파나소닉 조명기기공장이 공장 스마트화를 시작한 이유(2/2)

LED 기판실장라인을 IoT(사물인터넷)로 가시화

조명부분의 완성은 주로 실장라인에서 실현된다. LED조명용 칩은 심혈을 기울여 생산을 해도 제조편차가 발생하기 때문에 색온도가 일정하지 않다. 그래서 색의 편차를 방지하기 위해 편차가 난 칩의 색온도를 계측하고 최적화되도록 조합하는 혼합실장을 실시하고 있다. 최적화 실장이 아닐 경우 칩 색온도의 규격 품질이 나오지 않기 때문에 실장공정 관리가 매우 중요하다. 이전에는 사람이 수작업으로 관리했고 업무부담이 너무 커 실시간으로 라인상황을 파악하기 힘들었다.

이러한 문제를 해소하기 위해, 설비에 IoT를 적용해 실장 라인의 설비가동 상황을 가시화하였다. 각 실장 설비 가동상태 데이터를 IoT로 수집하여 현장에선 개선활동을 하기도 하며 기간시스템에 저장한다. 이전에는 사람이 수작업 형태로 데이터를 검색하여 가공 작업을 했으나 그 부담이 대폭 삭감되었다. 이 데이터는 트러블 개선활동에도 도움이 되고 있으며 품질 이력 추적에도 활용하고 있다.

설비가동정보를 상세히 가시화하여 이전에 보이지 않았던 순간정지 원인도 찾아내게 되었다. 불량로스도 2017년도 대비 94% 저감되었다.

                                                 기판실장라인의 가시화 모습.현장에도 정보확인가능

                                                         기판실장라인 모습. 출처:monoist

AI를 활용한 화상검사

실장 된 LED모듈은 규정대로 실장 되었는지 검사가 필요하다. 실장 된 LED의 위치 어긋남이나 이물질 혼입 등을 이 공정에서 검사한다. 이전에 자동검사는 양품인데도 불량으로 판정하는 경우가 발생 결과적으로 공수가 더 추가되는 일이 있었다. 그래서 검사 화상 심층학습을 이용한 LED 모듈 외관 검사 방법을 도입하게 되었다. 도입효과는 정상과 불량을 심층학습하여 오판율을 2%에서 0.5%로 저감하게 되었다.

유연 자동화를 실현한 조립공정

조명부분이 되는 LED모듈과 금속부품, 그리고 커버를 조합하여 제품의 형태로 완성하는 과정이 조립공정이다.

이 공장은 조립공정과 출하용 포장공정까지 완전자동화를 실현하였다. 또한, 설비 플랫 폼을 만들어 필요에 따라 라인편성도 용이하게 할 수 있도록 하였다. 생산품종이 변할 경우 준비교체 시간개선 효과는 이전에 평균 5분이었으나 현재 1분으로 단축되었다.

「제조부문이 독자적인 제조기기나 치구 개발은 물론이지만 그 것 만으로는 유연자동화하기 어렵다. 구체적으로 유연 자동화하기 쉬운 제품설계를 도입한 것이 큰 포인트다. 제조부문 만의 능력으로 자동화범위를 확대하기 어렵다. 설계부문과 상품기획부문 등 타부서와 협력하여 자동화를 실현할 수 있는 제품개발이 필요하다」고 공장 관계자는 설명하고 있다.

                                         플랫폼화로 유연자동화를 실현한 조립공정. 사진출처: 파나소닉

파나소닉 니이가타공장의 제조혁신 미래모습

파나소닉 니이가타공장은 앞으로도 제조혁신을 향해 투자를 촉진해 나갈 방침이라고 한다. 현재까지 이 공장 제조혁신을 위해 30억엔 정도 투자해 왔다. 앞으로도 매년 8~10억엔 정도 투자할 예정이며 최첨단 제조현장 구축하는 것이 청사진이라고 공장 관계자는 말했다.

「생산현장은 예상하지 못했던 상상을 초월하는 여러 트러블이 다수 발생한다. 이러한 트러블을 대처할 수 있는 능력이 각 공장의 현장력이라고 하지만 그 것만으로 계획한대로 생산하긴 어렵다. 이러한 현실문제를 AI와 IoT를 활용하여 계획과 실행이 일치되는 현장을 만들고 싶다」는 것이 이 공장 미래 제조현장의 모습이다.

물론 또 다른 해결과제도 있다. 기본적으로 사람이 하던 단순작업을 로봇과 AI로 교체하고 있는데, 어느 선까지 로봇과 AI로 교체할 것인지 명확하지 않아 현장이 불안해하고 있다는 점이다.

출처: monoist
번역: K-Smart Factory