안녕하세요 여러분, 저는 AB 공장 자동화 시스템 팀의 일원인 Alex입니다. 생산 관리자, 공장 책임자, 교대 근무가 끝날 때 너무 많은 거부된 부품을 처리하는 홀수 현장 감독자로부터도 항상 이런 질문을 받습니다. 공장 자동화 시스템이 실제로 생산 오류를 줄일 수 있습니까?
나는 그런 회의론이 어디서 나오는지 알고 있다. 수년 동안 나 역시 공장 측에서 소형 전자 부품을 만드는 라인을 운영하면서 '사소한' 오류라도 눈덩이처럼 불어나는 것을 보았습니다. 교대조 1번, 직원이 와인딩 장치를 올바르게 정렬하는 것을 잊어버렸고 회로가 단락되어 폐기되어야 하는 장치 300개가 있었고 라인을 재작업하는 데 4시간의 가동 중지 시간이 있었습니다. 팀이 부주의한 것이 아닙니다. 인간은 특히 피곤하거나 서두르거나 비판적 사고가 필요하지 않은 반복적인 작업을 처리할 때 실수를 합니다. 자동화가 들어오는 곳은 바로 여기인데, 단순히 로봇을 라인에 올려놓고 좋다고 말하는 것이 아닙니다.
기본부터 시작해 보겠습니다. 생산 오류는 그냥 발생하는 것이 아닙니다. 이는 인적 오류(단계 누락, 잘못된 측정, 피로), 장비 드리프트(약간 보정되지 않은 오래된 도구, 아무도 감지하지 못하는 부품 마모), 프로세스 불일치(각 작업자가 "더 잘 알기" 때문에 단계를 조금씩 다르게 조정함) 등 몇 가지 버킷에 속합니다. 좋은 자동화 시스템은 세 가지 모두를 목표로 하며 팀이 몇 달 동안 불평해 왔던 문제를 해결하는 것을 보았습니다.
예를 들어 권선 애플리케이션을 생각해 보십시오. 와인딩은 매우 반복적이고 매우 정밀한 작업 중 하나이며, 그렇지 않은 경우 해당 부품은 쓸모가 없습니다. 저는 많은 공장에서 작업자가 장력을 설정하고 와이어를 안내하고 카운트가 숫자에 도달하면 멈춰야 하는 수동 또는 반자동 와인딩을 사용하는 것을 보았습니다. 피곤한 작업자는 10회전 정도 카운트를 놓치거나 장력을 너무 빡빡하게 설정하여 와이어를 끊어 전체 스풀을 낭비할 수 있습니다. 이것이 바로 우리의 맞춤형 솔루션이 필요한 곳입니다.비표준, 맞춤형 권선 장치. 우리는 코어 크기, 와이어 게이지, 권선 패턴 등 모든 작업이 조금씩 다른 맞춤형 변압기를 제작하는 고객을 위해 이것을 구축했습니다. 우리 장치를 사용하기 전에는 와인딩 작업에서 오류율이 7.2%였습니다. 지금은 0.5% 미만입니다. 왜? 시스템은 정확한 장력을 유지하도록 프로그래밍되어 있으므로 광학 센서(사람의 눈이 아님)를 사용하여 회전을 계산하고 재료 변화에 맞게 자동으로 조정됩니다. 더 이상 운영자가 추측할 필요가 없으며, 라인이 너무 빨리 가동되기 때문에 교대근무 중에 표류할 필요도 없습니다.
잠깐만요, 여러분 중 일부가 "하지만 맞춤형 장비용으로 제작된 라인이 없다면 어떻게 될까요?"라고 생각하시는 분들이 계시다는 것을 알고 있습니다. 바로 그곳이다생산 라인 수정우리는 최근 절연 전선 생산량을 늘리려고 노력하고 있었지만 이미 최대 용량에 도달한 오래된 수동 라인에 갇혀 있는 소규모 전자 공장과 협력했습니다. 그들은 전체 라인을 교체할 여력이 없었기 때문에 우리는 고속 와인딩 모듈과 통합 품질 검사 센서로 기존 라인을 수정했습니다. 수정 전에는 절연체 정렬 불량 및 권선 장력 불량으로 인한 오류율이 5.8%였습니다. 수정 후 3개월이 지나면 그 수치는 1.1%로 떨어졌습니다. 가장 좋은 부분은? 그들은 작업을 위해 전체 공장을 폐쇄할 필요가 없었습니다. 우리는 근무 시간 외에 작업을 수행했기 때문에 총 생산 시간은 12시간만 손실되었습니다. 가동 중단 시간을 연장할 수 없는 중소 규모 공장에는 이는 큰 문제입니다.
오류가 발생하는 또 다른 큰 영역은 석고 하소와 같은 연속 공정 라인입니다. 15분마다 아무도 확인하지 않아 하소 온도가 10도씩 변하는 공장을 본 적이 있는데, 이로 인해 경도가 고르지 않고 나중에 조립 시 부품이 파손되는 일이 발생합니다. 이는 작은 오류가 아닙니다. 석고 보드의 10%가 너무 부드러워지면 몇 단계를 놓친 것보다 훨씬 더 많은 낭비를 보게 됩니다. 우리의석고 하소 생산 라인드리프트가 있는 경우 몇 초 내에 열과 재료 흐름을 조정하는 실시간 온도 센서와 자동 공급 제어 기능을 사용합니다. 건축 자재 업계의 한 고객이 이 라인으로 전환하여 첫 달에 하소 오류를 82% 줄였습니다. 그들은 일주일에 500개 이상의 보드를 재가열해야 했습니다. 지금은 10도 안 됐어요.
그러나 자동화는 단순히 인간을 대체하는 것이 아닙니다. 지루하고 오류가 발생하기 쉬운 작업을 대신하여 팀이 실제로 인간의 손길이 필요한 작업에 집중할 수 있도록 하는 것입니다. 예를 들어, 우리의단열재 권선 장치전기 케이블 생산의 경우 반복적인 권선과 장력을 가하므로 작업자는 최종 제품에 외관 문제(컴퓨터가 항상 파악할 수 없는 문제)가 있는지 확인하고 시스템에 문제가 있는 경우 문제를 해결하는 데 시간을 보낼 수 있습니다. 우리 고객 중 한 명은 이전에 운영자가 90%의 반복 와인딩과 10%의 실제 품질 작업을 수행했다고 말했습니다. 이제는 상황이 바뀌었고 하루 8시간 동안 같은 일을 해도 지치지 않기 때문에 오류율이 낮아졌습니다.
또한 솔직히 말해서 자동화는 만능이 아닙니다. 일반 로봇을 구입하고 특정 프로세스에 맞게 교정하지 않고 연결만 하면 여전히 오류가 발생합니다. 우리는 자신의 라인에 표준 장치를 버린 다른 자동화 공급업체를 시도한 후 고객이 우리를 찾아오도록 했으며, 고유한 부품 크기나 재료 차이를 처리할 수 없었기 때문에 결국 더 많은 오류가 발생했습니다. 그렇기 때문에 맞춤화가 중요합니다. 시간을 들여 오류가 발생한 위치, 라인의 병목 현상이 무엇인지 정확히 파악하고 작업에 적합한 시스템을 구축하는 것이 아니라 그 반대가 아닙니다.
숫자에 대해 이야기해 봅시다. 모두가 그것에 관심을 갖고 있기 때문입니다. 지난 3년 동안 우리는 와인딩, 가공, 조립 라인을 살펴보며 12개 산업 분야의 47개 시설과 협력했습니다. 자동화 솔루션을 구현한 후 생산 오류가 평균적으로 감소합니까? 78%. 이는 꾸며낸 통계가 아닙니다. 우리는 모든 클라이언트의 오류율 전후를 추적하며 그 숫자는 거짓말을 하지 않습니다. 우리가 협력한 한 자동차 부품 공장에서는 브레이크 라인 와인딩 오류율이 9.1%였습니다. 맞춤형 장치 이후에는 0.3%입니다. 또 다른 금속 스탬핑 공장은 자동 공급 및 정렬 도구를 사용하여 라인을 수정한 후 부품 오정렬 오류를 90% 줄였습니다.
제가 현대 자동화에 대해 좋아하는 또 다른 점은 데이터입니다. 많은 사람들은 라인을 자동화할 때 장력 수준, 온도, 개수, 드리프트, 심지어 센서 교정 빈도까지 모든 단계에서 실시간 데이터를 얻을 수 있다는 사실을 잊어버립니다. 이 데이터를 통해 오류가 발생하기 전에 추세를 파악할 수 있습니다. 예를 들어, 권선 장력이 매 교대마다 2%씩 올라가기 시작하면 시스템이 이를 표시할 수 있으며, 불량 부품 전체를 확보하기 전에 팀에서 장력을 보정할 수 있습니다. 하루에 한 번만 장력을 확인할 수 있는 수동 프로세스와는 큰 차이가 있습니다.
자동화로 전환하는 것이 부담스러울 수 있다는 것을 알고 있습니다. 특히 예산이 부족한 소규모 기업이거나 수년 동안 같은 방식으로 일하는 데 익숙한 팀의 경우 더욱 그렇습니다. 직원 재교육에 대해 걱정하거나 자동화로 인해 일자리가 사라질까 봐 걱정하는 공장 관리자들과 이야기를 나눈 적이 있습니다. 제가 본 바로는 그렇지 않습니다. 우리 고객은 거의 항상 운영자를 유지 관리, 문제 해결, 품질 관리 등 더 높은 기술을 갖춘 역할에 재배치하는데, 이는 더 성취도가 높고 더 나은 급여를 받는 경우가 많습니다. 또한 오류 감소(다운타임 감소는 말할 것도 없고)로 인한 비용 절감은 일반적으로 12~18개월 이내에 자동화 시스템 비용을 지불합니다.
그러면 원래 질문으로 돌아가서 공장 자동화 시스템이 생산 오류 수를 줄일 수 있습니까? 예, 하지만 모든 경우에 적용할 수 있는 솔루션이 아니라 귀하의 라인에 적합한 시스템인 경우에만 가능합니다. 이는 수동 와인딩, 온도 드리프트, 부품 정렬 등 프로세스의 정확한 오류 지점을 목표로 삼는 것입니다. 인간이 잘 못하는 반복적인 작업을 대신하여 팀이 자신이 잘하는 일을 할 수 있도록 하는 것입니다. 이는 비용이 많이 드는 실수가 발생하기 전에 문제를 파악하기 위해 데이터를 사용하는 것입니다.
부품 폐기, 재작업 처리, 반복 작업으로 팀이 지쳐가는 데 지치셨다면 저희가 도와드릴 수 있습니다. 우리는 소규모 스타트업부터 대규모 다국적 공장까지 모든 규모의 공장과 협력하여 고객의 특정 요구에 맞는 자동화 시스템을 구축하고 수정합니다. 맞춤형 와인딩 장치, 라인 수정 또는 전체 생산 라인 점검이 필요한 경우 전문 용어나 부담 없이 프로세스를 안내해 드릴 수 있습니다.
자동화를 통해 생산 오류를 줄이는 방법에 대해 이야기할 준비가 되었다면 당사 팀에 문의하여 대화를 시작하세요. 우리는 귀하의 공장을 방문하여 귀하의 현재 프로세스를 매핑하고 오류가 발생한 위치와 이를 수정하는 방법을 정확하게 보여줄 수 있습니다.
참고자료
- 국제자동화학회. (2022). 공장 자동화가 생산 오류 감소 및 효율성에 미치는 영향. ISA 간행물.
- 제조 엔지니어링 및 기술 저널. (2023). 와인딩 및 연속 처리 작업을 위한 맞춤형 자동화 솔루션. MET 프레스.
- 미국 에너지부. (2021). 산업 자동화: 중소기업의 폐기물 감소 및 제품 품질 개선. DOE 산업 기술 사무소.
- 생산 운영 관리 저널. (2022). 제조 분야의 인간-자동화 협업: 오류 완화 및 인력 생산성 향상. POM 저널.
- 첨단 제조 기술의 국제 저널. (2023). 레거시 생산 라인을 위한 라인 수정 전략: 비용, 가동 중지 시간 및 품질 결과. 뛰는 것.