사내 제작 AI(인공지능) 로보트 강화 학습을 통한 기술자 공수 대폭 삭감 (전편)

Monist가 일본 OKI데이터 공장을 취재하여 AI를 엔지니어의 업무 혁신에 활용한 사례를 3회에 걸쳐 번역 송부합니다.


일본의 제조업관련 현장에서는 노동력 부족현상이 심각하다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 제조현장에서 업무 효율화와 개선 활동이 활발히 진행되고 있다. 그 핵심을 이루고 있는 것이 로봇과 AI(인공지능)이다. 산업용 로봇이 이미 제조현장에서 많이 사용되고 있지만 AI와 융합하기엔 그렇게 간단하지 않다. 그러나, 산업용 로봇과 AI를 융합하여 양산공정에 적용 성과를 내고 있는 공장이 있다. 일본 군마현 다카사키시에 있는 OKI데이터 LED통괄 공장이다.

OKI데이터 LED 통괄공장은 LED관련 모듈조립공정에서 양팔 로봇과 AI강화학습을 융합, 최적화를 실현, 생산라인을 구축하는데 드는 기술자의 공수를 10분의 1로 삭감하였다. 더욱 놀라운 점은 AI와 필요한 치구를 거의 독학으로 공장 내에서 제작하였다는 점이다.

                                                  로봇과 AI로 무인생산라인을 실현한 OKI데이터 LED 통괄공장: 사진출처 OKI    

LED관련 머더(MOTHER) 공장에서 추진 중인 생산혁신

OKI데이터 LED통괄공장은 LED인자헤드 및 LED모듈의 글로벌 머더공장 역할을 하고 있다. 일본군마현 다카사키시에 있으며 직원은 약 70명이 근무하고 있다. LED인자헤드는 OKI데이터의 주력제품으로 LED컬러 프린터에 들어가는 기간부품이다. 프린터는 완성품 제조공장인 후쿠시마공장 그리고 중국 공장, 태국공장에서 생산하고 있다. LED통괄 공장은 이 기업의 머더공장으로 이전부터 생산혁신활동을 해왔지만 자동화 영역을 더 확대하기 위해, IoT와 AI, 로봇활용을 검토하게 된다. 이러한 기술 활용 배경의 하나는 크린 룸이다. LED모듈 생산공정은 크린 룸 내에서의 작업이 많아 그 안에서 사람이 수작업을 하고 있다. 위험한 가스를 다루어야 하고 교육비용도 많이 들어 자동화를 필요로 하는 공정이다.

크린 룸 자동화를 추진하는 중에 “과거형 벨트 컨베어는 설비투자가 크고 변화에 대한 유연성도 부족하다. 로봇을 활용하면 설비투자를 억제하면서 자동화도 가능 하다는 생각을 하게 된다.” 한편, 로봇을 활용한다 하더라도 여러 공정을 엮어, 티칭을 해야하고, 라인변경이 있을 때마다 모든 티칭 작업을 다시 해야 하므로 기술자의 공수가 늘어나는 문제가 발생한다.

「과거에는 제조현장에서 로봇을 활용하는데 현장기술자의 공수가 많이 필요했다. 대량생산현장이라면 이해할 수 있으나, 소량이고 변동이 많은 현장에서는 로봇을 활용하여 자동화하면 할수록 현장기술자의 공수가 증가하는 본말전도의 현상이 벌어진다. 이러한 기현상을 어떻게 해결할 수 없을까 고민한 끝에 검토한 것이 AI활용이었다. 로봇활용이 이전보다 훨씬 용이해졌다」고 OKI데이터 하드웨어 기술본부 요소기술 센터장은 문제해결 방법을 설명한다.


공장의 생산정보 데이터 실시간 모니터링 시스템 「OPTAS」는 이미 구축

OKI데이터가 목표로 한 것은 「실제공장과 가상공장을 융합하여 로봇으로 자동 생산하는 시스템 으로 자사내에서의 제작 」이다. 「실제공장과 가상공장의 융합」이 높은 목표이기도 하지만, 공장의 생산정보를 취득하여 일원적으로 관리할 수 있는 시스템은 이미 구축되어 있었기 때문에 목표를 한 단계 높게 설정하였다고 한다.

앞서 설명한 바와 같이 OKI데이터의 LED 컬러 프린터는, 머더 공장인 LED 통괄공장 외에 일본 후쿠시마공장, 중국공장, 태국공장이 연계하여 생산한다. 즉, LED칩, 칩기판, LED헤드 조립, 최종제품 조립공정이 각 각 분산되어 있다.

공장 별로 공정이 분리되어 있는 상황이어서 생산효율과 품질확보를 하려면 각 공장의 생산정보 공유가 필요했다. 따라서, 2010년부터 각 공장의 생산정보를 공유하는 데이터 베이스 시스템 「OPTAS」를 개발하였다. 이 시스템 구축으로 글로벌 각 거점의 생산정보를 전부 공유할 수 있게 되었고, 재료와 LED칩, LED헤드, 완성품의 생산정보 관련 이력도 조회할 수 있게 되었다.

새로 개발한 「로봇 자동생산 시스템」에서 강화학습 시 여러 데이터를 활용하고 있지만, 전제가 되는 것은 무엇보다도 이미 OPTAS시스템이 구축되어 있었기 때문에 로봇을 자유로이 학습할 수 있다. (1/3. 중편은 다음 주에 이어집니다)

출처: Monist
번역: K-SmartFactory