E = 6.8726 + 0.1167 × 비가동시간 + 0.1909 × 생산중량
- 방법
- 회귀 Baseline
- 성능·해석
- R² 0.96 · 일별 Baseline−Actual 방식으로 월간 절감량 산정
Former · 데이터분석 · 전기
FM공정 비가동시간 축소와 LOT 생산중량 확대를 통한 원단위 개선
Former의 비가동시간·생산중량과 전력사용량 관계를 회귀모델로 분석하고, 대기·정지시간 축소와 LOT 생산량 확대의 절감 잠재량을 평가한 사례입니다.
01 · CHALLENGE
현장에서 확인한 주요 과제
- LINE별 에너지 원단위 편차와 설비조건·작업자 운전방식·제품 Mix 차이 분석 필요
- 시간가동률 향상을 위한 대기·정지시간 감축 가능성 검토
- LOT/BATCH 생산중량 확대를 통한 단위 생산량당 전력사용 감소 가능성 검토
02 · DATA
분석에 사용한 데이터
- Former 가동·비가동·부하시간 및 생산중량
- Former 전기소비량
- 공기압축기 유량 및 전력량
03 · BASELINE / MODEL
Baseline 및 예측모델
E = 0.1074 × 유량 + 164.9166
- 방법
- 유량 기반 Baseline
- 성능·해석
- R² 0.95 · 유량과 전력량 상관계수 0.983
04 · SAVING OPPORTUNITY
1차 절감 잠재량 시나리오
| 개선 시나리오 | Baseline | 목표 | 1차 잠재량 |
|---|---|---|---|
| FM공정 · 비가동시간 축소 + LOT 생산중량 확대비가동시간은 Q1 수준, 생산중량은 Q3 수준을 목표로 적용 | 510min/day · 2,778kg/day · 0.215kWh/kg | 410min/day · 4,100kg/day · 0.204kWh/kg | 5.4% |
검증 조건
동일 LINE·동일 제품 Mix에서 비가동시간과 생산중량만 변화시켜 비교하고, LINE별 차이는 층화하여 검증합니다. 공기압축기는 유량 기준 Baseline을 별도로 적용합니다.
자료 기준: 에스코프로 국내 제조 E사 MES·EMS Baseline 분석 및 최종 절감잠재량 보고서 기반
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우리 사업장·시설 데이터에도 같은 방식으로 적용할 수 있을까요?
에너지사용량과 주요 영향인자 데이터가 있다면 현재 설비·시스템의 Baseline과 절감 가능성을 함께 검토할 수 있습니다.