철강 제품 창고, 따로 보던 크레인과 적치 현황을 3D 트윈 한 화면으로

1. 도입 이유

적치할 자리를 찾으려면 담당자가 적치 구역을 직접 다니며 빈자리를 확인해야 했고, 크레인 알람이 울려도 해당 크레인의 위치부터 확인해야 했습니다. 크레인과 적치 현황을 한 화면에서 확인하며 작업을 정할 방법이 필요했습니다.

2. 현장 조건

강관과 코일을 출하 전까지 적치해 두는 창고였습니다. 천장 크레인이 제품을 들어 옮기고, 그 아래로는 트럭과 작업자가 오갔습니다. 어느 자리에 얼마나 더 적치할 수 있는지는 담당자가 적치 구역을 직접 다니며 확인해야 했습니다.

크레인 위치와 작업 지시는 크레인 제어 시스템에, 적치 위치는 창고 관리 엑셀에, 이상 알람은 설비팀 화면에 따로 표시됐습니다. 그래서 크레인 이상 알람이 울려도, 해당 크레인이 지금 어디서 무슨 작업을 하는지부터 따로 확인해야 했습니다.

창고가 넓고 천장이 높아 관제실 CCTV로는 크레인이 지금 무엇을 들고 어디로 가는지 알아보기 어려웠습니다.

기존 방식의 한계

• 어느 자리에 얼마나 더 적치할 수 있는지 담당자가 적치 구역을 직접 다니며 확인했습니다.
• 크레인 이상 알람이 와도 그 크레인이 지금 어디서 무슨 작업 중인지 바로 알 수 없었습니다.

3. 해결 방법

창고와 크레인을 3D 트윈으로 옮기기

창고 내부와 천장 크레인을 촬영해 3D 트윈으로 만들었습니다. 적치 현황 전체는 위에서 내려다보는 시점으로, 트럭과 작업자가 드나드는 입구는 입구 시점으로, 크레인 작업은 크레인을 따라가는 시점으로 전환해 확인할 수 있습니다.

크레인 동작과 적치 현황 표시하기

크레인 위치와 운전 모드(자동, 수동)를 트윈 위에 표시하고, 시간당 처리량과 적치 공간 사용률은 대시보드에서 한눈에 확인할 수 있게 했습니다.

Vision AI 화면을 트윈 안에 배치

크레인 카메라 영상에서 Vision AI가 인식한 결과를 트윈 안 패널에 표시해, 영상과 위치를 함께 확인할 수 있습니다.

이상 신호 그래프 표시

크레인의 주행 속도나 들어 올린 무게 같은 동작 데이터가 평소 범위를 벗어나면 이상 감지 그래프에 표시합니다. 동시에 해당 크레인을 트윈에서 색으로 강조해, 알람이 울리기 전에 어느 크레인을 점검해야 하는지 바로 확인할 수 있습니다.

4. 진행 과정

1. 현장 조사 · 요구 정리: 물류팀, 설비팀과 함께 크레인 작업 지시가 어떤 순서로 전달되고 어느 단계에서 지연되는지부터 정리했습니다.
2. 현장 촬영 · 측량: 창고 내부를 촬영하고 크레인 주행 범위와 적치 구역을 측량했습니다.
3. 트윈 구축 · 최적화: 창고 트윈을 만들고, XR 장비와 관제실 PC에서 바로 열 수 있는 용량으로 줄였습니다.
4. 연동 · 검증: 크레인 제어 데이터와 Vision AI 결과를 연결하고, 실제 작업 기록과 트윈 동작이 맞는지 확인했습니다.
5. 운영 이관: 물류팀이 운영을 시작하도록 인계하고, 적치 구역이 바뀌었을 때 트윈을 수정하는 방법을 정리했습니다.

5. 도입 후 달라진 점

프로젝트를 함께 진행해 보니 어땠나요?

창고 내부를 촬영하고 크레인 주행 범위와 적치 구역을 측량해 주셨습니다. 크레인 제어 데이터와 Vision AI 결과를 연결한 뒤 실제 작업 기록과 트윈 동작이 맞는지 확인해서, 화면을 믿고 쓸 수 있었습니다.

도입하고 나서 무엇이 달라졌나요?

적치 자리를 정하는 방식이 달라졌습니다. 예전에는 어느 자리에 얼마나 더 적치할 수 있는지 담당자가 적치 구역을 직접 다니며 확인했는데, 이제는 트윈의 적치 공간 사용률부터 확인할 수 있게 됐습니다.

운영하면서 특히 나아진 점이 있다면 무엇인가요?

크레인 알람에 대응하기 쉬워졌다는 점입니다. 알람이 울리면 트윈에서 해당 크레인이 어디서 무슨 작업 중인지 바로 확인할 수 있습니다. 자동 운전과 수동 운전 중인 크레인도 한 화면에서 구분됩니다.

— 물류팀 담당자