배터리 공정 데이터 분석 시스템으로 생산 효율 극대화

이 기업은 배터리 제조 공정에서 발생하는 대량의 데이터를 개별 시스템에서 분산 관리하고 있었습니다. 각 공정 단계마다 독립적인 데이터베이스를 운영하고 있어 전체 공정을 통합적으로 파악하기 어려웠습니다. 설비에서 수집되는 센서 데이터는 일 평균 수백만 건에 달했지만, 이를 실시간으로 분석할 인프라가 부족했습니다. 품질 이슈 발생 시 원인 규명을 위해 여러 시스템을 수동으로 조회해야 했고, 이 과정에서 평균 3~5일의 시간이 소요되었습니다. 데이터 기반의 체계적인 공정 관리 시스템 구축이 시급한 상황이었습니다.

핵심 과제는 여러 공정 단계에서 수집되는 이기종 데이터를 하나의 웹 대시보드로 통합하는 것이었습니다. 전극 공정, 조립 공정, 화성 공정 등 각 단계에서 서로 다른 포맷과 주기로 데이터가 생성되어 표준화가 선행되어야 했습니다. 실시간 모니터링은 물론, 과거 데이터 기반의 추세 분석과 이상 탐지 기능도 필수 요구사항이었습니다. 또한 현장 엔지니어부터 경영진까지 다양한 사용자 그룹이 각자의 관점에서 데이터를 활용할 수 있는 유연한 대시보드 구조가 요구되었습니다. 기존 레거시 시스템과의 호환성을 유지하면서 점진적으로 전환할 수 있는 마이그레이션 전략도 함께 수립해야 했습니다.

각 공정 설비의 데이터 수집 체계를 표준화하고, 실시간 스트리밍 파이프라인을 설계했습니다. 설비별로 상이한 통신 프로토콜을 통합 게이트웨이를 통해 단일 포맷으로 변환하는 미들웨어를 구축했습니다. 대용량 시계열 데이터를 효율적으로 처리하기 위해 전용 데이터베이스를 도입하고 집계 전략을 수립했습니다. 대시보드는 현장 엔지니어가 직관적으로 사용할 수 있도록 UX에 집중하며, 반복적인 사용성 테스트를 거쳐 화면 구성을 최적화했습니다. 개발 초기부터 현장 엔지니어의 피드백을 적극 반영하는 애자일 방식으로 프로젝트를 운영했습니다.

웹 기반 통합 대시보드를 구축하여 셀 단위 공정 데이터를 실시간으로 시각화했습니다. 공정별 트렌드 분석 화면에서는 일간·주간·월간 단위로 주요 지표의 변화 추이를 한눈에 확인할 수 있습니다. 이상치 알림 시스템은 통계적 기법을 적용하여 공정 이탈을 자동으로 감지하고 즉시 담당자에게 통보합니다. 품질 추적 리포트 기능은 개별 셀의 전체 생산 이력을 역추적할 수 있도록 설계되었습니다. 사용자별로 필요한 지표를 자유롭게 배치할 수 있는 맞춤형 대시보드 구성 기능도 함께 제공합니다.

품질 이슈 대응 시간이 35% 단축되었고, 공정 데이터 기반 의사결정이 가능해졌습니다. 이전에는 수일이 걸리던 불량 원인 분석이 실시간 데이터 조회를 통해 수시간 내에 완료되었습니다. 공정 간 데이터 연계를 통해 상관관계 분석이 가능해져 잠재적 품질 리스크를 사전에 식별할 수 있게 되었습니다. 이후 Cell/Jig 통합 관리 시스템까지 확장 개발을 진행하게 되었고, 프로젝트의 성공을 바탕으로 다른 생산 라인에도 동일한 시스템을 적용하는 계획이 수립되었습니다. 현장 엔지니어들의 데이터 활용 역량이 향상되어 조직 전체의 데이터 문화 정착에도 기여했습니다.