정시 납품을 위한 Güdel의 3D 플랜트 시뮬레이션

생산 과장에서 중간 관리 시스템을 설계하는 것은 목표로 하는 처리량을 달성해야 하기 때문에 매우 까다로운 작업이다. Güdel이 이러한 물류 시스템의 사이클 타임과 가동률을 분석하기 위해 3D 플랜트 시뮬레이션을 개발하였다.

볼프강 라이넨(Wolfgang Lynen): 자유 기고가

핵심 내용

  • 자동차 산업은 JIT(Just In Time) 및 JIS(Just In Sequence)로 부품을 공급한다. 이를 위해 제조사의 운송 기술과 창고 정보가 필요하다.
  • Güdel은 자동화 구성 요소로 이러한 시스템을 계획하여 제작하고 있다.
  • Güdel은 전체 시스템을 시각화하고 성능을 분석하기 위해 Visual Components를 이용하는 3D 플랜트 시뮬레이션을 개발하였다.
  • 이 시스템은 시뮬레이션을 통해 고객 요건의 충족 여부를 사전에 확인할 수 있다.

타이어 제조사는 매일 자동차 제조사에 12,000개의 타이어를 자동차 조립라인에 JIT(just in time) 및 JIS(just in sequence) 방식으로 순서대로 납품해야 한다. 여기에 타이어 유형은 천차만별이다. 이를 상상해 보자. 아마도 잘 조직된 중간 창고와 똑똑한 물류 시스템이 필요할 것이다. 타이어 제조사가 이를 직접 감당할 필요는 없지만, 이를 위한 전문 업체, 그러니까 이처럼 까다로운 과제를 해결해주는 업체가 있을 것이다.

스위스 랑엔탈에 본사를 둔 Güdel Group이 이런 회사 가운데 하나이다. 이 업체는 전 세계에서 선도적인 자동화 기술과 리니어 기술 그리고 구동 기술을 공급하는 회사이다. Güdel은 1954년 설립 이래, 전 세계 30여 개 공장에서 약 1,200명이 근무하고 있으며, 제품 라인은 리니어 가이드, 스티어링 랙, 프로켓, 기어에서 리니어 축, 갠트리 로봇까지 다양하다.

Güdel은 이러한 자동화 구성 요소 외에도 조립식 건축 자재, 식품 팔레타이징 등 여러 종류의 제품을 보관하고 분류, 피킹하기 위한 토털 시스템을 제공한다. Güdel이 계획하고 제조, 발송하는 타이어 분류와 보관 및 팔레타이징 자동화 솔루션이 이러한 시스템 가운데 하나이다.

여러 타이어들이 임시 보관소에서 적재되고 있다. 완전한 팔레트를 만들기에 충분한 타이어가 모일 때까지 이 곳에서 대기한다.

중간 보관 시 타이어 분류

타이어는 제조되는 즉시 임의의 순서대로 인피드 운반 기술을 통해 일반 바코드 스캐너를 거친다. 바코드 스캐너가 타이어의 바코드를 판독한 후 이 데이터를 물류 흐름 컴퓨터로 전송한다. 물류 흐름 컴퓨터는 타이어가 어느 보관소로 가야 할지를 결정하고, 이후 해당 임시 보관소의 갠트리 브리지가 타이어를 집어 내어, 리니어 축과 갠트리를 따라 창고 상부에서 이동하는 그리퍼가 타이어를 동일한 유형의 스택에 올리거나 또는 새로운 스택을 만든다. 안정성을 위해 스택 높이는 최대 1.6m로 제한한다. 최대 8,000개의 타이어를 보관하는 임시 보관소에서는 반출 팔레트가 타이어가 가득 찰 때까지 여러 유형의 타이어들이 임시 보관된다. 타이어 세트가 완전하게 완성되면, 그리퍼가 스택을 잡고 팔레타이징 유닛으로 운반한다.

하루 12,000개가 요구되는 높은 처리량을 달성하기 위해 여러 갠트리 브리지에 다수의 그리퍼를 사용한다. 이 그리퍼들은 Y 축은 최대 3.5m/s 속도로, Z 축은 최대 5 m/s ²의 가속으로 움직인다. 이러한 시스템에 Güdel의 수많은 표준 구성 요소를 사용하지만, 고객 별로 목적이 다르다는 점이 문제이다. 공장의 크기와 팔레타이징할 물품의 치수, 무게 그리고 처리량 요건이 매번 다르기 때문이다. 복잡성과 신뢰도, 처리량에 대한 까다로운 요건으로 인해 플랜트 계획과 시뮬레이션을 위해 우수한 솔루션을 사용해야 한다.

Güdel은 이상적인 시스템을 Visual Components 솔루션에서 발견하였다. Güdel은 핀란드 기업인 Visual Components의 3D 플랜트 시뮬레이션 소프트웨어를 사용하여 생산 솔루션을 구상, 시뮬레이션하고 검증할 수 있게 되었다. 일반적으로 이러한 시스템을 계획하는 출발점은 고객과 협의한 2D 레이아웃이다. 이 초안에서 출발하여 플랜트 구성 요소를 하나의 시스템으로 조립한다. 이때 Visual Components가 제공하는 라이브러리를 이용하고, 다른 한편으로 수많은 구성 요소(리니어 축, 갠트리, 로봇 등 Güdel의 스마트 구성 요소)를 직접 성계하고 사용자 정의 라이브러리에 저장한다.

이러한 프로젝트에서 브리지 이동 경로는 매우 유동적이기 때문에, 파이썬(Python)으로 시뮬레이션 로직을 매핑한다. Güdel은 이를 위해 ‘소팅 & 팔레타이징(sorting and palletizing)’ 사업 부문에 맞도록 자체 파이썬 라이브러리를 개발하였다. 이 라이브러리 덕분에 시스템의 계획 시간을 크게 단축할 수 있다.

시스템 퍼포먼스 문제를 조기에 발견하다

Güdel AG ‘소프트웨어 테크놀로지’ 부서의 요나단 카멘친드는 그의 동료들과 함께 토털 시스템 소프트웨어, 즉 자재 흐름 컴퓨터와 창고 관리 시스템의 프로그래밍이 염려가 되어, 시스템 일부를 Visual Components로 완전히 매핑하였다. 이런 방식으로 명세서에 따라 시스템을 완전히 가상 제작하고, 통계를 모아 시스템에서 있을 수 있는 퍼포먼스 문제를 조기에 발견하고 수정할 수 있었다. “작업 시간의 대부분을 Visual Components로 3D 시뮬레이션을 작성하는 데 사용하고 있습니다. 이번 프로젝트를 위해 Visual Components를 이용한 상세한 시뮬레이션을 작성하였고, 사이클 타임과 갠트리 부하율 그리고 임시 저장소 부하율을 다양한 시나리오로 정확하게 분석할 수 있었습니다.”(요나단 카멘친드)

Güdel이 자체 라이브러리에서 Visual Components에서 이용하기 위해 3D 시뮬레이션을 위한 구성 요소를 취합하였다.

시스템이 요건을 충족하는지 시뮬레이션은 안다

Güdel은 고객이 요구한 성능을 시스템이 제공할 수 있도록 어떻게 보장하는가? 요나단 카멘친드는 이 점이 Visual Components를 이용한 플랜트 시뮬레이션의 본질적인 장점이라고 보았다. “시스템이 사이클 타임과 갠트리 브리지 부하율 평가를 할 수 있어, 처리량 기준으로 고객의 요건을 충족하도록 보장할 수 있었습니다. 또한 시뮬레이션을 통해 임시 보관소 개수가 충분한지 확인할 수 있었습니다.”

Güdel이 시뮬레이션을 구동하기 위한 수고는 합리적인 수준이다. “Visual Components의 라이브러리와 Güdel의 충분한 정보 덕분에 프로젝트 개발 시간을 크게 줄일 수 있었고, 이런 작업을 위해 필요한 시간이 예전과 비교하여 극히 일부에 불과합니다. Visual Components 소프트웨어의 스마트 컴포넌트를 이용하여 베어링, 브리지, 인피드 그리고 아웃 피드를 간단하게 서로 연결할 수 있습니다. 자재 흐름 컴퓨터 등의 프로그래밍을 포함하여 토털 시스템의 최초 버전에 대략 100시간 정도밖에 걸리지 않았습니다. 이후로는 다른 시나리오에서 대략 80시간이 걸렸습니다.”(요나단 카멘친드)

요나단 카멘친드에 따르면 고객도 이 솔루션에 매료되었다고 한다. 고객이 계획 중인 플랜트의 정교한 시뮬레이션을 볼 수 있다면 플랜트 제조사에 대한 신뢰가 높아질 것이다. 또한 주문을 확보하고 미래의 또 다른 성공을 위한 토대가 될 것이다.