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모노즈쿠리 UPDATE
IoT로 고장 징후 예측
브리지스톤, 설비 보전 작업 효율화 추진

브리지스톤(Bridgestone)은 ‘IoT(사물인터넷)’을 활용해 제조 설비의 보전 작업의 효율화를 추진하고 있다. 설비의 가동 상황을 분석해 고장으로 이어질 수 있는 징후를 예측해 정확한 타이밍에 수리가 이루어지도록 하는 것이다. 소정근로시간 단축 등, 최근 기업들이 주력하고 있는 업무 혁신이 생산 현장에도 보급되고 있다.

-- 도스공장, AI 활용도 고려 --
브리지스톤은 국내에 15개 공장을 보유하고 있다. 그 가운데 ‘포텐자(POTENZA)’ 등 고가의 최첨단 타이어를 제조하는 거점으로 자리잡고 있는 곳이 도스(鳥栖)공장(사가 현)이다. “국내 모든 공장 가운데 생산 라인 정지 시간이 가장 짧다”라고 설비∙안전추진과의 마루오(丸尾) 주임은 말한다.

이와 같은 안정된 가동이 가능한 원인은 2017년부터 시험적 운영을 시작해 2018년에 본격적으로 도입한 보전시스템이다. 설비 제어에 이용되는 ‘액추에이터’로부터 진동의 파장 등 설비 가동 데이터를 수집한다.

보전시스템은 항상 파형의 추이를 추적해 이상한 움직임을 보이는 타이밍을 파악한다. 과거의 파형 데이터와 고장 정보를 바탕으로, 예를 들어 “이물질이 걸려 실린더의 움직임이 느려지고 있다”, “밸브가 잠겨있지 않아 압력이 저하되고 있다” 등 고장으로 이어지는 이상 상태를 사전에 파악할 수 있게 해준다.

2017년, 보전시스템을 시험적으로 도입한 후 1년 반 동안 도스공장에서는 설비 정지를 일으킬 수 있는 징후가 81건 발견되었다. 이 중에는 중대한 고장으로 이어질 가능성이 있는 것도 19건 포함되어 있었다고 한다. 다양한 생산 설비에 이용되고 있는 액추에이터에서 정보를 수집하기 때문에 “복수의 기기를 관리하기 쉽다”(마루오 주임)는 이점도 있다고 한다.

현재 도스공장은 고장 여부를 판정하는 기준을 수작업으로 설정하고 있다. 앞으로 브리지스톤의 기술센터와 연대해 AI를 이용해 자동으로 이상 수치를 학습∙설정하는 시스템도 개발할 계획이다.

브리지스톤은 타이어의 고무 양을 베이스로 고장 건수와 라인이 정지되었던 시간의 상관관계를 나타내는 지표를 만들고 있다. 이러한 지표에서는 광산용 등 대형 타이어를 생산하는 것이 유리하지만, 도스공장은 사용 고무 양이 적은 승용차∙소형 트럭용 타이어를 생산하고 있다. 불리한 조건에서도 도스공장은 국내 최고의 안정적 가동 실적을 가지고 있다.

도스공장은 시스템 도입과 함께 보전 작업 방법도 재검토했다. 일정 주기로 유지보수하는 방법에서 이상이 검지될 때마다 수리하도록 한 것이다. 지금은 고무를 꺼내거나 늘리는 등의 사전 공정에서 운용되고 있다. 2021년을 목표로 타이어 성형 등 모든 공정에서 이 방법으로 전환할 예정이다.

브리지스톤은 업무 혁신의 일환으로 2017년 4월부터 모든 회사에 소정근로시간을 8시간에서 7시간 반으로 바꿨다. 타이어 생산량 자체는 바뀌지 않았기 때문에 업무 하나 하나를 재검토해 생산량을 유지해야 할 필요가 있다.

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