중소기업 설비보전프로세스 스마트화 (2회)

소개

이 프로젝트의 궁극적인 목적은 현장에서 수집한 설비보전 데이터를 활용해서 실시간 대시보드를 만들고, 주월간 경영회의에서 이를 논의하게 하여 생산성향상의 기회를 이끌어내는 것이다. 전반적인 개요는 다음과 같다.

현장인원이 입력하고 활용할 앱시트 모바일뷰까지 만들고 난 후, 구글시트에 수집된 설비이력 데이터를 앱스 스크립트를 통해 웹에 게시했다. 그 후 파워비아이에서 이를 불러와서 경영회의에 사용할 대시보드에 연계시킨다.

[설비 사후보전 앱 구축 추진개요]

한국 이름이 다른 테이블

진행과정

추진과정 중 사용한 도구와 사용의도는 다음과 같다.

- AppSheet: 설비보전 앱 구축

- 시간, 위치(위도,경도), 사용자 정보를 현장으로부터 실시간으로 수집

- 로그인 없이도, 모바일 사용자 자동인식

- Apps Script:

- Google Sheets와 BI 도구 연동 자동화 (스크립트 코드 저장 > 배포 > 웹 앱 URL 생성)

- 코드 생성은 Gemini 2.5 Pro Preview에 요청

- 참고로, Flowith로도 시도해봤지만 큰 차이는 없었다.

- Power BI:

- 웹 앱 URL 데이터를 불러온 후에는 내장되어 있는 파워쿼리로 데이터타입을 변경하거나 파생변수를 생성하는 등 데이터를 가공, 편집하여 ETL 과정이 계속 유지되도록 했다(갱신시에도 문제가 없다)

- 앱시트에서 자동 생성된 key값 때문에 데이터 타입 불일치 오류가 발생했으나, key열을 삭제해서 해결했다.

- 주/월별 집계를 위해 표준달력 테이블과, 조직구성원 테이블을 생성했다. 이러면 년간/월별 설비보전 목표실적 비교 시각화까지 가능해진다(완료되진 않았다)

Azure 작업 목록의 스크린 샷
휴대 전화에서 한국 TV 쇼 스크린 샷
한국 MP3 플레이어 - 스크린 샷
한국 발신자 - 스크린 샷
한국의 사람들의 수를 보여주는 그래프
CNC 머신 - 스크린 샷
한국어 텍스트가있는 Google 파워 페이지
한국어를 가진 한국 웹 사이트의 스크린 샷
한국어 텍스트가있는 Google 검색 페이지의 스크린 샷
컴퓨터 화면 사진이있는 컴퓨터 화면의 스크린 샷
데이터 목록을 보여주는 컴퓨터 화면의 스크린 샷
그래프 및 막대 차트를 보여주는 컴퓨터 화면
한국 비즈니스 대시 보드의 스크린 샷
CNN 예방 유지 보수라는 단어가있는 한국어 문자 메시지

결과와 배운점

처음에는 설비에 QR코드를 붙여 스마트폰으로 스캔하여 인식하게 하려고 했다. 하지만 정밀 가공을 다루는 제조 현장은 기름과 오염이 심해 QR 코드가 온전하게 유지되기 어렵다는 점을 깨달았다. 결국 모바일 환경에서 설비를 선택하는 UI가 현장 인원에게 훨씬 편하고 현실적인 방법이라는 결론에 도달했다.

이쯤해서 '구글시트 데이터를 Looker Studio로 시각화하는 것이 더 쉽지 않았을까?' 하는 의문이 들 수도 있다. 물론 구글시트 데이터는 Looker Studio와 바로 연결되어 시각화하기 쉽다. 그러나 시각화 결과물의 수요자가 경영진이라는 점을 생각할 때, 컨설턴트로서 데이터 집계가 아닌 비즈니스 인텔리전스(BI) 구현이 목적이었으므로, Power BI보다 덜 예쁜 Looker Studio는 적합하지 않다고 판단했다. 결국 BI는 단순히 보기 위함이 아니라, 결정을 이끌어내는 도구라는 점을 다시 한번 느꼈다.

처음에는 구글시트 데이터셋을 웹앱으로 보내고 이것을 BI 툴에서 불러오는 과정을 Make이나 n8n에게 사정해 볼 생각이었다. 이번 프로젝트에서 가장 큰 장애물이라고 생각했었다. 그러나 이 장애물은 Gemini가 가르쳐준 Apps Script 몇 줄로 간단히 해결되어, 좀 허탈하기까지 하다. (Apps Script 초보인 내가 공부도 안하고, 정말 이래도 돼나?)

애초에 AppSheet에선 3개 이상의 테이블을 관계로 연결시키는 건 무리일거라는 가정도 기우였다. AppSheet는 특히 모바일 환경에서 강력한 기능을 발휘한다. 사용자가 특정되므로 로그인과정도 필요가 없다. 실시간 상황 정보 입력, 사용자 식별, 위치 기반 입력 등은 간단하면서도 MES(제조실행시스템) 구축을 대체할 수 있을 만큼 강력한 기능이다(실제로 스마트공장을 구축한 기업들의 상황은 최소한 이번 사례만 못하다). 그러니 이 모든 것을 무상 도구만으로 구현했다는 점은 매우 만족스러운 결과이다.

설비보전테이블을 제품테이블과도 연관시키면 더 좋았겠다는 생각이 이제야 든다. 그러면 어떤 설비에서 어떤 제품을 만들 때 더 높은 부가가치가 발생하는지도 드러날 것이다. 설비보전 목표도 설정한다면 목표 대비 실적을 비교해서 볼 수도 있을 것 같다. 나중에 설비보전 테이블을 이들과 연관지어서 더 깊이 있는 인사이트를 도출해 봐야겠다.

매번 일지를 작성하던 현장인원의 일을 조금 편하게 해준 대가로 컨설팅 기회가 되어 돌아올 거라고 상상하니 즐거워진다. AI가 해준건데 . . . 이번 경험을 통해 현장 데이터가 책상 위 PC에서 만든 어떤 보고서 보다 소중하다는 교훈을 또 실감한다.

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