄 알았어요! 신경식 IT 담당자는 미라콤과의 협업 과정에서 깊은 감사와 동료애를 느꼈다며 함께 일할 수 있었던 점에 대해 여러 차례 감사의 뜻을 표했습니다.Q. 우리 팀과의 협업에서 인상 깊었던 점이 있다면요?-> 시생산이 진행되는 신규 공장이다 보니 생산 과정 중 프로세스 변경이 자주 발생했지만, 큰 동요 없이 변경 사항에 유연하게 대응하며 프로젝트를 안정적으로 이끌어 주셨습니다. 특히 무리한 요청이었을 수도 있는 상황에서도 끝까지 책임감을 갖고 지원해 주셔서 현장도, IT 운영 측면에서도 만족스러운 결과로 이어졌습니다. 안정화 기간에도 단순 유지보수에 그치지 않고, 추가 개발이나 개선 요청에 대해서도 적극적으로 대응해 주셨습니다. 그 결과 지금은 현장에서 실제로 활용 가능한 현장 친화적인 시스템이 자리 잡았고, 사용자 만족도도 높습니다.Q. 앞으로의 계획은 무엇인가요?-> 현 공장의 생산 능력만으로는 전체 수요를 맞추기 어려운 상황이라 향후 제2공장 또는 제3공장의 확장 계획도 검토 중입니다. 공장이 추가로 구축될 경우 기존 시스템의 안정성과 효율성에 대한 신뢰를 바탕으로 현재 잘 운영되고 있는 솔루션을 확장하는 형태로 적용할 계획입니다. 또 시스템 안정화는 올해 1월에 마무리되었지만 구축 인력 중 일부가 유지보수 지원을 위해 계속 현장에 투입되어 안정적인 운영을 도와주고 있습니다. 앞으로도 시스템 유지보수는 지속적으로 이어질 예정입니다.Q. 마지막으로 하고 싶은 말이 있다면?-> 이번 프로젝트에 참여하신 미라콤 구성원분들께 정말 깊은 감사를 드립니다. 초기 PM 인력을 제안받을 때도 식품 업계 경험이 있는 인력을 요청했고, 그러한 요구를 세심히 반영해 주신 점이 큰 도움이 되었습니다. MES 프로젝트는 '끝이 좋아야 진짜 성공'이라고들 하는데 예정된 일정에 맞춰 종료 보고를 마무리할 수 있었고, 웃으면서 마무리 인사를 할 수 있었습니다. 그 자체가 이 프로젝트의 가장 큰 성공이라고 생각합니다.  매일 수십만 명의 식탁을 책임지는 웰스토리, 스마트팩토리로 맛과 품질을 완성하다 – 아산CK 신공장 구축 사례         

위생과 품질이 곧 경쟁력, 스마트팩토리가 바꾸는 식음료 제조

2024년, 미국 육류 가공 공장에서 리스테리아 균 감염으로 10명이 사망하고 60명 이상이 입원하는 심각한 사고가 발생했습니다. 이로 인해 약 7백만 파운드의 제품이 리콜되고, 약 400억 원에 달하는 손실과 함께 해당 공장이 영구 폐쇄되는 등 기업에 막대한 타격을 주었는데요.식음료 제조업은 위생과 품질 관리가 생명과도 같습니다. 작은 품질 문제 하나가 전체 생산과 수익에 큰 영향을 미치기 때문이죠. 이번 사건은 설비와 공정 모니터링의 부재가 얼마나 치명적인 결과를 초래할 수 있는지를 여실히 보여줬습니다. HACCP 체계를 갖추고 있음에도 불구하고, 설비 노후, 실시간 모니터링 시스템의 부재가 사고를 막지 못한 것입니다. 만약 공정별 온도, 습도, 살균 데이터가 자동으로 기록·분석되어 기준치 이탈 시 즉각 대응할 수 있었다면 피해를 크게 줄일 수 있었을 텐데요. 이처럼 식음료 산업은 위생과 품질에 매우 민감하지만, 소규모·중소 제조기업이 많기 때문에 스마트팩토리 도입 수준은 아직 낮은 편입니다. 그렇다면 식음료 업계가 경쟁력을 높이고 안전한 제품을 만들기 위해서는 어떤 전략이 필요할까요? 오늘은 식음료 업종의 특징과 함께 스마트팩토리 구축 성공 사례를 살펴보겠습니다.    |  식음료 업종의 특징과 주요 Pain Point  식음료 생산 현장은 두 가지 생산 방식이 동시에 돌아가는 특이점이 있습니다. 한쪽에서는 배치 단위로 정밀하게 레시피를 맞추고, 다른 한쪽에서는 충진·포장 라인에서 연속 생산이 이어지는데요. 여기에 HACCP 인증 요건까지 더해져 제조 과정에서는 한 번의 실수도 용납되지 않습니다. 이 때문에 원재료가 입고되는 순간부터 완제품이 출고될 때까지 모든 공정의 기록과 이력이 반드시 남아야 합니다.  식품 안전과 품질 관리 규제는 제조 현장을 보이지 않는 철벽처럼 둘러싸며, 작은 품질 문제 하나도 수억 원의 손실로 직결됩니다. 그런데도 여전히 많은 식음료 공장은 종이에 의존한 수기 관리를 이어가고 있는데요. 이러한 방식은 현장의 신속한 판단을 어렵게 하고, 데이터의 신뢰성도 떨어뜨리죠.  에너지와 용수 사용, 온실가스 배출, 대기질, 화학물질 안전, 포장재 수명, 원료 조달까지 식음료 산업은 환경과 안전 관리에서도 수많은 과제를 동시에 짊어지고 있습니다. 게다가 설비가 멈추거나 품질 이상이 발생해도 이를 실시간으로 파악하고 대응할 체계가 부족한 경우가 많습니다. 결국 식음료 산업은 규제·품질·환경 관리라는 삼중 압박 속에서 데이터 기반의 신속한 의사결정 체계를 갖추는 것이 시급합니다. 스마트팩토리와 실시간 데이터 관리 시스템이야말로 오늘의 위기를 내일의 경쟁력으로 바꾸는 가장 확실한 해법입니다.   |  식음료 업계의 자동화 수준과 현황  업종 특성과 매출 규모에 따라 자동화 수준은 다르지만, 전반적으로 설비 자동화 수준이 낮은 구조입니다. 그러나 최근에 생산 효율과 품질 안정성을 동시에 높이기 위해 설비 자동화 시스템을 도입하는 기업들이 눈에 띄게 늘어나고 있습니다. 미라콤이 진행한 식음료 업종 컨설팅에서도 이러한 변화를 확인할 수 있었는데요. 대부분의 기업이 수작업 중심의 기초 시스템만 갖춘 1.3단계 수준에 머물고 있지만, 스마트팩토리 구축 후에는 3.4단계로 도약해 정보 가시화·실시간 실적 관리가 가능한 제어·자동화 체계를 갖출 수 있어 생산 효율과 품질 관리 설비 가동률까지 모두 높일 수 있는 결과를 확인할 수 있었습니다. 최근 식음료 업계에서는 로보틱스 기술이 자동화 혁신의 핵심 트렌드로 떠오르고 있는데요. 국내 로봇 상용화 수준은 아직 해외에 비해 낮은 편이지만, 글로벌 기업들은 이미 다양한 솔루션을 선보이고 있습니다. 일본 Yaskawa Electric Corporation은 식품 포장과 가공을 위한 전문 로봇을 개발 중이며, OMRON Corporation은 IBM의 데이터 분석 기능과 결합한 자사 로봇공학 기술로 생산공정을 최적화하고 있습니다. 스위스의 ABB Group은 식음료, 헬스케어, 포장 분야에서 로봇 솔루션을 제공하며, 풀무원과 계약해 실험실 재배 식품 취급용 로봇 솔루션 개발을 추진하고 있습니다.* *출처 : 식품음료신문(http://www.thinkfood.co.kr)    |   식음료 현장의 고민, 미라콤 솔루션이 해결합니다  식음료 제조 현장은 배합 믹서, 포장기, 적재기 등 설비별 작업 변경 시 오류가 발생할 위험이 크고, 숙련된 작업자 의존도가 높습니다. 설비마다 작업 인력이 분산되어 효율이 떨어지는 것도 큰 문제죠. 미라콤의 Nexplant MESplus를 도입하면 작업 지시를 확정하는 순간 설비 레시피가 자동으로 설정되어 오셋팅으로 인한 불량을 방지하고, 작업 준비 시간을 단축할 수 있습니다. 이를 통해 숙련된 작업자 의존도를 낮추고 작업 인력을 줄일 수 있습니다. 또 배합 믹서, 포장기, 적재기 등 설비 데이터를 MES와 연계하면 시간, 중량, 투입량, 온도, 수량 등 주요 실적이 자동으로 수집되고 ERP로 전송됩니다. 수기 입력과 문서 작업 시간을 줄이는 동시에 데이터 정확성을 확보할 수 있어 작업자의 개입 없이도 신뢰할 수 있는 실적 관리가 가능해집니다. 특히 계량과 중량 데이터를 전자 저울과 연동하면 오투입이나 오중량 사고를 방지하고, 데이터가 자동으로 저장되어 품질 이슈를 예방할 수 있습니다. HACCP 일지도 MES를 통해 전자 문서화할 수 있어 공정 실적, 검사, CCP 일지, 일상 점검까지 간편하게 관리할 수 있으며, 설비 비가동과 효율 분석을 통해 생산 효율을 높일 수 있습니다. 이처럼 Nexplant MESplus으로 식음료 현장의 맛과 품질, 작업 효율, 데이터 신뢰성을 한 번에 잡을 수 있답니다.   |  글로벌 라면 제조 기업, 스마트팩토리로 생산성과 수익 동시에 잡다!  글로벌 라면 제조 대표 기업 S사는 수출 증가와 안정성을 고려해 신공장에 스마트팩토리를 도입했습니다. 15개월간 제면, 포장, 스프 제조 등 전 공정에 MES를 적용하고 약 300대 설비의 데이터를 연동하여 종합효율분석 체계를 구축했는데요. PI컨설팅을 통해 현장을 면밀히 분석한 후 자동화 라인을 구성했습니다. 스마트팩토리 도입으로 봉지면, 용기면, 건면 제면라인부터 스프 배합·믹스, 포장까지 레시피 관리와 칭량 자동화가 가능해졌습니다. 품질 분석, KPI 관리, HACCP 관리, 공정 데이터 자동 수집, 점검일지 자동 작성 등 제조 전 과정의 실시간 모니터링과 관리가 가능해져 중앙운전실(CCR)에서는 설비 제어와 공정 상태를 한눈에 확인할 수 있게 되었습니다. 이를 통해 생산성을 높이고 불량 추적과 원인 분석도 실시간으로 수행할 수 있게 되었죠.해외 수출 제품에도 동일한 추적 기능을 적용해 식품 안전을 강화했으며, 탄소 배출, 태양광 발전량, 전력, 용수, 스팀 사용량 등 친환경 데이터 관리까지 통합 운영할 수 있는 초대형 스마트팩토리를 성공적으로 구축했습니다. 이를 통해 작업 효율과 품질 신뢰성을 동시에 확보하며, 글로벌 수준의 제조 가시성을 달성할 수 있었습니다.  -  미라콤아이앤씨는 국내를 대표하는 식음료 기업에 스마트팩토리를 구축하며 풍부한 레퍼런스와 경험을 보유하고 있습니다. 실제 업계에서는 미라콤의 풍부한 경험과 노하우, 편리하고 원활한 협업 방식을 높이 평가하고 있습니다. 이를 바탕으로 스마트팩토리 전 과정을 소프트웨어로 연결하고 혁신하는 ‘Software Defined Factory’ 선도 기업으로 자리매김하고 있습니다.    위생과 품질이 곧 경쟁력, 스마트팩토리가 바꾸는 식음료 제조