QA/QC 아티클 스터디_1주차(1)_융착 공정의 제조데이터 분석을 통한 불량 및 생산조건 최적화 사례

아티클 주제 : 융착 공정의 제조데이터 분석을 통한 불량 및 생산조건 최적화 사례 - 제조 AI Use Case - INTERX / Industrial AI & Autonomous Manufacturing Partner

융착 공정의 제조데이터 분석을 통한 불량 및 생산조건 최적화 사례 - 제조 AI Use Case - INTERX / Indus

 

 

 

➕ 아티클 요약 및 주요 내용

요약

수요기업 (주)서연이화의 도어트림 융착 공정에 스마트공장 고도화를 도입하여 AI 기반 불량 분석과 생산 조건 최적화, 설비 이상 감지 모델을 적용함. 이를 통해 불량률과 생산 비효율 문제를 해결하고, 생산 원가 절감과 품질 보증체계를 확립함.

 

- 문제점: 설비에 대한 상태를 모니터링할 수 있는 데이터 수집 불가능으로 비효율적인 육안 검사가 이루어져 불량 원인 분석이 어려웠음

- 해결 방법: 센서 기반 데이터 수집 → AI 분석 모델 적용 (불량 예측, 최적 조건 설정, 설비 이상 감지)

- 성과

• Defect Analysis (불량 분석)
  • 불량률 감소: 0.3% → 0.1% 이하
  • 불량 조치 시간 단축: 50% 이상
  • 불량 손실 비용 절감: 50% 이상
• Recipe Analysis (생산 조건 분석)
  • C/T 단축: 10%
  • 에너지 절감: 10%
  • 생산 원가 절감: 5%
• Equipment Analysis (설비 분석)
  • 설비 비가동 시간 감소: 50% 이상
  • 설비 이상 조치 시간 단축: 50% 이상
  • 설비 손실 비용 절감: 50% 이상

 

주요 포인트 

 

• 원인
  • 데이터 수집이 부족하여 융착 조건 조정 및 최적 운영 기준이 없음
  • 검사 정확도가 육안에 의존해 개인별 편차 발생
  • 플라스틱 소재 특성 변화로 최적 조건 설정 어려움
  • 설비 이상 관리는 사후 조치에 머물러 있음
• 결과
  • 융착 검사 반복 및 비가동 로스 발생
  • 불량 원인 분석 및 근본적 해결 어려움 

→ 이러한 원인을 해결하기 위해 스마트공장 고도화를 통한 AI 기반 데이터 분석 모델이 적용

 

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➕ 핵심 개념 및 용어 정리

• 핵심 개념
  스마트공장 :  ICT(정보통신기술) +제조기술 = 공장의 모든 요소를 디지털화하고 생산 과정에서의 효율성을 극대화하는 시스템
  즉, 원자재부터 최종 제품까지의 각 단계가 데이터로 통합되어 관리되는 방식인 "수평적 통합"과 생산, 제조, 물류 등 다양한 단계가 하나의 시스템 안에서 서로 연계되어 자동화되는 "수직적 통합"으로 되어있음

 

• 용어 정리: 

- 도어트림: 자동차의 내부 도어 패널로, 인테리어 마감재 역할(차량 실내 디자인 향상, 소음 및 진동 방지, 각종 스위치/손잡이/스피커 등을 장착하는 역할, 승객 보호 및 편안함 제공)

 

- 융착공정: 융착(Fusion Welding)은 재료를 녹이거나 가열해서 서로 결합시키는 공정입니다. 즉, 열과 압력을 가해 두 부품을 융합하고 고착화시키는 방식입니다. 일반적으로 플라스틱 도어트림을 제작할 때 사용됨

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➕ (선택) 실무 적용 사례

아티클에서 다룬 분석 방법을 실제 업무에서 어떻게 적용할 수 있을까요

관련 사례를 찾아보거나, 가상의 시나리오를 만들어보세요.

 

[현대미포조선, 디지털생산혁신센터 개소]

조선 계열사는 디지털 기반의 미래 전략 : FOS(Future of Shipyard)

목표: 2030년 지능형 자율운영 조선소 구현, 생산성 30% 향상 및 공기 30% 단축

계획:

1) '소조 로봇 시뮬레이션' /  '패널라인 생산 최적화'

즉, 내업 공정 시뮬레이션을 통해 최적 로봇 제품을 선정하고, 장비·설비 배치 등을 최적화한 뒤 영상처리 기술로 용접선 궤적 추적과 부재 틀어짐 현상 감지 등이 가능한 '소조립부재 자동 용접로봇 시스템'을 2024년까지 구축할 예정

 

2) 선박 건조 전 공정에 디지털 작업지시 시스템을 구축, ▲생산 계획 ▲근태 정보 ▲안전 지침 등의 정보를 일원화해 관리하고 있다. 과거에는 항목별로 나누어 확인해야 했던 작업 내용, 공정 상황 등의 정보를 한눈에 처리할 수 있는 셈이다.

기대효과 : 고질적 인력난 해소 및 생산 효율성 증대( 생산 현장에서 수집된 데이터를 분석해 문제점을 파악하고 이를 바탕으로 설계를 수정하는 ‘선박건조의 선순환’ 과정으로 선박 품질 및 공정 효율성 제고)

 

3)▶ ‘설계-생산 일관화 플랫폼’ 개발 및 자동화 장비 실증 주도

- 디지털생산혁신센터는 1) 생산자동화 지향 설계시스템 개발 2) 제조혁신 플랫폼 기반의 가상물리시스템(Cyber Physical System) 구축 3) 생산 기계화·전동화·자동화 구현 등을 통해 선박 건조 현장에 최적화된 디지털 제조환경을 조성

 

4) 2025년까지 내업공정을 중심으로 곡판 성형로봇, 가공/소조 로봇, 갠트리형 슬릿(Slit) 로봇, 판넬 용접(SAW) 로봇 등의 자동화 설비를 도입하고 있으며, 디지털생산혁신센터가 디지털 트윈(실제와 동일한 특성을 가진 가상공간에서 진행하는 모의 시험)을 활용해 신기술을 검증

 

출처 : https://www.hd-hmd.com/ad/news_view.jsp?news_num=479&crp=1

HD현대미포

https://economist.co.kr/article/view/ecn202409190037

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